Lý thuyết về hệ số tương quan Pearson Phân tích tương quan trong SPSS Như chúng ta đều đã biết, phân tích hệ số tương quan pearson là một trong những bước quan trọng trong phân tích định lượng. Ngay sau bước phân tích nhân tố khám phá EFA, việc cần làm tiếp theo chính là tạo biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố và tiến hành phân tích tương quan Pearson. Và để bạn đọc hiểu rõ hơn về khái niệm này, Luận Văn 2S xin gửi đến bạn bài viết về lý thuyết cũng như cách tiến hành phân tích tương quan pearson trong SPSS.
Hệ số tương quan pearson là gì? Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, ký hiệu r) là số liệu thống kê kiểm tra đo lường mối quan hệ thống kê hoặc liên kết giữa các biến phụ thuộc với các biến liên tục. Hệ số tương quan sẽ trả lời cho các câu hỏi chẳng hạn như: Có mối quan hệ tương quan giữa nhiệt độ và doanh thu bán kem?; Có mối quan hệ tương quan giữa sự hài lòng công việc, năng suất và thu nhập? hay Hai biến nào có mối liên hệ chặt chẽ nhất giữa tuổi, chiều cao, cân nặng, quy mô gia đình và thu nhập gia đình?... Tương quan pearson được biết đến như là phương pháp tốt nhất để đo lường mối liên hệ giữa các biến quan tâm bởi vì nó dựa trên phương pháp hiệp phương sai. Nó cung cấp thông tin về mức độ quan trọng của mối liên hệ, hoặc mối tương quan, cũng như hướng của mối quan hệ. Ngoài ra, việc kiểm tra hệ số tương quan pearson còn giúp chúng ta sớm nhận diễn được sự xảy ra của vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập có sự tương quan mạnh với nhau.
Ý nghĩa hệ số tương quan pearson Hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị giao động trong khoảng liên tục từ -1 đến +1:
r = 0: Hai biến không có tương quan tuyến tính r = 1; r = -1: Hai biến có mối tương quan tuyến tính tuyệt đối. r < 0: Hệ số tương quan âm. Nghĩa là giá trị biến x tăng thì giá trị biến y giảm và ngược lại, giá trị biến y tăng thì giá trị biến x giảm. r > 0: Hệ số tương quan dương. Nghĩa là giá trị biến x tăng thì giá trị biến y tăng và ngược lại, giá trị biến y tăng thì giá trị biến x cũng tăng.
Lưu ý: