So sánh quan hệ giữa 7 phương pháp phân tích đa biến : Regression, Discriminant, Conjoint, SEM, ANOVA, MANOVA, Canonical Correlation

Hôm nay mình giới thiệu đến các bạn sự khác nhau giữa các phương pháp đa biến, để các bạn có thể chủ động chọn phương pháp nghiên cứu cho luận văn của mình nhé. Mỗi phương pháp phân tích định lượng chỉ phù hợp với một số loại dữ liệu, loại mô hình, loại biến độc lập và biến phụ thuộc nhất định. Phương pháp thông dụng là hồi quy regession. Tuy nhiên có một số nghiên cứu phương pháp này không xử lý được, cụ thể có 7 phương pháp như sau.

1.Multiple Regression Analysis Hồi quy đa biến

Phương trình toán hoc:

regression

  • Biến độc lập: biến dạng metric hoặc nometric
  • Biến phụ thuộc: một biến dạng metric

2.Mô hình cấu trúc tuyến tính Structural Equation Modeling

Phương trình toán hoc:

sem

Gồm nhiều phương trình hồi quy đa biến tập hợp lại với nhau, mỗi phương trình có:

  • Biến độc lập: biến dạng metric hoặc nometric
  • Biến phụ thuộc: một biến dạng metric

3.Phân tích biệt số Discriminant Analysis

Phương trình toán hoc:

bietso

  •  Biến độc lập: biến dạng metric
  • Biến phụ thuộc: một biến dạng nometric

4.Phân tích kết hợp Conjoint Analysis

Phương trình toán hoc: conjoint

  • Biến độc lập: biến dạng nometric
  • Biến phụ thuộc: một biến dạng metric hoặc nometric

5.Phân tích phương sai Analysis of Variance (ANOVA)

Phương trình toán hoc:

anova

  • Biến độc lập: biến dạng nometric
  • Biến phụ thuộc: một biến dạng metric

6.Phân tích phương sai đa biến Multivariate Analysis of Variance (MANOVA)

Phương trình toán hoc:

manova

  •  Biến độc lập: biến dạng nometric
  • Biến phụ thuộc: nhiều biến dạng metric

7. Phân tích tương quan chính tắc Canonical Correlation

Phương trình toán hoc:

canonicalCorrelation

  • Biến độc lập: biến dạng metric hoặc nometric
  • Biến phụ thuộc: nhiều biến dạng metric hoặc nometric