Phân Biệt Giữa Hồi Quy Tuyến Tính Và Hồi Quy Logistic Chi Tiết

Có rất nhiều mô hình xử lý dữ liệu hiệu quả, trong số đó không thể không kể đến mô hình ứng dụng hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic. Đây được coi là 2 mô hình cơ bản nhất trong kinh tế lượng, mang tính ứng dụng cao, được sử dụng rất nhiều phục vụ công việc và học tập nên cần thiết với hầu hết tất cả mọi người. Cùng Luận văn 1080 phân biệt mô hình hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic để bạn đọc có được cái nhìn tổng quan nhất, lựa chọn mô hình sử dụng phù hợp với nhu cầu. 

1. Hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic trong SPSS

1.1. Hồi quy tuyến tính 

• Hồi quy tuyến tính trong spss sử dụng một giá trị dữ liệu liên quan hoặc một dữ liệu đã biết khác trong phạm vi liên tục như phần trăm, doanh số,…chứ không phân loại cụ thể thành các mục, các nhóm riêng lẻ. 
• Hồi quy tuyến tính bao gồm các biến phụ thuộc và biến độc lập. Trong đó, biến phụ thuộc thì có tính chất liên tục, biến độc lập thì có thể liên tục hoặc rời rạc tùy vào thuộc hoàn cảnh. 
• Hồi quy tuyến tính trong spss sẽ cho biết mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Cụ thể khi bạn có được dữ liệu về thu nhập và mức cho tiêu của bạn trong 1 năm, hồi quy tuyến tính sẽ giúp bạn phân tích dữ và xác định xem mức chi tiêu của bạn chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng thu nhập. 

Để thực hiện được hồi quy tuyến tính, ta cần các dữ liệu cơ bản sau:

• Dữ liệu thời gian: Tập hợp các quan sát về một biến tại các thời gian khác nhau, có thể tính theo ngày, theo tháng, theo năm.
• Dữ liệu chéo: Thu thập dữ liệu về một hoặc nhiều biến khác nhau tại cùng một thời điểm nhất định.
• Dữ liệu bảng: Sử dụng số liệu thu thập được từ dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian. 

Phân tích ví dụ cụ thể: 

Phân tích mối quan hệ giữa cân nặng (10-20) và độ tuổi (1-6). Trong đó, gọi y:cân nặng, x: độ tuổi, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như ảnh dưới đây: 

1.2. Hồi quy logistic 

• Hồi quy logistic trong spss được ứng dụng để phân tích dữ liệu, chỉ ra mối quan hệ giữa hai dữ liệu có mối liên quan với nhau nhằm dự đoán khả năng xảy ra của một sự kiện hay sự việc nào đó.  
• Hồi quy logistic sử dụng khi mà biến phụ thuộc là biến phân loại. Biến phân loại là biến chỉ nhận một giá trị nhất định. 
• Hồi quy logistic chỉ có một biến duy nhất là biến phụ thuộc, là một trong những mô hình hồi quy phổ biến được sử dụng rất nhiều để ước lượng xác suất của một sự việc sẽ xảy ra. 

Đặc trưng mô hình hồi quy logistic

• Đơn giản: Hồi quy logistic đơn giản, ít đòi hỏi về số liệu hơn các mô hình khác nên bạn có thể triển khai một cách dễ dàng ngay cả khi đội nhóm của bạn không ai có kiến thức chuyên sâu về cách hoạt động của mô hình này. 
• Nhanh: Hồi quy logistic có thể xử lý lượng dữ liệu lớn ở tốc độ cao trong khoảng thời gian ngắn
• Linh hoạt: Có thể sử dụng mô hình để xử lý dữ liệu đã có hoặc có thể xử lý trước dữ liệu. Trong quá trình phân tích, có thể sử dụng thêm mô hình phân tích khác đi kèm. 
• Kết quả chính xác: So với các mô hình khác trong spss, hồi quy logistic được đánh giá đem lại kết quả chính xác hơn cả, chỉ cho ra kết quả với 1 trong 2 giá trị. Bên cạnh việc đo lường mối liên quan giữa các biến, hồi quy logistic còn giúp dự đoán về hướng phát triển tiếp theo của mối quan hệ đó. 

Phân tích ví dụ cụ thể: 

Bệnh nhân có mắc bệnh gan hay không? 

• Trường hợp này chỉ xảy ra 2 giá trị là Có hoặc không.
• Gọi biến phụ thuộc “có mắc bệnh” là y ( y=1: có mắc bệnh, y=0: không mắc bệnh) 
• Dự báo P(y=1)
• P(y=0)=1-P(y=1)
• Các biến độc lập là x1, x2,…xk dựa vào: 

Thói quen sinh hoạt

Thực phẩm sử dụng hàng ngày

Cân nặng

Độ tuổi

Đến đây, người dùng có thể sử dụng hàm logistic để tính toán cho ra một giá trị dự báo nhất định là 0 hoặc 1. 

Ngay cả khi có hướng dẫn cụ thể về các bước cần làm khi áp dụng mô hình phân tích hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic thì đôi lúc bạn vẫn cảm thấy đau đầu với việc xử lý những con số. Xử lý số liệu SPSS chưa bao giờ là điều dễ dàng mà ai cũng có thể thực hành thành thạo. Dịch vụ xử lý số liệu spss sẽ là giải pháp hoàn hảo dành cho bạn, giúp bạn tránh xa nỗi sợ với những con số và giúp quá trình phân tích dữ liệu hiệu quả hơn. 

2. Phân biệt hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic

Phân biệt hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic trong spss để thấy rõ sự khác nhau giữa hai loại mô hình này, giúp bạn đọc dễ dàng lựa chọn được mô hình phù hợp với nhu cầu sử dụng, phục vụ công việc và hoạt động nghiên cứu.  

Nội dung	Hồi quy tuyến tính	Hồi quy logistic
Mô hình	Thể hiện quá trình phân tích dữ liệu bằng một đường thẳng, biểu thị bằng biểu đồ hoặc phương trình.	Thể hiện quá trình phân tích dữ liệu bằng một hàm chứa các biến dự báo (gọi là hàm tuyến tính)
Thuật toán	Hồi quy	Phân loại
Biến phụ thuộc	Biến liên tục	Biến phân loại
Mối quan hệ các biến phụ thuộc và độc lập	Bắt buộc	Không bắt buộc
Biến độc lập	Có mối quan hệ tương quan	Không có mối quan hệ tương quan
Phân loại	Hồi quy tuyến tính đơn giản Hồi quy tuyến tính bội	Hồi quy logistic nhị phân Hồi quy logistic đa thức Hồi quy logistic thứ tự
Kết quả	Dự đoán giá trị liên tục của biến	Dự báo xác suất của biến, do vậy cần xác định ngưỡng để phân loại.

Không phải loay hoay với những cách thức xử lý truyền thống, phần mềm spss là công cụ giúp rút ngắn các bước thao tác, tiết kiệm thời gian, công sức cho bạn trong quá trình vật lộn với những con số để cho ra kết quả chuẩn xác nhất. Tham khảo ngay cách sử dụng phần mềm hỗ trợ spss đúng cách, hiệu quả để vận dụng vào công việc, học tập của bạn nhé. 

Trên đây là khái niệm về hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic chi tiết cùng ví dụ cụ thể giúp bạn đọc có thêm kiến thức về mô hình phân tích dữ liệu để vận dụng phục vụ công việc, học tập hàng ngày. Thông qua đó, Luận văn 1080 cũng giúp bạn phân biệt 2 loại mô hình hữu hiệu trong spss để bạn đọc có thể lựa chọn mô hình phù hợp sử dụng, phục vụ nhu cầu phân tích dữ liệu của mình.