Trong phân tích hồi quy, R bình phương (R²) và R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R²) là hai chỉ số thường được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình. Tuy nhiên, giữa 2 chỉ số này lại có những điểm khác biệt quan trọng mà người nghiên cứu cần hiểu rõ để đưa ra đánh giá chính xác. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ giúp các bạn tìm ra sự khác nhau giữa R bình phương và R bình phương hiệu chỉnh.
1. R bình phương (R²)
R bình phương (R²) cho biết mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Chỉ số này được tính bằng cách lấy tổng bình phương của các sai số (residuals) và chia cho tổng bình phương của biến phụ thuộc.
Trên thực tế, R bình phương (R Square) luôn nằm trong khoảng từ 0 đến 1, cụ thể:
R² càng gần 1, mô hình càng được giải thích tốt.
R² càng gần 0, mô hình càng được giải thích kém.
Dù là một chỉ số thống kê được sử dụng phổ biến, tuy nhiên, R² (R Square) lại có xu hướng tăng khi thêm các biến độc lập vào mô hình, ngay cả khi các biến đó không có ý nghĩa thống kê. Điều này có thể dẫn đến tình trạng dữ liệu không giải thích đúng ý nghĩa thật sự của mô hình nghiên cứu.
2. R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R²)
R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R²) là phiên bản điều chỉnh của R², nhằm khắc phục nhược điểm của R² trong việc tăng lên khi thêm biến vào mô hình. Chỉ số này xem xét đến số lượng biến độc lập và kích thước mẫu. Điều này giúp đánh giá một cách khách quan hơn về mức độ phù hợp tổng thể của mô hình.
Tương tự R², R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cũng có khoảng giá trị dao động từ 0 đến 1, với:
R² hiệu chỉnh càng gần 1, mô hình càng được giải thích tốt.
R² hiệu chỉnh càng gần 0, mô hình càng được giải thích kém.
3. Sự khác nhau giữa R bình phương (R²) và R bình phương hiệu chỉnh (adjusted R²)
Từ những thông tin mà Marketing Du Ký đã chia sẻ, chúng ta có thể tìm ra sự khác nhau giữa R bình phương (R²) và R bình phương hiệu chỉnh (adjusted R²) thông qua các đặc điểm như sau:
Trên thực tế, cả R² và R² hiệu chỉnh đều là những chỉ số hữu ích để đánh giá mô hình hồi quy. Tuy nhiên, R² hiệu chỉnh lại được ưu tiên hơn vì nó giúp đánh giá mô hình nghiên cứu một cách chính xác và khách quan hơn. Hy vọng qua bài viết này của Marketing Du Ký, bạn đã có thể phân biệt được sự khác nhau giữa R bình phương và R bình phương hiệu chỉnh.
 Và R Bình Phương Hiệu Chỉnh (Adjusted R²)){kind=link}