Trong phân tích SPSS, khi xem xét bảng Coefficients, ta thường quan tâm đến hai loại hệ số hồi quy quan trọng: hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) và hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa. Vậy, khi nào nên sử dụng loại hệ số nào? Hãy cùng tìm hiểu chi tiết trong bài viết dưới đây.
Khái Niệm Hồi Quy Tuyến Tính Bội
Hồi quy tuyến tính bội là công cụ hữu ích để định lượng mối tương quan giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.
Khi thực hiện hồi quy tuyến tính bội, các hệ số hồi quy ban đầu thường là chưa chuẩn hóa. Chúng được tính toán trực tiếp từ dữ liệu gốc để tạo ra đường hồi quy phù hợp nhất.
Tuy nhiên, nếu các biến độc lập có đơn vị đo lường và phạm vi giá trị khác nhau đáng kể, việc sử dụng dữ liệu đã chuẩn hóa sẽ hữu ích. Điều này dẫn đến việc tạo ra các hệ số hồi quy chuẩn hóa, cho phép so sánh tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc một cách công bằng hơn.
Điểm Khác Biệt Cốt Lõi của Hệ Số Hồi Quy Chuẩn Hóa và Chưa Chuẩn Hóa
Hệ Số Hồi Quy Đã Chuẩn Hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa (còn gọi là hệ số Beta chuẩn) thể hiện mức độ thay đổi của biến phụ thuộc (tính bằng độ lệch chuẩn) khi biến độc lập (đã chuẩn hóa) thay đổi một độ lệch chuẩn. Hệ số này rất hữu ích để so sánh tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập khác nhau và đánh giá ảnh hưởng của chúng sau khi đã loại bỏ ảnh hưởng của sự khác biệt về đơn vị đo lường và quy mô.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa thường được sử dụng trong khoa học dữ liệu khi các biến độc lập trong mô hình có thang đo khác nhau.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng:
Y = β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε
Trong đó:
- Y: biến phụ thuộc
- X1, X2, Xn: biến độc lập
- β1, β2, βn: hệ số hồi quy chuẩn hóa
- ε: phần dư
Hệ Số Hồi Quy Chưa Chuẩn Hóa
Hệ số hồi quy không chuẩn hóa (hay còn gọi là hệ số gốc) thể hiện sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tương ứng thay đổi một đơn vị, giữ các biến độc lập khác không đổi. Các hệ số này được đo bằng đơn vị gốc của các biến, cho phép diễn giải trực tiếp về mức độ và hướng của mối quan hệ giữa các biến.
Mô hình hồi quy tuyến tính tạo ra các hệ số hồi quy không chuẩn hóa khi được tính toán với các biến độc lập được đo lường bằng thang đo gốc của chúng (tức là đơn vị ban đầu trong tập dữ liệu).
Y = B0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε
Trong đó:
- Y: biến phụ thuộc
- X1, X2, Xn: biến độc lập
- B0: hằng số hồi quy
- β1, β2, βn: hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
- ε: phần dư
Cách Viết Phương Trình Hồi Quy
Dựa vào bảng Coefficient trong SPSS, bạn có thể dễ dàng viết phương trình hồi quy thể hiện tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Ảnh mẫu kết quả phân tích hồi quy SPSS Mẫu kết quả phân tích hồi quy SPSS
Từ kết quả hồi quy, ta có thể xây dựng hai phương trình dự đoán mức độ hài lòng của nhân viên: một phương trình sử dụng hệ số chưa chuẩn hóa và một phương trình sử dụng hệ số đã chuẩn hóa.
- Chưa chuẩn hóa: Y = -0.456 + 0.278 SP + 0.270 GC + 0.120 KM + 0.157 NV + 0.263 GD + ε*
- Chuẩn hóa: Y = 0.262 SP + 0.356 GC + 0.175 KM + 0.212 NV + 0.259 GD + ε*
Dữ liệu từ một nghiên cứu thực tế cho thấy rằng, ngoại trừ biến “Đồng nghiệp” (F_DN) không có tác động đáng kể đến “Sự hài lòng” (F_HL), các yếu tố độc lập khác đều có ảnh hưởng. Mức độ ảnh hưởng giảm dần theo thứ tự: “Điều kiện làm việc” (F_DK) có tác động mạnh nhất, tiếp đến là “Lãnh đạo” (F_LD), “Bản chất công việc” (F_CV), “Tiền lương” (F_TL), và cuối cùng là “Đào tạo thăng tiến” (F_DT).
Cần Hỗ Trợ Phân Tích SPSS?
Nếu bạn gặp khó khăn trong việc phân tích hồi quy tuyến tính hoặc bất kỳ vấn đề nào liên quan đến SPSS, hãy liên hệ với xulysolieu.info. Đội ngũ của chúng tôi cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp cho sinh viên, nhà nghiên cứu và các cá nhân có nhu cầu. Chúng tôi đảm bảo rằng nghiên cứu của bạn được thực hiện một cách chính xác và hiệu quả.
Tham khảo thêm các bài viết hữu ích khác trên website của chúng tôi:
