Kiểm Định White Trong SPSS + hướng dẫn chi tiết cách thực hiện từ A đến Z

4/5 - (1 bình chọn)

Trong kinh tế lượng, có một phép thử cực kỳ phổ biến đối với phương sai thay đổi, đó chính là kiểm định White. Nó tương tự giống như kiểm định Breusch-Pagan, nhưng kiểm định White lại được sử dụng nhiều hơn cả. Vậy kiểm định White trong SPSS là gì? Có những loại nào và cách sử dụng trong SPSS ra sao? Tìm câu trả lời trong bài viết dưới đây nhé!

Kiểm Định White Trong SPSS + hướng dẫn chi tiết cách thực hiện từ A đến Z
Kiểm Định White Trong SPSS + hướng dẫn chi tiết cách thực hiện từ A đến Z

1. Khái niệm về Kiểm Định White trong SPSS 

1.1. Khái niệm

Trong thống kê, kiểm định White là một kiểm định thống kê xác định xem phương sai của các sai số trong mô hình hồi quy có phải là hằng số hay không. Kiểm định này là một công cụ ước lượng cho các sai số chuẩn không thay đổi phương sai thay đổi, được đề xuất bởi Halbert White vào năm 1980. Các phương pháp này đã và đang được sử dụng rộng rãi, trở thành một trong những phương pháp được sử dụng nhiều nhất trong kinh tế học. 

Kiểm định của White được sử dụng trong phân tích hồi quy để kiểm tra các lỗi về phương sai thay đổi (“các phân phối khác nhau”). Đây là trường hợp đặc biệt của bài kiểm tra Breusch-Pagan (đơn giản hơn). 

Giả thuyết không đối với kiểm định của White là phương sai của các lỗi bằng nhau. Thể hiện một cách toán học, điều này có nghĩa là:

  • H0 = σ2i = σ2 Giả thuyết thay thế (giả thuyết mà bạn đang tiến hành thử nghiệm) là các phương sai không bằng nhau.
  • H1 = σ2i ≠ σ2. Sự khác biệt duy nhất giữa kiểm định White trong SPSS và Breusch-Pagan là hồi quy phụ trợ của nó không bao gồm biến số chéo hoặc biến bình phương ban đầu. Ngoài ra, các bước hoàn toàn giống nhau.

1.2. Trường hợp sử dụng 

Việc tính toán một bài nghiên cứu hoặc khảo sát có thể khó khăn nếu tập dữ liệu chứa quá nhiều biến giải thích. Trừ khi bạn có một lý do cụ thể để thực hiện kiểm định white (nghĩa là bạn cần có một biến độc lập để tác động phi tuyến tính, tương tác lên phương sai). Trong trường hợp này, bạn nên sử dụng Breusch-Pagan đơn giản hơn. 

Thử nghiệm White là một thử nghiệm tiệm cận dành cho các mẫu lớn. Đối với các mẫu nhỏ, kết quả nên được giải thích một cách thận trọng. 

Vấn đề với kiểm định White là vẫn cho ra một kết quả nào đó, ngay cả khi phương sai xuất hiện những lỗi như nhau. Điều này xảy ra vì mô hình là mô hình chung và có thể phát hiện ra các vấn đề khác trong dữ liệu của người tiến hành. Mặc dù thực tế là mô hình sẽ không chỉ ra lỗi sai hay vấn đề đó là gì.

Theo Richard Williams, một lý do khiến loại kiểm định này trở nên phổ biến là vì các thuật ngữ đã được thêm vào để kiểm tra nhiều loại phương sai thay đổi hơn. Ví dụ: thêm bình phương của biến hồi quy (nghĩa là biến độc lập) để cố gắng khớp một hình dạng phi tuyến tính, chẳng hạn như phân biệt đồng hồ cát.

Trong quá trình thực hiện sẽ còn gặp rất nhiều vấn đề khác nhau. Rất nhiều người tìm đến dịch vụ xử lý dữ liệu SPSS . Trong đó nổi lên là đơn vị Luận Văn Việt với kinh nghiệm 20 năm, hơn 500 CTV trong và ngoài nước, cam kết bảo mật, đúng hạn 100% và giá cạnh tranh nhất thị trường chắc chắn sẽ không làm bạn thất vọng!

2. 2 loại kiểm định White nhất định phải nhớ

Kiểm định White trong SPSS được chia thành 02 loại, gồm:

  • Kiểm định không có tích chéo 
  • Kiểm định có tích chéo

Trong những trường hợp khác nhau sẽ sử dụng loại kiểm định White tương ứng. 

2 loại kiểm định White nhất định phải nhớ
2 loại kiểm định White nhất định phải nhớ

2.1. Kiểm định không có tích chéo

Khái niệm

Kiểm định White không có tích chéo được sử dụng để suy ra phương sai của mô hình ban đầu dựa trên số liệu thống kê và giá trị p. Khi sử dụng phương pháp tính toán thủ công, nên loại bỏ tích chéo khỏi mô hình hồi quy từng phần để đơn giản hóa kiểm định White.

Lưu ý

  • Để nhận biết khi nào thì sử dụng kiểm định White không có tích chéo là χ² = χ(k-1).
  • Các ước lượng hệ số trong phương trình Yi= 1 + 2X2 + ¢ 3X3 + Ui là các ước lượng lớn nhất. Đây là yêu cầu bắt buộc, do đó, nếu ước lượng của bạn chưa phải lớn nhất, thì bạn phải lựa chọn một hệ số lớn hơn. 
  • X²tc = X²(k,α), tức là bạn nên lấy giá trị bình phương chuẩn theo số biến k bằng với số biến trong mô hình hồi quy ban đầu. Số lượng các biến này thường gấp đôi số lượng biến độc lập trong mô hình hồi quy ban đầu.
  • Nếu bạn muốn loại bỏ số hạng đầu tiên của biến độc lập, hãy cẩn thận với số bậc tự do khi kiểm tra và đối chiếu với bảng số liệu.

2.2. Kiểm định có tích chéo

Khái niệm

  • Nếu mục đích của bạn là có đầy đủ các biến tích trong hàm hồi quy phụ, thì kiểm định White trong SPSS có tích chéo nên được sử dụng. So với kiểm định White không có tích chéo, loại kiểm định này được đánh giá là dễ sử dụng hơn rất nhiều.

Lưu ý

  • Tiêu chí để thực hiện tích trắng là χ² = χ(df) và cần tính được trị tuyệt đối của thống kê nR2. Trong đó, n là cỡ mẫu và R là hệ số xác định của mô hình hồi quy từng phần trong bước ước lượng từng phần.
  • Công cụ ước tính hồi quy từng phần phải có số lượng hệ số chẵn.
  • nR2 và R2 đối với mô hình hồi quy từng phần phải là duy nhất về mặt thống kê.
  • Vì GT tương ứng với H0:R 2 = 0, nó cũng có thể được ước tính bằng thống kê f.

3. Hướng dẫn kiểm định white trong SPSS từ A đến Z

Giả sử, ta có hàm hồi quy: 

  • Yi = β1 + β2 * x2i + β3 + … + ui (1) 
  • σ^2 = α1 +α2 * x2 + α3 * x3 +…+ αm * x2^2 + αn * x3^2 +…+ αp * x2 * x3 +…+ vi (2)
  • Nếu α2 = α3 = … = αm = αn … = αp = 0 thì σ^2 = α1 (không đổi)

3.1 Kiểm định White không có tích chéo 

Để đơn giản hoá kiểm định White khi tiến hành một cách thủ công, bạn có thể loại bỏ cách biến tích chéo ra khỏi hàm hồi quy phụ. Khi thực hiện điều này cần lưu ý đến giá trị của bình phương tiêu chuẩn X²tc = X²(k,α) phải lấy số biến k bằng với số biến trong mô hình phụ (tức bằng hai lần số biến độc lập trong mô hình gốc). Cách kết luận sẽ tương tự như kiểm định White trong SPSS có tích chéo (xem thêm phần 3.2) 

Ngoài ra, bạn cũng có thể đơn giản bằng cách bỏ đi các số hạng bậc nhất của các biến độc lập, mà chỉ cần để lại số hạng bậc 2 và tích chéo. Khi thực hiện điều này, bạn cần cẩn trọng đến số bậc tự do khi tiến hành tra bảng số liệu để tránh sai sót. 

3.2 Kiểm định White có tích chéo 

Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:

  1. H0 = α2 = α3 = … = αm = αn … = αp = 0 (không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi)
  2. H1: Ít nhất 1 giá trị α # 0 (có hiện tượng phương sai sai số thay đổi)

Bước 1: Tiến hành hồi quy hàm hồi quy gốc (1), ta có được phần dư ei

Bước 2: Hồi quy ei^2 theo các biến độc lập, sau đó bình phương các biến độc lập và tích chéo, ta thu được R bình của mô hình phụ

Bước 3: Tiến hành tính χ²qs = n * R, với n là số quan sát (cỡ mẫu)

  • Nếu χ²qs > χ²tc -> Xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi -> Bác bỏ H0
  • Nếu χ²qs < χ²tc -> Không xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi -> Chấp nhận H0

Trên đây là một số kiến thức cơ bản nhất về kiểm định White trong SPSS mà bạn nhất định phải biết. Hy vọng bài viết đã mang đến cho bạn những thông tin bổ ích. Nếu có bất kỳ thắc mắc hoặc câu hỏi gì, vui lòng liên hệ để được tư vấn nhanh nhất. Thông tin liên hệ: Số điện thoại: 0915 686 999, Email: luanvanviet.group@gmail.com 

 

4/5 (1 Review)
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận

Bài viết liên quan