Phân tích và đọc kết quả hồi quy tuyến tính bội trong spss

     
*

Để xác minh biến độc lập tác cồn lên biến hóa phụ thuộc, ta yêu cầu thông qua khối hệ thống kiểm định

(1) Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy

Kiểm định này cẩn thận biến độc lập tương quan có chân thành và ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không.

Bạn đang xem: Phân tích và đọc kết quả hồi quy tuyến tính bội trong spss

Theo Green (1991), thực hiện kiểm định t. Khi mức chân thành và ý nghĩa sig. (sigfinicance) của thông số hồi quy ≤ 0.10 hoặc độ tin tưởng từ 90% trở xuống thì tóm lại biến X đối sánh tuyến tính với biến Y.

(2) nút độ giải thích của mô hình

Kiểm định này chăm chú mức độ phân tích và lý giải của quy mô lựa chọn. Theo Green (1991), áp dụng thước đo R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square). R2 hiệu chỉnh cho thấy thêm % thay đổi của biến dựa vào được lý giải bởi biến tự do của mô hình. Thước đo này càng tiến về 100% càng tốt, cho biết mô hình gồm mức độ phân tích và lý giải cao.

(3) nút độ phù hợp của tế bào hình

Kiểm định này chú ý mức độ phù hợp của mô hình lựa chọn. Nói biện pháp khác, mô hình hồi quy tuyến đường tính có phù hợp với dữ liệu trong thực tế không. Về tổng thể, biến chủ quyền có tương quan tuyến tính cùng với phụ thuộc.

Xem thêm: Tại Sao Uống Rượu Lại Khát Nước Khi Uống Bia Rượu? Tại Sao Khát Nước Khi Uống Bia Rượu

Theo Green (1991), sử dụng phân tích phương không nên (Analysis of variance, ANOVA), với kiểm nghiệm F, mức ý nghĩa (sig.) ≤ 0.05 hoặc độ tin cẩn 95%.

(4) Kiểm tra hiện tượng kỳ lạ đa cộng tuyến

Kiểm tra hiện nay tượng những biến tự do tương quan đường tính cùng với nhau. Thước đo nấc độ cường điệu phương sai (Variance Inflation Factor, VIF) đòi hỏi phải bé dại hơn 10.

Tương ứng với mỗi trở nên độc lập, VIF

*

Trong bảng tra, lúc d của mô hình lơn hơn dU và nhỏ tuổi hơn (4-dU), không tồn tại hiện tượng từ tương quan. Khi d lớn hơn dL và nhỏ tuổi hơn dU hoặc d to hơn (4-dU) và nhỏ tuổi hơn (4-dL), không kết luận có hoặc không tồn tại hiện tượng trường đoản cú tương quan. Khi d lớn hơn 0 và nhỏ tuổi hơn dL, có hiện tượng lạ tự đối sánh dương. Khi d lớn hơn (4-dL), có hiện tượng lạ tự tương quan âm.

Xem thêm: “Bỏ Túi” Top 5 Cách Trị Chấy Bằng Rượu Trắng, 5 Cách Trị Chấy Bằng Rượu Trắng Tại Nhà

Theo Fomby, Hill với Johnson (1984), vào trường phù hợp d rơi vào hoàn cảnh vùng không kết luận, ta sử dụng kiểm định Durbin – Watson cải tiến.

Nếu 1 ví như 0 nếu 3

(6) Kiểm định hiện tượng phương sai phần dư nắm đổi

Phương sai biến hóa (Heteroskedasticity) gây nên nhiều kết quả với quy mô ước lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm cho những ước lượng của những hệ số hồi quy ko chệch không không hiệu quả, mong lượng của phương không nên bị chệch làm cho kiểm định của những giả thuyết mất hiệu lực, dễ nhận xét nhầm về quality của quy mô hồi quy đường tính. Có nhiều kiểm định như White, Glesjer…Và có 1 kiểm định cũng dễ dàng và đơn giản đó là kiểm định đối sánh tương quan hạng Spearman.