Hướng dẫn Kiểm định phương sai đồng nhất trên SPSS

Một trong các giả định khi thực hiện mô hình hồi quy tuyến tính là phương sai không thay đổi (hay còn gọi là phương sai đồng nhất). Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi (hay còn gọi là phương sai không đồng nhất) thì kết quả của phương trình hồi quy sẽ không chính xác, làm sai lệch kết quả so với thực tế, từ đó khiến nhà nghiên cứu đánh giá nhầm chất lượng của phương trình hồi quy tuyến tính. Có 2 cách để kiểm định Phương sai đồng nhất trong SPSS: 1. Đồ thị Scatter Plot 2. Kiểm định tương quan hạng Spearman

Trang 1

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KHOA HỌC

(Chuyên mục nâng cao)

Trình bày: NKH NGÔ ĐỨC CHIẾN

Trang 2

Kiểm định phương sai không thay đổi

Một trong các giả định khi thực hiện mô hình hồi quy tuyến tính là phương sai không thay đổi (hay còn gọi là phương sai đồng nhất) Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi (hay còn gọi là phương sai không đồng nhất) thì kết quả của phương trình hồi quy sẽ không chính xác, làm sai lệch kết quả so với thực tế, từ đó khiến nhà nghiên cứu đánh giá nhầm chất lượng của phương trình hồi quy tuyến tính

Có 2 cách để kiểm định Phương sai đồng nhất trong SPSS:

1 Đồ thị Scatter Plot

2 Kiểm định tương quan hạng Spearman

Trang 3

Để đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính có vi phạm giả định này hay không, chúng ta có thể dựa vào biểu đồ Scatter Plot giữa các phân

dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán như ở giả định liên hệ tuyến tính Nếu các điểm phân vị phân bố khá đồng đều trên và dưới trục tung độ 0 dù

X tăng hay giảm thì giả định phương sai phần dư không thay đổi, tức mô hình đáp ứng được phương sai đồng nhất

Trang 4

Kết quả từ biểu đồ cho thấy, các điểm phân vị dao động khá đồng đều trên dưới tung độ 0 Các điểm phân vị hầu như nằm trong đoạn -3 đến 3 dọc theo trục tung độ 0 Do đó, phương sai không thay đổi

(phương sai đồng nhất)

Trang 5

Bên cạnh việc dùng biểu đồ, chúng ta có thể sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman giữa phần dư chuẩn hóa với các biến độc lập

Nếu giá trị tương quan hạng Spearman giữa phần dư chuẩn hóa (ABSRES) với các biến độc lập có Sig đều lớn hơn 0,05 (tức lớn hơn 5%), ta có thể kết luận rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra, tức phương sai đồng nhất, trường hợp có ít nhất 1 giá trị Sig

nhỏ hơn 0,05 (tức nhỏ hơn 5%), khi đó mô hình đã vi phạm giả định phương sai đồng nhất

Trang 6

Trang 7

1 Đưa các biến vào

2 Chọn nút Save

Trang 8

Chọn mỗi mục này thôi/Continue

Trang 9

Xuất hiện cột này ở Sheet Data

View Xuất hiện cột này ở Sheet Data

View

Trang 10

Trang 11

1 Nhập tên mới ABSRES

2 Gõ công thức ABS(ZRE_1)

Xong bấm OK

2 Gõ công thức ABS(ZRE_1)

Xong bấm OK

Trang 12

Xuất hiện cột này ở Sheet Data

View Xuất hiện cột này ở Sheet Data

View

Trang 13

Qua Sheet Variable View/Tăng Decimals của

ABSRES lên 5 Qua Sheet Variable View/Tăng Decimals của

ABSRES lên 5

Trang 14

Trang 15

1 Chỉ đưa biến độc lập và ABSRES

vào

1 Chỉ đưa biến độc lập và ABSRES

vào

2 Chọn Spearman Xong bấm OK

Trang 16

Chúng ta sẽ tiến hành loại bỏ các biến có Sig < 0,05 để

thực hiện lại kiểm định Chúng ta sẽ tiến hành loại bỏ các biến có Sig < 0,05 để

thực hiện lại kiểm định

Trang 18

chúng tôi!

Trang 19

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KHOA HỌC

(Chuyên mục nâng cao)

Trang 20

Điều kiện làm việc

Đào tạo, thăng tiếnLương, thưởng

Đồng nghiệp

Sự hài lòng NV

Lãnh đạo

Trang 22

Hình ảnh công ty

Sự hài lòngNiềm tin

Trang 23

+

Định dạng
Số trang	26
Dung lượng	1,68 MB