Thongke.info xin giới thiệu ví dụ
trình bày phiên giải kết quả mô hình phân tích Hồi quy đa biến (Multiple Regression) Mô hình ví dụ
Biến phụ thuộc: Số lần đi khám thai trong
lần có thai gần nhất
Biến độc lập: tuổi + dân tộc+ học vấn +
tình trạng hôn nhân + nghề nghiệp Chuẩn bị
các biến cho mô hình – Sử dụng SPSS
Chuyển các
biến độc lập (rời rạc) về dạng dummy
*********biến
độc lập*******
***dân
tộc***
Recode
Q3 (1=1) (2 thr 8 =0) into ethnicre.
var label
ethnicre "Ethnicity-Kinh and other".
value label
ethnicre 1"Kinh" 0"Other".
missing
value ethnicre(9).
***học vấn*** RECODE q7
(SYSMIS=SYSMIS) (0 thru 5 = 1) (6 thru 9
= 2) (10 thru 12= 3) (13 thru 15=4)
(99=SYSMIS) INTO educat.
VARIABLE
LABEL educat 'educat - Education completed, categorized'.
VALUE LABEL
educat
1
'Primary/Under primary School'
2 'Secondary
School'
3
'High/vocational school'
4
'College/University and above'.
EXECUTE.
FREQUENCIES
educat. ****Tạo các
biến dummy
compute
edu2=9.
if
(educat=2) edu2=1.
if (educat=1
or educat=3 or educat=4) edu2=0.
VARIABLE
LABELS edu2 "Edu2-Secondary school".
value labels
edu2 1"Secondary school" 0 "Other".
missing
values edu2 (9).
Compute
edu3=9..
if
(educat=3) edu3=1.
if (educat=1
or educat=2 or educat=4) edu3=0.
VARIABLE
LABELS edu3 "Edu3-High school".
value labels
edu3 1"High school" 0 "Other".
missing
values edu3 (9).
Compute
edu4=9.
if
(educat=4) edu4=1.
if (educat=1
or educat=2 or educat=3) edu4=0.
VARIABLE
LABELS edu4 "Edu4-College/higher".
value labels
edu4 1"college/higher" 0 "Other".
missing
values edu4 (9). ***************Tình
trạng hôn nhân.
RECODE q5
(1=1) (2=2) (3=1) (4=2) (5=3) INTO q5recode.
VARIABLE
LABEL Q5RECODE 'Q5recode-Marital status re-categorized'.
VALUE LABELs
Q5recode
1 'Married
or lives with partner'
2
'Divorced/widowed/separated/not living with spouse'
3 'Single
(never married)'.
execute. ******Tạo
các biến dummy.
compute
mar1=9.
if
(q5recode=1) mar1=1.
if
(q5recode=2 or q5recode=3) mar1=0.
VARIABLE
LABELS mar1 "Mar1-Married or lives with a partner".
value labels
mar1 1"Married/live with a partner" 0"Other".
missing
values mar1(9).
execute.
compute
mar2=9.
if
(q5recode=2) mar2=1.
if
(q5recode=1 or q5recode=3) mar2=0.
VARIABLE
LABELS mar2 "Mar2-divorced/widowed".
value labels
mar2 1"widowed/divorced" 0"Other".
missing
values mar2(9).
execute. *********Nghề
nghiệp.
Recode
Q8 (1=0) (2 thr 8 =1) into occunew.
var label
occunew "Occupation-Famer and other".
value label
occunew 0"Famer"
1"Other".
missing
value occunew(9).
Công thức
cho mô hình
SỐ LẦN KHÁM THAI = a + b1(tuổi) + b2(dân tộc) + b3(học vấn cấp 2) + b4
(học vấn cấp 3) + b5(học vấn trên cấp 3) + b6 (tt hôn nhân)+ b7 (nghề nghiệp)
Chạy mô hình trong SPSS
REGRESSION
/MISSING
LISTWISE
/STATISTICS
COEFF OUTS R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT Q83_Re
/METHOD=ENTER Q2 ethnicre edu2 edu3 edu4 mar1
mar2 occunew.
Kết quả trên
SPSS.
Chú ý: Trong mô hình, biến hôn nhân được chia thành 2 biến nhị phân Ma1 và Ma2. Biến còn lại là single (độc thân) được mặc định là biến tham chiếu. Tương tự như vậy biến education được tạo ra 3 biến nhị phân edu2, edu3, và edu4. Biến nhị phân cấp 1 (Primary/Under primary school) là biến tham chiếu. Bảng trình
bày kết quả.
Phiên giải
kết quả - Tuổi có liên quan đến số lần khám thai. Trung
bình khi tăng lên 1 tuổi thì số lần khám thai giảm đi 0.06 lần (6%)
- Học vấn cũng có liên quan đến số lần khám
thai. Số lần khám thai ở nhóm học vấn trên cấp 3 cao hơn 0.69 lần so với nhóm
có học vấn cấp 1
- Tương tự, nghề nghiệp có liên quan đến số lần
khám thai. Trung bình số lần khám thai ở những người làm nghề nông nghiệp có xu
hướng thấp hơn 0.55 lần so với những nghề nghiệp khác.
Chú ý:
- Đây là mô hình chạy với mục đích thực hành. Mô hình chưa phải là
mô hình tốt: giá trị R2 thấp (0.16)
- Chỉ phiên
giải các biến có mối tương quan có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy với
p<0.05
|