Hồi quy trong SPSS đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm định và phân tích mô hình nghiên cứu Có 2 loại hồi quy là hồi quy đơn biến và hồi quy đa biến. Ở đây chúng tôi chia sẻ ý kiến, Cách chạy hồi quy đa biến SPSS Hoàn thành với cách đọc kết quả chi tiết, nhất quán hơn. Tham khảo ngay!

Cách chạy hồi quy đa biến SPSS

1. Hồi quy đa biến trong SPSS là gì?

– hồi quy đa biến Là phương pháp dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của một số biến lên nhau (biến phụ thuộc, biến độc lập) nhằm dự đoán giá trị của biến phụ thuộc.

Hồi quy đa biến được sử dụng để dự đoán kết quả nghiên cứu, làm sạch dữ liệu, kiểm tra, kiểm tra các giả thuyết, xác định các mẫu và phân tích các hàm ý tiềm ẩn.

Bạn đang xem: Hướng Dẫn Chạy Hồi Quy Đa Biến SPSS – 5 Bước & Ví Dụ Dễ Hiểu

2cChạy hồi quy đa biến trong SPSS

– Dưới đây là 6 lộ trình chạy cụ thể của chúng tôi, các bạn cùng tham khảo nhé!

– Ví dụ: Một nhà phân tích sức khỏe muốn dự đoán “VO2max”, một chỉ số về thể lực và sức khỏe. Với mục đích này, nhà nghiên cứu đã tuyển chọn 100 người tham gia để thực hiện bài kiểm tra VO2max max, nhưng ghi lại “tuổi”, “cân nặng”, “nhịp tim” và “giới tính”. Nhịp tim là giá trị trung bình của 5 phút cuối cùng trong 20 phút, một bài kiểm tra đạp xe với khối lượng công việc thấp, rất dễ dàng. Mục tiêu của nhà nghiên cứu là có thể dự đoán VO2max dựa trên bốn đặc điểm sau: tuổi, cân nặng, nhịp tim và giới tính. (tuổi, cân nặng, nhịp tim, giới tính).

2.1 Mở giao diện SPSS

Sau khi tải và cài đặt phần mềm, bạn cần mở giao diện SPSS Nhấn đúp chuột Biểu tượng :

Giao diện SPSS

2.2 Chuẩn bị dữ liệu để chạy hồi quy đa biến

– Ta chia dữ liệu trong Spss thành 6 biến:

• (1) VO2max Công suất hiếu khí tối đa;
• (2) Tuổi tuổi của người tham gia;
• (3) Trọng lượng Cân nặng của người tham gia;
• (4) Nhịp tim nhịp tim của người tham gia;
• (5) Giới tính Giới tính của người tham gia
• (6) Tranh tụng là số trường hợp.

– Biến đổi trường hợp Nó giúp bạn dễ dàng loại bỏ các trường hợp (ví dụ: “ngoại lệ đáng kể”, “điểm đòn bẩy cao” và “điểm mạnh”) mà bạn tìm thấy khi kiểm tra các giả thuyết.

Chuẩn bị dữ liệu để chạy hồi quy đa biến

2.3 Nhập liệu vào phần mềm SPSS

Có 2 cách để nhập dữ liệu vào SPSS, bao gồm nhập trực tiếp và nhập từ file Excel, cụ thể như sau:

– Nhập trực tiếp

+ Là phương pháp thủ công truyền thống, ưu điểm là có thể nhập số liệu và kiểm tra kỹ, chọn lọc số liệu phù hợp với mục đích nghiên cứu. Nhược điểm là rất tốn thời gian và không khả thi nếu cỡ mẫu rất lớn

+ 3 bước Nhập trực tiếp Trong SPSS:

Bước 1: Mở SPSS và điều hướng đến chế độ xem biến Để khai báo một biến để xác định tên biến và các thuộc tính của nó.

Bước 1 Nhập dữ liệu trực tiếp

+ Định dạng và tính năng Các biến trên trang Hiển thị biến trong SPSS:

• Tên: Cột này sẽ đặt mã cho tên biến, nhấp vào hộp và đặt tên cho nó, tên không được dài hơn 8 ký tự và cho phép @, #, $, dấu gạch dưới (_) và số.
• Loại: Số mặc định của SPSS là Number, nếu muốn thay đổi các định dạng khác, bạn đưa chuột vào cột Type, bên phải sẽ xuất hiện nút ba chấm, nhấn vào nút đó trong hộp thoại Variable Type để chọn các định dạng khác.
• Chiều rộng: Đặt chiều rộng của biến để xác định số lượng ký tự được sử dụng để hiển thị giá trị. Nhập một giá trị đảm bảo đủ cho độ rộng của biến nếu không sẽ hiển thị lỗi.
• Số thập phân: Số vị trí thập phân là số chữ số được hiển thị ở vị trí thập phân trên màn hình.
• Nhãn: Dùng để mô tả tên biến giống name nhưng khác ở nhãn là độ dài, mô tả chi tiết tên biến.
• Sự tôn trọng: Tất cả các lựa chọn của biến sẽ được gán một mã. Ví dụ: đối với biến giới tính, giá trị 1 được gắn nhãn là nam và giá trị 2 được gắn nhãn là nữ.
• Mất tích: Cách gán giá trị cho các giá trị bị thiếu phụ thuộc vào tình huống và sở thích của người vận hành, cũng như là nơi chỉ định một giá trị thích hợp để lấp đầy khoảng trống dữ liệu bị thiếu.
• Cột: Là nơi khai báo độ rộng của cột biến khi nhập dữ liệu. Để xác định độ rộng của cột, hãy chọn ô và nhập một số (thường là 8).
• căn chỉnh: Định dạng vị trí nhập dữ liệu trong cột sao cho dữ liệu được căn lề trái, phải hoặc giữa cột
• Đo lường: Khai báo thang đo biểu diễn dữ liệu gồm 3 loại chính: thang đo (khoảng cách, cân nặng, tuổi, mức độ hài lòng,… bao gồm khoảng và tỷ lệ, tức là thang đo khoảng cách và tỷ lệ), normal (thang đo thứ bậc),nomial (thang đo danh nghĩa).

Bước 2: Nhập dữ liệu chi tiết.

Bước 2 Nhập dữ liệu trực tiếp

Bước 3: Bấm vào Tệp – Lưu dưới dạng kêt thuc.

– Nhập dữ liệu từ Excel vào SPSS

+ Đây là cách giúp khắc phục nhược điểm của nhập trực tiếp, SPSS hỗ trợ nhập dữ liệu từ Excel. Phương pháp này đơn giản, nhanh chóng, thuận tiện và phù hợp với mọi cỡ mẫu từ nhỏ đến lớn.

Xem thêm: Bảng Ngọc Fiddlesticks Mùa 11 : Bảng Ngọc, Cách Chế tạo Fiddlesticks

+ 3 bước nhập dữ liệu Excel vào SPSS:

Bước 1: TRONG SPSSBấm vào Tệp – Mở – Dữ liệu.

Bước 1 Nhập dữ liệu từ tệp Excel

Bước 2: hộp thoại dữ liệu mở xuất hiện, duyệt và chọn tệp Excel Những việc cần làm Ngoài định dạng mặc định .sav, Bạn có thể chọn loại tập tin hình thức là Excel (*.xls,*.xlsx,…) Để chọn nhanh tập tin excel nhập.

Bước 2 Nhập dữ liệu từ tệp Excel

Bước 3: Sau khi mở tập tin excelVui lòng nhấp đúp chuột tài liệu, SPSS sẽ hiển thị bảng thông tin. Tuỳ theo mục đích và nhu cầu sử dụng tài liệu mà đánh dấu vào ô Đọc tên biến từ hàng dữ liệu đầu tiên, Ồ Wbảng tính Và ồ hàng hóa.

Bước 3 Nhập dữ liệu từ tệp Excel

Khi xử lý dữ liệu, SPSS cho kết quả không tốt nhưng bạn không biết nguyên nhân từ đâu? Có thể do lấy số liệu chưa đúng hay chức năng chạy SPSS chưa đạt yêu cầu? Đừng lo, Best4team sẽ hỗ trợ Dịch vụ SPSS Nó hứa hẹn sẽ cho phép dữ liệu chính xác nhất, mới nhất và nhanh chóng, đạt kết quả cao và bảo mật thông tin khách hàng. Liên lạc với chúng tôi ngay!

2.4 Phân tích hồi quy đa biến Nhập lệnh cho SPSS

Để phân tích hồi quy đa biến, chúng ta sẽ sử dụng lệnh tuyến tính trong SPSS. Dưới đây là các bước để sử dụng lệnh:

Bước 1: nhập Phân tích > Hồi quy > Tuyến tính… Trong thực đơn:

Bước 1 Sử dụng lệnh Phân tích hồi quy đa biến

Bước 2: Một hộp thoại sẽ xuất hiện hồi quy tuyến tính, thay đổi phụ thuộc VO2max đi Sự phụ thuộc và các biến độc lập Tuổi, cân nặng, nhịp tim Và Giới tính đi Độc lập (s).

Bước 2 Sử dụng lệnh Phân tích hồi quy đa biến

Bước 3: Tiếp tục nhấn nút số liệu thống kê, Một hộp thoại lỗi xuất hiệnHồi quy nội bộ: Thống kê. Ngoài các tùy chọn được chọn theo mặc định, hãy chọn Khoảng tin cậy trên hệ số hồi quy và chọn cấp độ (%): tùy chọn trong “95“

Bước 3 Sử dụng lệnh Phân tích hồi quy đa biến

Bước 4: Sau đó nhấn Tiếp tục Kết quả sẽ hiện ra sự xuất bản.

2.5 Nhận kết quả SPSS

– Trong phần này chúng ta sẽ chỉ phân tích 3 bảng chính bao gồm bảng tóm tắt mẫu, ANOVA và các hệ số.

– Bảng Mô Hình Tóm Tắt: Bảng này cung cấp R, R2 đã điều chỉnh và sai số chuẩn của ước tính, được sử dụng để xác định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu:

Tóm tắt mẫu dạng bảng

• Cột “R” thể hiện giá trị của Giá rẻ hơn, hệ số tương quan bội. Giả sử R là một thước đo chất lượng Ước lượng của biến phụ thuộc; VO2max trong trường hợp này.
• giá trị là 0,760, Trong ví dụ này, nó cho biết dự đoán tốt như thế nào. Cột “R bình phương” biểu thị giá trị R2 (còn được gọi là hệ số xác định), là tỷ lệ phương sai trong biến phụ thuộc. có thể được giải thích bởi Các biến độc lập (về mặt kỹ thuật, đây là tỷ lệ phương sai được tính bởi mô hình hồi quy ở trên và ngoài giá trị trung bình của mẫu).
• Hãy xem từ giá trị 0,577 Các biến độc lập giải thích 57,7% Thay đổi trong biến phụ thuộc, VO2max. Tuy nhiên, để báo cáo chính xác dữ liệu của bạn, bạn cần hiểu về “R bình phương điều chỉnh” (adjusted R2).

– Bảng ANOVA: Xác minh rằng mô hình hồi quy tổng thể giữ Dữ liệu được áp dụng Hay không. Bảng cho thấy biến phụ thuộc, F(4,95) = 32,393, có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc p. <.0005 l="" m="" h="" quy="" ph="" v="" d="" li=""/>

Bảng ANOVA

– Bảng hệ số: Một dạng phương trình chung để dự đoán VO2max dựa trên tuổi, cân nặng, nhịp tim và giới tính bao gồm:

VO2max = 87,83 – (0,165 x tuổi) – (0,385 x cân nặng) – (0,118 x nhịp tim) + (13,208 x giới tính)

bảng hệ số

• Hệ số chưa chuẩn hóa cho biết Biến phụ thuộc thay đổi bao nhiêu? Khi tất cả các biến độc lập khác không đổi hơn một biến độc lập. Lưu ý ảnh hưởng của tuổi đối với ví dụ này.
• hệ số không chuẩn hóa, B1, tuổi -0,165 (xem Bảng Thuộc tính). Điều này có nghĩa là cứ mỗi năm tuổi tăng lên thì VO2max giảm đi 0,165 ml/phút/kg.
• Bạn có thể kiểm tra ý nghĩa thống kê của từng biến độc lập. Nó kiểm tra xem các hệ số không chuẩn hóa (hay chuẩn hóa) trong tổng thể có bằng không (zero) hay không. Nếu p Các hệ số khác nhau đáng kể Thống kê 0 (không). giá trị t và giá trị p lần lượt là “t” và “Sig”.
• Có thể thấy từ cột “Sig” rằng tất cả các hệ số của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ 0 (không).

– Phần kết luận: Nhiều mô hình hồi quy tuyến tính đã được chạy để dự đoán VO2max từ giới tính, tuổi tác, cân nặng và nhịp tim. Các biến này có ý nghĩa thống kê đối với VO2max, F(4, 95) = 32,393, p <.0005 r2=".577." t="" c="" b="" bi="" sung="" ngh="" th="" k="" v="" d="" p=""/>

Ngoài việc chạy hồi quy đa biến, phần mềm SPSS Chạy phân tích tương quan, phân tích nhân tố EFA, thống kê mô tả…. Tìm hiểu thêm SPSS có những chức năng gì? Ứng dụng như thế nào? Cùng Best4team tham khảo bài viết này nhé!

Như vậy, bài viết trên đã hướng dẫn Cách chạy hồi quy đa biến SPSS Rất chi tiết, đầy đủ 5 bước với hình ảnh minh họa cụ thể rõ ràng để bạn tham khảo và học tập. Hi vọng bài viết giúp các bạn nắm được kiến ​​thức về cách chạy hồi quy đa biến. Lời chúc tốt nhất cho điểm cao!