Hướng dẫn đọc kết quả SPSS theo 3 bảng trong phân tích hồi quy đa biến

Bạn đang trong quá trình làm bài luận văn nghiên cứu nhưng chưa biết cách phân tích và đọc kết quả spss trong hồi quy đa biến? Cùng Luận Văn 24 tham khảo ngay bài viết dưới đây để để quyết những khó khăn mà bạn đăng mắc phải.

Để các bạn có thể có cái nhìn khả quan và dễ hiểu hơn thì chúng ta cùng nghiên cứu và phân tích hồi quy đa biến theo một ví dụ cụ thể dưới đây:

Một nhà nghiên cứu sức khỏe muốn dự đoán “VO2max” – một chỉ số về thể lực và sức khỏe. Họ đã thực hiện nghiên cứu 100 người tham gia để thực hiện bài kiểm tra VO2max tối đa, nhưng cũng ghi lại “age”(tuổi), “weight”(cân nặng), “heart rate” (nhịp tim) và “gender”(giới tính) của họ. Như vậỵ, các biến độc lập và biến phụ thuộc bao gồm:

Biến phụ thuộc: VO2max

Biến độc lập: age, weight, heart rate, gender

1. Các bước tiến hành phân tích hồi quy đa biến trong SPSS

Để chạy hồi quy đa biến bạn vào menu Analyze -> Regression -> Linear.

Chọn nhân tố độc lập và phụ thuộc vào các ô bên phải. Cụ thể bài ví dụ này có 4 nhân tố độc lập age, weight, heart rate, gender sẽ được đưa vào ô Independent(s) và 1 nhân tố phụ thuộc VO2max sẽ được đưa vào ô Dependent.

Tiếp theo bấm vào Statistics chọn Collinearity diagnostics (để tính ra hệ số VIF – hệ số phóng đại phương sai- để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến)

Xong bấm OK, kết quả sẽ ra như sau:

SPSS sẽ xuất ra rất nhiều bảng, tuy nhiên chúng ta chỉ sử dụng một vài bảng trọng tâm phục vụ cho bài nghiên cứu bao gồm: Model Summary, ANOVA và Coefficients.

Việc phân tích hồi quy đa biến trong và xử lý số liệu trong SPSS có không hề đơn giản và rất phức tạp đối với những người lần đầu tiếp xúc với SPSS. Trong quá trình thao tác, xử lý và đọc dữ liệu, nếu bạn gặp bất kì khó khăn gì thì đừng ngần ngại liên hệ với dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Luận Văn 24 để được các chuyên gia trong lĩnh vực giải đáp và giúp đỡ bạn hoàn thành bài luận một cách tốt nhất.

2. Hướng dẫn đọc kết quả SPSS trong hồi quy đa biến

Cách đọc Kết quả spss trong hồi quy đa biến chủ yếu sẽ nằm ở 3 bảng: Model Summary, Anova và Coefficients. Dưới đây là hướng dẫn cách đọc kết quả trong spss qua 3 ví dụ của 3 bảng đã nêu trên để bạn hiểu được.

2.1. Bảng model Summary

Bảng này dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình phân tích hồi quy đa biến, hệ số R bình phương hiệu chỉnh Adjusted R Square là 0.559. Nghĩa là 55.9% biến thiên của biến phụ thuộc VO2max được giải thích bởi 4 nhân tố độc lập. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 55.9%, tức là các biến độc lập giải thích được 55.9% biến thiên của biến phụ thuộc VO2max.

2.2. Bảng ANOVA

Nhìn vào bảng ANOVA hình trên, kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, giá trị F= 32.393 với sig.=0.000 <5%. Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể (chi tiết hơn là R bình phương tổng thể ta không thể tính cụ thể được, nhưng ta biết chắc chắn sẽ khác 0, mà khác 0 thì chứng tỏ là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc)

2.3. Bảng Coefficients

Nhìn vào bảng Coefficients hình trên, kiểm định các giả thuyết sử dụng phần mềm SPSS: cái giá trị ở cột Sig. đều <5% chứng tỏ 4 biến độc lập đều tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc. Nghĩa là 4 giả thiết đều được chấp nhận. Nhìn vào hệ số B có thể giải thích như sau, ví dụ hệ số B của age là 0.165 , nghĩa là khi biến age tăng 1 đơn vị thì biến VO2max tăng 0.165 đơn vị.

Ngoài ra có thể so sánh xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố: yếu tố có hệ số B càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu. Lưu ý giả sử có biến nào có sig. tương ứng lớn hơn 5% thì biến đó không có tác động đến biến phụ thuộc nhé.

Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Thực tế thường so sánh VIF với 2.

Trong bài này hệ số phóng đại phương sai VIF đều bé hơn 2, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến. ( lưu ý mối quan hệ giữa Tolerance và VIF là nghịch đảo của nhau như sau: VIF=1/Tolerance nên chỉ cần đánh giá một trong hai giá trị này là được)

Trên đây là bài viết hướng dẫn bạn cách phân tích hồi quy đa biến và hướng dẫn đọc kết quả SPSS theo 3 bảng chính. Hi vọng bài viết giúp ích được cho bạn. Nếu trong quá trình làm bài có bất kể vấn đề khó khăn thắc mắc thì đừng ngần ngại liên hệ với Luận Văn 24 qua hotline 0988 55 2424 để được tư vấn gải đáp.

Nguồn: Luanvan24.com

Một số bài viết khác mà bạn có thể cần đến

• Thống kê mô tả trong spss
• Chạy thống kê mô tả trong spss
• Ý nghĩa hệ số tương quan
• Cách chạy tương quan trong spss