Hồi quy Binary Logistic

H ng d n th c hành SPSS c b nướ ẫ ự ơ ả GV: Ph m Lê H ng Nhungạ ồ SPSS 16.0 H I QUY BINARY LOGiSTICỒ H i quy Binary Logistic s d ng bi n ph thu c d ng nh phân đ c l ng xácồ ử ụ ế ụ ộ ạ ị ể ướ ượ su t m t s ki n s x y ra v i nh ng thông tin c a bi n đ c l p mà ta có đ c. Khi bi nấ ộ ự ệ ẽ ả ớ ữ ủ ế ộ ậ ượ ế ph thu c d ng nh phân ( hai bi u hi n 0 và 1) thì không th phân tích v i d ng h i quyụ ộ ở ạ ị ể ệ ể ớ ạ ồ thông th ng mà ph i s d ng h i quy Binary Logistic.ườ ả ử ụ ồ I. Cách th c ti n hành phân tích h i quy Binary Logistic v i SPSSứ ế ồ ớ 1. Vào menu Analyze  Regression  Binary Logistic, xu t hi n h p tho i sau:ấ ệ ộ ạ 2. Đ a bi n ph thu c Y d ng nh phân vào ô dependent, và bi n đ c l p sang khungư ế ụ ộ ạ ị ế ộ ậ Covariate. 3. Ch n ph ng pháp đ a bi n vào (Method) t ng t nh h i quy tuy n tính thôngọ ươ ư ế ươ ự ư ồ ế th ng. Tuy nhiên đi u ki n căn c trên s th ng kê likelihood-ratio (t l thíchườ ề ệ ứ ố ố ỷ ệ h p) hay s th ng kê Wald.ợ ố ố - Enter: đ a vào b t bu c, các bi n trong kh i bi n đ c l p đ c đ a vào trongư ắ ộ ế ố ế ộ ậ ượ ư m t b c.ộ ướ - Forward: Conditional là ph ng pháp đ a d n vào theo đi u ki n. Nó ki m traươ ư ầ ề ệ ể vi c lo i bi n căn c trên xác su t c a s th ng kê Likelihood-ratio d a trênệ ạ ế ứ ấ ủ ố ố ự nh ng c l ng thông s có đi u ki n.ữ ướ ượ ố ề ệ - Forward: LR là ph ng pháp đ a d n vào ki m tra vi c lo i bi n căn c trênươ ư ầ ể ệ ạ ế ứ xác su t c a s th ng kê Likelihood-ratio d a trên c l ng kh năng x y raấ ủ ố ố ự ướ ượ ả ả t i đa (maximum-likelihood estimates).ố - Forward: Wald là ph ng pháp đ a d n vào ki m tra vi c lo i bi n căn c trênươ ư ầ ể ệ ạ ế ứ xác su t c a s th ng kê Wald.ấ ủ ố ố 1 H ng d n th c hành SPSS c b nướ ẫ ự ơ ả GV: Ph m Lê H ng Nhungạ ồ - Backward: Conditional là ph ng pháp lo i tr d n theo đi u ki n. Nó ki m traươ ạ ừ ầ ề ệ ể vi c lo i bi n căn c trên xác su t c a s th ng kê Likelihood-ratio d a trênệ ạ ế ứ ấ ủ ố ố ự nh ng c l ng thông s có đi u ki n.ữ ướ ượ ố ề ệ - Backward: LR là ph ng pháp lo i tr d n vào ki m tra vi c lo i bi n căn cươ ạ ừ ầ ể ệ ạ ế ứ trên xác su t c a s th ng kê Likelihood-ratio d a trên c l ng kh năng x yấ ủ ố ố ự ướ ượ ả ả ra t i đa.ố - Backward: Wald là ph ng pháp đ a d n vào ki m tra vi c lo i bi n căn c trênươ ư ầ ể ệ ạ ế ứ xác su t c a s th ng kê Wald.ấ ủ ố ố - Stepwise: h i quy t ng b c, s th ng kê đ c s d ng cho các bi n đ c đ aồ ừ ướ ố ố ượ ử ụ ế ượ ư vào và lo i ra căn c trên s th ng kê Likelihood-ratio, hay s th ng kê Wald.ạ ứ ố ố ố ố 4. Đ hi n đ th phân lo i giá tr th t và giá tr d báo c a bi n ph thu c, ch nể ệ ồ ị ạ ị ậ ị ự ủ ế ụ ộ ọ Option, ch n Classification plots trong ph n Statistics and plots. Click Continue trọ ầ ở v h p tho i đ u tiên.ề ộ ạ ầ 5. Mu n tính đ c giá tr d đoán, là xác su t mà m t đ i t ng s … (bi n phố ượ ị ự ấ ộ ố ượ ẽ ế ụ thu c Y), ta ch n Predict value trong h p tho i Save. Ch n Continue ộ ọ ộ ạ ọ  Ok đ th cể ự hi n l nh.ệ ệ 2 H ng d n th c hành SPSS c b nướ ẫ ự ơ ả GV: Ph m Lê H ng Nhungạ ồ II. Cách th c đ c k t qu phân tích h i quy Binary Logisticứ ọ ế ả ồ Ví d : s d ng ph ng pháp đ a bi n vào m c đ nh là Enter. Phân tích m c đ nhụ ử ụ ươ ư ế ặ ị ứ ộ ả h ng c a s hài lòng v 4 d ch v đ n m c đ hài lòng chung v đi m đ n khi đi du l chưở ủ ự ề ị ụ ế ứ ộ ề ể ế ị c a du khách.ủ Y: m c đ hài lòng chung v đi m đ n (0: không hài lòng, 1: hài lòng)ứ ộ ề ể ế X1  X4: m c đ hài lòng v 4 d ch v (t ng t nh ph n h i quy tuy n tính)ứ ộ ề ị ụ ươ ự ư ầ ồ ế Th c hi n các b c trên đ ti n hành phân tích. K t qu xu t hi n v i r t nhi uự ệ ướ ể ế ế ả ấ ệ ớ ấ ề b ng. Ta s chú ý phân tích các b ng sau:ả ẽ ả B ng 1. Omnibus Tests of Model Coefficientsả Chi-square df Sig. Step 1 Step 178.459 4 .000 Block 178.459 4 .000 Model 178.459 4 .000 b ng 1, ta đ c k t qu ki m đ nh HỞ ả ọ ế ả ể ị 0: β1 = β2 = … = βk = 0. Ki m đ nh này xemể ị xét kh năng gi i thích bi n ph thu c c a t h p bi n đ c l p.ả ả ế ụ ộ ủ ổ ợ ế ộ ậ K t qu b ng 1 cho th y đ phù h p t ng quát có m c ý nghĩa quan sát sig. =ế ả ở ả ấ ộ ợ ổ ứ 0,000 nên ta bác b Hỏ 0. Nghĩa là t h p liên h tuy n tính c a toàn b các h s trong môổ ợ ệ ế ủ ộ ệ ố hình có ý nghĩa trong vi c gi i thích cho bi n ph thu c.ệ ả ế ụ ộ B ng 2. Model Summaryả Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 26.793a .595 .769 a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than .001. B ng 2 th hi n k t qu đ phù h p c a mô hình. Khác v i h i quy tuy n tínhả ể ệ ế ả ộ ợ ủ ớ ồ ế thông th ng h s Rườ ệ ố 2 càng l n thì mô hình càng phù h p, h i quy Binary Logistic s d ngớ ợ ồ ử ụ ch tiêu -2LL (-2 log likelihood) đ đánh giá đ phù h p c a mô hình. -2LL càng nh càngỉ ể ộ ợ ủ ỏ th hi n đ phù h p cao. Giá tr nh nh t c a -2LL là 0 (t c là không có sai s ) khi đó môể ệ ộ ợ ị ỏ ấ ủ ứ ố hình có đ phù h p hoàn h o.ộ ợ ả K t qu b ng 2 cho th y giá tr c a -2LL = 26,472 không cao l m, nh v y nó thế ả ả ấ ị ủ ắ ư ậ ể hi n m t đ phù h p khá t t c a mô hình t ng th .ệ ộ ộ ợ ố ủ ổ ể 3 H ng d n th c hành SPSS c b nướ ẫ ự ơ ả GV: Ph m Lê H ng Nhungạ ồ B ng 3. Classification Tableả a Observed Predicted Satisfied dummy Percentage CorrectDissatisfied Satisfied Step 1 Satisfied dummy Dissatisfied 51 49 51.0 Satisfied 22 389 94.6 Overall Percentage 86.1 a. The cut value is .500 M c đ chính xác cũng đ c th hi n b ng 3, b ng này cho th y trong 73 tr ng h pứ ộ ượ ể ệ ở ả ả ấ ườ ợ không hài lòng v đi m đ n (xem theo c t) mô hình đã d đoán đúng 49 tr ng h p (xem theoề ể ế ộ ự ườ ợ hàng), v y t l đúng là 51%. Còn v i 438 tr ng h p hài lòng v đi m đ n, mô hình d đoánậ ỷ ệ ớ ườ ợ ề ể ế ự sai 22 tr ng h p, t l đúng là 94,6%. T đó ta tính đ c t l d đoán đúng c a toàn b môườ ợ ỷ ệ ừ ượ ỷ ệ ự ủ ộ hình là 86,1%. B ng 4. Variables in the Equationả B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a Satisfied with Accom 1.567 .255 37.812 1 .000 4.794 Satisfied with Food .435 .249 3.051 1 .031 1.546 Satisfied with Shopping .672 .222 9.164 1 .002 1.959 Satisfied with Transp .918 .228 16.273 1 .000 2.505 Constant -11.737 1.347 75.891 1 .000 .000 a. Variable(s) entered on step 1: Q3.2.a, Q3.2.f, Q3.2.s, Q3.2.t. B ng 4 th hi n k t qu c a ki m đ nh Wald (ki m đ nh gi thuy t h i quy khácả ể ệ ế ả ủ ể ị ể ị ả ế ồ không). N u h s h i quy Bế ệ ố ồ 0 và B1 đ u b ng 0 thì t l chênh l ch gi a các xác su t sề ằ ỷ ệ ệ ữ ấ ẽ b ng 1, t c xác su t đ s ki n x y ra hay không x y ra nh nhau, lúc đó mô hình h i quyằ ứ ấ ể ự ệ ả ả ư ồ không có tác d ng d đoán.ụ ự Đ i v i h i quy tuy n tính s d ng ki m đ nh t đ ki m đ nh gi thuy t Hố ớ ồ ế ử ụ ể ị ể ể ị ả ế 0: βk=0. Còn đ i v i h i quy Binary Logistic, đ i l ng Wald Chi Square đ c s d ng đ ki mố ớ ồ ạ ượ ượ ử ụ ể ể đ nh ý nghĩa th ng kê c a h s h i quy t ng th .ị ố ủ ệ ố ồ ổ ể K t qu b ng 4 cho th y m c đ hài lòng v 4 d ch v có giá tr p (sig.) nh h nế ả ả ấ ứ ộ ề ị ụ ị ỏ ơ m c ý nghĩa ứ α = 0,05  bác b Hỏ 0. Nh v y các h s h i quy tìm đ c có ý nghĩa và môư ậ ệ ố ồ ượ hình đ c s d ng t t.ượ ử ụ ố T các h s h i quy này ta vi t đ c ph ng trình:ừ ệ ố ồ ế ượ ươ 4 H ng d n th c hành SPSS c b nướ ẫ ự ơ ả GV: Ph m Lê H ng Nhungạ ồ Di n gi i ý nghĩa c a các h s h i quy Binary Logistic nh sau:ễ ả ủ ệ ố ồ ư M c đ hài lòng v 4 d ch v đ u làm tăng m c đ hài lòng chung v đi mứ ộ ề ị ụ ề ứ ộ ề ể đ n , trong đó hài lòng v DV l u trú tác đ ng m nh nh t. C th tác đ ng biênế ề ư ộ ạ ấ ụ ể ộ c a m c đ hài lòng v DV l u trú lên m c đ hài lòng chung v i xác su t banủ ứ ộ ề ư ứ ộ ớ ấ đ u = 0,5 thì tác đ ng này b ng 0,5(1-0,5)1,57 = 0,3925.ầ ộ ằ V N D NG MÔ HÌNH H I QUY BINARY LOGISTIC CHO M C ĐÍCH D BÁOẬ Ụ Ồ Ụ Ự Mô hình h i quy Binary Logistic có th đ c áp d ng đ d báo kh năng tr nồ ể ượ ụ ể ự ả ả ợ khi đ i t ng đi vay hay d báo nhu c u s d ng m t s n ph m c th nào đó. Ta số ượ ự ầ ử ụ ộ ả ẩ ụ ể ử d ng công th c sau:ụ ứ 5