- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẰNG PHẦN MỀM SPSS 12.0 * PHẦN 4. - Tạo biến giả. - Hồi quy OLS kết hợp với phương pháp Stepwise. - Khai báo các thông số của các biến trong bộ dữ liệu. - Data View chứa dữ liệu còn Variable View chứa các thông tin của các biến trong dữ liệu. - Type: loại dữ liệu của biến.. - Nhấp vào góc phải của ô Type sẽ hiện ra các lựa chọn khác nhau để quy định loại dữ liệu. - Scale: cho biết dữ liệu là những con số định lượng (ví dụ: thu nhập, tuổi, chiều cao. - Nominal: dữ liệu là chữ hoặc con số định tính (ví dụ: nam, nữ, hay 0, 1).. - Ordinal: dữ liệu là chữ hoặc con số định tính nhưng chú ý đến thứ bậc, mức độ cao thấp, nặng nhẹ… (ví dụ: thấp, trung bình, cao. - Giả sử chúng ta có bộ dữ liệu sau được import từ Excel:. - Dữ liệu này là các quan sát ngẫu nhiên của một cửa hàng bán ôtô và xe tải trong năm.. - Lúc này trong dữ liệu đã xuất hiện biến quy1, quy2 và quy3 với tất cả các giá trị đều bằng 0.. - Hồi quy OLS kết hợp với phương pháp Stepwise Lấy dữ liệu từ file DATA4-6 của Ramanathan.. - Bây giờ chúng ta sẽ hồi quy OLS kết hợp với phương pháp Stepwise với biến phụ thuộc là POVRATE, biến độc lập là tất cả các biến còn lại trong dữ liệu.. - Tác dụng của phương pháp Stepwise được hiểu nôm na là giúp chúng ta tìm ra được những kết hợp của các biến độc lập sao cho kết quả hồi quy sẽ “tốt” theo hướng các giá trị thống kê t , F có ý nghĩa, và việc lựa chọn các kết hợp này sẽ được căn cứ vào khả năng làm gia tăng giá trị của R 2. - Kết quả hồi quy được trình bày như sau:. - Bảng 4: Các hệ số hồi quy và thống kê t. - Bảng 5: Các biến bị bỏ ra trong quá trình chạy hồi quy. - Tuy nhiên, việc lựa chọn mô hình thích hợp cho nghiên cứu còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nữa, phương pháp Stepwise chỉ là một cách giúp có thể chúng ta tiết kiệm thời gian hay gợi ra một ý tưởng về việc kết hợp các biến độc lập trong quá trình hồi quy. - Nếu như chúng ta chưa nắm vững về hồi quy bội thì sẽ không phát huy được tiện ích của phương pháp này.
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt