Một trong các giả định khi thực hiện hồi quy tuyến tính đa biến là giả định phương sai không thay đổi (hay còn gọi" />
RaoVat24h
Blogger Thủ thuật

Kiểm định phương sai thay đổi trong hồi quy đa biến

Advertisement
Một trong các giả định khi thực hiện hồi quy tuyến tính đa biến là giả định phương sai không thay đổi (hay còn gọi là phương sai đồng nhất). Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, kết quả của phương trình hồi quy sẽ không chính xác, làm sai lệch kết quả so với thực tế, từ đó khiến người nghiên cứu đánh giá nhầm chất lượng của phương trình hồi quy tuyến tính.
Kiểm định phương sai thay đổi
Để đánh giá mô hình hồi quy có vi phạm giả định này hay không, chúng ta sẽ sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman giữa phần dư chuẩn hóa với các biến độc lập. Nếu giá trị sig tương quan Spearman giữa phần dư chuẩn hóa (ABSRES) với các biến độc lập đều lớn hơn 0.05, ta có thể kết luận rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra, trường hợp có ít nhất 1 giá trị sig nhỏ hơn 0.05, khi đó mô hình hồi quy đã vi phạm giả định phương sai không đổi.
Mình sẽ thực hiện mẫu trên phần mềm SPSS 20 với tập dữ liệu mẫu đã có sẵn các biến. Các bạn vẫn chạy hồi quy bình thường và thực hiện các tùy chọn hồi quy cơ bản như tại bài viết: Cách phân tích và đọc kết quả hồi quy trong SPSS. Điểm khác biệt đó là ở mục Save, chúng ta sẽ tích vào ô Standardized như hình bên dưới để xuất dữ liệu phần dư chuẩn hóa, phục vụ cho việc kiểm tra vi phạm giả định phương sai không đổi.
Kiểm định phương sai thay đổi
Kiểm định phương sai thay đổi
Sau đó chọn Continue > OK, xuất kết quả phân tích hồi quy ra Output. Lúc này, quay lại giao diện Data View, chúng ta sẽ thấy xuất hiện thêm một biến mới có tên là ZRE_1, đây là cột biến phần dư chuẩn hóa được SPSS xuất ra khi phân tích hồi quy.
Kiểm định phương sai thay đổi
Chúng ta không làm việc trực tiếp với biến ZRE_1 mà sẽ lấy trị tuyệt đối của biến này. Vào Transform > Compute Variable…
 
Kiểm định phương sai thay đổi
Mục Target Variable, các bạn đặt tên cho biến trị tuyệt đối của ZRE_1. Các bạn có thể đặt tên tùy ý, trong trường hợp này tác giả lấy tên ABSRES (ABS: hàm trị tuyệt đối; RES: viết tắt của Residuals, nghĩa là phần dư). Mục Numeric Expression, nhập hàm ABS(ZRE_1). Sau đó nhấp vào OK.
Kiểm định phương sai thay đổi
Chuyển sang giao diện Variable View, tăng giá trị Decimals của biến mới ABSRES lên 5.
Kiểm định phương sai thay đổi
Thực hiện phân tích tương quan hạng Spearman, vào Analyze > Correlate > Bivariate…
Kiểm định phương sai thay đổi
Đưa biến ABSRES và các biến độc lập vào mục Variables. Tích chọn vào mục Spearman như hình bên dưới (nên đưa biến ABSRES lên trên cùng).
Kiểm định phương sai thay đổi
Output xuất ra bảng kết quả phân tích tương quan hạng, chúng ta sẽ chú ý tới hàng giá trị sig mối tương quan giữa ABSRES với các biến độc lập.
Kiểm định phương sai thay đổi
® Tất cả giá trị sig mối tương quan hạng giữa ABSRES với các biến độc lập đều lớn hơn 0.05, do đó phương sai phần dư là đồng nhất, giả định phương sai không đổi không bị vi phạm. Trường hợp có giá trị sig nào nhỏ hơn 0.05, nghĩa là đang có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra, các bạn cần loại bỏ nhân tố đó và thực hiện lại kiểm định.
Rate this post

DienDan.Edu.Vn

DienDan.Edu.Vn Cám ơn bạn đã quan tâm và rất vui vì bài viết đã đem lại thông tin hữu ích cho bạn.
DienDan.Edu.Vn! là một website với tiêu chí chia sẻ thông tin,... Bạn có thể nhận xét, bổ sung hay yêu cầu hướng dẫn liên quan đến bài viết. Vậy nên đề nghị các bạn cũng không quảng cáo trong comment này ngoại trừ trong chính phần tên của bạn.
Cám ơn.

Đăng bình luận

(+84) (901) 369.468