Kiểm định White với SPSS
Trong ví dụ này tối sử dụng bảng dữ liệu có 427 quan sát với 6 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc
Bước 1: Hồi quy bội với SPSS và lưu lại phần dư ei
Các thao tác như hồi quy thông thường, nhung tại Menu Save các bạn chọn lưu lại phần dư nữa là được nhé
Nếu không thích tên này thì các bạn quay lại cửa sổ Variable View rồi đổi thành cái gì cũng được cho dễ gọi, dễ gõ. Ở đây mình đổi nó thành E
Bước 2: Tính giá trị bình phương của phần dư vừa thu được và bình phương tất cả các biến độc lập
Tôi thì ưa thích copy ra excel tính rồi copy lại spss và đổi tên biến, vừa nhanh vừa đỡ phải gõ lệnh lâu la.
Nếu các bạn dư thơi gian ngồi gõ lệnh trên SPSS thì tao tạo biên mới tại cửa số Transform ---> Caculate Variable
Mình thống nhất đặt X1^2=XX1, X2^2=XX2,..... E^2=EE nhé
Sau khi xong ta thu được các biến mới như hình
Bước 3: Ước lương hàm hồi quy phụ và thu được R ²
Biến phụ thuộc: EE
Biến độc lập: X1, X2, X3, X4, X5, X6, XX1, XX2, XX3, XX4, XX5, XX6
R ² thu được bằng 0,035
Bước 4: Kiểm định giả thuyết
χ²qs = nR ² =427*0,035 = 14,945 . Ở đây n=427 là cỡ mẫu, hay còn gọi là số quan sát
Tra bảng tính sẵn có χ² α (k-1)= χ² 0,05 (12) = 21,03
Nhận thấy χ²qs < χ² α (k-1) nên chấp nhận H0. Vậy kết luận với mức ý nghĩa 5% mô hình không vi phạm giả định phương sai sai số thay đổi.
Nếu muốn thức hiện các kiểm định khác các bạn có thể làm tương tự nhé.
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi các bạn có thể tim đọc thêm tài liệu. Một dịp rảnh nào đó có thể tôi lại nông nổi chém gió về nó
Nhớ rằng nếu mô hình có khuyết tật thì phải tìm cách khắc phục chứ không phải vứt nó đi nhé!
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi các bạn có thể tim đọc thêm tài liệu. Một dịp rảnh nào đó có thể tôi lại nông nổi chém gió về nó
Nhớ rằng nếu mô hình có khuyết tật thì phải tìm cách khắc phục chứ không phải vứt nó đi nhé!
Bảng tính sẵn thống kê χ²
0 nhận xét:
Đăng nhận xét