Hôm nay nhóm MBA bàn về hệ số tương quan r trong Stata và cách thực hiện phân tích tương quan cho từng cặp biến trong Stata.
-Hệ số tương quan [r] là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số, như giữa MỨC ĐỘ HÀI LÒNG [y] và TIỀN LƯƠNG [x]. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 [hay gần 0] có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau; ngược lại nếu hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối. Nếu giá trị của hệ số tương quan là âm [r 0] có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng, và khi x tăng cao thì y cũng giảm theo. -Có nhiều hệ số tương quan , hệ số tương quan thông dụng nhất: hệ số tương quan Pearson r, được định nghĩa như sau
Cho hai biến số x và y từ n mẫu, hệ số tương quan Pearson được ước tính bằng công thức sau đây:
Trong phân tích áp dụng cho luận văn, kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy [giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0]. Cụ thể cách chạy như sau:
Thực hành tính hệ số tương quan trong Stata
Vào menu Statistics > Summaries, tables, and tests > Summary and descriptive statistics > Pairwise correlations
Bảng sau hiện ra:
Chọn các độc lập và phụ thuộc đưa vào ô Variales, đồng thời check vào ô Print Significance level for each entry, sau đó nhấn OK, kết quả phân tích tương quan như sau:
pwcorr TINCAY DAPUNG DAMBAO CAMTHONG HUUHINH MINHBACH HAILONG, sig
Giải thích ý nghĩa: ví dụ ta xem xét ô màu đỏ và màu xanh. Đó là giá trị tương quan giữa biến HAILONG và biến TINCAY.
– Ô màu đỏ giá trị là 0.5639 , đó là hệ số tương quan Pearson giữa biến HAILONG và TINCAY.
-Ô màu xanh: là mức ý nghĩa tương quan significant của kiểm định Pearson. Giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0. Do đó nếu Sig. này bé hơn 5% ta có thể kết luận được là hai biến có tương quan với nhau. Hệ số tương quan càng lớn tương quan càng chặt. nếu Sig. này lớn hơn 5% thì hai biến không có tương quan với nhau.
-Vì một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.
-Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau[sig Correlate -> Bivariate
Ảnh 2 - Cách chạy tương quan Pearson
Chọn các nhân tố vừa được tạo ở bước trên qua ô Variables bên phải. Xong bấm OK
Ảnh 3 - Bảng Bivariate Correlate
Ảnh 4 - Correlations
- Ô màu xanh: hệ số tương quan Pearson
- Ô màu đỏ: significant của kiểm định Pearson. Giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0. Do đó nếu Sig. Này bé hơn 5% ta có thể kết luận được là hai biến có tương quan với nhau. Hệ số tương quan càng lớn tương quan càng chặt. nếu Sig. này lớn hơn 5% thì hai biến không có tương quan với nhau.
- Vì một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.
- Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau. Do đó khi phân tích hồi quy cần phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến. Các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc và do đó sẽ được đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
Hệ số tương quan Pearson càng tiến về 1 càng tương quan mạnh. Ngược lại, hệ số này càng tiến gần về 0 thì tương quan càng yếu.
Bạn cần lưu ý đến giá trị sig: Nếu bạn chọn mức ý nghĩa 1% thì giá trị sig phải < 0.01, còn nếu bạn chọn mức ý nghĩa là 5% thì sig < 0.05 tương ứng với các dấu [*] được đánh dấu trên hệ số tương quan r. Chú thích ở 2 hàng cuối cùng trong bảng Correlation
**. Correlation is significant at the 0.01 level [2-tailed]
*. Correlation is significant at the 0.05 level [2-tailed]
Ngoài dịch vụ viết luận văn tốt nghiệp của Luận Văn Việt, bạn có thể tham khảo dịch vụ làm báo cáo thuê , làm luận văn thuê cần thơ , thuê làm đồ án tốt nghiệp , làm tiểu luận thuê
4. Giải thích ý nghĩa ma trận tương quan
* Với hệ số Pearson Correlation nói lên mức độ tương quan giữa các biến với nhau trong mô hình. Hệ số tương quan càng lớn nói lên mức độ tương quan càng cao, điều này có thể dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến khi kiểm định mô hình hồi quy.
* Hệ số Sig: Nói lên tính phù hợp của hệ số tương quan giữa các biến theo phép kiểm định F với một độ tin cậy cho trước.
Nếu bạn gặp khó khăn khi chạy tương quan Pearson, bạn có thể tham khảo dịch vụ xử lý số liệu spss của Luận Văn Việt. Với kinh nghiệm hơn 10 năm hoạt động trong lĩnh vực này, chúng tôi chắc chắn sẽ mang đến cho bạn sự hài lòng về cả chất lượng và giá cả.