Hướng dẫn Phân tích tương quan Pearson trong SPSS
Phân tích tương quan Pearson là một kỹ thuật thống kê được sử dụng trong các nghiên cứu định lượng, giúp đánh giá mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Đây là một bước phân tích tiền đề, thường được thực hiện trước khi tiến hành phân tích hồi quy để xác định các biến có mối liên hệ đủ mạnh để đưa vào mô hình.
Nội dung chính
1. Mục đích phân tích tương quan Pearson
Mục đích của việc thực hiện phân tích tương quan Pearson là để đánh giá mức độ liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập trong mô hình. Bên cạnh đó, việc phân tích này cũng giúp nhà nghiên cứu nhận biết sớm dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến, xảy ra khi các biến độc lập có mối tương quan quá mạnh với nhau
2. Lý thuyết về tương quan Pearson
Mối tương quan tuyến tính được hiểu là mối liên hệ giữa hai biến, trong đó sự thay đổi của biến này có xu hướng đi kèm với sự thay đổi tỷ lệ của biến kia. Khi vẽ đồ thị phân tán, dữ liệu của hai biến tuyến tính sẽ tập trung quanh một đường thẳng. Hệ số tương quan Pearson (r), được các nhà thống kê học sử dụng, có nhiệm vụ lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính này. Hệ số này chỉ áp dụng cho hai biến định lượng; nếu có bất kỳ biến nào không phải là biến định lượng, phân tích tương quan Pearson sẽ không phù hợp. Giá trị của hệ số r nằm trong khoảng từ -1 đến 1, với
- Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau
- Hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối
- Hệ số tương quan là âm (r <0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y giảm (và ngược lại, khi x giảm thì y tăng)
- Hệ số tương quan là dương (r > 0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng, và khi x tăng cao thì y cũng tăng theo.
3. Hướng dẫn phân tích tương quan Pearson trên SPSS
Thực hiện phân tích tương quan để đánh giá mối quan hệ giữa các biến bằng cách vào Analyze > Correlate > Bivariate…
Tại đây, chúng ta đưa hết tất cả các biến muốn chạy tương quan Pearson vào mục Variables. Trong ví dụ bên dưới biến phụ thuộc là KQ_F, các biến còn lại là độc lập. Nhấp vào OK để xác nhận thực hiện lệnh.
Bảng Correlations là nơi thể hiện kết quả từ phân tích tương quan Pearson.
Trong đó:
- “Hệ số tương quan r: Hệ số tương quan Pearson (r) là một chỉ số định lượng đo lường cường độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Cường độ mối quan hệ được xác định bởi giá trị tuyệt đối của r: giá trị càng gần 1, mối quan hệ càng chặt chẽ. Ngược lại, giá trị r gần 0 cho thấy không có mối quan hệ tuyến tính đáng kể.
- Giá trị p-value: Giá trị p-value là xác suất của việc bác bỏ giả thuyết không (H0: không có mối tương quan) khi giả thuyết này thực sự đúng. Một giá trị p-value thấp (ví dụ < 0.05) cho thấy mối tương quan có ý nghĩa thống kê, tức là kết quả tương quan không phải là ngẫu nhiên.
- Khoảng tin cậy: Khoảng tin cậy cung cấp một phạm vi giá trị ước lượng cho hệ số tương quan thực của tổng thể. Chẳng hạn, một khoảng tin cậy 95% có nghĩa là chúng ta có thể tin tưởng 95% rằng giá trị tương quan thực của tổng thể nằm trong khoảng giá trị đã tính toán.”
Từ bảng kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy
- Nhìn bảng phân tích tương quan ở trên các số 1 trên đường chéo đã thể hiện mối tương quan của biến đó với chính nó, hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều khác và các giá trị đều có sig < 0,05 chứng tỏ với mức các biến tố độc lập đều có tương quan dương với biến phụ thuộc.
- Sau khi phân tích tương quan xác định được 4 biến độc lập đều tương quan với biến phụ thuộc ta tiếp tục giữ 4 biến độc lập này trong phân tích hồi quy
Trong bài viết này, chúng tôi đã hướng dẫn phân tích tương quan Pearson một cách hiệu quả nhất. Hy vọng những thông tin này sẽ hữu ích cho bạn trong quá trình các bài nghiên cứu.
Nếu bạn gặp khó khăn khi thực hiện phân tích tương quan Pearson hoặc kết quả biến bị loại quá nhiều, bạn có thể tham khảo dịch vụ chạy thuê SPSS của XulysolieuAz hoặc liên hệ trực tiếp zalo/hotline 0911.070.546
Tôi là Hoàng Long, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Xử lý số liệu AZ– Cung cấp dịch vụ xử lý số liệu: SPSS, Stata, Eviews, Amos,…
Cam kết uy tín chất lượng. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu. Website: https://xulysolieuaz.com/– Hotline: 0911.070.546
GẶP TƯ VẤN VIÊN
Bình chọn Nội dung chính1. Giới thiệu phần mềm SPSS 202. Tải về phần mềm SPSS 20 full crack và hướng dẫn cài đặt 1. Giới thiệu phần mềm SPSS 20 SPSS là viết tắt của Statistical Package for the Social Sciences, là một gói phần mềm mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi trong phân […]
Bình chọn Các phiên bản SPSS được sử dụng rộng rãi hiện nay bao gồm SPSS 20, SPSS 26 và SPSS 27. Dựa trên sự tương đồng về giao diện và tính năng, người dùng có thể lựa chọn cài đặt phiên bản phù hợp: Đối với các phiên bản 20-22: Nên cài đặt SPSS 20. […]
Bình chọn Phân tích hồi quy là một công cụ mạnh mẽ để xác định trọng số và chiều hướng tác động của các nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc. Nhằm giúp bạn đọc hiểu rõ hơn tầm quan trọng của hồi quy trong phân tích, bài viết dưới đây sẽ cung […]
Bình chọn Phân tích tương quan Pearson là một kỹ thuật thống kê được sử dụng trong các nghiên cứu định lượng, giúp đánh giá mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Đây là một bước phân tích tiền đề, thường được thực hiện trước khi tiến […]
Bình chọn Trong quá trình thực hiện luận văn, luận án, các nhà nghiên cứu cần chú trọng xây dựng thang đo chi tiết với các chỉ báo rõ ràng. Để đảm bảo thang đo này có tính nhất quán và độ tin cậy cao, việc kiểm định là một bước không thể thiếu, đặc […]
Bình chọn Trong một nghiên cứu khoa học hoặc luận văn, việc phân tích dữ liệu định lượng bằng phần mềm SPSS đòi hỏi hai bước kiểm tra quan trọng: đánh giá độ tin cậy của thang đo (sử dụng Cronbach’s Alpha) và đánh giá giá trị của thang đo (thông qua Phân tích nhân […]
Bình chọn Trong phần phân tích thống kê tần số trên SPSS, bảng tần số tập trung vào việc thống kê số lượng và cơ cấu phần trăm của các giá trị trong biến. Ngược lại, bảng mô tả (Descriptive) chú trọng vào việc tổng quát các yếu tố mô tả cơ bản nhất, bao […]
Bình chọn Kết quả thống kê tần suất cho phép chúng ta đánh giá các đặc điểm chung của mẫu nghiên cứu, chẳng hạn như đối tượng khảo sát là nam hay nữ, chủ yếu là người già hay trẻ, nghề nghiệp của họ, nơi cư trú, và nhiều yếu tố khác. Bài viết hướng […]
Bình chọn Các phiên bản SPSS được sử dụng rộng rãi hiện nay bao gồm SPSS 20, SPSS 26 và SPSS 27. Dựa trên sự tương đồng về giao diện và tính năng, người dùng có thể lựa chọn cài đặt phiên bản phù hợp: Đối với các phiên bản 20-22: Nên cài đặt SPSS 20. […]
Bình chọn Phân tích hồi quy là một công cụ mạnh mẽ để xác định trọng số và chiều hướng tác động của các nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc. Nhằm giúp bạn đọc hiểu rõ hơn tầm quan trọng của hồi quy trong phân tích, bài viết dưới đây sẽ cung […]
Bình chọn Trong quá trình thực hiện luận văn, luận án, các nhà nghiên cứu cần chú trọng xây dựng thang đo chi tiết với các chỉ báo rõ ràng. Để đảm bảo thang đo này có tính nhất quán và độ tin cậy cao, việc kiểm định là một bước không thể thiếu, đặc […]
Bình chọn Trong một nghiên cứu khoa học hoặc luận văn, việc phân tích dữ liệu định lượng bằng phần mềm SPSS đòi hỏi hai bước kiểm tra quan trọng: đánh giá độ tin cậy của thang đo (sử dụng Cronbach’s Alpha) và đánh giá giá trị của thang đo (thông qua Phân tích nhân […]
Bình chọn Trong phần phân tích thống kê tần số trên SPSS, bảng tần số tập trung vào việc thống kê số lượng và cơ cấu phần trăm của các giá trị trong biến. Ngược lại, bảng mô tả (Descriptive) chú trọng vào việc tổng quát các yếu tố mô tả cơ bản nhất, bao […]
Bình chọn Kết quả thống kê tần suất cho phép chúng ta đánh giá các đặc điểm chung của mẫu nghiên cứu, chẳng hạn như đối tượng khảo sát là nam hay nữ, chủ yếu là người già hay trẻ, nghề nghiệp của họ, nơi cư trú, và nhiều yếu tố khác. Bài viết hướng […]
Bình chọn Các phiên bản SPSS được sử dụng rộng rãi hiện nay bao gồm SPSS 20, SPSS 26 và SPSS 27. Dựa trên sự tương đồng về giao diện và tính năng, người dùng có thể lựa chọn cài đặt phiên bản phù hợp: Đối với các phiên bản 20-22: Nên cài đặt SPSS 20. […]
Bình chọn Phân tích hồi quy là một công cụ mạnh mẽ để xác định trọng số và chiều hướng tác động của các nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc. Nhằm giúp bạn đọc hiểu rõ hơn tầm quan trọng của hồi quy trong phân tích, bài viết dưới đây sẽ cung […]
Bình chọn Trong quá trình thực hiện luận văn, luận án, các nhà nghiên cứu cần chú trọng xây dựng thang đo chi tiết với các chỉ báo rõ ràng. Để đảm bảo thang đo này có tính nhất quán và độ tin cậy cao, việc kiểm định là một bước không thể thiếu, đặc […]
Bình chọn Trong một nghiên cứu khoa học hoặc luận văn, việc phân tích dữ liệu định lượng bằng phần mềm SPSS đòi hỏi hai bước kiểm tra quan trọng: đánh giá độ tin cậy của thang đo (sử dụng Cronbach’s Alpha) và đánh giá giá trị của thang đo (thông qua Phân tích nhân […]
Bình chọn Trong phần phân tích thống kê tần số trên SPSS, bảng tần số tập trung vào việc thống kê số lượng và cơ cấu phần trăm của các giá trị trong biến. Ngược lại, bảng mô tả (Descriptive) chú trọng vào việc tổng quát các yếu tố mô tả cơ bản nhất, bao […]
Bình chọn Kết quả thống kê tần suất cho phép chúng ta đánh giá các đặc điểm chung của mẫu nghiên cứu, chẳng hạn như đối tượng khảo sát là nam hay nữ, chủ yếu là người già hay trẻ, nghề nghiệp của họ, nơi cư trú, và nhiều yếu tố khác. Bài viết hướng […]
