Đối với lĩnh vực kinh tế, tài chính và các ngành nghề khác có liên quan, chỉ số Beta (hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa) và Beta chuẩn hóa (hệ số hồi quy chuẩn hóa) thường được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các biến số. Tuy nhiên, không nhiều người thật sự hiểu được sự khác nhau giữa 2 chỉ số này. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ giúp các bạn phân biệt giữa hệ số Beta và Beta chuẩn hóa trong mô hình hồi quy.
1. Định nghĩa chung
Hệ số Beta (Beta Coefficient) có thể được xem là hệ số hồi quy của mô hình nghiên cứu. Theo đó, chỉ số này cho biết mức độ thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng hay giảm 1 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
Ví dụ: Trong một nghiên cứu về mối quan hệ giữa hiệu suất làm việc đối với mức độ hài lòng với công việc. Hệ số Beta sẽ cho biết hiệu suất làm việc sẽ tăng thêm bao nhiêu nếu mức độ hài lòng đối với công việc tăng thêm 1 đơn vị.
Trên thực tế, hệ số Beta thường được chia thành 2 dạng chính gồm: Hệ số Beta chưa chuẩn hóa (Unstandardized Beta) và hệ số Beta đã chuẩn hóa (Standardized Beta).
2. Hệ số Beta chưa chuẩn hóa (Unstandardized Beta)
Hệ số Beta (β) hay hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa cho biết sự thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị. Nhà nghiên cứu vẫn có thể đưa ra kết luận ngay cả khi đơn vị đo lường của hai loại biến trên không giống nhau.
Ví dụ: Nếu đơn vị đo của chiều cao là cm, cân nặng là kg và hệ số Beta chưa chuẩn hóa của cân nặng là 0.6 thì ta có thể đưa kết luận rằng nếu cân nặng tăng thêm 1 kg thì chiều cao cũng sẽ tăng thêm 0.6 cm.
Thông thường, chỉ số Beta chưa chuẩn hóa thường được dùng để:
Đánh giá sự biến thiên giữa biến độc lập và phụ thuộc: Chỉ số Beta giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến đo lường trong nghiên cứu.
Phân tích mức độ rủi ro: Đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính, Beta sẽ giúp nhà nghiên cứu đánh giá các loại rủi ro (như rủi ro về tài sản chẳng hạn).
3. Hệ số Beta đã chuẩn hóa (Standardized Beta)
Hệ số Beta chuẩn hóa (Standardized Beta) hay hệ số hồi quy chuẩn hóa là phiên bản đã được điều chỉnh từ Beta. Theo đó, chỉ số này cho phép so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập khác nhau trong một mô hình hồi quy.
Beta chuẩn hóa thường được biểu diễn bằng các đơn vị chuẩn (z-scores) và cũng cho biết mức độ ảnh hưởng của một biến độc lập đến biến phụ thuộc trong khi các biến khác được giữ cố định.
Ví dụ: Nếu hệ số hồi quy chuẩn hóa của giá cả lên sự hài lòng là 0.6 và của lòng tin lên sự hài lòng là 0.5 thì nhà nghiên cứu có thể kết luận rằng yếu tố giá cả có tác động đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn so với lòng tin của họ.
Hệ số Beta chuẩn hóa thường được sử dụng với mục đích:
So sánh mức độ ảnh hưởng: Hệ số Beta chuẩn hóa cho phép so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập khác nhau cũng như giúp xác định biến nào có ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụ thuộc.
Diễn giải kết quả nghiên cứu: Beta chuẩn hóa giúp nhà nghiên cứu có thể dễ dàng diễn giải kết quả nghiên cứu, đặc biệt là trong các mô hình hồi quy có sự tham gia của nhiều biến độc lập.
4. Sự khác nhau giữa hệ số Beta đã và chưa chuẩn hóa
Dưới đây là sự khác biệt giữa chỉ số Beta và Beta chuẩn hóa đối với lĩnh vực nghiên cứu khoa học:
Cả Beta và Beta chuẩn hóa đều là những chỉ số quan trọng để đánh giá kết quả hồi quy từ mô hình nghiên cứu. Hy vọng bạn đã có thể phân biệt được sự khác nhau giữa 2 chỉ số này thông qua bài viết trên của Marketing Du Ký.
