Phân loại hệ số tương quan (correlation coefficients)

0
Khuyến mãi mới

Trong thống kê, hệ số tương quan có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Tương quan hiểu một cách nôm na là mối quan hệ tương đối giữa các biến. Điều này có nghĩa là các biến có quan hệ với nhau trong một số điều kiện nhất định chứ không phải trong mọi trường hợp (quan hệ tuyệt đối). Thông thường khi nói đến hệ số tương quan, chúng ta ngầm liên tưởng đến hệ số tương quan Pearson.

Hệ số tương quan Pearson

Hệ số tương quan Pearson giúp chúng ta thực hiện các thống kê cơ bản như ước lượng điểm (kiểm định mức ý nghĩa), giải thích (sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc), dự báo (thông qua mô hình hồi quy tuyến tính), ước lượng độ tin cậy và tính hợp lý (validity). Nó cũng có thể thiết lập và kiểm định các mô hình có chứa các biến tiềm ẩn và các biến có thể đo lường được. Mặc dù hệ số này có ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực thống kê nhưng cũng tồn tại một số hệ số khác được sử dụng tùy thuộc vào biến đo lường.

Phân loại hệ số tương quan

Stevens (1968) đề xuất ra các thang đo bao gồm: danh nghĩa, thứ bậc, khoảng và tỷ lệ. Việc sử dụng hệ số tương quan như sau:

Hệ số tương quan

Nhiều phần mềm như SAS hay SPSS thường không có tất cả các loại hệ số tương quan như trên. Do đó, bạn cần phải kiểm tra lại trước khi sử dụng. Trong phân tích SEM, hệ số Pearson, tetrachoric, polychoric, biserial và polyserial thường được sử dụng.

Leave A Reply