CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRUYỀN THỐNG
5.3. Phương pháp phân tích
5.3.4. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy (Regression analysis) là một công cụ thống kê được sử dụng trong kinh doanh, tài chính và các lĩnh vực khác để nghiên cứu mối quan hệ giữa hai biến số. Ví dụ: bạn có thể sử dụng phương pháp này để đánh giá xem việc tăng giá của sản phẩm có ảnh hưởng đến số lượng khách hàng mua sản phẩm đó hay không hoặc doanh số bán xẻng có tăng trong bão tuyết hay không. Hiểu phân tích hồi quy có thể giúp bạn đưa ra các quyết định kinh doanh mạnh mẽ và hiệu quả hơn cho công ty.
Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để loại bỏ mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập (Biến phụ thuộc là biến mà chúng ta tập trung vào. Nói một cách đơn giản, chúng ta muốn biết liệu nó có đang bị ảnh hưởng hay không, và nếu có, thì mức độ như thế nào và bởi cái gì. Các biến độc lập là các yếu tố có thể hoặc không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Phụ thuộc nhận được tác động, trong khi Độc lập cung cấp (hoặc không) tác động).
Nó hữu ích trong việc truy cập độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến. Nó cũng giúp mô hình hóa mối quan hệ trong tương lai giữa các biến. Phân tích hồi quy bao gồm nhiều loại khác nhau bao gồm tuyến tính, phi tuyến tính và nhiều tuyến tính. Các mô hình phổ biến nhất là tuyến tính đơn giản và nhiều tuyến tính. Phân tích hồi quy phi tuyến thường được sử dụng cho các tập dữ liệu phức tạp hơn trong đó các biến phụ thuộc và độc lập thể hiện mối quan hệ phi tuyến.
Hình 5. 5: Phân tính hồi quy 5.3.4.1. Các loại phân tích hồi quy
Có 2 loại phân tích hồi quy:
• Phân tích hồi quy đơn giản: Phương pháp này được sử dụng để ước tính mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập. Ví dụ, có thể đánh giá mối liên hệ giữa số tiền một người kiếm được và trình độ học vấn của họ hoặc số lượng sản lượng cây trồng so với lượng mưa rơi trong một mùa.
• Phân tích hồi quy bội: Để so sánh, có thể sử dụng phương pháp này để ước tính mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và hai hoặc nhiều biến độc lập. Ví dụ: bạn có thể đánh giá mối quan hệ giữa số tiền một người kiếm được với cả kinh nghiệm và trình độ học vấn của họ hoặc số sản lượng cây trồng so với lượng mưa, thiên tai và vị trí trang trại. Chạy một nghiên cứu phân tích hồi quy nhiều lần phức tạp hơn, nhưng nó mang lại kết quả thực tế và cụ thể hơn một phân tích hồi quy đơn giản.
a. Phân tích hồi quy đơn giản
Về cơ bản, phân tích hồi quy đơn giản là một công cụ thống kê được sử dụng để định lượng mối quan hệ giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc duy nhất dựa trên các quan sát đã được thực hiện trong quá khứ. Theo cách hiểu của giáo dân, điều này có nghĩa là một phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản có thể được sử dụng để chứng minh sự thay đổi số giờ của máy sản xuất của tổ chức (là biến độc lập) do đó sẽ dẫn đến sự thay đổi trong chi phí điện của tổ chức.
b. Phân tích hồi quy đa biến
Hồi quy bội là một kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một số biến độc lập. Mục tiêu của phân tích hồi quy bội là sử dụng các biến độc lập có giá trị đã biết để dự đoán giá trị của giá trị phụ thuộc đơn lẻ. Mỗi giá trị dự đoán được cân nhắc, các trọng số biểu thị sự đóng góp tương đối của chúng vào dự đoán tổng thể.
Câu hỏi và bài tập
1. Phân tích dữ liệu là gì? Hãy trình bày các đặc điểm của phân tích dữ liệu truyền thống.
2. Thu thập dữ liệu là gì? Hãy trình bày các phương pháp thu thập dữ liệu chính trong nghiên cứu dựa trên thông tin được yêu cầu.
3. Trình bày khái niệm và các vấn đề quan trọng của phân tích thống kê.
4. Trình bày các loại phân tích thống kê.
5. Hãy trình bày về phân tích nhân tố.
6. Hãy trình bày về vấn đề phân tích hồi quy (Regression analysis). Phân loại phân tích hồi quy.