Bạn đang gặp khó khăn trong việc phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc spss? Bài viết này sẽ là câu trả lời đầy đủ và chính xác nhất giúp bạn phân biệt hai biến này một cách nhanh chóng và dễ dàng. Xem ngay!
1. Biến độc lập và biến phụ thuộc trong SPSS là gì?
1.1. Biến độc lập là gì?
Biến độc lập trong spss là biến mà bạn thao tác hoặc thay đổi trong một nghiên cứu thử nghiệm để khám phá những tác động của nó. Nó được gọi là “độc lập” vì nó không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ biến nào khác trong nghiên cứu.
Các biến độc lập còn được gọi là:
- Explanatory variables (Các biến giải thích): chúng giải thích một sự kiện hoặc kết quả
- Predictor variables (Các biến dự đoán): chúng có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc.
- Right-hand-side variables (Các biến bên phải): chúng xuất hiện ở bên phải của phương trình hồi quy.
Có 2 loại biến độc lập chính bao gồm:
- Experimental independent variables (Các biến độc lập thực nghiệm): có thể được thao tác trực tiếp bởi các nhà nghiên cứu.
- Subject variables (Các biến đối tượng): là các biến không thể bị thay đổi bởi các nhà nghiên cứu, nhưng chúng có thể được sử dụng để nhóm các đối tượng nghiên cứu một cách phân loại.
Ví dụ: Các mức biến độc lập
Bạn đang nghiên cứu tác động của một loại thuốc mới đối với huyết áp của bệnh nhân tăng huyết áp. Biến độc lập của bạn là cách đối xử mà bạn trực tiếp khác nhau giữa các nhóm. Bạn có ba cấp độ thay đổi độc lập và mỗi nhóm nhận được một cấp độ xử lý khác nhau.
Bạn chỉ định ngẫu nhiên bệnh nhân của mình vào một trong ba nhóm:
- Một nhóm thử nghiệm liều thấp (low-dose experimental group)
- Một nhóm thử nghiệm liều cao (high-dose experimental group)
- Một nhóm giả dược (placebo group)
Luận văn 24 luôn cố gắng chia sẻ tất cả những kiến thức, thông tin và cách thực hiện các dạng bài liên quan đến spss. Bạn đọc có thể tham khảo bài viết về kiểm định anova trong spss từ chúng tôi để chinh phục spss một cách toàn diện. Xem ngay!
1.2. Biến phụ thuộc là gì?
Biến phụ thuộc trong spss là biến thay đổi do các thao tác với biến độc lập. Đó là kết quả mà bạn muốn đo lường và nó “phụ thuộc” vào biến độc lập của bạn.
Trong thống kê, các biến phụ thuộc còn được gọi là:
- Response variables (Các biến phản hồi): chúng phản hồi với một thay đổi trong một biến khác.
- Outcome variables (Các biến kết quả): chúng đại diện cho kết quả bạn muốn đo lường.
- Left-hand-side variables (Các biến bên trái): chúng xuất hiện ở bên trái của phương trình hồi quy.
Biến phụ thuộc là những gì bạn ghi lại sau khi bạn đã thao tác với biến độc lập. Bạn sử dụng dữ liệu đo lường này để kiểm tra xem liệu biến độc lập của bạn có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không bằng cách thực hiện các phân tích thống kê.
Dựa trên những phát hiện của mình, bạn có thể ước tính mức độ mà biến thể độc lập của bạn thúc đẩy những thay đổi trong biến phụ thuộc của bạn. Bạn cũng có thể dự đoán biến phụ thuộc của bạn sẽ thay đổi bao nhiêu do sự thay đổi trong biến độc lập.
Ví dụ: Khi nhà khoa học coi cân nặng là một biến phụ thuộc, thì họ có thể tìm kiếm các biến độc lập như tiêu thụ protein, tiêu thụ calo, tiêu thụ đường tinh luyện, tiêu thụ carbohydrate hoặc các yếu tố khác tác động đến sự thay đổi cân nặng của một người.
Khi thực hiện việc chạy spss, các biến luôn gây ra những khó khăn cho người nghiên cứu theo nhiều mặt. Bạn đọc xem ngay bài viết về cách gộp biến trong spss từ Luận văn 24 để thực hiện việc quản lý biến dễ dàng và hiệu quả hơn trong quá trình phân tích.
2. 5 điểm khác biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
| Yếu tố so sánh | Biến độc lập | Biến phụ thuộc |
| Ý nghĩa | Biến độc lập là biến mà giá trị của nó có thể được nhà nghiên cứu thay đổi có chủ ý nhằm đạt được kết quả mong muốn. | Biến phụ thuộc là biến mà nhà khoa học thay đổi để đáp ứng với biến độc lập. |
| Sự thể hiện | Một biến độc lập là một nguyên nhân giả định. | Biến phụ thuộc là một tác động được đo lường. |
| Mối quan hệ | Biến độc lập không phụ thuộc vào biến khác. | Biến phụ thuộc phụ thuộc vào một biến khác. |
| Giá trị | ‘x’ biểu thị biến độc lập có nghĩa là y phụ thuộc vào x. | Trong một hồi quy tuyến tính đơn giản, ‘y’ biểu thị biến phụ thuộc. |
| Đặc trưng | Các giá trị của biến độc lập có thể được thay đổi hoặc thao tác theo yêu cầu của người thử nghiệm. | Các giá trị của biến phụ thuộc không dễ dàng bị thay đổi. |
Kết luận:
- Các biến có thể là biến phụ thuộc hoặc biến độc lập nhưng không thể là cả hai. Nó là nguyên nhân hoặc kết quả. Mối quan hệ nguyên nhân và kết quả cho thấy sự khác biệt chính xác giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập.
- Các biến phụ thuộc cần biến độc lập để có được kết quả. Những thay đổi của biến độc lập sẽ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
3. Biến độc lập và biến phụ thuộc trong nghiên cứu thực nghiệm
Để bạn đọc có thể phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc spss một cách cụ thể nhất, chúng tôi chia sẻ 4 câu hỏi ví dụ kèm những loại biến dựa trên nghiên cứu thực nghiệm:
| Câu hỏi nghiên cứu | Biến độc lập | Biến phụ thuộc |
| Cà chua phát triển nhanh nhất dưới ánh sáng huỳnh quang, sợi đốt hay ánh sáng tự nhiên? | Loại ánh sáng mà cây cà chua được trồng dưới | Tốc độ phát triển của cây cà chua |
| Ảnh hưởng của việc nhịn ăn ngắt quãng đối với lượng đường trong máu là gì? | Có hoặc không có hiện tượng nhịn ăn gián đoạn | Lượng đường trong máu |
| Cần sa y tế có hiệu quả để giảm đau ở những người bị đau mãn tính không? | Có hoặc không sử dụng cần sa y tế | – Tần suất đau
– Cường độ đau |
| Làm việc từ xa làm tăng mức độ hài lòng trong công việc ở mức độ nào? | Loại môi trường làm việc (từ xa hoặc tại văn phòng) | Tự báo cáo mức độ hài lòng trong công việc |
Luận văn 24 – đơn vị với hơn 15 năm kinh nghiệm luôn đồng hành và hỗ trợ cho các bạn sinh viên là lựa chọn uy tín với dịch vụ hỗ trợ spss. Liên hệ ngay với chúng tôi để nhận được sự tư vấn, trao đổi và hỗ trợ kịp thời để spss không còn là khó khăn đối với bạn nữa.
4. Ví dụ chi tiết các trường hợp của 2 biến
- Biến độc lập và biến phụ thuộc spss có mối quan hệ tương hỗ lẫn nhau. Thông thường, các biến độc lập sẽ được phân tích lần lượt và sẽ đến biến phụ thuộc. Tuy nhiên, bạn vẫn có thể thực hiện việc phân tích một lần cho tất cả các biến với mô hình cấu trúc tuyến tính.
- Dưới đây là cách chạy cho 2 trường hợp cụ thể giúp việc phân tích biến của bạn trở lên dễ dàng hơn:
4.1. TRƯỜNG HỢP 1: chạy chung 2 biến trong spss
Để thực hiện việc chạy chung 2 biến độc lập và biến phụ thuộc spss bạn cần thực hiện theo 4 bước sau:
- Bước 1: Chọn tab Analyze trên thanh công cụ Menu của spss → chọn Dimension Reduction → chọn Factor.
- Bước 2: Hộp thoại Factor Analysis được mở ra, đưa các biến cần phân tích từ hộp bên trái vào ô Variables.
- Bước 3: Thiết lập các tùy chọn để thực hiện quá trình phân tích
- Trong hộp thoại Descriptive: chọn KMO and Bartlett’s test of sphericity → chọn Continue.
- Trong hộp thoại Extraction: chọn Maximum likelihood (tab Method) → chọn Continue.
- Trong hộp thoại Rotation: chọn Promax (với các nghiên cứu biến độc lập và biến phụ thuộc spss khó xác định). → chọn Continue.
- Trong hộp thoại Scores: chọn Save as variables (khi muốn lưu tất cả nhân tố sau khi phân tích dưới dạng của 1 biến) → chọn Continue.
Trong hộp thoại Options:
- Chọn Suppress small coefficients (nếu bạn muốn hiện những giá trị có hệ số từ 0,3 trở lên).
- Chọn Absolute value below (nếu bạn muốn hiện những giá trị có hệ số từ 0,3 trở xuống).
- Chọn Continue.
- Bước 4: Trở lại hộp thoại Factor Analysis → chọn OK → Chờ kết quả
4.2. TRƯỜNG HỢP 2: chạy riêng 2 biến trong spss
Để thực hiện chạy riêng biệt cho biến độc lập và biến phụ thuộc SPSS thì bạn có thể thực hiện theo từng bước như tại trường hợp 1. Tuy nhiên, tại các hộp thoại tùy chọn bạn cần thay đổi một số yếu tố sau:
- Trong hộp thoại Extraction: lựa chọn Principal components (tab Method) → chọn Continue.
- Trong hộp thoại Rotation: lựa chọn Varimax → chọn Continue.
4.3. Ý nghĩa các bảng kết quả chính
- Bảng KMO and Bartlett’s Test: với hệ số KMO = 0.817 > 0.5 và sig Bartlett’s Test = 0.000 < 0.05 cho thấy phép phân tích nhân tố khám phá có thể sử dụng được.
- Bảng Total Variance Explained: ta thấy 5 nhân tố được trích với giá trị riêng Initial Eigenvalues lớn hơn 1 và tổng giá trị phương sai tích lũy là >50% cho thấy kết quả phân tích EFA đạt yêu cầu.
- Bảng ma trận: có 2 bảng kết quả
- Bảng 1: Bảng Rotated Component Matrix khi chạy riêng biến độc lập và biến phân loại trong spss.
- Bảng 2: Bảng Component Matrix khi chạy cùng lúc biến độc lập và biến phân loại trong spss.
Bài viết chia sẻ với bạn đọc tất cả những kiến thức liên quan đến biến độc lập và biến phụ thuộc spss để bạn có thể phân biệt hai biến này một cách dễ dàng. Hy vọng với những ví dụ được đưa ra đã giúp bạn hiểu được nội dung một cách chi tiết và cặn kẽ nhất về spss.
Tôi là Thu Trà, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Luận Văn 24 – Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn uy tín. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu. Website: https://luanvan24.com/ – Hotline: 0988552424.
![THỐNG-KÊ-MÔ-TẢ-VÀ-THỐNG-KÊ-SUY-LUẬN-[SO-SÁNH-+-VÍ-DỤ]](https://luanvan24.com/wp-content/uploads/2022/12/THONG-KE-MO-TA-VA-THONG-KE-SUY-LUAN-SO-SANH-VI-DU-565x400.jpg)
