Hệ Số Chặn (b0) Là Gì Trong Phương Trình Hồi Quy. - Hỗ Trợ SPSS

Mục lục

• Hệ số chặn (b0) là gì trong phương trình hồi quy.
• Hệ số chặn âm thì xấu hay là tốt?

Hệ số chặn (b0) là gì trong phương trình hồi quy.

Giá trị trên trục Y (biến phụ thuộc) nơi đường thẳng được xác định bởi phương trình hồi quy Y=b0+b1X1 cắt trục tung. Giả sử hệ số b0=1, b1=0.5 thì đồ thị như sau:

• 

Đây là số hạng không đổi b0 trong phương trình hồi quy. Ngoài vai trò của nó trong dự đoán, giá trị b0 này có thể giải thích cho hàm ý quản trị. Nếu giá trị của biến độc lập bằng 0, thì hệ số chặn đại diện cho biến phụ thuộc Y lúc đó. Ví dụ: khi ước tính doanh thu từ các khoản chi tiêu cho quảng cáo trong quá khứ, hệ số chặn thể hiện mức doanh thu dự kiến nếu loại bỏ quảng cáo. Nhưng trong nhiều trường hợp, hằng số chỉ có giá trị dự đoán vì không có trường hợp nào mà tất cả các biến độc lập đều vắng mặt. Một ví dụ là dự đoán mức độ ưa thích sản phẩm dựa trên thái độ của người tiêu dùng. Tất cả các cá nhân đều có thái độ ở một mức độ nào đó, vì vậy hệ số chặn b0 không được sử dụng để đưa ra hàm ý quản trị, nhưng nó vẫn hỗ trợ cho việc dự đoán.

Hệ số chặn âm thì xấu hay là tốt?

Ví dụ trên khi chạy hồi quy, các yếu tố độc lập là TINCAY DAPUNG DAMBAO CAMTHONG HUUHINH MINHBACH, yếu tố phụ thuộc là sự hài lòng HAILONG. Ta thấy hệ số chặn là constant= -0.938, hệ số này âm, bé hơn 0. Vậy ta diễn giải điều này như thế nào.

Đầu tiên nó về các nhân tố, các nhân tố độc lập và phụ thuộc sử dụng thang đo likert 5, do đó giá trị các nhân tố này không thể nằm ngoài khoảng 1 đến 5 được.

Do đó, mới nhìn vào ta tưởng tượng nhân tố HAILONG có thể âm khi nhìn vào phương trình hồi quy sau

HAILONG= -0.938+0.166*TINCAY+0.184*DAPUNG+0.221*DAMBAO+0.277*CAMTHONG+0.211*HUUHINH+0.240*MINHBACH

Như thực tế chuyện HAILONG = -0.938 không bao giờ xảy ra, do các các biến độc lập khác không đồng thời bằng 0 được, vì giá trị tối thiểu của các biến đó bằng 1 mà. Bây giờ giả sử các biến độc lập đồng thời bằng nhau và bằng 1 thì biến HAILONG sẽ có giá trị là -0.938+0.166+0.184+0.221+0.277+0.211+0.240=0.361. Kết quả vẫn lớn hơn 0 các bạn nhé. Đến đây sẽ có bạn thắc mắc sao không lớn hơn 1 mà chỉ lớn hơn không, vì biến HAILONG giá trị tối thiểu là 1 mà. Đây lại là 1 vấn đề thú vị. Vì phương trình hồi quy là kết hợp của nhiều yếu tố độc lập, do ở đây mình đang ví dụ các biến độc lập đồng thời bằng nhau và bằng giá trị 1 nhỏ nhất nhé.

Do đó, thường khi đọc kết quả hồi quy, hệ số chặn cũng không quan trọng lắm, nên âm hay dương gì cũng không ảnh hưởng đến việc kết luận kiến nghị đề xuất các bạn nhé.

4/5 - (515 bình chọn) Xem thêm:

• So sánh SPSS và EVIEWS khi phân tích hồi quy, cùng một bộ số liệu
• Cách tính phương sai trích Average Variance Extracted AVE trong AMOS
• Crosstabs – Thực hành cách phân tích bảng chéo Crosstabs trong SPSS
• Cách copy hình SEM, hình CFA rõ đẹp để dán vào bài luận văn
• Sử dụng nhân tố bậc 2 Second Order Factor trong việc giảm giả thiết