Khuyết tật mô hình hồi quy tuyến tính
III. NHẬN XÉT CÁC KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH HỒI QUY
1.Ít nghiêm trọng
Lỗi đo lường biến phụ thuộc hoặc Đưa biến không liên quan và Đa cộng tuyến không ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả ước lượng. Cụ thể 3 vấn đề này không làm thiên chệch đến kết quả thống kê F, độ phù hợp \({R^2}\), cũng như đảm bảo sự tin cậy của hệ số và sai số chuẩn của ước lượng. Tuy nhiên, nó tác động làm tăng sai số chuẩn của hệ số ước lượng và do đó làm giảm giá trị thống kê T. Vì vậy, 3 vấn đề này có thể làm tăng khả năng mắc sai lầm loại I (hệ số ước lượng đúng mà bác bỏ).
2.Nghiêm trọng
Vấn đề về Tự tương quan và Phương sai thay đổi không ảnh hưởng đến độ phù hợp \({R^2}\) cũng như giá trị hệ số ước lượng. Tuy nhiên, phương sai thay đổi sẽ làm thay đổi giá trị thống kê F của mô hình, cũng như làm thay đổi sai số chuẩn của hệ số ước lượng, giá trị thống kê T. Một sự tự tương quan dương, và nếu giá trị của các biến bên vế phải tăng theo thời gian thì sai số chuẩn của các hệ số ước lượng sẽ nhỏ và giá trị thống kê t sẽ rất cao (dẫn đến sai lầm loại II). Do vậy, phương sai thay đổi ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả mô hình so với các vấn đề như đa cộng tuyến, thêm biến không liên quan hay sai số trong đo lường biến phụ thuộc được nêu trên.
3.Rất nghiêm trọng
Các trường hợp còn lại bao gồm: Lỗi đo lường biến độc lập, Bỏ sót biến, Chọn sai dạng hàm, Sự thiên chệch đồng thời đều là những vấn đề tác động nghiêm trọng đến kết quả của mô hình hồi quy tuyến tính. 4 vấn đề này làm thay đổi giá trị thống kê F, độ phù hợp \({R^2}\) của mô hình, giá trị hệ số ước lượng, sai số chuẩn của ước lượng và hệ số ước lượng…
KẾT LUẬN
Bạn cần phát triển thói quen kiểm tra các giả định trước khi diễn giải các kết quả của mô hình. Dựa vào bảng phân loại và nhận xét trên, các bạn đã biết các khuyết tật ảnh hưởng như thế nào đến kết quả ước lượng của mô hình hồi quy.
Với các trường hợp ở mức ít nghiêm trọng thì bạn có thể giữ nguyên hoặc thu thập thêm mẫu để kiểm chứng kết quả. Còn đối với các trường hợp nghiêm trọng hoặc rất nghiêm trọng thì các bạn có thể xem xét lại dữ liệu, mô hình hoặc đề ra các biện pháp xử lý. Để giải quyết được những vấn đề này đòi hỏi bạn phải biết “chẩn đoán” hay phát hiện khuyết tật, đồng thời biết cách “chữa trị” hay xử lý các khuyết tật này.
Tham khảo bài Phát hiện các khuyết tật của mô hình hồi quy tuyến tính.
