Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

53 559 6
Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

TƯƠNG QUAN VÀHỒI QUYCORRELATION & REGRESSIONTươngquantuyếntínhHồi quytuyếntínhKiểmtracác điềukiệnápdụngmôhìnhSốliệusai lệchHồi quyvớibiếngiả(dummy)Phươngphápstepwise

Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY CORRELATION & REGRESSION TS. VĂN HUY Email: levanhuy@vnn.vn Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics NỘI DUNG Tương quan tuyếntính Hồi quy tuyến tính Kiểm tra các điềukiệnápdụng mô hình Số liệusailệch Hồi quy vớibiếngiả (dummy) Phương pháp stepwise Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Xem xét mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến Tương quan có: Tương quan 2 biến – Bivariate Correlations Tương quan riêng phần – Partial Correlations Điều kiện: 2 hoặc nhiều biến định lượng Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Mục tiêu nghiên cứu: Giả định nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu có mối quan hệ như thế nào giữa độ tuổi và thu nhập. Câu hỏi nghiên cứu: Độ tuổi và thu nhập có mối quan hệ với nhau hay không ? Hai biến được chọn: Độ tuổi và thu nhập (2 biến định lượng). Giả thuyết H 0 : Trình độ học vấn và thu nhập không có liên hệ với nhau. Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Vì Pearson = 0,075 và Sig = 0,291 nên chưa có cơ sở để bác bỏ H 0 nghĩa là…. Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN (PARTIAL CORRELATION) Nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính của hai biến có loại trừảnh hưởng của các yếu tố khác. Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN (PARTIAL CORRELATION) Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics HỒI QUY ĐƠN Mục đích: Tìm mối quan hệ giữa hai biến (mối quan hệ nhân quả) Điều kiện Hai biến định lượng Hai biến phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn Mô hình lý thuyết: Y i = B 0 + B 1 *X i + ε Xi: trị quan sát thứ i của biến độc lập Y i : giá trị dự đoán thứ i của biến phụ thuộc B 0 và B 1 : hệ số hồi quy Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics DIỄN GIẢI DỮ LIỆU Các hệ số góc (b j ) Sự biến đổicủagiátrị trung bình củacácY khi X j tăng thêm 1 đơn vị, mọiyếutố khác không đổi. Kiểm định: tương tự như hồi qui đơn với (n-p-1) bậctự do Hệ số chặn -hằng số (b 0 ) Giá trị trung bình của Y khi X j = 0 Copyright @ 2009, VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics HỒI QUY ĐƠN Mục tiêu nghiên cứu: Nên tác động thế nào đến phong cách lãnh đạo để tạo ra sự trung thành của nhân viên. Câu hỏi nghiên cứu: Lòng trung thành của nhân viên có phụ thuộc và phong cách lãnh đạo? Hai biến được chọn: Lãnh đạo là biến độc lập và Lòng trung thành là biến phụ thuộc. . dl SC MC F Regression p SCR MCR =SCR/p MCR/MCE Residue n-p-1 SCE MCE =SCE/(n-p-1) Total n-1 SCT Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of. qui đơn với (n-p-1) bậctự do Hệ số ch n -hằng số (b 0 ) Giá trị trung bình của Y khi X j = 0 Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics

Ngày đăng: 21/12/2013, 23:17

Hình ảnh liên quan

Kiểm tra các điều kiện áp dụng mô hình Sốliệu sai lệch - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

i.

ểm tra các điều kiện áp dụng mô hình Sốliệu sai lệch Xem tại trang 2 của tài liệu.
Mô hình lý thuyết: Y i= B0+ B1*Xi + ε - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

h.

ình lý thuyết: Y i= B0+ B1*Xi + ε Xem tại trang 8 của tài liệu.
Vấn đề khi ta so sánh các mô hình - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

n.

đề khi ta so sánh các mô hình Xem tại trang 12 của tài liệu.
MÔ HÌNH HỒI QUY (BỘI) - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
MÔ HÌNH HỒI QUY (BỘI) Xem tại trang 15 của tài liệu.
MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI (2 BIẾN) – TRÊN TỔNG THẾ Y i=β0+ β1X1i+ β2X2i + εi - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

2.

BIẾN) – TRÊN TỔNG THẾ Y i=β0+ β1X1i+ β2X2i + εi Xem tại trang 16 của tài liệu.
MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI (2 BIẾN) – TRÊN MẪU - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

2.

BIẾN) – TRÊN MẪU Xem tại trang 17 của tài liệu.
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH Xem tại trang 18 của tài liệu.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC KHÁI NIỆM Items 1.1 Items 1.2 Items 1.3 … Items 1.n Items 2.1 Items 2.2 Items 2.3 … Items 2.n - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

tems.

1.1 Items 1.2 Items 1.3 … Items 1.n Items 2.1 Items 2.2 Items 2.3 … Items 2.n Xem tại trang 19 của tài liệu.
VÍ DỤ VỀ HỒI QUY BỘI (PP. ENTER) - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
VÍ DỤ VỀ HỒI QUY BỘI (PP. ENTER) Xem tại trang 20 của tài liệu.
Phát triển mô hình để giải thích mối quan hệ F1,…,F7  với lòng trung thành (LTT)thích mối quan hệF1,…,F7  - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

h.

át triển mô hình để giải thích mối quan hệ F1,…,F7 với lòng trung thành (LTT)thích mối quan hệF1,…,F7 Xem tại trang 20 của tài liệu.
dụng bảng ma trận tương quan hoặc kiểm tra bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic. - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

d.

ụng bảng ma trận tương quan hoặc kiểm tra bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic Xem tại trang 22 của tài liệu.
Mô hình chọ n luôn là - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

h.

ình chọ n luôn là Xem tại trang 27 của tài liệu.
Mô hình: - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

h.

ình: Xem tại trang 28 của tài liệu.
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH Xem tại trang 29 của tài liệu.
LTT = -0,247 + 0,459 Lương và thưởng + 0,282 CH Đào tạo - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
247 + 0,459 Lương và thưởng + 0,282 CH Đào tạo Xem tại trang 38 của tài liệu.
Mô hình: - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

h.

ình: Xem tại trang 38 của tài liệu.
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH Xem tại trang 43 của tài liệu.
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH Xem tại trang 47 của tài liệu.
Các ví dụ của các mô hình tuyến tính: - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

c.

ví dụ của các mô hình tuyến tính: Xem tại trang 48 của tài liệu.
BIẾN ĐỔI MÔ HÌNH - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
BIẾN ĐỔI MÔ HÌNH Xem tại trang 49 của tài liệu.
BIẾN ĐỔI MÔ HÌNH - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy
BIẾN ĐỔI MÔ HÌNH Xem tại trang 50 của tài liệu.
BiẾN ĐỔI MÔ HÌNH - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

i.

ẾN ĐỔI MÔ HÌNH Xem tại trang 51 của tài liệu.
BIẾN ĐỔI MÔ HÌNH β−α=XXY X1'X,Y1' - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

1.

'X,Y1' Xem tại trang 52 của tài liệu.
BIẾN ĐỔI MÔ HÌNH XX e1e - Giới thiệu về SPSS (3) - TS. Lê Văn Huy

e1e.

Xem tại trang 53 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan