Hướng dẫn thực hành SPSS cơ bản

Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xácsuất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Khi biếnphụ thuộc ở dạng nhị phân ( hai biểu hiện 0 và 1) thì không thể phân tích với dạng hồi quythông thường mà phải sử dụng hồi quy Binary Logistic.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Hướng dẫn thực hành SPSS cơ bản Hướng dẫn thực hành SPSS cơ bản GV: Phạm Lê Hồng NhungSPSS 16.0 HỒI QUY BINARY LOGiSTIC Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xácsuất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Khi biếnphụ thuộc ở dạng nhị phân ( hai biểu hiện 0 và 1) thì không thể phân tích với dạng hồi quythông thường mà phải sử dụng hồi quy Binary Logistic. I. Cách thức tiến hành phân tích hồi quy Binary Logistic với SPSS 1. Vào menu Analyze  Regression  Binary Logistic, xuất hiện hộp thoại sau: 2. Đưa biến phụ thuộc Y dạng nhị phân vào ô dependent, và biến độc lập sang khung Covariate. 3. Chọn phương pháp đưa biến vào (Method) tương tự như hồi quy tuyến tính thông thường. Tuy nhiên điều kiện căn cứ trên số thống kê likelihood-ratio (tỷ lệ thích hợp) hay số thống kê Wald. Enter: đưa vào bắt buộc, các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong - một bước. Forward: Conditional là phương pháp đưa dần vào theo điều kiện. Nó kiểm tra - việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng thông số có điều kiện. Forward: LR là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên - xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa (maximum-likelihood estimates). Forward: Wald là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên - xác suất của số thống kê Wald. 1 Hướng dẫn thực hành SPSS cơ bản GV: Phạm Lê Hồng Nhung Backward: Conditional là phương pháp loại trừ dần theo điều kiện. Nó kiểm tra - việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng thông số có điều kiện. Backward: LR là phương pháp loại trừ dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ - trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa. Backward: Wald là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên - xác suất của số thống kê Wald. Stepwise: hồi quy từng bước, số thống kê được sử dụng cho các biến được đưa - vào và loại ra căn cứ trên số thống kê Likelihood-ratio, hay số thống kê Wald.4. Để hiện đồ thị phân loại giá trị thật và giá trị dự báo của biến phụ thuộc, chọn Option, chọn Classification plots trong phần Statistics and plots. Click Continue trở về hộp thoại đầu tiên.5. Muốn tính được giá trị dự đoán, là xác suất mà một đối tượng sẽ … (biến phụ thuộc Y), ta chọn Predict value trong hộp thoại Save. Chọn Continue  Ok để thực hiện lệnh. 2 Hướng dẫn thực hành SPSS cơ bản GV: Phạm Lê Hồng Nhung II. Cách thức đọc kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic Ví dụ: sử dụng phương pháp đưa biến vào mặc định là Enter. Phân tích mức độ ảnhhưởng của sự hài lòng về 4 dịch vụ đến mức độ hài lòng chung về điểm đến khi đi du lịchcủa du khách. Y: mức độ hài lòng chung về điểm đến (0: không hài lòng, 1: hài lòng) X1  X4: mức độ hài lòng về 4 dịch vụ (tương tự như phần hồi quy tuyến tính) Thực hiện các bước trên để tiến hành phân tích. Kết quả xuất hiện với rất nhiềubảng. Ta sẽ chú ý phân tích các bảng sau: Bảng 1. Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 178.459 4 .000 Block 178.459 4 .000 Model 178.459 4 .000 Ở bảng 1, ta đọc kết quả kiểm định H0: β1 = β2 = … = βk = 0. Kiểm định này xemxét khả năng giải thích biến phụ thuộc của tổ hợp biến độc lập. Kết quả ở bảng 1 cho thấy độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát sig. =0,000 nên ta bác bỏ H0. Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong môhình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc. Bảng 2. Model Summary Cox & Snell R Nagelkerke R Step -2 Log likelihood Square Square 26.793a 1 .595 .769 ...