Giải Thích Ý Nghĩa Của Hệ Số Beta Trong Spss

Hệ số hồi quy Beta là được sử dụng vô cùng nhiều trong khi phân tích SPSS. Để có thể vận dụng linh hoạt chúng ta cần hiểu rõ ý nghĩa của hệ số Beta trong SPSS. Bài viết sau sẽ nêu ra ví dụ và phân tích cụ thể để cung cấp cho bạn các kiến thức bổ ích, dễ hiểu nhất.

Bạn đang xem: Giải thích ý nghĩa của hệ số Beta trong SPSS

1. Ví dụ chạy hồi quy bội trong SPSS

Dưới đây là ví dụ về bảng kết quả của một phân tích chạy hồi quy bội trong spss

Ví dụ chạy hồi quy bội trong SPSS

Việc chuẩn hóa hệ số Beta sẽ trả lời cho câu hỏi: biến độc lập nào sẽ tác động mạnh hơn vào biến phụ thuộc khi phân tích hồi quy nhiều biến và các biến có đơn vị đo lường khác nhau.

2. Phân tích ví dụ

Phân tích ví dụ

• Giới thiệu các biến:

• Biến độc lập: là các yếu tố đo lường gây ảnh hưởng đến kết quả của nghiên cứu. Chúng thể hiện nguyên nhân và không bị tác động bởi các loại biến khác.
• Biến phụ thuộc: là các yếu tố mô tả đo lường thực trạng của vấn đề nghiên cứu. Chúng sẽ thể hiện kết quả và được giả định là bị tác động bởi biến độc lập.

• Giới thiệu về hệ số chuẩn hóa:

• Khi chạy hồi quy đa biến chúng ta có hai hệ số hồi quy thường gặp là: chưa chuẩn hóa (B) và đã chuẩn hóa (Beta). Trong khi nghiên cứu, chúng ta cần xem xét tầm quan trọng của các biến số độc lập. 
• Vì sai số chuẩn và đơn vị đo của các biến là khác nhau nên chúng ta không thể so sánh được nếu áp dụng hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa. 
• Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa Beta sẽ giúp chúng ta đưa tất cả các biến về một hệ quy chiếu trong khi so sánh.
  
  Xem thêm: Phần Mềm Làm Clip Đơn Giản Nhất Trên Máy Tính, 5 Phần Mềm Làm Video Đơn Giản Và Miễn Phí Cho Bạn
  
  

Ngoài chạy hồi quy đa biến thì còn rất nhiều cách sử dụng khác nhau trong việc xử lý số liệu spss. Để biết thêm về tính năng cũng như cách thực hiện quy trình xử lý số liệu bạn hãy tham khảo ngay bài viết tổng quan về cách chạy SPSS.  

• Kiểm định giả thuyết ý nghĩa hệ số hồi quy:

• Để đánh giá hệ số hồi quy của từng biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu hay không sẽ dựa vào kiểm định t (student) với giả thuyết H0 (coi giá trị hệ số hồi quy của biến độc lập Xi là 0). Trong mô hình có bao nhiêu biến độc lập thì sẽ kiểm tra bấy nhiêu giả thuyết H0.
• Phân tích kết quả kiểm định:
  • Sig>0.05: Giả thuyết H0 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của biến Xi bằng 0 có ý nghĩa thống kê, không tác động đến biến phụ thuộc.
  • Sig<0.05: Giả thuyết H0 không được chấp nhận. Hệ số hồi quy của biến Xi khác 0 có ý nghĩa thống kê và biến X1 sẽ có tác động đến biến phụ thuộc.

Kiến thức về SPSS vô cùng rộng và không phải ai cũng hiểu rõ hết. Vậy nên đã xuất hiện dịch vụ hỗ trợ với giá chạy spss phải chăng, giúp tiết kiệm thời gian hơn trong nghiên cứu của bạn.

Xem thêm: Lập Facebook Mới, Vào Facebook Ch, Daftar Facebook