R² (Hệ số xác định) là một chỉ số trong phân tích hồi quy, phản ánh mức độ mà biến độc lập giải thích phương sai của biến phụ thuộc. Giá trị R² dao động từ 0 đến 1:
R² cao (càng tiến về 1): Mô hình giải thích tốt biến phụ thuộc.
R² thấp (càng tiến về 0): Mô hình chưa giải thích được nhiều phương sai của biến phụ thuộc.
2. Kết quả ra sao nếu R² < 0.5
Trên thực tế, nếu R² < 0.5, điều đó có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình chỉ giải thích được dưới 50% biến thiên của biến phụ thuộc. Do đó, nhiều giảng viên đã yêu cầu sinh viên cần đảm bảo kết quả đầu ra của R bình phương lớn hơn 0.5.
Tuy nhiên, không phải lúc nào R² thấp cũng là một vấn đề nghiêm trọng. Nguyên nhân là vì trong một số lĩnh vực nghiên cứu (khoa học xã hội, hành vi con người), R² thấp là một tình trạng khá phổ biến. Điều quan trọng là các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
3. Nguyên nhân khiến R² thấp
Thông thường, chỉ số R bình phương (R²) bị thấp là do một số nguyên nhân sau:
Mô hình thiếu các biến quan trọng: Trên thực tế, nếu bạn chăm chút chưa kỹ phần cơ sở lý thuyết thì có thể vô tình "bỏ quên" một số nhân tố có tác động mạnh đến biến phụ thuộc. Điều này khiến R² không cao.
Số lượng biến độc lập quá ít: Nếu có quá ít biến độc lập, mô hình có thể chưa đủ để giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Biến độc lập không liên quan hoặc yếu: Trên thực tế, nếu các biến độc lập không có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc thì chỉ số R² thường bị thấp.
Mô hình tuyến tính chưa phù hợp: Nếu mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc không phải là tuyến tính, việc sử dụng hồi quy tuyến tính có thể làm giảm R².
Dữ liệu bị nhiễu hoặc sai lệch: Trong nhiều trường hợp, nếu dữ liệu chứa quá nhiều yếu tố gây nhiễu, đo lường sai hoặc có sự sai lệch trong mẫu có thể sẽ khiến R² bị thấp.
4. Cách để cải thiện R²
Từ các nguyên dẫn đến tình trạng R bình phương (R²) bị thấp, bạn có thể cải thiện chỉ số này bằng cách:
Bổ sung biến độc lập quan trọng: Bạn hãy xem xét thật kỹ các nghiên cứu trước đó để tìm thêm một số yếu tố có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và thêm vào mô hình.
Loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê: Khi phân tích hồi quy, bạn hãy kiểm tra giá trị p-value và hệ số hồi quy của từng mối quan hệ tác động. Nếu biến nào không có ý nghĩa thống kê, hãy cân nhắc đến việc loại bỏ chúng.
Thử dùng mô hình phân tích hồi quy khác: Nếu phương pháp phân tích hồi quy hiện tại chưa phù hợp, bạn có thể thử một số phương pháp khác như: Phân tích hồi quy bội, phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM),...
Gia tăng số mẫu khảo sát: Thông thường, cỡ mẫu quá nhỏ có thể khiến mô hình không đủ mạnh để giải thích biến phụ thuộc. Do đó, hãy tiến hành thu thập thêm dữ liệu nếu có thể bạn nhé.
Nếu đã làm mọi cách để cải thiện nhưng vẫn không hiệu quả, hãy liên hệ ngay với Marketing Du Ký để khắc phục tình trạng R bình phương (R²) nhỏ hơn 0.5 bạn nhé!
 Nhỏ Hơn 0.5?){kind=link}