Đối với các đề tài nghiên cứu định lượng, phân tích tương quan dường như là một bước không thể thiếu, nhằm đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa hai hay nhiều biến trong mô hình nghiên cứu. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ hướng dẫn các bạn cách phân tích tương quan Pearson trong SPSS.


    Cách Phân Tích Tương Quan Pearson Trong SPSS

    1. Phân tích tương quan là gì?

    Phân tích tương quan là một kỹ thuật thống kê phổ biến nhằm đo lường mối liên hệ giữa hai hoặc nhiều biến (thường là các biến định lượng). Hay nói theo cách khác, phương pháp này cho thấy các biến có sự liên quan với nhau như thế nào, có mức độ mạnh, yếu ra sao.

    Trên thực tế, có 2 loại tương quan phổ biến, bao gồm: Tương quan Pearson và tương quan Spearman. Tuy nhiên, Marketing Du Ký chỉ đề cập đến tương quan Pearson trong phạm vi của bài viết này.

    2. Đôi nét về tương quan Pearson

    Tương quan Pearson được đo lường thông qua hệ số tương quan r. Ý nghĩa hệ số tương quan Pearson phản ánh mức độ tương quan giữa các cặp biến trong mô hình. Theo đó, chỉ số này nằm trong phạm vi từ -1 đến 1, với:

    +1: Mối quan hệ tương quan dương

    -1: Mối quan hệ tương quan âm

    0: Không có mối quan hệ tuyến tính

    Trên thực tế, phân tích tương quan Pearson thường được sử dụng trong các nghiên cứu khoa học xã hội, y học, và kinh tế nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa các biến.

    3. Cách phân tích tương quan Pearson trong SPSS

    Để tiến hành phân tích tương quan bằng phần mềm SPSS, việc đầu tiên mà bạn cần làm là tính biến trung bình của các biến trong cùng 1 thang đo thông qua việc tính trung bình cộng dựa trên số lượng biến quan sát.

    Tính biến trung bình

    Sau khi đã tính biến trung bình cho các thang đo, bạn lần lượt chọn Analyze ➪ Correlate ➪ Bivariate.

    Analyze ➪ Correlate ➪ Bivariate

    Khi ấy, bảng Bivariate Correlations sẽ hiện lên. Bạn hãy lần lượt chuyển các biến trung bình vừa tính được sang cột Variables. Đối với các chỉ số khác, bạn hãy giữ nguyên theo mặc định và chọn OK để tiến hành phân tích.

    Bảng Bivariate Correlations

    Cuối cùng, bảng kết quả của phân tích tương quan Pearson sẽ hiện ra tại phần output trong phần mềm SPSS.

    Khác với phân tích EFA hay kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, bạn không cần phải phân biệt rõ ràng giữa biến độc lập và biến phụ thuộc khi phân tích tương quan Pearson.

    Kết quả phân tích tương quan Pearson

    Để tiến hành đọc kết quả của phân tích tương quan Pearson trong SPSS, bạn cần lưu ý các chỉ số mà Marketing Du Ký đã đánh dấu.

    Pearson Correlation chính là hệ số tương quan Pearson. Như đã trình bày, chỉ số này càng tiến về 1 thì sự tương quan giữa các biến càng cao (trong trường hợp này là HL và HH).

    Sig. (2-tailed) là chỉ số sig 2 đầu của phép kiểm định này. Theo đó, nếu Sig. (2-tailed) < 0.05 thì giữa hai hay nhiều biến so sánh có mối quan hệ tương quan. Ngược lại, nếu chỉ số này > 0.05 thì không có mối quan hệ tương quan.

    N là tổng số mẫu khảo sát được sử dụng để phân tích.

    Ngoài ra, bạn sẽ còn bắt gặp ký hiệu * và ** tại hệ số tương quan Pearson giữa các biến. Trên thực tế, các ký hiệu này mang ý nghĩa:

    Ký hiệu * cho thấy sự tương quan giữa cặp biến này đạt mức tin cậy 95% (mức ý nghĩa = 5%)

    Ký hiệu ** cho thấy sự tương quan giữa cặp biến này đạt mức tin cậy 99% (mức ý nghĩa = 1%)

    Như vậy, Marketing Du Ký đã hướng dẫn bạn cách phân tích tương quan Pearson trong SPSS. Việc hiểu rõ kết quả của phép kiểm định này sẽ giúp bạn đưa ra những quyết định chính xác hơn trong nghiên cứu của mình.