• Call: 0888.032.788
  • E-mail: [email protected]
  • Login
Education Blog
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ
No Result
View All Result
Hỗ trợ nghiên cứu định lượng
No Result
View All Result
Home Hướng dẫn

Hướng dẫn hồi quy nhị phân Binary Logistic trên spss

11/06/2020
in Hướng dẫn
0
Hướng dẫn hồi quy nhị phân Binary Logistic trên spss
Share on FacebookShare on Twitter
Lượt xem:10.423

Hướng dẫn hồi quy nhị phân binary logistic trên spss, với hồi quy này ta có thể dễ dàng để thực hiện trên các phần mềm thống kê khác như r, stata, eviews … trong ví dụ này để cho dễ hiểu vì phần đông sinh viên được học thống kê trên phần mềm spss. Nên tác giả chọn phần mềm này.

Mục lục bài viết

  • HƯỚNG DẪN HỒI QUY NHỊ PHÂN BINARY LOGISTIC
    • Mô hình nhị phân Binary Logistic là gì ?
    • Ví dụ đưa ra
      • Chạymô hình trên spss
    • Bài mới !
    • Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ
    • Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết
    • Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính
    • Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
    • Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
    • Phân biệt biến số với tham số
    • Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
    • Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung
      • 1 Kiểm định hệ số hồi quy
      • 2. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

HƯỚNG DẪN HỒI QUY NHỊ PHÂN BINARY LOGISTIC

 

Trong bài viết dụ này ngoài chạy mô hình hồi quy; nhằm đảm bảo khả năng tin cậy chúng ta cần phải thực hiện hai kiểm định: Tương quan từng thành phần của các hệ số hồi quy và mức độ phù hợp của mô hình. Trước khi tiếp tục tìm hiểu về phương pháp, cách đọc dữ liệu kết quả, chúng ta hãy xem xét xem mô hình hồi quy nhị phân binary logistic là gì ?

Mô hình nhị phân Binary Logistic là gì ?

Trong thống kê , mô hình logistic (hoặc mô hình logit ) là một mô hình thống kê được sử dụng rộng rãi , trong dạng cơ bản của nó, sử dụng một hàm hậu cần để mô hình biến phụ thuộc nhị phân ; nhiều phần mở rộng phức tạp hơn tồn tại. Trong phân tích hồi quy , hồi quy logistic (hoặc hồi quy logit ) đang ước tính các tham số của một mô hình hậu cần; nó là một dạng hồi qui nhị thức. Về mặt toán học, một mô hình logistic nhị phân có một biến phụ thuộc với hai giá trị có thể, chẳng hạn như pass / fail, win / loss, alive / dead hoặc healthy / sick; chúng được biểu diễn bằng một biến chỉ thị , trong đó hai giá trị được gắn nhãn “0” và “1”. Trong mô hình logistic, tỷ lệ log-log ( logarit của tỷ lệ cược ) cho giá trị có nhãn “1” là sự kết hợp tuyến tính của một hoặc nhiều biến độc lập (“dự báo”); các biến độc lập có thể là biến nhị phân (hai lớp, được mã hóa bởi một biến chỉ thị) hoặc một biến liên tục (bất kỳ giá trị thực nào). Xác suất tương ứngcủa giá trị có nhãn “1” có thể khác nhau giữa 0 (chắc chắn là giá trị “0”) và 1 (chắc chắn là giá trị “1”), do đó ghi nhãn; hàm chuyển đổi tỷ lệ chênh lệch log thành xác suất là hàm logistic, do đó tên. Các đơn vị đo lường cho quy mô log-tỷ lệ cược được gọi là một logit , từ log un istic nó , vì thế mà cái tên thay thế. Các mô hình tương tự với một hàm sigmoid khác thay vì hàm hậu cần cũng có thể được sử dụng, chẳng hạn như mô hình probit ; đặc tính xác định của mô hình hậu cần là việc tăng một trong các biến độc lập nhân với tỷ lệ chênh lệch của kết quả đã cho tại một hằng sốtỷ lệ, với mỗi biến phụ thuộc có tham số riêng; đối với biến độc lập nhị phân, điều này sẽ tổng quát tỷ lệ chênh lệch .

Đọc thêm:   R cách tính LogLikelihood AIC BIC

Xem hết định nghĩa thì chúng ta cũng ” chóng mặt” chỉ cần nhớ cho tác giả, nó giống như hồi quy đa biến bình thường, như biến phụ thuộc chỉ nhận hai giá trị: 0/1, co/không, bị/không bị ….

 

Ví dụ đưa ra

Trong file đính kèm, là mô hình : Các yếu tố ảnh hưởng đến Quyết định mua bảo hiểm y tế tại tỉnh X. Lúc này biến phụ thuộc sẽ là biến quyết định trong bài ký hiệu là QDINH nhận 2 giá trị 0: không mua, 1 có mua. Còn lại là các biến độc lập và có tác động đến mô hình. như: Giới tính, hôn nhân, thất nghiệp, học vấn ….

(Nói lại: Vì bài này là hướng dẫn sử dụng mô hình logit trên spss, không phải là phân tích mô hình : các nhân tố ảnh hưởn đến quyết định ….. Các bạn nên nhớ.)

Chạymô hình trên spss

Ta kích hoạt chương trình theo lệnh sau: Analyse > regression > Binary Logistic

Ta đưa biến phụ thuộc QDINH vào ô : Dependent

Còn các biến độc lập đưa vào ô: Covariates

Bài mới !

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

24/03/2023
Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

24/02/2023
Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

14/02/2023
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

04/06/2022
Phân biệt biến số với tham số

Phân biệt biến số với tham số

01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

29/05/2022
Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung

Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung

18/05/2022

Như trong hình sau:

Đọc thêm:   Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

Trong mục “Save” ta check như hình :

Bấm ” Continue” và Chọn “OK” ta được kết quả.

 

Sau khi đã ra kết quả chúng ta cần các kiểm định để cho mô hình có độ tin cậy – nói chung là xài được.

1 Kiểm định hệ số hồi quy

Trong kiểm định này ta sử dụng kiểm dịnh Wald để kiểm tra xem các biến độc lập có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc hay nói cách khác hay nói cách khác các biến tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc QDINH hay không ?

Ta chú ý vào cột Sig, ta xét giá trị sig này với mức ý nghĩa 5%, nếu sig >= 0.05 thì ta loại biến, và ngược lại. Trong ví dụ này tôi sẽ làm 2 biến ví dụ thôi, chứ làm hết 8 biến thì cũng như vậy thôi.

Ta có Biến TNGHIEP có sig = 0.382 và nó thì > 0.05. Do đó, biến TNGHIEP tương quan không có ý nghĩa với biến QDINH.

Giải thích theo kiểu dân dã: Do có thất nghiệp hay không, thì quyết định mua bảo hiểm y tế không ảnh hưởng gì, ta có thể mở rộng, khoảng tiền bảo hiểm y tế không cao nên nó phụ hợp với nhiều người, ngay cả những người thất nghiệp ( thất nghiệp ở VN là những người làm lao động phổ thông, công việc không ổn đinh….) tôi lại lan man qua phần phân tích mô hình rồi. D:

Tiếp, ta xét biến HVAN có sig= 0.00 và nó thì < 0.005. Do đó, biến HVAN tương quan có ý nghĩa với biến QDINH với độ tin cậy 95%

Đọc thêm:   hồi qui dữ liệu bảng pool ols fem rem trên eviews

Các bạn làm tương tự cho các biến độc lập tiếp theo

Như vậy mô hình chỉ còn 3 biến là: HVAN, TUOI, LKBENH là có ý nhĩa thống kê.

2. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

a. Mức độ dự báo chính xác

ta xem bảng kết quả sau:

Theo kết quả: Những người không mua là 78 người trong đó mô hình dự báo đúng là 67 người nên ta có tỉ lệ dự báo chính xác là 84,8 % và những người mua là 122 người trong đó mô hình dự báo đúng là 110 tức chiếm 90.9%. Và mô hình chúng ta dự báo chính xác là 88.5% ( Mô hình chỉ cần trên 50% là chấp nhận được, còn bên sức khỏe thì cần phải cao hơn).

b. Mức độ phù hợp của mô hình

ta xét bảng tiếp

Ta xét kiểm định Omnibus, ta xét sig của model là 0.00 , nó < 0.01 ( với độ tin cậy 99%). Như vậy các biến độ lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể. Nói cách khác, mô hình lựa chọn là phù hợp.

Kết luận, như vậy là mô hình của chúng ta chỉ sử dụng 3 biến độc lập như phần trên là có ý nghĩa thống kê. Ta dùng 3 biến này vào phần thảo luận kết quả hồi quy logit.

Trong bài này LuanVanHay.Org chỉ hướng dẫn các bạn chạy mô hình logit trên spss và sử dụng các kiểm định cho mô hình, phần thảo luận kết quả hồi quy sẽ trình bày trong bài sau.

Cảm ơn các bạn đã đọc và phản hồi.

Thân ái.

P/S: Hướng dẫn hồi quy mô hinh tobit trên stata

Hướng dẫn hồi quy mô hình probit trên stata

Hướng dẫn hồi quy mô hình logit trên spss

Tags: hồi quyhướng dẫnluận vănnhị phânspsstốt nghiệpviết thuê

Related Posts

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ
Hướng dẫn

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

by tonteo
24/03/2023
Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết
Hướng dẫn

Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

by tonteo
24/02/2023
Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính
Hướng dẫn

Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

by tonteo
14/02/2023
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
Hướng dẫn

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

by tonteo
13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
Dịch vụ

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

by tonteo
04/06/2022
Phân biệt biến số với tham số
Hướng dẫn

Phân biệt biến số với tham số

by tonteo
01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
Hướng dẫn

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

by tonteo
29/05/2022
Load More

Bài viết mới

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

24/03/2023
Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

21/03/2023
Nhận làm khảo sát số liệu hiệu chỉnh data Amos-CBSEM Smartpls -PLSSEM

Nhận làm khảo sát số liệu hiệu chỉnh data Amos-CBSEM Smartpls -PLSSEM

11/03/2023
Nhận làm mới luận văn cao học chỉnh sửa đề cương thạc sĩ

Nhận làm mới luận văn cao học chỉnh sửa đề cương thạc sĩ

09/03/2023
Dịch vụ phân tích định lượng xử lý số liệu Stata SPSS Eviews miniTab R

Dịch vụ phân tích định lượng xử lý số liệu Stata SPSS Eviews miniTab R

09/03/2023

Bài phổ biến

  • Phân tích thống kê mô tả

    Phân tích thống kê mô tả

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • 5 khuyết tật của mô hình hồi quy

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • lý thuyết nhận thức rủi ro TPR

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Hiệu chỉnh data biến tương tác: Modify variable Interaction DID

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • mô hình tự hồi quy var trên eviews

    0 shares
    Share 0 Tweet 0

Chúng tôi

Hỗ trợ nghiên cứu định lượng

Hỗ trợ nghiên cứu khoa học

Chúng tôi hỗ trợ nghiên cứu định lượng cho các bạn công ty, doanh nghiệp, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh .... về các vấn đề định lượng trong nghiên cứu thị trường hay học thuật; Trong khi nghiên cứu khoa học các bạn gặp bất cứ vấn đề gì về định lượng, đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi, để được tư vấn và hỗ trợ nhanh chóng nhất và hiệu quả cao nhất.

Ngoài ra chúng tôi còn các dịch vụ khác như hỗ trợ tư vấn đề tài nghiên cứu khoa học, hướng dẫn chạy định lượng, cung cấp số liệu sơ cấp thay thứ cấp.

Kèm theo đó chúng tôi còn có dịch vụ hướng dẫn xử lý định lượng online trên các phần mềm thống kê phổ biến: R, Python, SPSS, Eviews, Stata, NCSS ...

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In