Mô hình tuyến tính tổng quát General Linear Model (GLM)

Mô hình tuyến tính tổng quát
General Linear Model (GLM)
Nhóm V
Thành viên
•
Trần Minh Hậu
•
Nguyễn Thị Thu Hường
•
Nguyễn Đăng Hiển
•
Lê Thị Hải
•
Nguyễn Công Phương
•
Trần Thị Mỹ Hạnh
•
Nguyễn Thị Thanh Thanh
•
Hồ Đức Nghĩa
•
Dương Đình Mai Long (Nhóm trưởng)
•
Nguyễn Tân Long
Mục lục
•
Cơ sở lý thuyết
•
Mục tiêu nghiên cứu
•
Mô hình GLM trong SPSS

Giới thiệu mô hình GLM
•
Mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) giải thích sự tương tác của
các yếu tố lên biến phụ thuộc trong hồi quy (bao gồm cả sự kết
hợp của các yếu tố tác động lên biến phụ thuộc).
•
Giải thích sự liên hệ của các phép kiểm thống kê (T-tests,
ANOVA, tương quan và hồi quy bội). GLM hữu dụng vì có thể xử
lý thang đo quãng và định danh trong mô hình.
Các giả định của mô hình GLM
1. Y là biến định lượng và các quan sát Yi độc lập
2. Các giá trị Xi cố định và không có sai số.
3. Sai số ei theo phân phối chuẩn với kỳ vọng bằng 0 và phương
sai là hằng số.
4. Sai số tại các giá trị Xi và Xj không có quan hệ với nhau.
Lý do chọn mô hình GLM
Phương pháp hồi quy cổ điển thường dùng cho biến phụ
thuộc và biến độc lập là các biến định lượng.
Còn phương pháp phân tích mô hình hồi quy tuyến tính tổng
quát dùng được cho cả các biến độc lập là biến định lượng và
định tính, trong đó các biến định tính đã được mã hoá thành
các biến 0 – 1
Mục tiêu nghiên cứu
•
Nghiên cứu thu nhập có bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bằng cấp
và giới tính hay không.
•
Biến phụ thuộc: thu nhập (Respondent’s income)
•
Biến độc lập: Bằng cấp (R’SHighest Degree)và giới tính (R’S

Sex)
•
Sử dụng phân tích phương sai 2 yếu tố (Two-way anova).
Trong SPSS : Analyze/General linear model/ Univariate: cho
trường hợp có một biến phụ thuộc.
•
Trong mô hình này, sử dụng độ tin cậy (Confidence intervals
là 95% => mức ý nghĩa α = 5% (0.05)).
Các giả thiết H0 trong mô hình
•
Thu nhập của những người có giới tính khác nhau là như nhau
•
Thu nhập của những người có bằng cấp khác nhau là như
nhau
•
Không có ảnh hưởng tương tác giữa giới tính và bằng cấp. Nói
một cách cụ thể, ảnh hưởng của giới tính tới thu nhập là như
nhau đối với những nhóm người có bằng cấp khác nhau và
ảnh hưởng bằng cấp tới thu nhập là như nhau đối với những
nhóm người có giới tính khác nhau.
•
Giới tính có 2 nhóm là 1 (nam) và 2 (nữ)
•
Bằng cấp có 5 nhóm là 0 – 1 – 2 – 3 – 4 – 5.
•
Mẫu N = 993
Bảng 1: Số liệu thống kê mô tả về mẫu dữ liệu
Bảng 2: Số liệu thống kê mô tả về mẫu dữ liệu
Bảng này cho thấy hai nhân tố chính có ảnh hưởng đến thu nhập (tại mức ý

nghĩa 5% các sig đều nhỏ hơn do đó bác bỏ 2 giả thuyết Ho đầu tiên)
Tuy nhiên sự tương tác giữa hai nhân tố chính này lại không có ảnh hưởng đến
thu nhập. (0.763 > 0.05)
Sử dụng biến giả trong phân tích GLM
Mã hóa biến giả:
Biến độc lập: Giới tính
Mã hóa biến giả:
Biến độc lập: trình độ học vấn
Sử dụng biến giả trong phân tích GLM
Ví dụ:
Dòng 1 là 512 nữ
Dòng 2 là 482 nam
Kết quả
Between-
Subjects Factors