Trong phân tích hồi quy, phát biểu giả thiết thống kê là một bước quan trọng nhằm xác định các mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Một trong những yếu tố cần chú ý khi xây dựng giả thiết là dấu kỳ vọng – hay còn gọi là hướng tác động kỳ vọng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
-
Ý nghĩa của dấu kỳ vọng
Dấu kỳ vọng biểu thị giả định về hướng tác động của một biến độc lập lên biến phụ thuộc dựa trên cơ sở lý thuyết hoặc kinh nghiệm thực tiễn. Có ba dạng phổ biến:
- Dấu dương (+): Biến độc lập có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc. Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc cũng tăng.
- Dấu âm (-): Biến độc lập có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc. Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc giảm.
- Không xác định: Không có cơ sở rõ ràng để dự đoán hướng tác động.
-
Ví dụ minh họa
Giả sử bạn muốn phân tích mối quan hệ giữa thu nhập, chất lượng sản phẩm và ý định mua hàng
Dấu kỳ vọng được phát biểu như sau:
- Giả thiết: thu nhập, chất lượng sản phẩm ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng.
- Dấu kỳ vọng:
- Hệ số beta_1 của thu nhập dự kiến dương (+).
- Hệ số beta_2 của chất lượng sản phẩm dự kiến dương (+).
-
Phát biểu giả thiết thống kê
Để phát biểu giả thiết với dấu kỳ vọng trong phân tích hồi quy, bạn cần hiểu một giả thiết lúc nào cũng là 1 cặp dạng như sau
- Giả thuyết không (H₀): Không có tác động hoặc tác động không đúng với kỳ vọng.
- Giả thuyết đối (Ha): Có tác động và đúng theo kỳ vọng.
Nhưng khi phát biểu thực tế trong bài thì mỗi giả thiết chỉ cần một dòng như sau.
- H1: thu nhập có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng .
- H2: chất lượng sản phẩm có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng .
-
Thực hiện trên SPSS
Khi thực hiện phân tích hồi quy trong SPSS, bạn cần chú ý các bước sau:
- Nhập dữ liệu: Đảm bảo các biến đã được mã hóa và nhập chính xác.
- Chạy hồi quy: Vào Analyze > Regression > Linear, chọn biến phụ thuộc và các biến độc lập.
- Kiểm tra hệ số hồi quy (Coefficients):
- Cột Unstandardized Coefficients (B): Xem hệ số hồi quy để kiểm tra dấu kỳ vọng.
- Cột Sig.: Xác định ý nghĩa thống kê (p-value).
- Đánh giá kết quả: So sánh dấu thực tế của các hệ số (beta) với dấu kỳ vọng để đưa ra kết luận.
-
Lưu ý khi phát biểu và kiểm định
- Luôn dựa trên cơ sở lý thuyết để xác định dấu kỳ vọng.
- Nếu dấu thực tế không khớp với kỳ vọng, cần kiểm tra lại mô hình hoặc giả thiết ban đầu.
- Đảm bảo các giả định của hồi quy (như tuyến tính, độc lập, đồng nhất phương sai) được thỏa mãn trước khi đưa ra kết luận.
-
Kết luận
Dấu kỳ vọng không chỉ giúp định hướng nghiên cứu mà còn giúp bạn kiểm định các giả thiết một cách rõ ràng và chính xác hơn. Khi sử dụng SPSS để phân tích hồi quy, việc chú ý đến dấu kỳ vọng là cần thiết để giải thích kết quả và đưa ra các khuyến nghị phù hợp.
