Cẩm Nang Về Biến Độc Lập Và Biến Phụ Thuộc Trong SPSS Từ A-Z

Biến trong nghiên cứu thống kê khoa học có 2 loại là biến độc lập và biến phụ thuộc. Vậy khái niệm, mục đích, đặc trưng và mối quan hệ của 2 biến đó như thế nào? Hãy cùng Luận văn 1080 tham khảo ngay chi tiết bài viết bên dưới!

1. Định nghĩa của biến độc lập và biến phụ thuộc

• Các biến độc lập và biến phụ thuộc là thuật ngữ được dùng trong thống kê và thử nghiệm.
• Một biến độc lập (Được gọi là biến dự đoán được hoặc biến giải nghĩa) là một biến được sử dụng trong một thử nghiệm hoặc một nghiên cứu nào đó để quan sát sự ảnh hưởng của nó với một biến khác. Ngoài ra, nó còn là nguyên nhân hoặc yếu tố được kiểm nghiệm để xem tác động qua lại của nó đối với kết quả.
• Biến phụ thuộc (Được gọi là biến phản ứng hoặc biến đầu ra) là một biến được đo lường và nó phụ thuộc vào biến độc lập. Bên cạnh đó, nó là phản ứng hoặc đầu ra kết quả được nghiên cứu để đáp ứng yêu cầu của sự thao tác của biến độc lập.
• Ví dụ: Nếu các bạn hiện có một biến độc lập và một biến phụ thuộc, các bạn có thể thực hiện kiểm định ANOVA độc lập để xác định xem có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của biến phụ thuộc đó giữa các mức độ khác nhau của biến độc lập hay không?
• Ví dụ cụ thể: Nếu các bạn đang tiến hành nghiên cứu để điều tra sự tác động của phương pháp dạy học mới với điểm kiểm tra của học sinh, thì biến độc lập sẽ là phương pháp dạy học mới và biến phụ thuộc sẽ là điểm kiểm tra của học sinh.

Biến độc lập và biến phụ thuộc được xem là mối quan hệ nhân - quả. Trong khi biến độc lập là nguyên nhân thì biến phụ thuộc là kết quả. Hồi quy đơn biến sẽ đánh giá mức độ tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Hay nói cách khác, mô hình hồi quy này sẽ giúp bạn trả lời được câu hỏi Biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc hay không? Cách bước chạy hồi quy đơn biến trong SPSS, xem và đọc kết quả hồi quy như thế nào? Hãy cùng tìm hiểu ngay tại bài viết của chúng tôi.

2. Mục đích

• Mục đích của các biến độc lập và các biến phụ thuộc là dùng để xác định mối quan hệ giữa hai biến với nhau và xác định sự ảnh hưởng của một biến đối với một biến khác trong một cùng thử nghiệm hay nghiên cứu.
• Biến độc lập được dùng làm biến dự đoán trước hoặc biến giải nghĩa và mục đích của nó là dùng để giải thích những thay đổi ở bên trong biến phụ thuộc. Nó được thao tác dùng để quan sát sự tác động qua lại của nó đối với biến phụ thuộc.
• Biến phụ thuộc được dùng làm biến phản ứng hoặc biến kết quả đầu ra và mục đích chính của nó là chịu sự ảnh hưởng của biến độc lập. Nó được đo lường để xác định xem sự thay đổi như thế nào để đáp ứng được với những sự thay đổi trong biến độc lập.
• Bằng cách sử dụng các biến độc lập và các biến phụ thuộc, các nhà khoa học có thể xác định được các mối quan hệ nhân quả, kiểm tra được các giả thuyết thực nghiệm và đưa ra những nhận xét, đánh giá về mối quan hệ giữa hai biến.

Lưu ý: Trong khi thực hiện mô hình hồi quy tuyến tính, chúng ta không chỉ làm việc với một biến độc lập. Và khi các biến độc lập này có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này dẫn đến giảm chất lượng hay thậm chí làm sai lệch kết quả mô hình hồi quy đa biến. Vì thế, khi hãy cùng tìm hiểu bài viết tại Luận văn 1080 để tìm ra đáp án cho câu trả lời Phương án giải quyết đa cộng tuyến là gì?

3. Đặc trưng

3.1. Biến độc lập

• Bị kiểm soát: Biến độc lập thường được người dùng thử nghiệm một số  thao tác theo một cách bị kiểm soát nhằm xác định sự ảnh hưởng của nó với biến phụ thuộc.
• Được kiểm định trước biến phụ thuộc: Biến độc lập thường được kiểm định hoặc dùng trước khi biến phụ thuộc được kiểm định.
• Có thể phân tách hoặc liên tiếp: Các biến độc lập có thể là phân tách (ví dụ: nhóm đặc trị) hoặc liên tiếp (ví dụ: độ ẩm).

3.2. Biến phụ thuộc

• Chịu sự ảnh hưởng của biến độc lập: Biến phụ thuộc sẽ phụ thuộc vào biến độc lập, có nghĩa là nó chịu sự chi phối bởi sự thay đổi của biến độc lập.
• Được kiểm định sau biến độc lập: Biến phụ thuộc thường được kiểm định sau khi biến độc lập đã được kiểm định hoặc thực hiện.
• Liên tiếp: Biến phụ thuộc thường là phép đo liên tiếp (ví dụ: điểm số kiểm tra, chiều cao hay cân nặng) và được đo trên thang đo.
• Điều quan trọng các bạn cần lưu ý đó là trong một số trường hợp, một biến có thể vừa là biến độc lập vừa là biến phụ thuộc ở trong các phần khác nhau trong cùng một nghiên cứu. Ví dụ như, trong một nghiên cứu khoa học theo chiều dọc, cùng một biến số có thể là một biến độc lập trong một khoảng thời gian nhất định và một biến phụ thuộc trong một khoảng thời gian nhất định khác.

Trong phân tích hồi quy bội, dữ liệu đầu ra trong bảng ANOVA, Model Summary, Coefficients và 3 biểu đồ (Histogram, Normal P-P Plot và Scatter Plot) sẽ phản ánh một cách rõ ràng nhất mối quan hệ giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc. Tuy nhiên, để làm được điều đó, bạn cần am hiểu rõ ràng các chỉ số, hệ số, giá trị, cách đọc các biểu đồ,... và tác động qua lại giữa chúng để đưa ra những nhận định chính xác nhất. Nếu bạn đang gặp khó khăn khi phân tích hồi quy bội, hãy tìm hiểu chúng trên các bài viết được đăng trên website hoặc liên hệ ngay với chúng tôi để được hướng dẫn, giải đáp cụ thể mọi thắc mắc.

4. Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

• Trong thống kê SPSS, chúng ta có thể hình dung mối quan hệ giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc bằng cách sử dụng các biểu đồ phân tán, biểu đồ đường và nhiều loại biểu đồ khác. Những cách này có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến với nhau và xác định được các giá trị  tiềm ẩn hoặc các yếu tố ảnh hưởng khác có thể chi phối kết quả đầu ra.
• Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là mối quan hệ có tính chất nhân quả, có nghĩa là biến độc lập được sẽ gây ra sự thay đổi làm ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mục tiêu chính của nhiều kiểm nghiệm là xác định bản chất của mối quan hệ nhân quả của 2 biến này và đo lường giá trị và định hướng các mối quan hệ.

Như vậy, bài viết trên đã tổng hợp chi tiết, đầy đủ định nghĩa, mục đích cũng như đặc trưng và mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Hy vọng sẽ giúp ích được nhiều kiến thức cho các bạn. Chúc các bạn đạt điểm cao!