Đang tải... (xem toàn văn)
Giới thiệu về cách phân tích hai biến và phân tích đa biến trong nghiên cứu Xã hội học
Phân tích hai biến đa biến Nguyễn Hữu Minh Viện NC Gia đình Giới mục đích Là bước sau phân tích đơn biến (số trung binh, trung vị, phân bố tần suất) nhằm thiết lËp mèi quan hƯ gia hai biÕn sè Ph©n tÝch ®¬n biÕn chØ cho thÊy bøc tranh chung cđa mét vật, tượng, thực tế đặc điểm nhóm khác Kiểm định xem giưa biến số có mối liên quan hay không? (ví dụ: nghề nghiệp thu nhập; giơi tính học vấn, v.v ) Xác định mức độ (mạnh, nhẹ) hướng (thuận, nghịch) mối quan hệ (hệ số TQ) Mối quan hệ hai biến số nghĩa quan hệ nhân Quan hệ biến số Giữa biến số X Y tồn quan hệ (trực tiếp gi¸n tiÕp) nh sau: X Y Z X Y X Y X Z X Y Y t¬ng quan biÕn - Quan hÖ tuyÕn tÝnh gia biÕn sè: Y = a + bX X biến số độc lập/giai thích Y biến số phụ thuộc; (ví dụ: tương quan thu nhập học vấn) -Tuy nhiªn, nghiªn cøu x· héi mèi quan hƯ không hoàn toàn xác mà có sai số định e: Y = a + bX + e (trong e sai số) ví dơ minh ho¹ Quan hệ biến (tuyến tính) - Nghiªn cøu mèi quan hƯ gia sè nam häc (X) thu nhập (Y) cho kết quả: Y = 2X + 60 Thu nhËp cã t¬ng quan tû lƯ thn víi sè nam häc trung binh Ngêi kh«ng häc cã khả nang thu nhập 60 triệu/nam Nếu yếu tố khác không đổi thi với người đI học, gia tang nam đI học dẫn tới gia tang hai triƯu thu nhËp Lu ý: CÇn xem xét phân tích yếu tố khác liên quan ®Õn thu nhËp binh qu©n tríc cã thĨ kÕt luận học vấn nguyên nhân thu nhập Sử DụNG Bảng chéo (CROSSTAB) Thành phần bảng chéo: Các lớp biến số đan chéo với lớp biến số khác theo hàng cột Cần đảm bảo số lượng trường hợp ô để tính toán số % Các biến số dùng bảng chéo cần xây dựng theo nhóm (categorical), không nên để dạng liên tục (continuous) Sử DụNG Bảng chéo (CROSSTAB) Trình đô học vấn theo đơn vị Trỡnh c o to n v (%) Đơn vị (%) Đơn vị (%) 9,1 40,87 16,67 5,34 66,67 80,21 16,51 13,23 Đai học - Cao đẳng Trung cấp CNKT 0,16 14,28 50,81 Đơn vị (%) 0,17 Trên đại học Đơn vị (%) 61,6 86,77 Nhân viên, sơ cấp 8,31 29,3 Một số lưu ý (1) Cần đảm bảo số lượng trường hợp [N] ô để tính to¸n sè % TÝnh to¸n % theo tỉng cét hay theo tổng hàng nhằm thể ý đồ phân tích Thông thường tính toán % theo biến số độc lập Một số lưu ý (2) Không xây dựng nhiều lớp biến số, dẫn đến bảng cồng kềnh, khó giải thích Cần xem xét thêm tương quan giưa biến số phụ thuộc với biến số khác có liên quan Ví dụ: Xem xét mối tương quan giưa học vấn thu nhập, giưa tinh trạng hôn nhân thu nhập khảo sát tương quan giưa giới thu nhập Bài tập thực hành lớp Thu nhâp Học vấn cao ThÊp Cao Tỉng sè Cha tèt nghiƯp CÊp 210 90 300 Tốt nghiệp Cấp cao 25 75 100 Tỉng sè 235 165 400 §o mèi quan hệ lẫn thang khoảng thang tỉ lệ Đại lượng phổ biến sử dụng trường hợp hệ số tương quan tuyến tính hay hệ số tương quan rpearson Gía trị r mức độ chặt chẽ thay đổi biến với thay đổi tương ứng biến khác Gía trị r dao động đến + Phần lớn hệ số tương quan khoa học xà hội nằm 0,1 0,7 Dưới 0, tương quan yếu, 0,7 tương quan mạnh Sự thể biểu đồ mối quan hệ Hệ số tương quan r- pearson (1) Gỉa định: Hai biến xem xét đo lường theo thang khoảng tỉ lệ Vì hệ số tương quan Pearson-r tính sở sử dụng z-score nên hai biến cần phảI có phân bố chuẩn Nếu số liệu không thỏa mÃn yêu cầu ta nên dùng hệ số tương quan Spearman rho để thay Hệ số tương quan r- pearson (2) Correlations Cân nặng Chiều cao Chiều cao Pearson Correlation Sig (2-tailed) N Cân nặng Pearson Correlation Sig (2-tailed) N 1.000 16 0.806** 000 16 0.806** 000 16 ** HƯ sè t¬ng quan cã ý nghÜa thèng kª ë møc 0.01 (2 tailed) 1.000 16 Hệ số tương quan r- pearson (3) Các hoa thị (*) thể mức ý nghĩa thống kê Hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê thể mối quan hệ xác thực, không thiết quan hệ mạnh Hệ số tương quan Pea rson tính toán cho mối quan hệ chiều cao cân nặng học sinh Có mối tương quan thuận mạnh (0.806, với p