Phân tích tương quan là gì năm 2024

Sự tương quan (Correlation) là một kỹ thuật thống kê được sử dụng cho ước lượng mối quan hệ hoặc sự thay đổi giữa 2 biến số với nhau. Hệ số tương quan có thể là dương hoặc âm, phạm vi từ [-1,1]. Mặc dù phân tích tương quan có thể được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các biến, nhưng nó có những hạn chế chủ yếu.

• Phân tích tương quan chỉ ước tính mối quan hệ một – một giữa các biến. Nó chỉ cho phép chúng ta ước tính mối quan hệ giữa một cặp biến tại một thời điểm
• Phân tích tương quan chỉ cho chúng ta biết hai biến có mối quan hệ dương, âm hay không có mối quan hệ. Nó không ước tính tỷ lệ thay đổi mà hai biến có với nhau.

2. Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy mang lại nhiều lợi ích hơn phân tích tương quan khi chúng ta sử dụng nó để phân tích mối quan hệ giữa các biến. Nó không chỉ cho phép các nhà nghiên cứu đánh giá mối quan hệ giữa các biến, mà còn có thể được sử dụng để dự đoán và giải thích.

Mặc dù hồi quy đơn có thể được sử dụng để ước tính tỷ lệ thay đổi và tỷ lệ phần trăm mà biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập, nhưng hạn chế chính của hồi quy đơn là chúng ta chỉ có một biến độc lập trong phân tích. Do hạn chế này, hồi quy đơn không hoàn toàn khác với phân tích tương quan chỉ ước tính mối quan hệ một đối một giữa các biến.

4.2.5. Phân tích tương quan

Phân tích tương quan để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến. Nếu các biến độc

lập có tương quan chặt với nhau thì cần phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi thực

hiện hiện phân tích hồi quy. Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ

thuộc là cơ sở để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính.

Phân tích tương quan thường được sử dụng trong các nghiên cứu dựa trên kết quả kiểm

định hệ số tương quan Pearson. Kiểm định Pearson là kiểm định kiểm tra mối liên hệ

tuyến tính giữa các biến. Các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan theo kiểm

định Pearson là dấu hiệu tốt để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính.

- Hệ số tương quan Pearson trong bài nghiên cứu này được dùng để đánh giá mối liên hệ

qua lại giữa những nhân tố của KOLs ảnh hưởng đến ý định mua mỹ phẩm của sinh viên

trên địa bàn Hà Nội.

- Phân tích hồi quy tuyến tính tổng quát và phân tích hồi quy được thực hiện để kiểm

định các giả thuyết đưa ra. Các biến độc lập định lượng trong nghiên cứu bao gồm:

Sự tin cậy (STC), Chuyên môn (CM), Sự thu hút (STH) và Sự phù hợp của KOLs với

thương hiệu/mỹ phẩm (SPH). Biến phụ thuộc định lượng ở đây là: Ý định mua mỹ phẩm

của sinh viên trên địa bàn Hà Nội (YDMH).

Để đưa ra một biến đại diện cho các yếu tố (hay các biến) này thì có một số cách thực

hiện khác nhau:

- Cách thứ nhất: tính trung bình cộng hay tính ước lượng điểm của các biến quan sát mà

yếu tố đó đại diện. Kết quả của phép tính này sẽ là kết quả của biến đại diện tương ứng.

- Cách hai: có thể thực hiện việc xác định biến đại diện khi thực hiện phân tích nhân tố

EFA trên phần mềm SPSS.

Các nhân tố đại diện theo cách thứ hai đã được chuẩn hóa tích hợp vào SPSS sẽ phù hợp

cho việc phân tích tương quan, hồi quy, ảnh hưởng của các biến định tính lên biến phụ

thuộc… Tuy nhiên, trong cách thứ hai thì các giá trị trong biến đại diện có thể ra giá trị

âm dương lẫn lộn và không trực quan như đối với cách thứ nhất. Do vậy theo cách thứ

hai thì việc sử dụng thống kê mô tả đối với các biến đại diện sẽ không thích hợp. Đối với

đề tài nghiên cứu đang thực hiện, để có được cái nhìn trực quan hơn thì nhóm nghiên cứu

sử dụng cách xác định biến đại diện theo cách thứ nhất. Cụ thể là xác định biến đại diện

theo phương pháp ước lượng điểm các biến quan sát mà biến đó đại diện với hệ số được

lấy từ ma trận hệ số nhân tố.

Phân tích tương quan và hỏi quỹ là gì?

Tương quan và Hồi quy là 2 phân tích khác biệt nhau.Tương quan là phép phân tích cho phép chúng ta biết mối quan hệ giữa 2 biến không có sự phân biệt độc lập và phụ thuộc. Trong khi đó, phân tích Hồi quy dự đoán giá trị của biến phụ thuộc Y dựa trên giá trị đã biết của 1 hay nhiều biến độc lập.

Hệ số tương quan bao nhiêu là tốt?

nhỏ hơn 5%, thể hiện mối tương quan giữa hai biến số; hệ số tương quan Pearson càng lớn thì hai biến số tương quan càng chặt chẽ. Hệ số từ ±0,50 đến ±1 thể hiện mối tương quan mạnh; từ ±0,30 đến ±0,49 là tương quan trung bình; thấp hơn ±0,29 thì là tương quan yếu.

Tương quan với nhau là gì?

Tính từ Dính líu với nhau, có liên hệ với nhau.

Correlation Testing là gì?

Correlation test được sử dụng để đánh giá mối tương quan giữa hai hoặc nhiều biến. Ví dụ, nếu chúng ta muốn biết liệu có mối liên hệ giữa nhiệt độ và sự sinh trưởng chiều cao của thực vật hay không, một hệ số tương quan có thể được tính toán để trả lời câu hỏi này.