Phân Tích Tương Quan Pearson Trong SPSS Chi Tiết Nhất

Phân tích hệ số tương quan Pearson được biết đến là bước cực kỳ quan trọng khi thực hiện phân tích định lượng trong phần mềm SPSS. Vậy hệ số tương quan Pearson là gì và cách phân tích tương quan Pearson trong SPSS như thế nào đúng chuẩn? Mời bạn đọc hãy cùng tìm câu trả lời ngay trong bài viết dưới đây nhé!

Phân tích tương quan Pearson trong SPSS chi tiết nhất hiện nay

1. Hệ số tương quan Pearson là gì?

Hệ số tương quan (Correlation coefficient) là chỉ số được sử dụng để đo lường mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa hai biến. Các công thức trả về giá trị từ -1 đến 1, trong đó:

1 chỉ ra một mối quan hệ tích cực mạnh mẽ
-1 chỉ ra một mối quan hệ tiêu cực mạnh mẽ
Kết quả bằng 0 cho thấy không có mối quan hệ nào cả

Có nhiều hệ số tương quan như Kendall, Pearson, Kappa,…Mỗi loại hệ số tương quan có định nghĩa, phạm vi sử dụng và đặc tính riêng biệt. Trong đó, hệ số tương quan Pearson là loại phổ biến nhất và có ý nghĩa quan trọng nhất trong thống kê phân tích định lượng.

Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient) được ký hiệu bằng chữ cái r, là thước đo độ bền của mối liên kết tuyến tính giữa hai biến dựa trên phương pháp hiệp phương sai.

Về cơ bản, hệ số tương quan Pearson cố gắng vẽ một đường phù hợp nhất thông qua dữ liệu của hai biến và cho biết tất cả các điểm dữ liệu ở khoảng cách bao xa so với đường này. Hệ số này có 3 vai trò chính:

– Cung cấp các thông tin về mức độ quan trọng của mối liên hệ giữa 2 biến dựa trên công thức hiệp phương sai.

– Cho biết hướng của mối liên hệ, sự tương quan và sự tác động nguyên nhân – kết quả của các biến.

– Nhận diện sớm vấn đề đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có sự tương quan với nhau một cách mạnh mẽ.

Lưu ý: Hệ số tương quan Pearson chỉ áp dụng đối với biến định tính.

2. Công thức tính hệ số tương quan Pearson

2.1. Công thức tính

Để tính hệ số tương quan Pearson, người học áp dụng công thức sau:

Trong đó:

r: Hệ số tương quan Pearson
n: Số cặp điểm
Σxy: Tổng các tích của các điểm được ghép nối
Σx: Tổng điểm x
Σy: Tổng điểm y
Σx2: Tổng điểm x bình phương
Σy2: Tổng điểm y bình phương

2.2. Cách tính hệ số tương quan Pearson

Để tính hệ số tương quan Pearson, người học áp dụng công thức tính được đề cập phía trên qua 4 bước cụ thể:

– Bước 1: Tiến hành tạo bảng hệ số tương quan Pearson

Tiến hành tạo bảng dữ liệu hệ số tương quan Pearson có liên quan đến hai biến “x” và biến “y” bao gồm: cột biến “x”, cột biến “y”, cột “xy”, cột “x^2” và cột “y^2”. Bạn có thể tham khảo bảng dữ liệu sau đây:

– Bước 2: Tính toán giá trị của các biến có liên quan

Tiến hành tính giá trị của các biến có liên quan bằng cách thực hiện các phép nhân cơ bản.

– Bước 3: Thực hiện tính tổng giá trị của các biến

Sau khi tính toán xong giá trị của các biến, tiến hành cộng tất cả các giá trị của các biến theo cột dọc.

– Bước 4: Tiến hành bổ sung giá trị các biến

Áp dụng công thức tính hệ số tương quan Pearson để bổ sung các giá trị còn thiếu của biến qua đó xác định mối tương quan của các biến đó:

Nếu kết quả dương thì có mối tương quan tích cực giữa các biến.
Nếu kết quả âm thì có mối tương quan tiêu cực giữa các biến.

Cách tính hệ số tương quan Pearson chuẩn nhất

Xử lý số liệu SPSS chưa bao giờ là một công việc dễ dàng đối với sinh viên và học viên khi tiến hành nghiên cứu định lượng. Nếu bạn đang loay hoay không biết bắt đầu từ đâu và làm như thế nào thì có thể tìm hiểu qua dịch vụ nhận xử lý số liệu SPSS đến từ Luận văn 1080. Với hơn 15 năm kinh nghiệm, đội ngũ chuyên gia đầu ngành, đơn vị cam kết mang đến cho bạn chất lượng dịch vụ vượt ngoài mong đợi.

3. Các tiêu chí của hệ số tương quan Pearson

Trong hệ số tương quan Pearson, mỗi biến và giá trị r đều mang những ý nghĩa khác nhau. Khi thực hiện phân tích hệ số tương quan Pearson bạn cần nắm vững những tiêu chí cơ bản để xác định đúng kết quả mối tương quan giữa các biến cần khảo sát.

3.1. Ý nghĩa hệ số tương quan Pearson

Các giá trị của Pearson chạy trong khoảng từ -1 đến 1. Trong đó:

– Khi r = 0: Hai biến trong hệ số không có mối tương quan tuyến tính.

– Khi r = 1: Hai biến có mối tương quan tuyến tính dương tuyệt đối.

– Khi r = – 1: Hai biến có mối tương quan tuyến tính âm tuyệt đối.

– Khi r > 0: Hệ số tương quan dương nghĩa là nếu giá trị của biến x tăng thì giá trị của biến y cũng tăng và ngược lại.

– Khi r < 0: Hệ số tương quan âm tức là nếu giá trị của biến x tăng thì giá trị của biến y giảm và ngược lại.

– Khi r càng tiến về mức số 0: Hai biến có mối tương quan tuyến tính càng yếu.

3.2. Lưu ý

– Các tiêu chí của hệ số tương quan Pearson cho biết trước hai biến có mối liên hệ tương quan với nhau không và mối tương quan đó là dương hay âm. Tuy nhiên cách này chỉ mang tính tương đối vì vầy, người học cần phải xác định giá trị p-value (sig) để biết chính xác mối tương quan giữa 2 biến:

Nếu sig < 0.05: Hai biến trong hệ số có mối tương quan tuyến tính.
Nếu sig >= 0.05: Hai biến trong hệ số không có mối tương quan tuyến tính.

– Nếu như đã xác định được 2 biến có mối tương quan tuyến tính thì bạn có thể sử dụng giá trị tuyệt đối của r để xác định độ mạnh yếu của mối tương quan theo Andy Field:

|r| < 0.1: Hai biến có mối tương quan rất yếu
|r| < 0.3: Hai biến có mối tương quan yếu
|r| < 0.5: Hai biến có mối tương quan trung bình
|r| >= 0.5: Hai biến có mối tương quan mạnh

4. Thực hành phân tích hệ số tương quan Pearson trong SPSS

Phân tích hệ số tương quan Pearson trong SPSS là phương pháp có ý nghĩa quan trọng giúp người học xác định được mối tương quan giữa các biến một cách nhanh chóng và chuẩn xác. Để tiến hành chạy kiểm định hệ số tương quan Pearson trong SPSS sau khi phân tích nhân tố EFA, người học thực hiện 3 bước cơ bản:

– Bước 1: Thiết lập biến

– Bước 2: Di chuyển biến

– Bước 3: Hoàn thành chạy kiểm định

4.1.Thiết lập biến

Để thực hiện phân tích hệ số tương quan Pearson trong SPSS đầu tiên trên thanh công cụ của phần mềm chọn Analyze > Correlate > Bivariate.

4.2. Di chuyển biến

Cửa sổ Bivariate Correlations hiện ra > Di chuyển hai biến bạn muốn kiểm tra sang hộp Biến ở bên phải trong trường Variables bằng cách nhấp vào mũi tên chính giữa.

Trong trường Variables gồm 4 yếu tố mà bạn cần lưu ý:

– Variables: Hiển thị các biến được sử dụng trong phân tích hệ số tương quan Pearson.

– Correlation Coefficients: Các loại hệ số tương quan. Nhấp chọn Pearson làm mặc định.

– Test of Significance: Gồm 2 dạng thử nghiệm 1 bên (One-tailed) hoặc 2 bên (Two-tailed) với mặc định trong SPSS là Two-tailed

– Flag significant correlations: Kết quả thống kê đầu ra bao gồm các dấu sao (**) bên cạnh các tương quan.

4.3. Hoàn thành

Nhấp vào “OK” và đọc kết quả. Mỗi hộp trong đầu ra cung cấp cho bạn mối tương quan giữa hai biến.

Kiểm định T – test là phương pháp kiểm tra sự khác biệt giá trị trung bình giữa biến định lượng so với giá trị của biến định tính. Vậy bạn đã biết cách chạy kiểm định này trong phần mềm SPSS chưa? Đừng lo, nếu chưa có nhiều kinh nghiệm, bạn có thể tham khảo bài viết chia sẻ cách chạy kiểm định T – test trong SPSS đến từ Luận văn 1080. Tham khảo bài viết tại đây: Kiểm định T – test

5. Đọc kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson trong SPSS

Sau khi tiến hành chạy phân tích hệ số tương quan Pearson trong SPSS, bạn sẽ thấy bảng tương quan Correlations xuất hiện trong Output và tiến hành đọc kết quả.

Đọc kết quả:

Để đọc chính xác kết quả, người học cần tập trung vào giá trị sig. Nếu sig < 0.05 thì hệ số tương quan r mới có ý nghĩa hay hai biến có mối tương quan tuyến tính với nhau:

– Number of Older Siblings: Nếu giá trị sig < 0.05 ta rút ra kết quả biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc và ngược lại.

– Grade Point Average: Nếu giá trị sig < 0.05 ta rút ra kết quả biến độc lập có tương quan tuyến tính với với nhau và ngược lại.

Lưu ý: Khi chạy kiểm định hệ số tương quan Pearson cho 2 hay nhiều biến độc lập, nếu đồng thời sig < 0.05 và |r| >= 0.5 sẽ xảy tình trạng cộng tuyến/đa cộng tuyến giữa các biến độc lập này. Khi đó sẽ gây ra sự sai lệch trong kết quả thống kê.

Trong bài viết này, chúng tôi đã tổng hợp và chia sẻ đến bạn những thông tin lý thuyết bổ ích về hệ số tương quan Pearson và cách chạy phân tích tương quan Pearson chi tiết nhất hiện nay. Qua đây, hy vọng rằng bạn đã nắm vững và thực hiện thành thạo các bước phân tích tương quan Pearson trong phần mềm SPSS. Chúc bạn luôn học tốt và đạt kết quả như ý.