Trong bài viết này mình xin nêu 1 số cách để kiểm định giả thuyết về phương sai sai số thay đổi, trong đó chủ yếu là sự hỗ trợ từ SPSS- như tiêu đề bài viết
Xem: Kiểm định phương sai sai số thay đổi trên SPSS (Phiên bản hoàn toàn mới)
1. Sử dụng đồ thị phần dư
Cách này trực quan nhưng không tường minh. Quan điểm của tôi là bạn vẫn có thể sử dụng vì có cái gì đạt hoàn hảo 100% đâu. Nhìn 1 cái hình cũng dễ tiếp thu và suy luận bao nhiêu hơn là nhìn 1 đống chữ
Đồ thị giữa phần dư và giá trị hồi quy dự đoán
Thao tác mình họa như hình dưới
Kết quả thu được như hình dưới
Qua đồ thị nhận thấy khi Y dự đoán biến thiên thì phần dư vẫn dao động quanh trục hoành giức 2 đường màu đỏ nên có thể coi là phướng sai đồng nhất
Đây là cách được áp dụng nhiều, và tôi cũng hay dùng nó trong các bài phan tích SPSS.
Tuy nhiên nếu bạn muốn chặt chẽ và tường minh thì chỉ có cách đi kiểm định các giả thuyết.
2. Các kiểm định phương sai sai số thay đổi
Có rất nhiều kiểm định phương sai sai số thay đổi, các bạn có thể bắt gặp nhiều trong các giáo trình thống kê, kinh tế lượng,.... như: Kiểm định Park, Kiểm định Glejser, Kiểm định Breusch-Pagan hay Kiểm định White,... (Cứ hỏi Google cũng được). Các bạn có thể nghiên cứu lý thuyết của các kiểm định này nếu thực sự quan tâm
Các kiểm định này có chung một quy trình đó là
Bước 1: Thực hiện hồi quy gốc, thu được phần dư
Bước 2: Thực hiện một ước lượng phụ với biến phụ thuộc là phần dư vàu thu được, tù đó tính ra được một chỉ số nào đó cần thiết
Bước 3: Kiểm định cặp giả thuyết H0: phương sai đồng đều- H1: Phương sai thay đổi
Bằng cách tính toán giá trị quan sát dự vào chỉ só thu được ở bước 2, sau đó đối chiếu với tiêu chuẩn kiểm định để đưa ra kết luận
Tùy từng kiểm định mà các tiêu chuẩn kiểm định tiệm cận một phân phối nào đó, các bạn có thể tra bảng tính sẵn ở đây: https://www.hotronghiencuu.com/2019/09/bang-tinh-san-tra-cuu-gia-tri-mot-so-phan-phoi.html
Ở đây tôi đăng lên bảng tính sẵn phân phối Khi- bình phương để các bạn tiện theo dõi
Tùy từng kiểm định mà các tiêu chuẩn kiểm định tiệm cận một phân phối nào đó, các bạn có thể tra bảng tính sẵn ở đây: https://www.hotronghiencuu.com/2019/09/bang-tinh-san-tra-cuu-gia-tri-mot-so-phan-phoi.html
3. Kiểm định White
Đây là kiểm định được White đưa ra năm 1980 và trở thành kiểm định được ưa chuộng nhất, trích dẫn nhiều nhất trong các nghiên cứu nên tôi quyết định dùng kiểm định này và minh họa trên SPSS để các bạn có thêm tài liệu tham khảo
Các bạn thông cảm tôi gõ tay bên một số ký tự mình không tuân thủ theo các các bạn vãn gặp, ví dụ beta thì mình dùng b hay chỉ số trên thì mình sẽ gõ ngang hàng, sao cho các bạn hiểu được nhé
Nội dung kiểm định White
* Chú ý: χ² đọc là Khi- bình phương hay các phần mềm thống kê viết là Chi- square
Xét mô hình hồi quy sau:
Yi = ẞ1 + ẞ2X2 + ẞ3X3 +Ui (1)
Các bước thực hiện:
vBước 1 :
Ước lượng (1) bằng OLS ,từ đó thu được các phần dư tương ứng ei.
vBước 2 : Ước lượng mô hình (2) sau (thường gọi là mô hình hồi quy phụ) :
ei ²= α1+ α2X2+ α3X3+ α4X2² + α5X3² + Vi -với kiểm định không có tích chéo
Hoặc
ei ²= α1+ α2X2+ α3X3+ α4X2² + α5X3² + α6X2*X3 +Vi -với kiểm định có tích chéo
Hoặc
ei ²= α1+ α2X2+ α3X3+ α4X2² + α5X3² + α6X2*X3 +Vi -với kiểm định có tích chéo
Ta thu được R ² là hệ số xác định của mô hình phụ
vBước 3 :
ØKiểm định giả thuyết
H0: α2= α3= .... =0 Hay: H0 : Phương sai sai số đồng đều
H1: Tồn tại ít nhất αj # 0. H1 : Phương sai sai số thay đổi
ØTiêu chuẩn kiểm định : χ² =χ(k-1)
ØBước 4:
Tra bảng phân phối Khi-bình phương , mức ý nghĩa α và bậc tự do là k (k là số tham số trong mô hình hình hồi quy phụ).
χ²qs = nR ² so sánh với χ² α (k-1)
Nếu χ²qs > χ² α (k-1) thì bác bỏ H0
Nếu χ²qs < χ² α (k-1) thì chấp nhận H0
Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu
Xin vui lòng chú ý một số điều sau
- Các bạn có thể bình luận với tài khoản Google, tài khoản tùy chọn (tên, địa chỉ) hoặc ẩn danh
- Nếu thực sự quan tâm một chủ đề nào đó, khi bình luận xong hãy nhân vào nút "Thông báo cho tôi" ở góc dưới. Khi đó nếu có các bình luận và thảo luận mới về chủ đề này sẽ có thông báo gửi đến email của bạn
- Nếu cần hỗ trợ, hãy để lại số điện thoại. Nên chủ động gửi tài lệu về Hỗ Trợ Nghiên Cứu
- Các bình luận spam, có lời lẽ không phù hợp sẽ bị chặn
Mời các bạn xem tiếp phần 3 tại đây: https://www.hotronghiencuu.com/2019/09/kiem-dinh-white-tren-spss.html
Trả lờiXóa