Các phân tích mối quan hệ giữa hai biến trong SPSS

Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
CÁC PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ
GIỮA 2 BIẾN
TS. LÊ VĂN HUY
Email:
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
NỘI DUNG CHÍNH
Mối quan hệ 2 biến định tính (Crosstab)
Mối quan hệ một biến định lượng và một biến
định tính (ANOVA)
Mối quan hệ giữa 2 biến định lượng
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
ÔN LẠI MỘT SỐ KIẾN THỨC
Biến định tính
Thang đo biểu danh (nominal)
Thang đo thứ tự (ordinal)
Biến định lượng (thang đo hệ metric hay scale)
Thang đo khoảng cách (interval)
Thang đo tỷ lệ (Ratio)
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH
Căn cứ: Dựa vào thang đo lường của các biến
Biểudanh(Normal)
Thứ tự (Ordinal)
Hệ metric (scale)
Biểu danh (Normal)
Thứ tự (Ordinal)
Bảng chéo
(Crosstable)
Ph.tích phương sai
(ANOVA)

Hệ metric (scale)
Ph.tích phương sai
ANOVA
Tương quan và Hồi
quy (đơn)
Correlation &
Regression
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
MỐI QUAN HỆ GIỮA
HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH
(BẢNG CHÉO - CROSSTAB)
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH
Phương pháp: Bảng chéo (Crosstab)
Điều kiện: hai biến định tính
Các giả thuyết:
H
0
: Hai biến độc lập với nhau (hai biến không có MQH)
H
1
: Hai biến có mối quan hệ với nhau
χ
2
: Cơ sở để khẳng định MQH phi tuyến tính
χ
2
:
xác định có hay không một mối liên hệ giữa hai biến,
không chỉ ra được cường độ của mối liên hệ đó.

Cramer-V: Biến động từ 0 đến 1.
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
MỐI QUAN HỆ GIỮA
MỘT BIẾN ĐỊNH TÍNH VÀ MỘT BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
(PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI - ANOVA)
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA)
Kiểm định sự bằng nhau của hai giá trị trung bình
hoặc nhiều hơn
Mở rộng của kiểm định T-Student
Các điều kiện sử dụng
Các mẫu được rút ra theo cách ngẫu nhiên và độc lập
Các tổng thể có phân phối chuẩn (hoặc gần phân phối
chuẩn)
Các tổng thể có cùng phương sai
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
MỘT SỐ CÂU HỎI TRONG THỰC TẾ
Có tồn tại sự khác nhau giữa Lương của CBCNV
Nam và Nữ
Thu nhập của CBCNV ở các khu vực Bắc, Trung,
Nam có khác nhau hay không?
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA)
Giả thuyết
H
0

: µ
1
= µ
2
= = µ
k
Cụ thể
H
0
: Lương TB
Nam
= Lương TB
Nữ
(Tất cả các trung bình của tổng thể là bằng nhau)
H
1
: các trung bình của tổng thể không hoàn toàn
bằng nhau
Ít nhất một giá trị trung bình của tổng khác biệt
Không có nghĩa:
µ
1
≠ µ
2
≠ ≠ µ
k
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
GIẢ THUYẾT H
o
Nếugiả thuyết

H
0
là đúng
123
µ
µµ
==
H
0
: µ
1
=µ
2
= =µ
k
H
0
là sai
123
µ
µµ
=≠
123
µ
µµ
≠
≠
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
CÁCH TÍNH
Tổng bình

phương
Bậc tự
do
Trung bình của
các bình phương
(Variance)
Fisher
nhân tố
(đượcgiải
thích)
SCF
k-1 MCF=SCF/(k-1) MCF/MCR
phầndư:
Residual
(không được
giảithích)
SCR n-k MCR=SCR/(n-k)
Total
SCT
=SCF+SCR
n-1
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA)
Giả sử chúng ta muốn phân tích mối quan hệ
giữa 2 biến:
Tuổi (biến định lượng)
Giới tính (biến định tính)
Giả thuyết
H
0

: Không tồn tại sự khác nhau về độ tuổi trung bình
giữa CBCNV người nam và người nữ
H
1
: Tồn tại sự khác nhau về độ tuổi trung bình giữa
CBCNV người nam và người nữ
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
TRÌNH TỰ ANOVA
Các biến
định lượng
Biến
định tính
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
KẾT QUẢ
Hãy kết
luận !!
Câu hỏi:
Cụ thể sự khác nhau đó như thế nào giữa
các bộ phận???
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
TRÌNH TỰ ANOVA
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
KẾT QUẢ ANOVA
Copyright @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
MỐI QUAN HỆ GIỮA
HAI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
(CORRELATION VÀ REGRESSION)
Copyright @ 2010, LÊ 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 biến định lượng
Ví dụ: Độ tuổi và thu nhập
Copyright @ 2010, LÊ 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
: Độ tuổi và thu nhập không có liên
hệ với nhau.
Copyright @ 2010, LÊ 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 @ 2010, LÊ 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 @ 2010, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN
(PARTIAL CORRELATION)