Bài 13 · Phần C - Bốn bước phân tích trong SPSS

Bước 4 - Hồi quy bội: biến nào thật sự đi cùng ý định mua

Đây là bước trả lời H1–H5. Đọc sai một bảng ở đây là sai cả Chương 4 và Chương 5.

≈ 10 phút đọc · 1 bài tập 20 phút · Nối tiếp: Bài 14 - Viết Chương 4

Ẩn dụ: năm người cùng đẩy một chiếc xe

Năm người CLND, HDTT, MBTT, DG, DTC cùng đẩy xe "ý định mua". Tương quan (bài 12) chỉ hỏi từng người có đứng gần xe không. Hồi quy hỏi: khi bốn người kia giữ nguyên sức, người này đóng góp thêm bao nhiêu?

Phương trình và ba bảng cần đọc

YDM = B₀ + B₁·CLND + B₂·HDTT + B₃·MBTT + B₄·DG + B₅·DTC + e

e là phần dư - chênh lệch giữa YDM thật và YDM mô hình dự báo. Analyze → Regression → Linear, YDM vào Dependent, 5 biến vào Independent(s). Trong Statistics tick Collinearity diagnostics và Durbin–Watson; trong Plots đặt ZRESID (trục tung) với ZPRED (trục hoành), tick Histogram và Normal probability plot.

Bảng	Trả lời câu hỏi
Model Summary	Mô hình giải thích được bao nhiêu biến thiên của YDM?
ANOVA	Có ít nhất một X liên quan đến YDM không?
Coefficients	Từng X: có ý nghĩa không, chiều nào, mạnh tương đối cỡ nào? → H1–H5

Model Summary và ANOVA

R² và R² hiệu chỉnh - báo cáo cả hai. Ví dụ R² = 0,52, R² hiệu chỉnh = 0,51 (số liệu giả lập): R² = 0,52 là tỉ lệ biến thiên của YDM được giải thích trong mẫu; R² hiệu chỉnh = 0,51 là ước lượng thận trọng hơn khi tính đến số biến và cỡ mẫu. R² luôn tăng khi thêm biến, kể cả biến vô dụng; R² hiệu chỉnh trừ bớt phần "ăn may" đó. Không có ngưỡng R² "đạt" trong nguồn của khóa này.

ANOVA, kiểm định F. H0: mọi B₁…B₅ đều bằng 0. Sig. < 0,05 → bác bỏ H0, tức R² > 0 trong tổng thể. Chỉ vậy thôi. F có ý nghĩa không nói mô hình "phù hợp tốt", "dùng được" hay thỏa giả định. Câu đúng: "Kiểm định F có ý nghĩa (F = 45,2; p < 0,001 - số liệu giả lập), cho thấy ít nhất một biến độc lập có quan hệ với YDM."

Bảng Coefficients: kết luận từng giả thuyết

Biến	B	Beta	Sig.	VIF
CLND (H1)	0,28	0,31	< 0,001	1,8
HDTT (H2)	0,05	0,06	0,312	1,6
MBTT (H3)	0,17	0,19	0,003	2,1
DG (H4)	0,24	0,27	< 0,001	2,3
DTC (H5)	0,21	0,24	< 0,001	2,1

Toàn bộ bảng trên là số liệu giả lập, chỉ để tập đọc.

Sig. từng biến → kết luận H Sig. < 0,05 và B cùng dấu kỳ vọng (dương) → dữ liệu ủng hộ H. Sig. < 0,05 nhưng B âm → không ủng hộ, quan hệ trái chiều. Sig. ≥ 0,05 → chưa đủ bằng chứng. Ở bảng trên: H1, H3, H4, H5 được ủng hộ; chỉ H2 thì chưa.
B - đơn vị gốc, dùng để viết phương trình CLND tăng 1 điểm, bốn biến kia giữ nguyên → YDM tăng 0,28 điểm (số liệu giả lập).
Beta chuẩn hóa - dùng để so sánh So bằng |Beta|, và chỉ trong các biến có ý nghĩa: CLND (0,31) > DG (0,27) > DTC (0,24) > MBTT (0,19). HDTT không xếp hạng - Beta của biến không ý nghĩa không đáng tin để so.
VIF - kiểm tra đa cộng tuyến VIF ≥ 10 là đa cộng tuyến nghiêm trọng (Marquardt, 1970; Myers, 1990). VIF < 2 chỉ là "mức an toàn" theo một số tài liệu VN, không phải ranh giới hỏng. VIF cao làm sai số chuẩn phình to, Beta kém ổn định.

Mẫu câu kết luận

"Dữ liệu ủng hộ H1 (bác bỏ H0): CLND có quan hệ dương có ý nghĩa với YDM (β = 0,31; p < 0,001 - số liệu giả lập)."

"Chưa đủ bằng chứng ủng hộ H2 (không bác bỏ H0) (p = 0,312 - số liệu giả lập)." Đừng viết "HDTT không ảnh hưởng" - không bác bỏ H0 không phải là chứng minh H0 đúng.

Bốn giả định và biểu đồ phần dư

Giả định	Xem ở đâu	Dấu hiệu xấu
Quan hệ tuyến tính	Biểu đồ ZRESID–ZPRED	Đám điểm uốn thành hình cong
Phương sai phần dư không đổi	Cùng biểu đồ đó	Đám điểm loe ra như cái phễu
Phần dư phân phối chuẩn	Histogram, Normal P-P Plot	Lệch hẳn một bên; điểm P-P cong xa đường chéo
Phần dư độc lập	Cách chọn mẫu	Một người trả lời nhiều lần; phiếu thu theo nhóm

Biểu đồ tốt là đám điểm ngẫu nhiên quanh 0, không hình thù. Đánh giá bằng mắt nên mô tả trung thực và đưa biểu đồ vào phụ lục.

Durbin–Watson kiểm tra tự tương quan của phần dư theo thứ tự dòng; Field xem < 1 hoặc > 3 là đáng lo. Nó chỉ có ý nghĩa khi dòng có thứ tự thật (chuỗi thời gian). Khảo sát cắt ngang có thứ tự dòng tùy ý - sắp lại file là DW đổi. GVHD yêu cầu thì báo cáo, kèm một câu nêu giới hạn này.

Kiểm tra trí nhớ

ANOVA cho Sig. < 0,001 (số liệu giả lập). Được phép viết gì?

F chỉ bác bỏ "mọi B đều bằng 0", tức R² > 0. "Phù hợp tốt, dùng được" là câu hấp dẫn nhất vì hay gặp trong khóa luận, nhưng F không nói gì về mức phù hợp hay giả định.

Muốn so biến nào ảnh hưởng mạnh hơn, dùng gì?

"|Beta| cả năm biến" hấp dẫn vì gần đúng, nhưng Beta của biến không ý nghĩa không đáng tin để xếp hạng. Sig. không đo độ mạnh.

DTC có VIF = 2,6 (số liệu giả lập). Đọc thế nào?

Ngưỡng nghiêm trọng là VIF ≥ 10 (Marquardt, 1970; Myers, 1990). Mốc 2 chỉ là "mức an toàn" theo tài liệu VN - vượt nó không có nghĩa là hỏng. VIF cũng không nói gì về ý nghĩa thống kê của biến.

H2 có Sig. = 0,312 (số liệu giả lập). Câu nào đúng?

Không bác bỏ H0 không có nghĩa H0 đúng. "HDTT không ảnh hưởng" hấp dẫn vì gọn, nhưng nói quá điều dữ liệu cho phép.

Nhớ lại không nhìn đáp án

Tự trả lời thành tiếng trước khi bấm mở.

Kể bốn giả định của hồi quy và biểu đồ dùng để kiểm tra từng cái.

bấm để xem

Tuyến tính và phương sai phần dư không đổi → biểu đồ ZRESID–ZPRED. Phần dư chuẩn → Histogram, Normal P-P. Phần dư độc lập → cách chọn mẫu (DW chỉ tham khảo với dữ liệu cắt ngang).

Dùng B để làm gì, dùng Beta để làm gì?

bấm để xem

B: đơn vị gốc, viết phương trình. Beta: so |Beta| giữa các biến có ý nghĩa.

Vì sao Durbin–Watson gần như vô nghĩa với khảo sát của bạn?

bấm để xem

DW đo tự tương quan theo thứ tự dòng. Khảo sát cắt ngang có thứ tự dòng tùy ý - sắp lại file là DW đổi.

Bài tập - áp lên khóa luận của bạn

20 phút · làm ngay

Trong KLTN_CHINH_SUA_DOT_1.docx, tạo sẵn ở phần kết quả hồi quy (Chương 4) một bảng tổng hợp kết luận để trống, 5 dòng H1–H5, các cột: Giả thuyết · Phát biểu (chép từ Chương 2) · Dấu kỳ vọng · B · Beta · Sig. · VIF · Kết luận.

Điền sẵn ba cột đầu. Để trống bốn cột số. Ở cột Kết luận, viết hai khung câu có chỗ trống: "Dữ liệu ủng hộ H… (bác bỏ H0) (β = …; p = …)" và "Chưa đủ bằng chứng ủng hộ H… (không bác bỏ H0) (p = …)".

Sản phẩm: một bảng sẵn sàng nhận số thật. Không điền số giả lập vào file khóa luận.

Đọc thêm - nguồn chính cho bài này

Field, A., Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 6th edition, SAGE - chương về hồi quy tuyến tính. Trang nhà xuất bản. Đọc phần giả định và biểu đồ phần dư.

Có gì chưa rõ?

Hỏi tôi bất cứ lúc nào

Tôi là giáo viên của bạn trong khóa này. Cần thì nói "cho xem biểu đồ phần dư tốt và xấu".

Ghi chú thuật ngữ: từ điển chưa có mục "phần dư" (residual) và "B chưa chuẩn hóa" (unstandardized coefficient); bài dùng cách gọi phổ biến nhất.

Bài tiếp theo 14 - Đọc kết quả ra câu văn: viết Chương 4 từ bảng SPSS →