Bài giảng Tin học ứng dụng: Bài 7 - TS. Nguyễn Thị Chăm

Trong nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu, việc xác định và định lượng mối quan hệ giữa các biến là vô cùng quan trọng. Bài viết này tập trung vào hai khái niệm nền tảng: tương quan tuyến tính và hồi quy tuyến tính, cung cấp một khung phân tích mạnh mẽ để hiểu cách các biến ảnh hưởng lẫn nhau. Nắm vững các kỹ thuật này không chỉ giúp đánh giá mức độ liên hệ mà còn cho phép dự đoán và mô hình hóa. Mục tiêu là trang bị kiến thức về ý nghĩa, cách kiểm định và phiên giải hệ số tương quan, đồng thời hướng dẫn xây dựng các phương trình hồi quy tuyến tính cũng như ứng dụng phần mềm SPSS vào phân tích dữ liệu thực tế.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và những người làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu cần ứng dụng các phương pháp tương quan và hồi quy tuyến tính bằng phần mềm SPSS.

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn toàn diện về tương quan tuyến tính và hồi quy tuyến tính, hai công cụ thống kê thiết yếu trong phân tích dữ liệu. Phần giới thiệu làm rõ khái niệm hệ số tương quan, bao gồm ý nghĩa, các loại phổ biến như Pearson, Spearman, Kendall, cũng như phương pháp kiểm định giả thuyết và các đặc tính của nó. Đặc biệt, tài liệu hướng dẫn chi tiết cách tính hệ số tương quan và thiết lập hồi quy tuyến tính đơn giản bằng phần mềm SPSS, thông qua các ví dụ minh họa trực quan về quy trình lựa chọn biến độc lập và phụ thuộc. Việc nắm vững các kỹ thuật này cho phép người đọc không chỉ định lượng mối quan hệ giữa các biến định lượng mà còn xây dựng được các mô hình dự đoán trong nghiên cứu thực tế. Giá trị ứng dụng của nội dung này nằm ở khả năng biến lý thuyết thành kỹ năng thực hành, giúp người học tự tin phiên giải kết quả thống kê và đưa ra kết luận có căn cứ.