Phân tích hệ số tương quan pearson là một bước trong bài xử lý số liệu SPSS. Tiếp theo của bước phân tích nhân tố khám phá EFA. Trước khi thực hiện phân tích hồi qui của mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Từ đó để chọn những nhân tố độc lập thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc và đưa những nhân tố đó vào phân tích hồi quy. Luận Văn hướng dẫn các bước tiến hành phân tích tương pearson trong SPSS.
Nếu bạn đang gặp khó khăn trong quá trình bài luận văn tốt nghiệp hay bài nghiên cứu dùng phân tích định lượng thì hãy tham khảo DỊCH VỤ PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG để lựa chọn cho mình một đơn vị uy tín và chất lượng nhé!
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, ký hiệu r) là gì?
Hệ số tương quan Pearson (Coefficient of correlation) được sử dụng để đo lường độ lớn của mối quan hệ giữa hai biến số. Hệ số tương quan sẽ trả lời cho các câu hỏi chẳng hạn như: Có mối quan hệ tương quan giữa động lực làm việc và yếu tố tiển lương?, giữa động lực làm việc với yếu tố phúc lợi?
Trước khi phân tích hồi quy kiểm tra xem các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc hay không, nếu biến nào không tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến đó ra khỏi phân tích hồi quy. Kiểm định hệ số tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Giá trị của hệ số tương quan Pearson sẽ nằm trong khoảng (1, 1), hệ số tương quan bằng 0 cho biết hai biến không có mối liên hệ tuyến tính, hệ số tương quan > 0 thì chứng tỏ hai biến có quan hệ cùng chiều, còn nếu < 0 thì hai biến có mối quan hệ nghịch chiều. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson bằng 1 thì chứng tỏ mức độ liên hệ tuyệt đối. Giá trị Sig để kiểm định sự tương quan, nếu Sig. >0,05 thì hai biến này không tương quan.
Hướng dẫn các bước phân tích hệ số tương quan pearson trong SPSS
Bước 1: Vào Analyze -> Corrleate -> Bivariate
Chọn các nhân tố vừa được tạo ở bước trên qua ô Variables bên phải., tích chọn Pearson. Xong bấm OK
Hiện ra kết quả phân tích hệ số tương quan pearson
CorrelationsTT_FGT_FSTC_FSPN_FTTXH_FYD_FTT_FPearson Correlation1-.185*.166*.025-.207**.297**Sig. (2-tailed).011.022.730.004.000N189189189189189189GT_FPearson Correlation-.185*1.181*-.001-.003.180*Sig. (2-tailed).011.013.994.963.013N189189189189189189STC_FPearson Correlation.166*.181*1.080-.098.521**Sig. (2-tailed).022.013.271.178.000N189189189189189189SPN_FPearson Correlation.025-.001.0801-.084.452**Sig. (2-tailed).730.994.271.252.000N189189189189189189TTXH_FPearson Correlation-.207**-.003-.098-.0841.120Sig. (2-tailed).004.963.178.252.099N189189189189189189YD_FPearson Correlation.297**.180*.521**.452**.1201Sig. (2-tailed).000.013.000.000.099N189189189189189189*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Đọc kết quả phân tích tương quan
Ở đây các biến độc lập là: TT_F, GT_F, STC_F, SPN_F, TTXH_F; Biến phụ thuộc là: YD_F
Đọc bảng kết quả chúng ta quan tâm hệ số Sig của các biến độc lập với biến phụ thuộc
+ Nếu giá trị Sig <=0,05 thì kết luận rằng biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc
+ Nếu giá trị Sig >0,05 thì kết luận rằng biến độc lập không tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, và loại biến này ra khi phân tích hồi quy
Sau khi phân tích xong sự tương quan giữa cặp biến độc lập và phụ thuộc, dựa vào giá trị r để đánh giá mức độ tương quan mạnh/ yếu giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập theo ý nghĩa hệ số tương quan pearson đã nêu ở phần trên.
Nếu bạn gặp khó khăn trong các bước chạy dữ liệu SPSS, hay các kết quả xử lý số liệu SPSS ra không được mong muốn
Hãy liên hệ ngay Luận Văn 3C, chung tôi sẽ tư vấn giúp bạn
Hotline: 0966736325 (Zalo)
Email: luanvan3c@gmail.com
Nguồn:
https://luanvan3c.com/phan-tich-tuong-quan-pearson-trong-spss/
