Đây là bước quan trọng trong chuỗi phân tích dữ liệu sau khi thực hiện hai bước Cronbach”s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mục đích của phân tích tương quan là để chọn những nhân tố độc lập có tương quan với nhân tố phụ thuộc để đưa vào bước cuối cùng trong phân tích dữ liệu đó là hồi qui Regression.
Bạn đang xem: Correlation coefficient là gì
Hồi qui (Regression) trong SPSS!:
Hồi qui trong SPSS là bước kiểm định mô hình nghiên cứu sau khi chạy một loạt các phân tích Cronbach’s Alpha, EFA, Correlations để chọn lựa những biến độc lập thỏa mãn điều kiện cho yêu cầu hồi qui.
Định tính vs định lượng!:
Nghiên cứu định lượng là những nghiên cứu hướng vào việc thiết kế những quan sát định lượng các biến, phương pháp đo lường, phân tích mẫu và kiến giải mối quan hệ giữa các biến bằng các quan hệ định lượng.Việc suy diễn và giải thích các hiện tượng là dựa trên việc thu thập và phân tích những số liệu trước đó.Nghiên cứu định tính là những nghiên cứu đề cập nhiều hơn vào sự đa dạng, kết cấu và cảm giác từ những biểu hiện của số liệu bởi vì việc nhận định và giải thích các hiện tượng là dựa trên sự nhìn nhận và khả năng tổng hợp của nhà nghiên cứu qua quá trình phát triển của những hiện tượng.
Tương quan (Correlation) trong SPSS!:
Để hồi qui mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Từ đó chúng ta sẽ chọn những nhân tố độc lập thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc và đưa những nhân tố đó vào hồi quy.
Tiêu chuẩn nào cho Cronbach’s Alpha!:
Trong phân tích nhân tố Cronbach’s Alpha, giá trị bao nhiêu là đủ để nhận hoặc không đủ để loại một biến. Hệ số như thế nào gọi là tốt. Nếu xấu thì phải giải quyết như thế nào?
EFA – Phân tích nhân tố khám phá!:
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, giá trị bao nhiêu là đủ để nhận hoặc không đủ để loại một biến. Hệ số như thế nào gọi là tốt. Nếu xấu thì phải giải quyết như thế nào?
SPSS là gì? | Khám phá tất tần tật về SPSS!:
SPSS mang đến cho người dùng một giải pháp trong việc quản lí dữ liệu cộng với khả năng xử lí, phân tích số liệu một cách mạnh mẽ. Ngoài ra với giao diện thân thiện, người dùng có thể dễ dàng sử dụng các chức năng của các bộ công cụ có sẵn để phục vụ cho công tác nghiên cứu của mình.
Tại sao phải sử dụng các thang đo lường khác nhau?:
Trong nghiên cứu định lượng, đối tượng nghiên cứu chủ yếu là về các hiện tượng kinh tế – xã hội. Do đối tượng về hiện tượng kinh tế – xã hội rất phức tạp nên việc đánh giá đòi hỏi phải có những thang đo chuẩn xác với độ tin cậy nhất định. Vì vậy cần phải sử dụng các thang đo lường khác nhau.
Quy trình xử lí dữ liệu khảo sát:
Nhận xử lý dữ liệu thu thập từ khảo sát. Các bước xử lý dữ liệu bao gồm mã hóa, phân tích độ tin cậy (Cronbach”s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan (Correlation), phân tích hồi quy (Regression), phân tích T-test, Anova.
SPSS hay AMOS?:
Để thực hiện phân tích dữ liệu thu được từ khảo sát thì cần có phần mềm xử lí số liệu. Trong nghiên cứu định lượng thì phần mềm thông dụng nhất là IBM SPSS. Tuy nhiên để phân tích nhiều phương trình hồi quy nằm chung, chúng ta cần tới AMOS. Vậy cả hai có ưu nhược điểm gì và dùng phần mềm nào là chuẩn nhất!
Tải phần mềm IBM SPSS!:
Để thực hiện phân tích dữ liệu thu được từ khảo sát thì cần có phần mềm xử lí số liệu. Trong nghiên cứu định lượng thì phần mềm thông dụng nhất là IBM SPSS.
Xem thêm: Trichomonas Là Gì – Trichomonas Nguy Hiểm Thế Nào
Cronbach”s Alpha:
Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 3 biến đo lường. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (>0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là cùng đo lường một nội dung nào đó). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường (redundancy).
Xử lý câu hỏi nhiều lựa chọn (Multiple response):
Hướng dẫn xử lí và phân tích câu hỏi nhiều lựa chọn!
Thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính!:
Nhận thu thập dữ liệu Báo cáo tài chính từ các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán VN (HOSE, HNX, UPCOM). Năm thu thập từ 2008 đến nay!
Sau khi tiến hành kiểm định phân tích EFA, bước tiếp theo chính là tạo biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố và tiến hành phân tích tương quan (correlation), hồi qui (regression).
Trước khi thực hiện kiểm tra hồi qui mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Từ đó chúng ta sẽ chọn những nhân tố độc lập thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc và đưa những nhân tố đó vào hồi quy.
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến. Về nguyên tắc, tương quan Pearson sẽ tìm ra một đường thẳng phù hợp nhất với mối quan hệ tuyến tính của 2 biến.
Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1. Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị sig.
r r=0 cho thấy không có sự tương quan.r > 0 cho biết một sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia.
Giá trị tuyệt đối của r càng cao thì mức độ tương quan giữa 2 biến càng lớn hoặc dữ liệu càng phù hợp với quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Giá trị r bằng +1 hoặc bằng -1 cho thấy dữ liệu hoàn toàn phù hợp với mô hình tuyến tính.
Xem thêm: Tải Game Cờ Cá Ngựa, Chơi Cờ Cá Ngựa Trên Windows, Mobile
C1: Nhìn theo chiều dọc, ngay cột dọc ngoài cùng bên phải đã được tô đỏ.C2: Nhìn theo chiều ngang, ngay cột ngang dưới cùng đã được tô đỏ.
Đầu tiên, cần kiểm tra giá trị sig. của các biến độc lập với biến G. Đối với cách 2, có thể thấy toàn bộ giá trị sig. trong khung màu xanh, chỉ có 1 giá trị 0.871 >0.05. Đó là cặp A và G. Như vậy, A và G không có tương quan với nhau. Còn lại các biến độc lập khác đều có sự tương quan với biến G. Cụ thể:
Biến F tương quan mạnh nhất với biến G với hệ số Pearson = 0.742Biến E tương quan mạnh thứ hai với biến G với hệ số Pearson = 0.568Biến C tương quan yếu nhất với biến G với hệ số Pearson = 0.361
Nếu các biến độc lập không có sự tương quan đối với biến phụ thuộc, vui lòng liên hệ SPSS Tất Tần Tật để được sửa chữa!
Chuyên mục: Hỏi Đáp
