Cách Tính Hiệp Phương Sai Trong Kinh Tế Lượng Từ A - Z Kèm Ví dụ Chi Tiết

Trong kinh tế lượng hiệp phương sai dùng để xác định mối quan hệ của giá cả có ảnh hưởng như thế nào đến lợi nhuận hay chất lượng của sản phẩm có làm ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng hay không…? Vậy làm cách nào để tính hiệp phương sai? Hãy cùng Luận văn 1080 tham khảo ngay chi tiết cách tính hiệp phương sai trong kinh tế lượng chi tiết, cụ thể nhất ở bài viết bên dưới nhé!

1. 4 cách tính hiệp phương sai trong kinh tế lượng

1.1. Cách tính hiệp phương sai với chính nó

Phương sai là một trường hợp đặc biệt của hiệp phương sai trong đó hai biến giống hệt nhau (nghĩa là trong đó một biến luôn có cùng giá trị với biến kia):

1.2. Cách tính hiệp phương sai với các tổ hợp tuyến tính

• Nếu X,Y,W và V là các biến ngẫu nhiên có giá trị thực và a,b,c,d là các hằng số có giá trị thực, sau đó các sự kiện sau đây là hệ quả của định nghĩa hiệp phương sai:

  

• Đối với một chuỗi  các biến ngẫu nhiên trong các hằng số có giá trị thực và hằng số      Chúng tôi có:

Ngoài hiệp phương sai thì phân tích nhân tố khẳng định (CFA Confirmatory Factor Analysis) là phương pháp phân tích dữ liệu thống kê để kiểm tra tính phù hợp của một mô hình đo lường với dữ liệu thực tế. Chính vì vậy mà cfa spss được sử dụng rất nhiều trong thực tiễn đạc biệt là trong nghiên cứu khoa học các lĩnh vực tâm lý, giáo dục, y tế hay khoa học xã hội. Luận văn 1080 sẽ đưa ra hướng dẫn chi tiết cho các bạn cách phân tích, đọc kết quả và mục đích ứng dụng của cfa spss

1.3. Cách tính hiệp phương sai Hoeffding

Một cách tính hữu ích để tính toán hiệp phương sai giữa hai biến ngẫu nhiên X,Y là bản sắc hiệp phương sai của Hoeffding:

đâu   là hàm phân phối tích lũy chung của vectơ ngẫu nhiên (X,Y) và   là những biến lân cận.

1.4. Cách tính hiệp phương sai không tương quan và độc lập

• Các biến ngẫu nhiên có hiệp phương sai bằng XNUMX được gọi là biến không tương quan. Tương tự, các biến ngẫu nhiên có ma trận hiệp phương sai bằng không trong mọi mục nhập bên ngoài đường chéo chính cũng được gọi là không tương quan.
• Nếu X và Y là các biến ngẫu nhiên độc lập, khi đó hiệp phương sai của chúng bằng không. Điều này sẽ có ảnh hưởng bởi
  biến độc lập,
• Tuy nhiên, ngược lại thì không đúng. Ví dụ, hãy để X được phân bố đồng đều trong [-1,1] và để Y = . Rõ ràng cho thấy X và Y không độc lập nhưng:

  

• Trong trường hợp này, mối quan hệ giữa Y và X là là phi tuyến tính, trong khi tương quan và hiệp phương sai là thước đo sự phụ thuộc tuyến tính giữa hai biến ngẫu nhiên. Ví dụ này cho thấy rằng nếu hai biến ngẫu nhiên không liên quan, điều đó nói chung không ngụ ý rằng chúng độc lập. Tuy nhiên, nếu hai biến được phân phối chung bình thường (nhưng không phải nếu chúng chỉ đơn thuần được phân phối riêng lẻ bình thường), thì tính không liên quan nghĩa là độc lập.

Trong phân tích số liệu spss, để đo độ tương quan giữa biến quan sát được với các nhân tố (factors) trong mô hình, thì factor loading là công cụ tối ưu dành cho người học. Tuy nhiên đây vẫn còn là khái niệm khá xa lạ đối mọi người. Chính vì vậy, Luận văn 1080 sẽ giúp bạn hiểu rõ factor loading là gì và cách tính toán hệ số tải nhân tố này

2. Sự tương quan của hiệp phương sai

2.1. Hiệp phương sai và Hệ số tương quan tuyến tính của 2 biến lượng.

Ví dụ: Ta có bảng mẫu doanh số xe hơi và tần số Quảng cáo:

Xét ví dụ trên ta thấy:

• Hiệp phương sai đo lường sự liên hệ tuyến tính giữa 2 biến lượng.
• Hiệp phương sai của tổng thể:
• Hiệp phương sai của mẫu:

Trong một số trường hợp, ta có thể sử dụng hiệp phương sai để tính toán chạy tương quan trong SPSS, hoặc ngược lại sử dụng chạy tương quan để tính toán hiệp phương sai. Tuy nhiên, trong thực tế, chạy tương quan thường được sử dụng nhiều hơn hiệp phương sai, vì nó cung cấp thông tin rõ ràng hơn về mức độ tương quan giữa hai biến. Vậy, giá trị bao nhiều thì cho biết hai biến tương quan thuận hay nghịch? Cùng tìm hiểu qua bài viết hướng dẫn cách chạy tương quan trong SPSS chi tiết này nhé!

2.2. Hiệp phương sai, hệ số tương quan của 2 biến số

Ta có ví dụ ở bảng bên dưới:

Xét ví dụ trên ta thấy:

• Hiệp phương sai
• Hệ số tương quan
• Hiệp phương sai bằng 0 nghĩa là gì?
  • Hiệp phương sai bằng 0 chỉ ra rằng không có mối quan hệ định hướng rõ ràng giữa các biến được đo lường. Nói cách khác, giá trị x cao có khả năng được ghép nối với giá trị cao hoặc thấp cho y 
• Hiệp phương sai dương
  • Hiệp phương sai dương giữa hai biến chỉ ra rằng các biến này có xu hướng cao hơn hoặc thấp hơn cùng một lúc. Nói cách khác, hiệp phương sai dương giữa các biến x và y chỉ ra rằng x cao hơn mức trung bình tại cùng thời điểm y cao hơn mức trung bình và ngược lại. Khi được biểu đồ trên biểu đồ hai chiều, các điểm dữ liệu sẽ có xu hướng dốc lên trên.
• Hiệp phương sai âm
  • Khi hiệp phương sai được tính toán nhỏ hơn 0, điều này cho thấy hai biến có mối quan hệ nghịch đảo. Nói cách khác, một giá trị x thấp hơn mức trung bình có xu hướng được ghép nối với một giá trị y lớn hơn mức trung bình và ngược lại.

Trong bài viết này, chúng tôi đã gửi đến bạn đọc cách tính hiệp phương sai chi tiết và dễ hiểu nhất có thể. Nhưng việc phân tích dữ liệu nói chung và tính hiêp phương sai nói riêng vẫn còn gây ra nhiều khó khăn dành cho người học vì tính phức tạp. Và nếu bạn đang gặp phải vấn đề về phân tích số liệu thì hãy nhanh chóng liên hệ Luận văn 1080, chúng tôi với đội ngũ được đào tạo chuyên nghiệp nhận xử lý số liệu SPSS nhanh chóng, chính xác và cam kết bảo mật số liệu. 

Như vậy, bài viết trên tổng hợp 4 cách tính hiệp phương sai trong kinh tế lượng mới nhất, chi tiết nhất và sự tương quan của hiệp phương sai. Hy vọng sẽ giúp ích được thêm kiến thức cho các bạn. Chúc các bạn đạt kết quả cao!