Mục lục trang:

Phân biệt hồi quy với tương quan; Cả tương quan và hồi quy đều có thể nói là những công cụ được sử dụng trong thống kê thực sự xử lý thông qua hai hoặc nhiều hơn hai biến.

Mặc dù cả hai đều xác định cùng một chủ đề, nhưng giữa hai phương pháp này vẫn tồn tại những điểm trái ngược nhau. Sự khác biệt chính là mối tương quan tìm ra mức độ trong khi hồi quy giải thích mối quan hệ. Sự khác biệt khác giữa các phương pháp này được đưa ra dưới đây.

PHÂN BIỆT HỒI QUY VỚI TƯƠNG QUAN

Tương quan ( Correlations)

Tương quan thường xuyên ám chỉ mức độ mà hai biến chứa mối quan hệ với nhau. Tương quan dương thể hiện mức độ mà các biến giảm hoặc tăng song song trong khi tương quan nghịch thể hiện mức độ một biến tăng khi biến khác giảm.

Hồi quy ( Regressions)

Hồi quy là thước đo trong thống kê cố gắng xác định mức độ tồn tại của mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và sự tiến triển của các biến giải thích khác.

Hồi quy VS Tương quan

Một số điều tương phản liên quan đến các điều khoản này được đưa ra dưới đây

Có thể bạn cũng thích

so sanh phi tuyen tuyen 120x86 - Phân biệt giữa hồi quy với tương quan

Sự định nghĩa:

Tương quan là công cụ được sử dụng trong thống kê quyết định mối quan hệ hoặc mối quan hệ đồng của hai biến bất kỳ.
Hồi quy mô tả cách một biến giải thích có liên quan với biến phụ thuộc về mặt số học.

Sử dụng :

Tương quan được sử dụng để nói lên mối quan hệ trực tiếp tồn tại giữa hai biến số.
Hồi quy được sử dụng để phù hợp tốt với dòng và đo lường một biến trên tiền đề của biến khác.

TIN HOT: phân tích dữ liệu là gì ?

Biến thể:

Trong mối tương quan, không tồn tại sự phân biệt giữa biến giải thích và biến phụ thuộc cho thấy mối tương quan giữa x và y cũng giống như y và x.
Trong hồi quy, tồn tại sự phân biệt giữa biến giải thích và biến phụ thuộc, điều này cho thấy hồi quy của y trên x không hoàn toàn giống với x trên y.

Chứng tỏ:

Hệ số tương quan thể hiện mức độ mà các biến tiến hành cùng nhau.
Hồi quy cho thấy ảnh hưởng của sự thay đổi đơn vị trong biến giải thích (x) lên biến phụ thuộc (y).

Chủ đích:

Tương quan nhằm xác định một giá trị cho thấy mối quan hệ tồn tại giữa các biến.
Hồi quy nhằm mục đích đánh giá các ước lượng của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị của các biến độc lập.

Hàng:

Sự tương quan không bao giờ phù hợp trong một đường thẳng đi qua các điểm của dữ liệu
Hồi quy tìm dòng tốt nhất ước tính hành vi của Y từ X.

Dữ liệu:

Tương quan thường được sử dụng khi bạn xác định cả hai biến. Đôi khi, nó phù hợp khi một biến là thứ mà bạn dự kiến kiểm soát.
Hồi quy thường được sử dụng khi X là một biến mà bạn kiểm soát như thời gian, tiêu điểm, v.v.

Liên kết giữa các kết quả:

Tương quan tính toán ước tính của “hệ số tương quan Pearson”, đó là r. phạm vi của r là -1 đến +1.
Hồi quy đánh giá mức độ phù hợp thông qua r2, bây giờ và sau đó được viết hoa là R2.

Độc lập:

Hệ số tương quan không phụ thuộc vào quyết định của điểm xuất phát và thang đo.
Hồi quy không độc lập trong việc lựa chọn thang đo và xuất xứ.

Sự kết luận phân biệt hồi quy với tương quan

Qua sự giải thích đã đề cập ở trên, rõ ràng là có một sự khác biệt chính giữa các công cụ này, mặc dù thực tế là hai công cụ này tập trung cùng nhau. Tương quan được sử dụng khi chuyên gia cần nhận ra mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập và sức mạnh của nó. Trong hồi quy, mối quan hệ chức năng được thiết lập giữa hai biến để đưa ra dự đoán trong tương lai về các sự kiện. Hệ số tương quan là r trong khi hồi quy là r² hoặc R².

Phân biệt hồi quy vs tương quan

Hồi quy (Regression) và tương quan (Correlation) là hai phương pháp thống kê thường được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến, nhưng chúng có những khác biệt quan trọng về mục đích, cách thức thực hiện và cách giải thích kết quả.

1. Khái niệm cơ bản

Tương quan (Correlation): Là một thước đo thống kê biểu thị mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Hệ số tương quan (thường được ký hiệu là r ) cho biết độ mạnh và hướng của mối liên hệ giữa hai biến. Tương quan chỉ ra liệu hai biến có di chuyển theo cùng một hướng hay không (tương quan dương) hoặc theo các hướng ngược nhau (tương quan âm).
- Giá trị của hệ số tương quan :
  - r nằm trong khoảng từ -1 đến 1.
  - Nếu r = 1: Mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo dương.
  - Nếu r = -1: Mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo âm.
  - Nếu r = 0: Không có mối quan hệ tuyến tính.
Hồi quy (Regression): Là một kỹ thuật thống kê để ước tính và mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (biến kết quả, thường được ký hiệu là Y) và một hoặc nhiều biến độc lập (biến dự đoán, thường được ký hiệu là X ). Mục tiêu chính của hồi quy là dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên giá trị của biến độc lập.
- Phương trình hồi quy tuyến tính đơn giản có dạng:
  $Y=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon$ $Y = β_{0} + β_{1} X + ϵ$
  Trong đó:
  - $β0\beta_0$ : Hệ số chặn (Intercept), đại diện cho giá trị của Y khi X bằng 0.
  - $β1\beta_1$ : Hệ số hồi quy (Slope), đại diện cho độ thay đổi của Y khi X thay đổi 1 đơn vị.
  - $ϵ\epsilon$ : Sai số ngẫu nhiên.

TIN HOT: 4 mẫu đề cương luận văn thạc sĩ cơ bản I

2. Mục đích

Tương quan: Chỉ đánh giá mức độ liên hệ giữa hai biến. Mục tiêu của tương quan là xác định liệu có mối liên hệ giữa hai biến hay không và nếu có, thì mối liên hệ đó là mạnh hay yếu, dương hay âm. Tương quan không nhằm mục đích dự đoán hay giải thích sự thay đổi của một biến này dựa trên biến kia.
Hồi quy: Mục tiêu của hồi quy là dự đoán và giải thích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và biến độc lập (X). Nó không chỉ xác định có mối liên hệ hay không, mà còn cung cấp một mô hình toán học cụ thể để dự đoán giá trị của Y dựa trên X.

3. Cách đo lường và ý nghĩa

Tương quan :
- Hệ số tương quan Pearson (r): Đo lường mức độ và hướng của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến.
- Ý nghĩa: Chỉ cho biết mức độ mạnh hay yếu của mối liên hệ giữa hai biến, nhưng không nói về mối quan hệ nhân quả hoặc khả năng dự đoán.
Hồi quy :
- Hệ số hồi quy ( $β\beta$ ): Xác định mối quan hệ định lượng giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Nó cho biết mức độ thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi.
- Ý nghĩa: Hồi quy không chỉ xác định mức độ mối quan hệ mà còn dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên biến độc lập, với điều kiện là mối quan hệ giữa chúng có ý nghĩa thống kê.

4. Định hướng của mối quan hệ

Tương quan: Không phân biệt giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, tức là tương quan giữa X và Y cũng giống như tương quan giữa Y và X. Nó không có định hướng.
Hồi quy: Phân biệt rõ ràng giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Hồi quy luôn xem xét X (biến độc lập) ảnh hưởng như thế nào đến Y (biến phụ thuộc). Do đó, hồi quy có định hướng, tức là mối quan hệ giữa X và Y không phải là mối quan hệ đối xứng.

TIN HOT: Nghiên cứu sinh TIẾN SĨ - nên biết

5. Phân tích nhân quả

Tương quan: Không thể hiện mối quan hệ nhân quả. Chỉ vì hai biến có tương quan không có nghĩa là một biến gây ra sự thay đổi ở biến còn lại. Ví dụ, mặc dù có thể tìm thấy mối tương quan dương giữa số lượng kem bán ra và số vụ đuối nước (cả hai đều tăng trong mùa hè), điều này không có nghĩa là việc bán kem gây ra các vụ đuối nước.
Hồi quy: Có thể được sử dụng để xác định mối quan hệ nhân quả tiềm năng, nhưng chỉ khi mô hình hồi quy được xây dựng cẩn thận và các biến đã được kiểm soát cho những yếu tố gây nhiễu khác. Tuy nhiên, chỉ dựa vào hồi quy không thể hoàn toàn chứng minh mối quan hệ nhân quả mà cần có thêm các kiểm định và nghiên cứu.

6. Dự đoán

Tương quan: Không thể sử dụng tương quan để dự đoán. Nó chỉ cung cấp một thước đo về mối liên hệ giữa các biến.
Hồi quy: Dự đoán là mục đích chính của hồi quy. Dựa trên mô hình hồi quy, có thể ước tính giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của biến độc lập.

7. Biểu diễn đồ họa

Tương quan: Mối tương quan giữa hai biến thường được biểu diễn bằng biểu đồ tán xạ (scatter plot), trong đó các điểm dữ liệu được phân bố dựa trên giá trị của hai biến. Nếu có tương quan mạnh, các điểm sẽ tạo thành một đường gần như thẳng.
Hồi quy: Biểu diễn đồ họa của hồi quy cũng sử dụng biểu đồ tán xạ, nhưng đi kèm với một đường hồi quy (regression line) thể hiện phương trình toán học của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Đường hồi quy cho phép dự đoán giá trị của Y dựa trên X.

8. Phân loại hồi quy

Hồi quy có nhiều dạng khác nhau tùy thuộc vào số lượng biến độc lập và dạng quan hệ giữa các biến:

Hồi quy tuyến tính đơn giản: Có một biến độc lập và một biến phụ thuộc.
Hồi quy tuyến tính bội: Có nhiều biến độc lập ảnh hưởng đến một biến phụ thuộc.
Hồi quy phi tuyến: Quan hệ giữa các biến không tuyến tính.

9. So sánh giữa hồi quy và tương quan

Đặc điểm	Tương quan (Correlation)	Hồi quy (Regression)
Mục tiêu	Đo lường mức độ và hướng mối liên hệ	Dự đoán giá trị của biến phụ thuộc
Mối quan hệ	Không có định hướng, đối xứng	Có định hướng, phân biệt biến độc lập và phụ thuộc
Phân tích nhân quả	Không thể hiện nhân quả	Có thể giúp gợi ý mối quan hệ nhân quả
Dự đoán	Không dự đoán	Dự đoán giá trị của biến phụ thuộc
Giá trị đo lường	Hệ số tương quan r	Hệ số hồi quy β
Biểu diễn đồ họa	Biểu đồ tán xạ	Biểu đồ tán xạ với đường hồi quy
Loại phân tích	Quan hệ tuyến tính giữa hai biến	Mô hình hóa quan hệ tuyến tính hoặc phi tuyến

Kết luận:

Tương quan là công cụ để đo lường mối quan hệ giữa hai biến mà không phân biệt vai trò của biến phụ thuộc và biến độc lập, không nhằm mục đích dự đoán hay giải thích.
Hồi quy đi xa hơn, giúp dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên biến độc lập và có thể gợi ý về mối quan hệ nhân quả giữa các biến, nếu được áp dụng đúng cách và trong ngữ cảnh phù hợp.

Tags: biến liên tục biến phụ thuộc công cụ hồi quy tương quan