Dạ cho em hỏi nếu mình chạy ra sig lớn hơn 0.05 ( 2 trong 4 biến độc lập), thì mình đã sai đúng không ạ. Vậy mình có thể khắc phục như thế nào ạ. Em cảm ơn ạ
Cho em hỏi e có các biến EV SV PM và PQ, EV được đo lường bằng 4 câu hỏi (item), tương tự các biến kia cũng đc do lường bởi các item. Vậy nếu muốn kiểm định Pearson Correlation giữa EV SV PM và PQ thì làm sao ạ? thang đo EV dùng để chạy kiểm dịnh này sẽ là gì của 4 item đo lường nó ạ?
không lq đến chủ đề lắm, xin hỏi: kiểm định Chi square có dùng để test đa cộng tuyến được hay không? mình vẫn k thể hình dung đc Chi square ứng dụng như nào thì phù hợp. tks!
Dạ ad ơi cho em hỏi, là bài em phân phối không chuẩn nên em phải sdung spearman, cách làm có giống như pearson không ạ? Do em kiếm nhiều nguồn mà hướng dẫn về spearman rất ít. Em cám ơn ạ
Anh ơi cho em hỏi ạ, liệu em có thể phân tích tương quan giữa các biến là biến đại diện của các biến độc lập ban đầu (thang đo1-6 Likert, không có option Trung lập) và biến phụ thuộc là biến nhị phân (1-Có, 0-Không) bằng cách này k ạ? Nếu k được thì phải làm thế nào ạ?
Dạ cho em hỏi, em có được học là trước khi kiểm định tương quan thì phải kiểm định phân phối chuẩn nữa thì đúng ko ạ? Vì nếu pp chuẩn thì sẽ chọn tương qua pearson, còn pp không chuẩn thì sẽ chọn spearman hoặc kendall?
Dạ anh ơi, cho em hỏi mình có thể chạy tương quan Pearson bằng nhân tố đại diện được tạo bằng điểm nhân tố EFA không anh? Hay mình nên chạy bằng nhân tố đại diện được tính theo cách trung bình cộng vậy ạ TvT
Cảm ơn anh nhiều ạ. Các anh chị có thể chia sẻ Partial correlation cho em với được không ạ? Và nếu giả thuyết là A có ảnh hưởng tích cực lên B rồi thì có phải là nên kiểm định 1 phía ( one-tailed) thôi thay vì 2-tailed không ạ? Em cảm ơn nhiều.
Cho mình hỏi: Trong vd, b có nói trong Pearson, sig của biến độc lập >0.05 và khi chạy hồi quy vẫn>0.05 thì quay lại Pearson bỏ biến đó đi, nghĩa là lúc trình bày bài viết sẽ không nói đến biến đó trong phân tích tương quan hay là sao ạ
Về mặc xử lý dữ liệu để giải quyết giả thuyết nghiên cứu, thì biến ở tươgn quan ko có ý nghĩa vẫn có thể sử dụng cho hồi quy. Nhưng vấn đề nằm ở chỗ người chấm bài mỗi người tiếp cận một kiến thức khác nhau, có nguiờ thì yêu cầu tươgn quan biến ko có ý nghĩa thì phải loại ngay. Người thì cho rằng phải xem xét thêm hồi quy. Nên ở đây, sẽ không có bất kỳ đáp án tuyệt đối nào cả. Về trường hợp của bạn, tại bước tương quan, bạn có thể trình bày là: Biến A tuy ko có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, nhưng tác giả vẫn sử dụng biến này trong hồi quy đa biến để xem xét mối quan hệ tác động (mối quan hệ tương quan và mối quan hệ tác động là 2 mối quan hệ khác nhau, không phải là nhân quả). Nếu ở hồi quy, biến đó vẫn ko có ý nghĩa, thì bạn cứ loại nó đi và kết luận ngay tại hồi quy, không cần quay lại Pearson.
Xin cảm ơn Phạm Lộc Blog nhiều!
Clip vô cùng hữu ích ạ. Xin cám ơn
Dạ cho em hỏi nếu mình chạy ra sig lớn hơn 0.05 ( 2 trong 4 biến độc lập), thì mình đã sai đúng không ạ. Vậy mình có thể khắc phục như thế nào ạ. Em cảm ơn ạ
Cảm ơn Phạm Lộc nhiều
cám ơn bạn nhiều,mình đang làm luận văn có sử dụng SPSS nhưng còn vướng nhiều chỗ, mình vừa gởi mail, bạn xem giúp mình với nhé
Add có thể chỉ giúp mình cách trình bày bảng biểu của mối tương quan dk k ah? Add làm luôn 1 ví dụ ấy ah. Cảm ơn add.
Cảm ơn anh rất nhiều!
Anh có thể làm video hướng dẫn về spearman được không ạ!
Cho em hỏi e có các biến EV SV PM và PQ, EV được đo lường bằng 4 câu hỏi (item), tương tự các biến kia cũng đc do lường bởi các item. Vậy nếu muốn kiểm định Pearson Correlation giữa EV SV PM và PQ thì làm sao ạ? thang đo EV dùng để chạy kiểm dịnh này sẽ là gì của 4 item đo lường nó ạ?
không lq đến chủ đề lắm, xin hỏi:
kiểm định Chi square có dùng để test đa cộng tuyến được hay không? mình vẫn k thể hình dung đc Chi square ứng dụng như nào thì phù hợp. tks!
Biến của mình định tính có gắn giá trị biến thì chạy được không ạ, mong mn trả lời giúp mình với ạ
Dạ ad ơi cho em hỏi, là bài em phân phối không chuẩn nên em phải sdung spearman, cách làm có giống như pearson không ạ? Do em kiếm nhiều nguồn mà hướng dẫn về spearman rất ít. Em cám ơn ạ
Anh ơi cho em hỏi ạ, liệu em có thể phân tích tương quan giữa các biến là biến đại diện của các biến độc lập ban đầu (thang đo1-6 Likert, không có option Trung lập) và biến phụ thuộc là biến nhị phân (1-Có, 0-Không) bằng cách này k ạ? Nếu k được thì phải làm thế nào ạ?
cám ơn bạn rất nhiều!
Cám ơn anh nhiều nha
anh cho em hỏi pearson này mình chạy hồi quy ko chạy pearson có được ko ạ
Dạ cho em hỏi, em có được học là trước khi kiểm định tương quan thì phải kiểm định phân phối chuẩn nữa thì đúng ko ạ? Vì nếu pp chuẩn thì sẽ chọn tương qua pearson, còn pp không chuẩn thì sẽ chọn spearman hoặc kendall?
Dạ anh ơi, cho em hỏi mình có thể chạy tương quan Pearson bằng nhân tố đại diện được tạo bằng điểm nhân tố EFA không anh? Hay mình nên chạy bằng nhân tố đại diện được tính theo cách trung bình cộng vậy ạ TvT
Cảm ơn anh nhiều ạ. Các anh chị có thể chia sẻ Partial correlation cho em với được không ạ? Và nếu giả thuyết là A có ảnh hưởng tích cực lên B rồi thì có phải là nên kiểm định 1 phía ( one-tailed) thôi thay vì 2-tailed không ạ? Em cảm ơn nhiều.
Anh ơi cho em hỏi có cách nào để sửa đa cộng tuyến không ạ? Do VIF của em đều > 2 ạ :(
Cho mình hỏi: Trong vd, b có nói trong Pearson, sig của biến độc lập >0.05 và khi chạy hồi quy vẫn>0.05 thì quay lại Pearson bỏ biến đó đi, nghĩa là lúc trình bày bài viết sẽ không nói đến biến đó trong phân tích tương quan hay là sao ạ
Về mặc xử lý dữ liệu để giải quyết giả thuyết nghiên cứu, thì biến ở tươgn quan ko có ý nghĩa vẫn có thể sử dụng cho hồi quy. Nhưng vấn đề nằm ở chỗ người chấm bài mỗi người tiếp cận một kiến thức khác nhau, có nguiờ thì yêu cầu tươgn quan biến ko có ý nghĩa thì phải loại ngay. Người thì cho rằng phải xem xét thêm hồi quy. Nên ở đây, sẽ không có bất kỳ đáp án tuyệt đối nào cả. Về trường hợp của bạn, tại bước tương quan, bạn có thể trình bày là: Biến A tuy ko có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, nhưng tác giả vẫn sử dụng biến này trong hồi quy đa biến để xem xét mối quan hệ tác động (mối quan hệ tương quan và mối quan hệ tác động là 2 mối quan hệ khác nhau, không phải là nhân quả). Nếu ở hồi quy, biến đó vẫn ko có ý nghĩa, thì bạn cứ loại nó đi và kết luận ngay tại hồi quy, không cần quay lại Pearson.
@@phamlocblogyt cảm ơn b rất nhiều.
T2: nếu giữa 2 biến độc lập có giá trị sig0.4 ạ
Mình cảm ơn
Xét độ lớn b nhé. Lưu ý, tất cả các con số này đều là cảm tính từ kinh nghiệm những người làm bài, chứ ko phải tiêu chuẩn chính xác.
thầy cho em xin file phân tích mẫu được không ạ
A cho e xin file word phân tích để tham khảo được ko ạ?
Nhóm ơi em gửi mail rồi nhờ nhóm giúp đỡ em với ạ !
Mình muốn tham khảo dịch vụ của bên bạn, bạn check mail hộ mình nha.
mình mới gửi mail cho bạn có j giúp mình với nha. Thanks!