Người soát vé không quyết định bạn đi đâu, chỉ xem vé hợp lệ không, có ai đi chung một vé không.
Bước tương quan cũng vậy. Điểm đến - kết luận H1–H5 - là việc của hồi quy.
Từ 24 câu thành 6 biến tổng hợp
Đến đây Alpha (bài 10) và EFA (bài 11)
đã đạt: mỗi nhóm câu có bằng chứng cùng đo một thứ, nên mới được gộp thành một điểm.
Gộp sớm hơn là cộng táo với cam.
Trong SPSS: Transform → Compute Variable, mỗi biến một lệnh. Câu nào đã bị loại ở
bước 1–2 thì không đưa vào: nếu X5.3 bị loại thì DTC chỉ còn ba câu.
Đừng dùng MEAN trần. Hàm này bỏ qua ô thiếu và lấy trung bình trên số câu
còn lại - người trả lời 1 câu và người trả lời 4 câu sẽ ra hai loại điểm không so sánh được. Dùng
MEAN.3(...) (ít nhất 3 câu hợp lệ mới tính, còn lại để thiếu) hoặc tự đặt quy tắc số câu
tối thiểu rồi ghi vào Chương 3. Nhắc lại cái bẫy nhánh R2:
bài 05, mục "Hai loại thiếu khác nhau".
Ví dụ: CLND = MEAN.3(X1.1, X1.2, X1.3, X1.4).
Biến tổng hợp
Gộp từ
Vai trò
CLND, HDTT, MBTT, DG, DTC
4 câu của mỗi X (trừ câu đã loại)
5 biến độc lập
YDM
Y.1 … Y.4 (trừ câu đã loại)
Biến phụ thuộc
Kiểm tra nhanh: mọi giá trị phải nằm trong 1–5. Đây là biến đại diện, xấp xỉ biến tiềm ẩn.
Đọc ma trận tương quan 6 × 6
Analyze → Correlate → Bivariate, chọn 6 biến tổng hợp, Pearson, Two-tailed.
Cách đọc một hệ số r đã học ở bài 08; ở đây chỉ thêm cách
đọc cả bảng.
Chỉ đọc nửa bảngĐường chéo luôn bằng 1 (biến với chính nó). Bảng đối xứng, nên 6 biến cho 6 × 5 / 2 = 15 cặp khác nhau: 5 cặp X–Y và 10 cặp X–X.
Mỗi ô có ba dòng: r, Sig. (2-tailed), NĐọc dấu của r trước, rồi độ lớn theo mốc Cohen (1988): |r| ≈ 0,1 nhỏ · 0,3 vừa · 0,5 lớn. Cuối cùng xem Sig. < 0,05. N phải bằng cỡ mẫu sau làm sạch.
Sig. = 0,000 thì viết "p < 0,001"SPSS làm tròn. p không bao giờ đúng bằng 0. Ví dụ: CLND–YDM r = 0,52, Sig. = 0,000 (số liệu giả lập) → viết "r = 0,52; p < 0,001".
Hai câu hỏi phải trả lời từ ma trận
1. Cặp X–Y: có tín hiệu, đúng chiều không?
Theo mô hình của bạn, H1–H5 đều kỳ vọng dương: nội dung tốt hơn đi cùng ý định mua cao hơn
(kiểm lại cách phát biểu ở Chương 2). Có ba tình huống:
Thấy gì
Hiểu thế nào
r dương, Sig. < 0,05
Có tín hiệu đúng chiều. Chưa phải kết luận H.
Sig. ≥ 0,05
Đèn vàng: biến này dễ không có ý nghĩa ở hồi quy. Vẫn đưa vào hồi quy, vì giả thuyết đặt từ lý thuyết, không đặt từ ma trận.
r âm, Sig. < 0,05
Trái kỳ vọng. Kiểm tra hai thứ, theo thứ tự: (1) mã hóa bị ngược - hay gặp hơn cả, nhất là khi dùng Automatic Recode hoặc Values sai thứ tự (bài 09); (2) câu đảo chưa đảo điểm, nếu bảng hỏi có câu đảo (bài 05) - form của bạn hiện không có câu đảo nào.
2. Cặp X–X: có hai biến nào gần như trùng nhau không?
Đây là kiểm tra sơ bộ đa cộng tuyến. Các X tương quan dương vừa phải với nhau là bình thường.
Cặp nào có r > 0,8 thì đáng lo. Lưu ý: mốc 0,8 là mốc kinh nghiệm hay gặp trong tài liệu hướng dẫn,
chưa có trong nguồn đã kiểm chứng của khóa này - dùng như đèn vàng, đừng trích như ngưỡng
có tác giả. Kết luận chính thức về đa cộng tuyến dựa vào VIF ở bài 13 (Marquardt, 1970; Myers, 1990).
Vì sao ma trận chưa đủ
Ma trận chỉ nhìn từng cặp. Đa cộng tuyến có thể đến từ ba biến cùng lúc mà không cặp nào vượt 0,8.
VIF bắt được, vì nó hỏi: tất cả các X còn lại giải thích hộ X này bao nhiêu?
Với mô hình của bạn, cặp đáng canh nhất là MBTT–DTC: "minh bạch" và "đáng tin" rất gần
nghĩa trong đầu người đọc. Nếu r của cặp này rất cao, đó còn là câu hỏi về giá trị phân biệt
(bài 15), không chỉ chuyện con số.
Vì sao đây chỉ là kiểm tra điều kiện
Tương quan nhìn từng cặp, hồi quy giữ các X khác cố địnhCLND và DTC có thể cùng tương quan với YDM, nhưng phần "chung" của chúng sẽ bị chia lại trong hồi quy. Một biến có r đẹp vẫn có thể mất ý nghĩa ở bài 13.
Tương quan không phải nhân quảDữ liệu khảo sát cắt ngang chỉ cho thấy hai thứ đi cùng nhau.
Không viết "chấp nhận H1" ở bước nàyMẫu câu an toàn: "Các biến độc lập đều tương quan dương với YDM; chưa có cặp biến độc lập nào tương quan ở mức đáng lo, đủ điều kiện để phân tích hồi quy."
Kiểm tra trí nhớ
Vì sao chỉ tạo biến tổng hợp sau khi Alpha và EFA đã đạt?
Lấy trung bình 4 câu chỉ hợp lý khi chúng đã được chứng minh cùng đo một khái niệm. "Hồi quy cần đúng 6 biến" nghe có lý vì mô hình có 6 biến, nhưng đó là hệ quả của thiết kế, không phải lý do phải chờ Alpha và EFA.
Ma trận 6 biến tổng hợp cho bao nhiêu cặp tương quan khác nhau?
6 × 5 / 2 = 15. Có 30 ô ngoài đường chéo, nhưng bảng đối xứng nên mỗi cặp xuất hiện hai lần - đó là lý do "30 cặp" hấp dẫn mà sai.
DG–YDM có r = −0,24, Sig. = 0,001 (số liệu giả lập). Làm gì trước?
Dấu âm trái kỳ vọng thường là lỗi mã hóa. "Phát hiện mới" hấp dẫn vì nghe có giá trị, nhưng chỉ được nói sau khi loại trừ lỗi dữ liệu - và kết luận H4 là việc của hồi quy.
Không cặp X–X nào vượt 0,8. Kết luận được gì về đa cộng tuyến?
Ma trận chỉ nhìn từng cặp; đa cộng tuyến có thể đến từ nhiều X cùng lúc. "Chắc chắn không có" là câu hấp dẫn nhất nhưng nói quá điều ma trận chứng minh được.
Nhớ lại không nhìn đáp án
Tự trả lời thành tiếng trước khi bấm mở.
Từ ma trận tương quan, bạn phải trả lời hai câu hỏi nào?
bấm để xem
(1) Cặp X–Y: mỗi X có tương quan có ý nghĩa, đúng chiều dương với YDM không? (2) Cặp X–X: có cặp nào cao đến mức đáng lo về đa cộng tuyến không?
Nêu hai lý do ma trận tương quan chưa cho phép kết luận H1–H5.
bấm để xem
Tương quan nhìn từng cặp, không giữ các X khác cố định như hồi quy. Và tương quan không phải nhân quả.
Bài tập - áp lên khóa luận của bạn
15 phút · làm ngay
Trên giấy hoặc trong một trang nháp của KLTN_CHINH_SUA_DOT_1.docx, kẻ ma trận 6 × 6
(CLND, HDTT, MBTT, DG, DTC, YDM). Chỉ điền nửa dưới - đúng 15 ô.
Mỗi ô ghi: dấu kỳ vọng (+, − hoặc ?) và một dòng lý do lấy từ lý thuyết
ở Chương 2. Đánh dấu sao vào những cặp X–X bạn lo sẽ tương quan rất cao, giải thích bằng nội dung
câu hỏi.
Không điền con số nào - bạn chưa có dữ liệu. Sản phẩm: bảng kỳ vọng làm trước, để sau này so
"dự đoán" với "thực tế" mà không bị kết quả dẫn dắt.
Đọc thêm - nguồn chính cho bài này
Field, A., Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 6th edition, SAGE - chương về
tương quan.
Trang nhà xuất bản.
Đọc để hiểu bảng Correlations của SPSS.
Có gì chưa rõ?
Hỏi tôi bất cứ lúc nào
Tôi là giáo viên của bạn trong khóa này. Cần thì nói "cho tôi một ma trận giả lập để tập đọc".
Ghi chú thuật ngữ: từ điển chưa có mục "biến tổng hợp" (composite variable) - trong bài này
nó chính là biến đại diện mà từ điển mô tả ở mục biến tiềm ẩn.