Cách Đọc Kết Quả Stata

gmail.com trình làng cách tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa đổi mới bằng ứng dụng Stata, cùng biện pháp đọc và phân tích ý nghĩa sâu sắc của tác dụng hiển thị, đồng thời kiểm định luôn xem những biến có bị đa cộng tuyến đường hay không.

Bạn đang xem: Cách đọc kết quả stata

Đầu tiên chúng ta vào menu Statistics > Linear models & related > Linear regression

Sau đó chuyển biến nhờ vào vào ô Dependent Variable, biến chủ quyền vào ô Independent Variables ( những biến hòa bình cách nhau bởi khoảng tầm trắng, để ý chỉ có một biến phụ thuộc vào thôi nhé)

Nhấn tiếp vào tab Reporting, tick vào ô Standardized beta coefficients nhằm hiển thị hệ số hồi quy chuẩn hóa trong phần tác dụng hồi quy.

Sau đó nhận OK, thời gian đó tác dụng hồi quy sẽ diễn đạt như sau:

Giải ham mê ý nghĩa:

Number of obs = 222 Số quan gần kề là 222 mẫuF( 6, 215) = 72.12 Giá trị kiểm nghiệm F 6 nhân tố và 215 bậc tự do Prob > F = 0.0000 Mức chân thành và ý nghĩa của kiểm tra F, làm việc đây nhỏ thêm hơn 5% chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Nói theo một cách khác là các hệ số hồi quy của phương trình hồi quy toàn diện không đồng thời bằng 0R-squared = 0.6681 R bình phươngAdj R-squared = 0.6588 R bình phương hiệu chỉnh, nghĩa là các biến tự do giải ưa thích được 65.88% đổi mới thiên của biến chuyển phụ thuộc( chuẩn chỉnh là R2>50%)Root MSE = .43288

Coef. : cột này là giá bán trị thông số hồi quy chưa chuẩn chỉnh hóa

Std. Err. Sai số chuẩn

P>|t| p-value, nếu quý giá này nhỏ hơn 5%( 0.05) thì mối quan hệ giữa biến độc lập này với biến nhờ vào có chân thành và ý nghĩa thống kê.

Xem thêm: Top 10 Cách Làm Trắng Da Toàn Thân Cấp Tốc Hiệu Quả Sau 1 Tuần

Beta: là thông số hồi quy đã chuẩn hóa.

Từ đây có thể viết phương trình hồi quy như sau:

HAILONG = -0.9573228 + 0.1577172 * TINCAY + 0.1859064 * DAPUNG + 0.2044715 * DAMBAO + 0.3033652 *CAMTHONG + 0.2165845 * HUUHINH + 0.2225405 *MINHBACH

Giải thích ý nghĩa hệ số hồi quy. Khi các điều kiện không giống không đổi, khi biến hóa TINCAY tăng 1 đơn vị chức năng thì phát triển thành HAILONG tăng 0.1577172 1-1 vị. Tương tự lý giải cho những biến khác

Tiếp mang đến ta kiểm tra hiện tượng lạ đa cộng tuyến bằng các vào menuStatistics > Linear models and related >Regression diagnostics > Specification tests, etc.

Tiếp đó chọn Variance Inflaction Factors for the independent variables (vif), tiếp nối nhấn OK

Kết quả cho thấy hệ số VIF đều bé thêm hơn 2 nên kết luận không có hiện tượng lạ đa cộng con đường trong quy mô này.

Sau đây là video thực hành so sánh hồi quy đường tính đa phát triển thành sử dụng ứng dụng Stata

Trên đó là Hướng dẫn thực hành cách so với hồi quy đa biến hóa bằng phần mềm Stata