- Biến phụ thuộc: là biến bị ảnh hưởng bởi biến độc lập. Nó là biến mà bạn đang cố gắng đo lường hoặc dự đoán.
- Biến độc lập: là biến mà bạn đang sử dụng để giải thích hoặc dự đoán biến phụ thuộc. Đây là biến mà bạn đang thay đổi hoặc kiểm soát.
Ví dụ, nếu bạn đang nghiên cứu mối quan hệ giữa số giờ học tập của sinh viên với điểm thi, bạn có thể sử dụng số giờ học tập như là biến độc lập và điểm thi như là biến phụ thuộc. Trong trường hợp này, số giờ học tập là biến mà bạn đang kiểm soát và bạn đang cố gắng dự đoán điểm thi dựa trên số giờ học tập đó.
Tìm hiểu 3 biến độc lập biến phụ thuộc biến điều khiển. Trong mô hình hồi quy chúng ta chia biến thành 3 loại khác nhau, với chức năng và nhiệm vụ hoàn toàn khác nhau, trong bài viết này chúng tôi phân biệt cho bạn rõ 3 loại biến này trong bất kỳ phương pháp hồi quy nào.
Khái niệm
Biến độc lập
Biến độc lập là biến mà bạn có quyền kiểm soát, những gì bạn có thể chọn và thao tác. Nó thường là những gì bạn nghĩ sẽ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Trong một số trường hợp, bạn có thể không thao tác được với biến độc lập. Nó có thể là một cái gì đó đã ở đó và đã được cố định, một cái gì đó bạn muốn đánh giá về cách nó ảnh hưởng đến thứ khác, biến số độc lập như màu sắc, loại, thời gian.
Ví dụ, bạn quan tâm đến việc căng thẳng ảnh hưởng đến nhịp tim ở người như thế nào. Biến độc lập của bạn sẽ là căng thẳng và biến phụ thuộc sẽ là nhịp tim. Bạn có thể điều chỉnh trực tiếp mức độ căng thẳng trong đối tượng con người của bạn và đo lường mức độ căng thẳng đó thay đổi nhịp tim như thế nào.
Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là kết quả có thể có của thử nghiệm; hiệu ứng . Nó phụ thuộc vào những gì xảy ra với các biến khác trong thử nghiệm. Biến phụ thuộc về cơ bản là phần mà bạn đang thay đổi. Ví dụ, nếu bạn muốn biết cây cần bao nhiêu ánh sáng để phát triển, thì lượng ánh sáng phát triển là cái phụ thuộc. Nếu bạn muốn xem cây sẽ phát triển tốt hơn ở những vùng nóng hay lạnh, biến độc lập của bạn sẽ là nhiệt độ của không khí.
Các biến phụ thuộc nhận được tên này bởi vì, trong một thử nghiệm, các giá trị của chúng được nghiên cứu theo giả định hoặc yêu cầu mà chúng phụ thuộc, theo một số định luật hoặc quy tắc [ví dụ: bởi một hàm toán học ], vào các giá trị của các biến khác. Đến lượt mình, các biến độc lập không được coi là phụ thuộc vào bất kỳ biến nào khác trong phạm vi thử nghiệm được đề cập.
Theo nghĩa này, một số biến độc lập phổ biến là thời gian , không gian , mật độ , khối lượng, tốc độ dòng chảy của chất lỏng , và các giá trị trước đó của một số giá trị quan sát được quan tâm [ví dụ: quy mô dân số con người] để dự đoán các giá trị trong tương lai [biến phụ thuộc]
Biến điều khiển hay biến kiểm soát
Một biến kiểm soát là bất cứ điều gì được giữ cố định hoặc giới hạn trong một nghiên cứu. Đó là một biến số không quan tâm đến mục tiêu của nghiên cứu, nhưng được kiểm soát vì nó có thể ảnh hưởng đến kết quả.
Các biến có thể được kiểm soát trực tiếp bằng cách giữ chúng không đổi trong suốt quá trình nghiên cứu [ví dụ: bằng cách kiểm soát nhiệt độ phòng trong một thí nghiệm], hoặc chúng có thể được kiểm soát gián tiếp thông qua các phương pháp như ngẫu nhiên hoặc kiểm soát thống kê [ví dụ, để tính đến các đặc điểm của người tham gia như tuổi trong thống kê thử nghiệm].
Mục đích
Biến độc lập
- Là biến đầu vào và nó sẽ ảnh hưởng đến đầu ra,
Biến phụ thuộc
- Biến phụ thuộc là biến đầu ra.
Biến điều khiển
- Là biến không quan trọng trong nghiên cứu nhưng nó làm cho kết quả nghiên cứu tốt hơn.
Nhận xét
Trong mô hình nghiên cứu của chúng ta sẽ sẽ được tập trung nhiều nhất vào biến đầu ra, tiếp theo sẽ là biến đầu vào và cuối cùng là biến kiểm soát. Nói thì nghe rất dễ, nhưng xây dựng mô hình nghiên cứu thì nó tốn nhiều thời gian nhất trong nghiên cứu định lượng. Bởi lẻ, nếu bạn xây dựng một mô hình nghiên cứu bình thường thì chẳng có gì phải nói.
Nhưng nếu bạn làm một nghiên cứu khoa học, nghiên cứu luận văn thạc sĩ, nghiên cứu định lượng nghiên cứu sinh … thì vấn đề xây dựng mô hình nghiên cứu phải có tính mới; Vấn đề này là quan trọng nhất.
Biến độc lập và biến phụ thuộc [ independent and dependent variable] Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là cơ sở để xây dựng giả thiết cho những nghiên cứu mối tương quan, nghiên cứu bán can thiệp [quasi-experimental research] , nghiên cứu thực nghiệm [experimental research]. Biến độc lập là một hoạt động hoặc yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc là phản ứng, hành vi hoặc kết quả mà người nghiên cứu muốn dự đoán hoặc giải thích. Sự thay đổi của biến phụ thuộc được giả định là do biến độc lập.
Biến độc lập là một khái niệm quan trọng trong phân tích dữ liệu thống kê, đặc biệt là trong việc sử dụng phần mềm SPSS.
Trong SPSS, biến độc lập thường được sử dụng để đo lường và xác định mối quan hệ giữa nó và biến phụ thuộc. Biến độc lập là một biến mà giá trị của nó không phụ thuộc vào bất kỳ biến nào khác trong một nghiên cứu hoặc một mô hình phân tích dữ liệu. Nó có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc, hoặc được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến khác.
Như ví dụ trên, tiền lương là biến độc lập, đây là biến tác động đến lòng trung thành với công ty[ đây là biến phụ thuộc] Trong SPSS, biến độc lập được đặt trong cột của bảng dữ liệu và có thể được mã hóa bằng các giá trị số hoặc chữ. Các giá trị này có thể được sử dụng để phân loại các đơn vị nghiên cứu hoặc các quan sát theo một số đặc tính khác nhau. Việc xác định biến độc lập trong SPSS có thể được thực hiện bằng cách sử dụng chức năng “Variable View” của phần mềm. Tại đây, người dùng có thể thêm hoặc xóa các biến, chỉnh sửa tên biến và kiểu dữ liệu, cũng như mã hóa các giá trị.
Như vậy, biến độc lập là một khái niệm quan trọng trong phân tích dữ liệu thống kê và phần mềm SPSS. Việc hiểu rõ về khái niệm này là cần thiết để thực hiện các phân tích dữ liệu chính xác và đưa ra các kết luận có giá trị trong nghiên cứu. Ngoài việc sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến, biến độc lập còn có thể được sử dụng để thực hiện các phép kiểm định như kiểm định chi bình phương [chi-square test], kiểm định Fisher’s exact test, kiểm định t-test [independent t-test],phân tích ANOVA đơn chiều [one-way ANOVA], và phân tích ANOVA hai chiều [two-way ANOVA]. Việc sử dụng các phép kiểm định này giúp người dùng có thể kiểm tra tính đúng đắn và độ tin cậy của kết quả phân tích, đồng thời giúp người dùng xác định sự khác biệt giữa các nhóm nghiên cứu và đưa ra các kết luận có giá trị. Ngoài ra, biến độc lập còn được sử dụng trong các mô hình phân tích dữ liệu khác như phân tích hồi quy tuyến tính và phân tích đa biến. Trong các mô hình này, biến độc lập được sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc, đồng thời xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Tóm lại, biến độc lập là một khái niệm quan trọng trong phân tích dữ liệu thống kê và phần mềm SPSS. Việc hiểu rõ về biến độc lập và các phương pháp sử dụng để phân tích sẽ giúp người dùng thực hiện các phân tích dữ liệu chính xác và đưa ra các kết luận có giá trị trong nghiên cứu.
Hai loại biến độc lập
Trong SPSS, biến độc lập còn có thể được phân loại thành hai loại: biến độc lập rời rạc và biến độc lập liên tục. Biến độc lập rời rạc là các biến có giá trị chỉ là một tập hợp các danh mục hoặc nhóm. Ví dụ, giới tính [nam/nữ], trình độ học vấn [trung học/phổ thông, đại học, sau đại học], hoặc dân tộc [Kinh, Tày, Mường,…] đều là các biến độc lập rời rạc. Để phân tích các biến độc lập rời rạc, người dùng có thể sử dụng phép kiểm định chi bình phương [chi-square test] hoặc kiểm định Fisher’s exact test. Biến độc lập liên tục là các biến có giá trị liên tục và không bị giới hạn bởi các giá trị rời rạc. Ví dụ, chiều cao, cân nặng, số giờ làm việc một tuần, hoặc điểm số của sinh viên đều là các biến độc lập liên tục. Để phân tích các biến độc lập liên tục, người dùng có thể sử dụng phép kiểm định independent t-test hoặc phân tích ANOVA [analysis of variance]. Trong SPSS, người dùng có thể thực hiện phân tích biến độc lập bằng cách sử dụng các chức năng và lệnh có sẵn trong phần mềm. Các phương pháp này đòi hỏi người dùng cần có kiến thức cơ bản về thống kê và phân tích dữ liệu để có thể đưa ra các kết luận chính xác từ các phân tích.
Ngoài phân tích thống kê cơ bản như kiểm định chi bình phương, kiểm định Fisher’s exact test, t-test và ANOVA, SPSS còn cung cấp nhiều tính năng phân tích biến độc lập phức tạp hơn, như phân tích đa biến [multivariate analysis], phân tích bảng chéo [cross-tabulation analysis] và phân tích hồi quy [regression analysis]. -Phân tích đa biến cho phép người dùng phân tích tương quan giữa nhiều biến độc lập và biến phụ thuộc, và xác định các biến có tương quan mạnh với biến phụ thuộc.
-Phân tích bảng chéo cung cấp thông tin về tần suất của các giá trị trong một hoặc nhiều biến độc lập, giúp người dùng phát hiện các mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. -Phân tích hồi quy cho phép người dùng xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập, và ước tính giá trị của biến phụ thuộc dựa trên giá trị của các biến độc lập. Phân tích hồi quy cũng cho phép người dùng kiểm tra giả thiết và đánh giá độ tin cậy của kết quả phân tích. Việc hiểu rõ về biến độc lập và cách phân tích chúng trong SPSS là rất quan trọng đối với các nhà nghiên cứu và những người làm việc với dữ liệu. Vì vậy, cần có kiến thức cơ bản về thống kê và phân tích dữ liệu, cũng như kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích trong SPSS để đưa ra các kết luận có giá trị.
Như vậy, nhóm MBA đã trình bài chi tiết về khái niệm biến độc lập và các loại biến độc lập.
Các bạn cần hỗ trợ kiến thức, hoặc xử lý số liệu cứ liên hệ nhé.
– Zalo, Viber, SMS
– Facebook: //facebook.com/hoidapSPSS/
– Email: hotrospss@gmail.com
Xem thêm:
- Ý nghĩa giá trị trung bình trong thang đo khoảng
- Xử lý lỗi chỉ số KMO không xuất hiện khi phân tích nhân tố EFA
- Điều gì quyết định 1 nhân tố trong mô hình là reflective hay formative
- Tại sao PLS SEM không cần goodness of fit như CFA, GFI, TLI?
- Cách sử dụng custom tables trong SPSS