So sánh SPSS và EVIEWS khi phân tích hồi quy, cùng một bộ số liệu

     Nay admin viết bài để cho các bạn thấy sự liên quan giữa SPSS và EVIEWS. Điều này cũng góp phần cho các bạn chọn công cụ thống kê nào khi bắt đầu nghiên cứu cách làm luận văn.
     Nhiều bạn đã quen với SPSS để thực hiện các kiểm định, tuy nhiên vẫn có thể dùng EVIEWS để phân tích hồi quy, các giá trị R bình phương hiệu chỉnh , Hệ số b của phương trình hồi quy đều ra giống nhau khi sử dụng SPSS và EVIEWS để phân tích cho cùng bộ số liệu, sau đây là chi tiết.

     SPSS và EVIEWS là hai công cụ thống kê mạnh. Mỗi phần mềm có lợi thế riêng của nó.
EViews có thể được sử dụng để phân tích thống kê tổng hợp và phân tích kinh tế , chẳng hạn như cross-section và phân tích dữ liệu bảng và dự báo, ước lượng  chuỗi thời gian.
     Ở đây, nhóm MBA Bách Khoa thực hiện kiểm định hồi quy với cùng một bộ dữ liệu trên hai phần mềm khác nhau là SPSS và EVIEWS để các bạn thấy sự tương đồng của hai phần mềm này, và ở một ý nghĩa  lớn hơn, cùng một bộ dữ liệu thì cho dù dùng phần mềm nào chạy thì cũng ra kết quả như nhau.
Về mô hình:
     - Biến độc lập: Tangible,Reliability,Responsiveness,Assurance,Empathy
     - Biến phụ thuộc :Satisfaction
Sau đây là hình ảnh kết quả khi chạy hồi quy dữ liệu bằng hai phần mềm EVIEW và SPSS

Cụ thể:
     -Chỉ số R bình phương hiệu chỉnh là 0.547 là như nhau, như phần tô  màu đỏ trong hai hình.
     - Giá trị Sig. bên SPSS tương ứng với cột Prob. của EVIEWS , hai kết quả như nhau được tô  màu xanh.
     -Hệ số b của phương trình hồi quy là như nhau, được tô  màu tím như trong  hai hình
     -Đó là các kết quả chính, còn các kiểm định F, kiểm định t... tất cả kết quả đều giống nhau
Như vậy, cả 5 yếu tố đều có tác động có nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc.

Nhóm MBA - Jan2015

Công thức xác định cỡ mẫu bao nhiêu là phù hợp cho nghiên cứu

     Quá trình phân tích SPSS áp dụng cho luận văn áp dụng rất nhiều công thức. Trong đó có công thức xác định cỡ mẫu tối thiểu để nghiên cứu đạt được độ tin cậy. Có hai công thức bắt buộc phải thực hiện.
     Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến:

-Công thức 1:Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006).  n=5*m , lưu ý m là số lượng câu hỏi trong bài.
-Công thức 2: Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n=50 + 8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996). Lưu ý m là số lượng nhân tố độc lập, chứ không phải là số câu hỏi độc lập.
     Do đó, khi lựa chọn số lượng mẫu phải thỏa cả hai công thức trên, và nguyên tắc là thà dư còn hơn thiếu mẫu :)

hotrospss@gmail.com January2015