Phân tích tương quan Pearson là một trong những bước vô cùng quan trọng khi bạn làm luận văn nghiên cứu sử dụng định lượng SPSS. Vậy phân tích tương quan để làm gì, ý nghĩa hệ số tương quan Pearson là gì và cách chạy tương quan như thế nào? Tất cả những câu hỏi khiến bạn đang đau đầu sẽ được chúng tôi giải đáp trong bài viết ngắn gọn này.

1. Khái niệm Hệ số tương quan Pearson là gì?

• Hệ số tương quan Pearson ( trong tiếng anh là Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) là chỉ số đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến.

• Về nguyên tắc, tương quan Pearson sẽ tìm ra một đường thẳng tương thích nhất với mối quan hệ tuyến tính của 2 biến .

2. Ý nghĩa hệ số tương quan pearson

Ý nghĩa Hệ số tương quan pearson là nó mô tả cách mà một biến di chuyển trong mối quan hệ với một biến khác. Và Hệ số tương quan sẽ có giá trị từ -1.0 đến +1.0.

Trong đó:

• Mối tương quan thuận cho biết rằng cả hai di chuyển theo cùng một hướng. Khi hệ số tương quan +1.0, chúng di chuyển song song.
• Hệ số tương quan mà âm, thì chúng di chuyển ngược hướng nhau.
• Hệ số tương quan bằng 0, không có tương quan nào cả.

3. Điều kiện để thông số tương quan Person sống sót ý nghĩa

Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1.  Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị sig. <0.05

• r < 0 cho biết một sự tương quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia .
• r = 0 cho thấy không có sự tương quan .
• r > 0 cho biết một sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia .

4. Công thức tính

Cho hai biến số x và y từ n mẫu, thông số tương quan Pearson được ước tính bằng công thức sau đây :

5. Tại sao cần phân tích tương quan?

• Sau khi thực thi kiểm định nghiên cứu và phân tích EFA, bước tiếp theo chính là tạo biến đại diện thay mặt cho mỗi nhóm tác nhân và triển khai nghiên cứu và phân tích tương quan ( correlation ), hồi quy ( regression ).

• Trước khi thực thi kiểm tra hồi quy mô hình thì cần thực thi nghiên cứu và phân tích tương quan giữa những tác nhân độc lập với tác nhân phụ thuộc vào .
• Từ đó tất cả chúng ta sẽ chọn những tác nhân độc lập thực sự có tương quan với tác nhân nhờ vào và đưa những tác nhân đó vào hồi quy .

6. Cách chạy và cách phân tích

• Trong nghiên cứu và phân tích vận dụng cho luận văn, kiểm định thông số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa những biến độc lập và biến phụ thuộc vào .

• Nếu những biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải quan tâm đến yếu tố đa cộng tuyến khi nghiên cứu và phân tích hồi quy

6.1. Cách chạy tương quan person

Cụ thể cách chạy như sau:

Bước 1: Bạn vào menu Analyze-> Correlate -> Bivariate

Bước 2: Hộp thoại Bivariate Correlations xuất hiện, lúc này bạn đưa các biến độc lập và biến phụ thuộc ở bên trái đã được tạo ở bước trên qua ô Variables bên phải. Xong bấm OK

6.2. Cách nghiên cứu và phân tích tương quan Peson

Sau khi chạy xong, Quan sát Bảng tương quan Correlations Open như sau :

Phân tích tương quan pearson

• Pearson Correlations : Hệ số tương quan Pearson

• Giá trị Sig : Significant của kiểm định Pearson .

• Giả thuyết H0 : thông số tương quan bằng 0 .

Do đó nếu Sig. này bé hơn 5% ta có thể kết luận được là hai biến có tương quan với nhau. Hệ số tương quan càng lớn tương quan càng chặt.

Nếu Sig. này lớn hơn 5% thì hai biến không có tương quan với nhau. Từ bảng trên, chúng ta có thể kết luận như sau:

• Cân nặng ( Weight ) và độ cao ( Height ) có mối quan hệ tuyến tính có ý nghĩa thống kê ( p <. 001 ) .

• Hướng của mối quan hệ là tích cực ( nghĩa là chiều cao và cân nặng có mối tương quan dương ), nghĩa là những biến này có xu thế tăng cùng nhau (nghĩa là, chiều to lớn hơn có tương quan đến khối lượng lớn hơn ).

• Độ lớn hoặc cường độ của link giao động vừa phải (. 3 < | r | <. 5 ) .

– Vì một trong những điều kiện kèm theo cần để nghiên cứu và phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc vào, nên nếu ở bước nghiên cứu và phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc vào thì ta loại biến độc lập này ra khỏi nghiên cứu và phân tích hồi quy .

Bài viết trên, chúng tôi đã chia sẻ đến bạn ý nghĩa hệ số tương quan pearson và cách phân tích chúng, hy vọng đã giúp ích được cho các bạn.

Source: https://vinatrade.vn
Category : Công thức cần nhớ