Sử dụng tương quan hay hồi quy Tại sao 1?

Sử dụng tương quan hay hồi quy tại sao như vậy ? Sự khác biệt giữa hai phép đo thống kê này là mức độ tương quan (Correlations)  đo lường mức độ của mối quan hệ giữa hai biến ( x và y ), trong khi hồi quy (Regressions) là cách một biến ảnh hưởng đến một biến khác.

TƯƠNG QUAN HAY HỒI QUY

Vấn đề sử dụng tương quan

Tất cả chúng ta đều đầu cụm từ “tương quan không ngụ ý nhân quả” nhưng chính xác thì điều đó có nghĩa là gì?

Tất cả đều quy về tương quan và hồi quy, là các phép đo phân tích thống kê được sử dụng để tìm mối liên hệ giữa hai biến, đo lường mối liên hệ và đưa ra dự đoán. Đo lường tương quan và hồi quy được sử dụng phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp và nó cũng có thể được nhìn thấy trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Ví dụ, bạn đã bao giờ nhìn thấy ai đó lái một chiếc xe hơi đắt tiền và tự động nghĩ rằng người đó phải thành đạt về tài chính chưa? Hoặc nghĩ sao về việc bạn càng tập luyện buổi sáng càng chạy xa, thì bạn càng giảm được nhiều cân?

Cả hai điều này đều là ví dụ về tương quan và hồi quy trong đời thực, khi bạn nhìn thấy một biến số (một chiếc xe hơi ưa thích hoặc một buổi tập lâu dài) và sau đó xem liệu có bất kỳ mối liên hệ trực tiếp nào với một biến số khác (giàu có hay giảm cân) hay không. Khi chúng ta điều tra mối quan hệ giữa hai biến, điều quan trọng là phải biết sự khác biệt và điểm giống nhau giữa tương quan và hồi quy.

Mối quan hệ của tương quan với hồi quy

Không có gì lạ khi sự tương quan và hồi quy bị nhầm lẫn với nhau vì sự tương quan thường có thể dẫn đến hồi quy. Tuy nhiên, có một sự khác biệt chính.

Về cơ bản, bạn cần biết khi nào sử dụng tương quan và hồi quy. Sử dụng tương quan để tóm tắt nhanh chóng và đơn giản về hướng và độ mạnh của mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến số. Sử dụng hồi quy khi bạn đang tìm cách dự đoán, tối ưu hóa hoặc giải thích phản ứng số giữa các biến (cách x ảnh hưởng đến y ).

Tương quan là gì?

Khi nói đến sự tương quan, hãy nghĩ về nó như là sự kết hợp của các từ “co” có nghĩa là với nhau và “quan hệ” có nghĩa là sự kết nối giữa hai đại lượng.

Theo nghĩa này, tương quan là khi sự thay đổi đối với một biến số sau đó được theo sau bởi sự thay đổi ở một biến số khác, cho dù đó là trực tiếp hay gián tiếp. Các biến được coi là “không tương quan” khi một thay đổi ở một biến không ảnh hưởng đến biến khác. Nói tóm lại, nó đo lường mối quan hệ giữa hai biến.

Ví dụ, giả sử hai biến của chúng ta là x và y . Những thay đổi giữa hai biến này có thể được coi là tích cực hoặc tiêu cực. Một thay đổi tích cực sẽ là khi hai biến chuyển động theo cùng một hướng, nghĩa là sự gia tăng của một biến dẫn đến sự gia tăng của biến khác. Vì vậy, nếu sự gia tăng của x làm tăng y , thì nó có tương quan thuận.

Một ví dụ về điều này sẽ là nhu cầu và giá cả. Điều này là do sự gia tăng nhu cầu làm tăng giá tương ứng. Giá sẽ tăng bởi vì có nhiều người tiêu dùng muốn nó sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho nó.

Nếu hai biến chuyển động ngược chiều nhau, chẳng hạn như khi một biến tăng lên dẫn đến giảm biến khác, thì điều này được gọi là tương quan nghịch. Một ví dụ về mối tương quan nghịch sẽ là giá cả và nhu cầu đối với một sản phẩm bởi vì sự gia tăng giá ( x ) dẫn đến giảm nhu cầu ( y ).

Biết được mối tương quan của hai biến số như thế nào cho phép dự đoán xu hướng trong tương lai, vì bạn sẽ có thể hiểu mối quan hệ giữa các biến số – hoặc nếu không có mối quan hệ nào cả.

Sử dụng tương quan

Mục đích chính của tương quan, thông qua lăng kính phân tích tương quan, là cho phép người thực nghiệm biết mối liên hệ hoặc sự vắng mặt của mối quan hệ giữa hai biến số. Khi các biến này có tương quan với nhau, bạn sẽ có thể đo lường mức độ liên kết của chúng.

Nhìn chung, mục tiêu của phân tích tương quan là tìm ra giá trị số thể hiện mối quan hệ giữa hai biến và cách chúng di chuyển với nhau.

Một lợi ích chính của sự tương quan là nó là một bản tóm tắt ngắn gọn và rõ ràng hơn về mối quan hệ giữa hai biến số mà bạn sẽ tìm thấy với hồi quy.

Hồi quy là gì?

Mặt khác, hồi quy là cách một biến ảnh hưởng đến một biến khác, hoặc những thay đổi trong một biến kích hoạt những thay đổi trong một biến khác, về cơ bản là nguyên nhân và kết quả. Nó ngụ ý rằng kết quả phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến.

Ví dụ, trong khi mối tương quan có thể được định nghĩa là mối quan hệ giữa hai biến, hồi quy là cách chúng ảnh hưởng đến nhau. Một ví dụ về điều này là khi lượng mưa tăng lên sẽ làm cho nhiều loại cây trồng khác nhau phát triển, giống như hạn hán sẽ làm cho cây trồng bị khô héo hoặc không thể phát triển được.

Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy giúp xác định mối quan hệ hàm giữa hai biến ( x và y ) để bạn có thể ước tính biến chưa biết để đưa ra các dự báo trong tương lai về các sự kiện và mục tiêu.

Mục tiêu chính của phân tích hồi quy là ước tính giá trị của một biến ngẫu nhiên ( z ) dựa trên giá trị của các biến ( x và y ) đã biết (hoặc cố định) của bạn. Phân tích hồi quy tuyến tính được coi là đường phù hợp nhất thông qua các điểm dữ liệu.

Ưu điểm chính trong việc sử dụng hồi quy trong phân tích của bạn là nó cung cấp cho bạn cái nhìn chi tiết về dữ liệu của bạn (chi tiết hơn so với tương quan) và bao gồm một phương trình có thể được sử dụng để dự đoán và tối ưu hóa dữ liệu của bạn trong tương lai.

Sự khác biệt giữa tương quan và hồi quy

Có một số khác biệt chính giữa tương quan và hồi quy, điều quan trọng là phải hiểu cả hai.

  • Hồi quy thiết lập cách x khiến y thay đổi và kết quả sẽ thay đổi nếu x và y đổi chỗ cho nhau. Với sự tương quan, x và y là các biến có thể thay thế cho nhau và nhận được cùng một kết quả.
  • Tương quan là một thống kê đơn lẻ, hoặc điểm dữ liệu, trong khi hồi quy là toàn bộ phương trình với tất cả các điểm dữ liệu được biểu diễn bằng một đường.
  • Tương quan cho thấy mối quan hệ giữa hai biến, trong khi hồi quy cho phép chúng ta thấy một biến ảnh hưởng đến biến kia như thế nào.
  • Dữ liệu được hiển thị với hồi quy thiết lập một nguyên nhân và kết quả, khi cái này thay đổi, cái kia cũng vậy và không phải lúc nào cũng theo cùng một hướng. Với sự tương quan, các biến di chuyển cùng nhau.

Điểm tương đồng giữa tương quan và hồi quy

Ngoài sự khác biệt, có một số điểm tương đồng chính giữa tương quan và hồi quy có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình.

  • Cả hai đều có tác dụng định lượng hướng và độ mạnh của mối quan hệ giữa hai biến số.
  • Bất kỳ lúc nào mối tương quan là âm, độ dốc hồi quy (đường trong biểu đồ) cũng sẽ âm.
  • Bất kỳ lúc nào mối tương quan là dương, độ dốc hồi quy (đường trong biểu đồ) sẽ dương.

Nhiều hơn cả nhân và quả

Mặc dù chúng được nghiên cứu cùng nhau, nhưng rõ ràng là có sự khác biệt và tương đồng rõ ràng giữa sử dụng tương quan và sử dụng hồi quy. Khi bạn đang tìm cách xây dựng một mô hình, một phương trình hoặc dự đoán một phản hồi chính, hãy sử dụng hồi quy. Nếu bạn đang tìm cách nhanh chóng tóm tắt hướng đi và sức mạnh của một mối quan hệ, thì sự tương quan là lựa chọn tốt nhất cho bạn.

Có thể bạn thích bài viết này:

Micom test trong phân tích đa nhóm Multigroup Analysis (MGA)

Micom test  trong phân tích đa nhóm của  SmartPLS (Partial Least Squares Structural Equation Modeling), [...]

2 Lý do chọn đề tài: tính cấp thiết & ý nghĩa khoa học

Lý do chọn đề tài: tính cấp thiết & ý nghĩa khoa học, Viết phần [...]

Số liệu biến rời rạc Có thể bạn chưa biết

Biến rời rạc là loại biến số trong thống kê chỉ có thể nhận một [...]

Báo giá Phiếu khảo sát doanh nghiệp: online + trực tiếp

Báo giá, phiếu khảo sát doanh nghiệp. Khảo sát doanh nghiệp, còn gọi là “business [...]

Mô hình phân tích tài chính Fama & French 5 yếu tố

Mô hình phân tích tài chính Fama & French 5 yếu tố, sau khi mô [...]

gấp: Làm đẹp số liệu thứ cấp – Xử lý dữ liệu sơ cấp lấy liền

Chúng tôi https://chaydinhluong.com giới thiệu đến quý khách hàng dịch vụ làm đẹp số liệu [...]

[Đào tạo] khoá học xử lý số liệu & phân tích định lượng Stata SmartPLS SPSS R-Studio

Khoá học xử lý số liệu & phân tích định lượng Stata SmartPLS SPSS R-Studio [...]

Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn tài liệu lưu hành nội bộ Thủ Đức TpHCM

Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn tài liệu lưu hành nội bộ Thủ [...]

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *