Hỏi đáp

Tương Quan Là Gì ? Ứng Dụng Của Hệ Số Tương Quan Trong Tài Chính – viettingame

Thói quen hay nhầm lẫn ?

“Dữ liệu phân tích cho thấy giới tính và nghề nghiệp sở hữu tương quan với nhau” – ko phải là cách diễn giải hiếm bắt gặp trong số report khoa học xã hôi của sinh viên hiện nay

Tuy việc diễn giải thành quả phân tích thống kê theo cách trên thậm chí tạm gật đầu trong một vài trường hợp ko yên cầu yêu cầu cao về trình độ chuyên môn thống kê, tuy nhiên vẫn cần nhấn mạnh rằng cách diễn giải này chưa đúng chuẩn về mặt thực chất. Nguyên nhân chính của hiện tượng trên thậm chí do thói quen hoặc thậm chí xuất phát từ việc chưa nắm rõ quan điểm của thuật ngữ lúc sử dụng

Như chúng ta đã biết, việc phân tích mô tả đơn biến (chỉ phân tích duy nhất 1 biến) thường thì ko đem lại nhiều thông tin sở hữu giá trị vì như thế chỉ mô tả được 1 chiều cạnh (dimension) của dữ liệu. Đôi lúc, những dữ liệu ngẫu nhiên lại sở hữu mối liên hệ liên quan tới nhau. Sự liên quan này thậm chí hiểu, lúc một biến X sở hữu mối liên hệ với biến Y, ta sẽ hiểu tương ứng với mỗi giá trị X là một giá trị Y tương ứng . Để làm rõ mối quan hệ qua lại giữa những yếu ớt tố, nhà phân tích phải đã cho thấy được mối liên hệ sở hữu ý nghĩa thống kê giữa hai hay nhiều biến. Động thái trên được gọi là “phân tích tương quan” hoặc “phân tích mối liên hệ”

*

Hình ảnh 1: Sự khác lạ lúc sử dụng thuật ngữ tính toán mối liên hệ giữa những biến

Tuy nhưng, một trong những nhầm lẫn cơ bạn dạng của việc học thống kê tại Việt Nam là việc hiểu đúng thuật ngữ thường đước sử dụng bằng từ Hán – Việt, trong đó việc sử dụng từ “tương quan” hay “mối liên hệ” là một trong số nhóm từ dễ dẫn đến hiểu nhầm nhất. Về mặt từ nguyên theo từ điển Hán – Việt: “tương” là cùng nhau, so với nhau còn “quan” là sở hữu liên hệ, dính dáng tới nhau; “liên” là liền với nhau và “hệ” là buộc lại với nhau (2). Điều này vô hình trung tạo thành nhầm lẫn, lây truyền từ thế hệ này tới thế hệ khác. Xét về mặt ngữ dụng, từ “tương quan” được sử dụng trong bối cảnh so sánh rõ ràng, ví dụ như: “tương quan lực lượng”, nghĩa là ngoài đã cho thấy được mối liên hệ giữa hai đối tượng người sử dụng cần so sánh ta còn phải đã cho thấy được sự tương xứng về những chiều cạnh thậm chí đo đếm được. Những chiều cạnh đó thường được hiểu là những đặc tính số học, tức là những khía cạnh định lượng của vật thể

Những tài liệu sử dụng tiếng Anh sử dụng từ “correlation” lúc muốn tính toán mối liên hệ giữa hai biến định lượng (những biến liên tục và biến thứ bậc), từ này trong tiếng Việt được dịch là “tương quan”. Do đó, nếu gạt qua lớp vỏ hình thái từ để đi vào nội hàm của chúng, ta sẽ phân biệt được một cách đúng chuẩn thuật ngữ nào được sử dụng theo nghĩa tương đương ở một từ ngữ khác. Xét về mặt hình thức, hai thuật ngữ “relationship” và “correlation” giống nhau lúc nói về sự việc liên quan qua lại giữa hai biến, sự tương ứng với giá trị của biến này là giá trị của một biến khác – tuy nhiên điều này chưa đúng về mặt thực chất..

Đang xem: Tương quan là gì

Phân biệt hai quan điểm

Phân tích mối liên hệ (association hay relation) là một thuật ngữ chỉ về mối quan hệ giữa những biến trong phân tích phân tích. Việc sử dụng từ “mối liên hệ” cũng bàn tới một mối quan hệ ko yên cầu sự tính toán sở hữu độ đúng chuẩn cao (3). Theo cách diễn giải chung nhất, thuật ngữ “mối liên hệ” thậm chí được sử dụng cho tất cả hai biến định tính và định lượng.

Phân tích tương quan (correlation analysis) là một nhóm những kĩ thuật sử dụng để tính toán mức độ liên hệ giữa những biến (4). Phân tích tương quan là một trường hợp quan trọng đặc biệt của phân tích mối liên hệ. Tương quan bàn về đặc trưng thậm chí tính toán (measure) trong mối liên hệ giữa những biến ở việc sự thay đổi giá trị của biến này sẽ xảy nên tác động tới sự thay đổi và phân bố xác suất của biến kia (5).

*

Hình ảnh 2: Biểu đồ phân tán (scatter plot) – dạng biểu đồ minh họa mối tương quan tuyến tính giữa hai biến.

Phân tích tương quan chỉ vận dụng cho những biến định lượng và việc phân tích dạng này được bàn tới ít nhất ba yếu ớt tố quan trọng trong mối liên hệ giữa những biến được viết tắt trong 3 chữ “S – T – D”

Trong số đó:

“S” = “Strength” : độ mạnh hoặc yếu ớt của tương quan đó (dựa vào hệ số tương quan mẫu, được biết với kí hiệu “r”)

“T” = “Type”: dạng tương quan giữa những biến, gồm: tương quan tuyến tính (linear correlation) và tương quan phi tuyến (nonlinear correlation)

“D” = “Direction” : hướng của tương quan, gồm: tương quan thuận (positive, r > 0

*

Hình ảnh 3: Từ trái qua phải: Tương quan tuyến tính nghịch (r = -1), ko tương quan (r = 0) và tương quan tuyến tính thuận (r = 1)

Độ mạnh yếu ớt của một tương quan được thể hiện qua hệ số tương quan (r) – là một số lượng nằm trong đoạn sử dụng để tính toán mức độ tương quan tuyến tính giữa biến X và Y (6). Giá trị của r dấu hiệu cho độ mạnh yếu ớt, dạng và phương hướng của mối tương quan giữa những biến. Trong phân tích thống kê, r chỉ là hệ số tương quan của mẫu (sample) còn hệ số tương quan của tổng thể (population) thường được ký hiệu là p và p(X,Y) là hệ số tương quan lý thuyết của toàn bộ những thực thể trong tổng thể (7).

Xem thêm: Top 10 trò chơi Nông Trại Thuần Việt Trên Máy Tính, Tải Và Chơi Farmery

Lân cận đấy, dòng gọi là độ mạnh yếu ớt hay phương hướng của mối liên hệ được thể hiện qua những số lượng và trên hệ trục tọa độ, do đó phân tích tương quan chỉ vận dụng phân tích mối liên hệ trên những biến định lượng.

Nếu trên biến định tính, người phân tích thậm chí dễ dàng và đơn giản đã cho thấy sự khác lạ giữa những biến (A =/= B), thì những biến định lượng cho phép đo lương được sự phân cấp giữa những biến (A > B, B “Nghề B” (với nghề là biến định tính, sử dụng thang đo định danh (nominal scale)) là không tồn tại căn cứ toán học, mà chỉ sở hữu “Thu nhập nghề A” > “Thu nhập nghề B” (trong đó thu nhập là biến định lượng, sử dụng thang thứ bậc (ordinal) hoặc thang khoảng (range)) hoặc giản dị và đơn giản là “nghề A” =/= “nghề B”.

Như vậy, việc diễn giải dữ liệu theo dạng: “giới tính và nghề nghiệp sở hữu tương quan với nhau” là chưa đúng chuẩn về mặt thực chất. Vì thế cả hai biến “nghề nghiệp” và “giới tính” đều là biến định tính, do đó, chúng ta cần diễn giải theo cách khác, ví dụ như: “giới tính và nghề nghiệp sở hữu mối liên hệ sở hữu ý nghĩa thông kê với nhau”.

Xem thêm: trò chơi Giả Lập Lái Máy Bay Cho Pc, Obutto Bộ Giả Lập Lái Máy Bay : Flight Sim

Tất nhiên, việc sở hữu hay là không mối liên hệ sở hữu ý nghĩa thống kê sẽ còn được còn dựa vào việc thiết lập và bác bỏ giả thuyết (hypothesis) trong kiểm định mối liên hệ giữa những biến. Tuy nhiên, giới hạn của nội dung bài viết này chỉ hướng tới việc phân biệt quan điểm để diễn giải đúng vậy nên những nội dung liên quan sẽ được trình diễn trong một nội dung bài viết khác ở lần sau

Tóm lại:

Thứ nhất, thuật ngữ “mối liên hệ” sở hữu ngoại diên mênh mông hơn “tương quan”. Nói cách khác, hai biến sở hữu tương quan với nhau săn chắc sở hữu mối liên hệ với nhau; nhưng hai biến sở hữu mối liên hệ chưa chắc đã thậm chí sở hữu tương quan. Thứ hai, thuật ngữ “mối liên hệ” được vận dụng nói tóm gọn với toàn bộ những biến một cách tương đối, nhất là biến định tính (qualitative variable); trong lúc tương quan được vận dụng cho phân tích mối liên hệ giữa những biến định lượng (quantitative variable)Thứ ba, nếu cụm từ “mối liên hệ” chỉ nói về việc những biến thông với nhau thì thuật ngữ “tương quan” được sử dụng để tính toán mức độ mạnh yếu ớt, dạng và hướng của chính mối liên hệ ấy. Phân tích tương quan cho ra nhiều thành quả sở hữu giá trị hơn so với phân tích mối liên hệ thường thì.

Hy vọng nội dung bài viết này sẽ góp phần nào đó giúp chúng ta phân biệt được hai quan điểm cơ bạn dạng trong thống kê, từ đó tìm ra được cách diễn giải thích ứng với yêu cầu phân tích của phân tích

p/s: Cám ơn Th.S Nguyễn Hữu An Bộ môn Vận hành Xã hội, khoa Xã hội học & Công tác và làm việc xã hội, ĐH Khoa học, ĐH Huế đã sở hữu nhiều góp ý quý báu cho nội dung bài viết này

—-

* Chú thích: Nguyễn Sum, “Thống kê xã hội học”, NXB Phú Xuân (2009), trg. 158

Howard Fields, “Difference Between Correlation and Association”. Nguồn: http://www.differencebetween.net/language/words-language/difference-between-correlation-and-association/

Nguyễn Lân, “Từ điển Hán – Việt”, NXB Văn học (2007), trg. 817 và 403

Lind, Marchal & Wathen, “Statistical technique in Business”, Mc Graw Hill (2008), trg. 459

Đặng Hùng Thắng, Trần Mạnh Cường, “Thống kê cho khoa học Xã hội và khoa học sự sống”, NXB ĐH QGHN (2019), trg. 215

Đặng Hùng Thắng, Trần Mạnh Cường, “Thống kê cho khoa học Xã hội và khoa học sự sống”, NXB ĐH QGHN (2019), trg. 218

Về Viettingame.com

Viettingame.com - Chuyên trang web tổng hợp những thông tin hữu ích trên internet như thông tin về game, tin tổng hợp
Xem tất cả các bài viết của Viettingame.com →

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.