Hướng dẫn phân tích hồi quy tuyến tính với SPSS

Giới thiệu về phân tích hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy tuyến tính là một trong những phương pháp thống kê quan trọng nhất trong nghiên cứu khoa học xã hội. Phương pháp này giúp chúng ta hiểu được mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập.

Các bước thực hiện

1. Chuẩn bị dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu đã được làm sạch và không có giá trị thiếu
2. Kiểm tra giả định: Kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy
3. Chạy phân tích: Sử dụng menu Analyze > Regression > Linear trong SPSS
4. Giải thích kết quả: Phân tích các hệ số và ý nghĩa thống kê

Giải thích kết quả

Khi chạy phân tích hồi quy tuyến tính trong SPSS, bạn sẽ nhận được nhiều bảng kết quả quan trọng:

• Model Summary: Cho biết R², R² hiệu chỉnh và sai số chuẩn
• ANOVA: Kiểm định ý nghĩa thống kê của mô hình tổng thể
• Coefficients: Hiển thị các hệ số hồi quy và mức ý nghĩa của từng biến

Lưu ý quan trọng: Trước khi giải thích kết quả, hãy đảm bảo rằng mô hình của bạn đáp ứng các giả định cơ bản của phân tích hồi quy tuyến tính.

Ví dụ thực tế

Giả sử chúng ta muốn nghiên cứu mối quan hệ giữa điểm số thi đại học (biến phụ thuộc) và số giờ học mỗi ngày (biến độc lập). Sau khi chạy phân tích, chúng ta có thể rút ra kết luận về mức độ ảnh hưởng của việc học tập đến kết quả thi cử.