Durbin Watson - Thực Hành Kiểm định Tự Tương Quan Trong SPSS

Mục lục

• Tự tương quan là gì
• Nguyên nhân khách quan
• Nguyên nhân chủ quan
• Hậu quả của tự tương quan
• Cách đánh giá giá trị tự tương quan
  • Quy tắc kiểm định  Durbin – Watson theo kinh nghiệm
  • Kiểm định Durbin – Watson cải biên

Hôm nay nhóm hotrospss@gmail.com giới thiệu đến các bạn cách kiểm định DURBIN WATSON, phần này là thực hiện kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất( bậc nhất ở đây có ý nghĩa là theo thời gian, thời điểm t và thời điểm t-1. Giá trị thống kê DURBIN WATSON ( viết tắt là  d) dao động trong khoảng từ 0 đến 4. Tùy vào d mà quyết định xem có tương quan chuỗi bậc nhất hay không. Các bạn khi phân tích có gặp khó khăn , hãy mail cho nhóm hoặc chát vào https://facebook.com/hoidapspss nhé

Tự tương quan là gì

  Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển chúng ta giả định không có tương quan giữa các phần dư hay Cov(uiuj) = 0 với mọi i, j. Còn nếu  tồn tại i và j mà Cov(ui,uj) ≠ 0: thì kết luận có tự tương quan. Nếu sai số Ut chỉ tương quan với Ut-1 (sai số một kỳ trước đó )  thì ta có hiện tượng tự tương quan bậc nhất

Nguyên nhân khách quan

– Chuỗi có tính chất quán tính theo chu kỳ – Hiện tượng mạng nhện: ví dụ dãy số cung về café năm nay phụ thuộc vào giá năm trước => ui không còn ngẫu nhiên nữa. – Dãy số có tính chất trễ: ví dụ tiêu dùng ở thời kỳ này chẳng những phụ thuộc vào thu nhập kỳ này mà còn phụ thuộc vào tiêu dùng của kỳ trước nữa.

Nguyên nhân chủ quan

– Chọn dạng mô hình sai (thường xảy ra ở mô hình với chi phí biên) – Do việc xử lý số liệu (phương pháp trung bình trượt, làm trơn số liệu ….) – Do việc nội suy số liệu ( số liệu dân số, sản lượng bánh trung thu .v.v…) – Do lập mô hình ( bỏ sót biến, do dạng hàm v.v…)

Hậu quả của tự tương quan

– Các ước lượng tính được bằng OLS không còn là ước lượng hiệu quả.

Cách đánh giá giá trị tự tương quan

Thực tế, giá trị d được chương trình tính toán sẽ rơi vào một trong các khoảng sau:

Khi đó, nếu đúng bài bản thì phải tra bảng phân phối để biết được giá trị dL và dU. Từ đó so sánh xem giá trị d của mình đang ở vùng nào , các bạn tra cứu bảng A-2 trong phụ lục này nhé

Link tải file tra cứu kiểm định durbin watson: Durbin_Watson_tables.pdf .

Tuy nhiên Nhược điểm của kiểm định Durbin – Watson là : -Có 2 vùng không quyết định được . Xử lý bằng cách  áp dụng kiểm định Durbin – Watson cải biên như bên dưới -Khi n lớn , không có bảng tra hoặc có những kết quả mâu thuẫn. Xử lý bằng cách  áp dụng quy tắc kiểm định theo kinh nghiệm như bên dưới.

Quy tắc kiểm định  Durbin – Watson theo kinh nghiệm

Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan. Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương. Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.

Kiểm định Durbin – Watson cải biên

Nếu d thuộc vùng chưa quyết định, chúng ta sẽ sử dụng quy tắc kiểm định cải biên như sau:

1. H0: r = 0; H1: r > 0. Nếu d < dU thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1 (với mức ý nghĩa a), nghĩa là có tự tương quan dương.
2. H0: r = 0; H1: r < 0. Nếu d > 4 – dU thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1 (với mức ý nghĩa a), nghĩa là có tự tương quan âm.
3. H0: r = 0; H1: r ≠ 0. Nếu d <dU hoặc d > 4 – dU thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1 (với mức ý nghĩa 2a) , nghĩa là có tự tương quan (âm hoặc dương).

Video hướng dẫn.

Ngoài ra nhóm hotrospsss@gmail.com có các dịch vụ sau: – Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha… trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS – Cung cấp/chỉnh sửa số liệu khảo sát để chạy ra kết quả có ý nghĩa thống kê.

4.4/5 - (43 bình chọn) Xem thêm:

• Convergent Validity , Discriminant Validity, Reliability in CFA – Độ giá trị hội tụ, Độ giá trị phân biệt,Độ tin cậy khi phân tích CFA
• Giá trị hội tụ, giá trị phân biệt trong PLS SEM
• Quy tắc loại biến xấu khi phân tích nhân tố EFA
• Điều gì quyết định 1 nhân tố trong mô hình là reflective hay formative
• Công cụ Stats Tools Package dùng để tính độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích tự động