Hôm nay Thạc Sĩ Khánh cùng nhóm MBA Bách Khoa giới thiệu khái niệm đơn giản cơ bản nhất về hồi quy để các bạn mới tìm hiểu dễ dàng hiểu hồi quy áp dụng như thế nào nhé.
Phân tích hồi quy là gì?
Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (biến mục tiêu) và một hoặc nhiều biến độc lập (biến dự đoán). Mục tiêu chính của phân tích hồi quy là dự đoán hoặc mô tả biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập.
Trong phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến chúng ta muốn dự đoán hoặc hiểu rõ hơn. Các biến độc lập (còn gọi là biến dự đoán) là những yếu tố mà chúng ta cho là có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy thường được thực hiện bằng cách xác định một mô hình hồi quy để mô tả mối quan hệ giữa các biến.
Ví dụ về phân tích hồi quy: “dự định mua điện thoại iPhone“. Thì “dự định mua điện thoại iPhone” là biến phụ thuộc. Các yếu tố độc lập gồm: chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, chất lượng cảm nhận, giá trị cảm nhận, hiểu biết về sản phẩm, nhận biết thương hiệu.
Và bảng câu hỏi của mô hình này nằm ở đây: bảng câu hỏi mô hình hồi quy
Sau đó ta thu thập số liệu, phân tích, để cuối cùng ra được phương trình ví dụ như sau:
Dự định mua điện thoại iPhone= 0.2 + 0.3*(chuẩn chủ quan)+ 0.4*( nhận thức kiểm soát hành vi)+ 0.5*( chất lượng cảm nhận)+ 0.6*( giá trị cảm nhận)+ 0.7*( hiểu biết về sản phẩm)+ 0.8*( nhận biết thương hiệu)
Từ đó ta có thể dự doán được biến phụ thuộc dựa vào các biến độc lập.
Các bước cơ bản trong phân tích hồi quy
Đầu tiên cần Xác định loại hồi quy: Xác định loại hồi quy phù hợp cho bài toán của bạn, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính đa biến, hồi quy logistic, và nhiều loại hồi quy khác. Tiếp theo là Xây dựng mô hình: Xác định một mô hình hồi quy phù hợp để dự đoán hoặc mô tả biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập. Sau đó Lựa chọn biến: Xác định các biến độc lập mà bạn muốn sử dụng trong mô hình hồi quy. Cân nhắc cả các biến định tính (categorical) và biến liên tục (continuous). Tiếp theo là tiến hành Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu về biến phụ thuộc và biến độc lập. Bạn cần thu thập dữ liệu về các biến độc lập và biến phụ thuộc. Đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập một cách chính xác và đầy đủ. Xử lý làm sạch dữ liệu : Chuẩn bị dữ liệu bằng cách xử lý các giá trị thiếu, loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa dữ liệu nếu cần thiết. Sau đó Phân tích dữ liệu: Thực hiện phân tích thống kê cơ bản để hiểu rõ dữ liệu của bạn, bao gồm việc tính mean, median, độ lệch chuẩn và xem xét sự phân phối của các biến. Ước tính tham số: Tìm các tham số của mô hình hồi quy bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê như phương pháp bình phương tối thiểu. Kiểm tra mô hình: Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số như R-squared và kiểm tra giả thuyết thống kê xem các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc không. Bước cuối cùng là Dự đoán và diễn giải: Sử dụng mô hình để dự đoán giá trị biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của biến độc lập. Đồng thời, diễn giải ý nghĩa thống kê và thực tiễn của các tham số mô hình.
Biến độc lập (Independent variable) là gì?
Biến độc lập (Independent variable) là một biến mà bạn nghiên cứu hoặc quan sát để xem liệu nó có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không. Ví dụ, nếu bạn đang nghiên cứu tác động của giá cả (biến độc lập) đối với dự định mua iPhone (biến phụ thuộc), thì giá cả là biến độc lập. Bạn quan sát các giá trị khác nhau của giá cả để xem liệu chúng có tác động đến dự định mua iPhone hay không.
Biến độc lập có thể là các yếu tố, điều kiện, thuộc tính, hoặc thông số mà bạn tùy ý thay đổi để xem cách chúng ảnh hưởng đến kết quả hoặc biến phụ thuộc mà bạn quan tâm. Trong phân tích hồi quy, biến độc lập thường được sử dụng để dự đoán hoặc giải thích biến phụ thuộc.
Biến phụ thuộc (Dependent variable) là gì?
Biến phụ thuộc (Dependent variable) là biến mà bạn quan tâm đến và muốn nghiên cứu hoặc dự đoán tùy theo sự thay đổi của biến độc lập. Trong phân tích thống kê, biến phụ thuộc là biến mà bạn cố gắng hiểu rõ hơn thông qua việc tìm hiểu mối quan hệ với biến độc lập.
Ví dụ, nếu bạn đang nghiên cứu tác động của giá cả (biến độc lập) đối với dự định mua iPhone (biến phụ thuộc), thì dự định mua iPhone là biến phụ thuộc. Bạn quan tâm đến cách mà giá cả thay đổi có thể ảnh hưởng đến dự định mua iPhone.
Biến phụ thuộc thường là kết quả, hiện tượng, hoặc sự biến đổi mà bạn mong muốn nghiên cứu hoặc dự đoán. Trong phân tích hồi quy, biến phụ thuộc thường được sử dụng để đo lường và phân tích để hiểu rõ cách biến độc lập ảnh hưởng đến nó.
Như vậy cách khái niệm về Phân tích hồi quy đã được trình bài. Các bạn có thể xem thêm một số bài về phân tích hồi quy tại đây nhé: https://phantichspss.com/spss/phan-tich-hoi-quy
Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.
– SMS, Zalo, Viber:
– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
– Email: hotrospss@gmail.com
Để được:
– Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
– Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha… trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS
[…] Phân tích hồi quy là gì? Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (biến mục … Xem Thêm […]