Thứ Tư, 17 tháng 8, 2016

Hướng dẫn thực hành phân tích hồi quy nhị phân binary logistic

 Chào các bạn,
Hôm nay nhóm giới thiệu video về cách thực hành chạy hồi quy binary logistic. Mô hình này dùng khi biến phụ thuộc dạng nhị phân, chỉ có hai giá trị 0  hoặc 1.
Bên dưới có hướng dẫn chi tiết ý nghĩa các bảng được đề cập trong video.

Về mô hình: đây là mô hình xác định khả năng trả nợ dựa vào  6 yếu tố độc lập.
Mô hình có 6 biến độc lập:
THUNHAP, TUOI, TAISAN, DIENTICHDAT, HOCVAN, SOLUONGBATDONGSAN
Và 1 biến phụ thuộc là TRANO. 
Biến phụ thuộc dạng nhị phân có hai giá trị 0 và 1 tương ứng với không trả được nợ và trả được nợ.
 
Khi chạy ra các kết quả sau:
-Omnibus Tests of Model Coefficients: Giống kiểm định F bên hồi quy đa biến, sig<5% nên bác bỏ giả thiết Ho: B1=B2=B3…=0
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square
df
Sig.
Step 1
Step
107.435
6
0
Block
107.435
6
0
Model
107.435
6
0
Bảng Model Summary
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1
129.147a
.466
.623
 Chỉ số -2 Log  likelihood: càng nhỏ càng tốt,cách tính ngược
lại với R bình phương của hồi quy đa biến. Nếu nhỏ thì thể hiện độ phù hợp khá
tốt của mô hình tổng thể
 
Bảng Classification Table cho thấy phân loại đối tượng trả được nợ và không trả được nợ theo hai tiêu chí : quan sát thực tế và dự đoán
Classification Tablea
Observed
Predicted
TRANO
Percentage Correct
0
1
Step 1
TRANO
0
76
14
84.4
1
19
62
76.5
Overall Percentage
80.7
a. The cut value is
.500
Ý nghĩa:
Trong 90 trường hợp quan sát ko trả được nợ, thì dự đoán có 76 trường
hợp không trả được, vậy tỉ lệ dự đoán đúng là 76/90=84.4
Trong 81 trường hợp quan sát trả được nợ, dự đoán có 62 trường hợp
trả được, vậy tỉ lệ dự đoán đúng là 62/81=76.5
Vậy trung bình dự đoán đúng (84.4+76.5)/2=80.7 phần trăm
Variables in the Equation
B
S.E.
Wald
Df
Sig.
Exp(B)
Step 1a
THUNHAP
0.269
0.087
9.568
1
0.002
1.309
TUOI
0.049
0.017
8.285
1
0.004
1.05
TAISAN
0.006
0.002
5.536
1
0.019
1.006
DIENTICHDAT
0.001
0
7.974
1
0.005
1.001
HOCVAN
1.139
0.378
9.063
1
0.003
3.124
SOLUONGBATDONGSAN
1.024
0.304
11.329
1
0.001
2.785
Constant
-18.937
2.978
40.445
1
0
0
a. Variable(s) entered
on step 1: THUNHAP, TUOI, TAISAN, DIENTICHDAT, HOCVAN, SOLUONGBATDONGSAN.

Ví dụ một người có các thông tin cá nhân như sau, ta sẽ dùng kết quả phương trình hồi quy để dự đoán khả năng trả nợ:
THUNHAP
TUOI
TAISAN
DIENTICHDAT
HOCVAN
SOLUONGBATDONGSAN
13.5
56
493
4,011
4
3
Hàm xác suất trả nợ
xacsuattrano[1]

Thế vào, kết quả E(Y/X)= 4.90/5.90=0.83
Kết luận, khả
năng trả nợ của người này là 83%, và đây là khả năng trả nợ dự đoán, và dự đoán
này đúng 80.7%
 
@liên hệ nhóm MBA để được hỗ trợ khi xử lý số liệu, để đạt được ý nghĩa thống kê khi phân tích hồi quy logistic với SPSS tại mail hotrospss@gmail.com