Thói quen hay nhầm lẫn ?

“Tài liệu nghiên cứu cho thấy nam nữ và nghề nghiệp có tương quan với nhau” – không phải là cách diễn giải hiếm gặp trong các văn bản báo cáo khoa học xã hôi của sinh viên hiện nay

Bạn Đang Xem: Phân biệt khái niệm “Mối liên hệ” và “Tương quan”

Tuy việc diễn giải kết quả phân tích thống kê Theo phong cách trên có thể tạm gật đầu đồng ý trong một số trường hợp không yên cầu yêu cầu cao về trình độ chuyên môn thống kê, song vẫn cần nhấn mạnh vấn đề rằng cách diễn giải này chưa chuẩn xác về mặt thực chất. Nguyên nhân chính của hiện tượng kỳ lạ trên có thể do thói quen hoặc có thể xuất phát từ việc chưa làm rõ khái niệm của thuật ngữ khi sử dụng

Như tất cả chúng ta đã biết, việc phân tích mô tả đơn biến (chỉ phân tích duy nhất 1 biến) thông thường không đem lại nhiều thông tin có mức giá trị vì chỉ mô tả được một chiều cạnh (dimension) của tài liệu. Thỉnh thoảng, các tài liệu tình cờ lại sở hữu mối liên hệ liên quan tới nhau. Sự liên quan này còn có thể hiểu, khi một biến X có mối liên hệ với biến Y, ta sẽ hiểu tương ứng với mỗi giá trị X là một giá trị Y tương ứng [1]. Để làm rõ quan hệ qua lại giữa các yếu tố, nhà nghiên cứu phải chỉ ra được mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa hai hay nhiều biến.

Động thái trên được gọi là “phân tích tương quan” hoặc “phân tích mối liên hệ”

Ảnh 1: Sự khác biệt khi sử dụng thuật ngữ giám sát mối liên hệ giữa các biến

Tuy vậy, một trong những nhầm lẫn cơ bản của việc học thống kê tại Việt Nam là việc hiểu đúng thuật ngữ thường đước sử dụng bằng từ Hán – Việt, trong đó việc sử dụng từ “tương quan” hay “mối liên hệ” là một trong các nhóm từ dễ bị hiểu nhầm nhất.

Về mặt từ nguyên theo từ vựng Hán – Việt: “tương” là cùng nhau, so với nhau còn “quan” là có liên hệ, dính dáng tới nhau; “liên” là liền với nhau và “hệ” là buộc lại với nhau (2). Điều này vô hình dung trung tạo nên nhầm lẫn, lây truyền từ thế hệ này tới thế hệ khác. Xét về mặt ngữ dụng, từ “tương quan” được sử dụng trong toàn cảnh so sánh cụ thể, ví dụ như: “tương quan lực lượng”, tức thị ngoài chỉ ra được mối liên hệ giữa hai đối tượng người dùng cần so sánh ta còn phải chỉ ra được sự tương xứng về các chiều cạnh có thể đo đếm được. Các chiều cạnh này thường được hiểu là các đặc tính số học, tức là các khía cạnh định lượng của vật thể

Các tài liệu sử dụng tiếng Anh sử dụng từ “correlation” khi muốn giám sát mối liên hệ giữa hai biến định lượng (các biến liên tục và biến thứ bậc), từ này trong tiếng Việt được dịch là “tương quan”. Do đó, nếu gạt qua lớp vỏ hình thái từ để đi vào nội hàm của chúng, ta sẽ phân biệt được một cách chuẩn xác thuật ngữ nào được sử dụng theo nghĩa tương đương ở một tiếng nói khác. Xét về mặt hình thức, hai thuật ngữ “relationship” và “correlation” giống nhau khi nói về việc liên quan qua lại giữa hai biến, sự tương ứng với giá trị của biến này là giá trị của một biến khác – tuy nhiên điều này chưa đúng về mặt thực chất của tài liệu..

Phân biệt hai khái niệm

Phân tích mối liên hệ (association hay relation) là một thuật ngữ chỉ về quan hệ giữa các biến trong phân tích nghiên cứu. Việc sử dụng từ “mối liên hệ” cũng bàn đến một quan hệ không yên cầu sự giám sát có độ chuẩn xác cao (3). Theo phong cách diễn giải chung nhất, thuật ngữ “mối liên hệ” có thể được sử dụng cho tất cả hai biến định tính và định lượng.

Phân tích tương quan (correlation analysis) là một nhóm các kĩ thuật dùng để làm giám sát mức độ liên hệ giữa các biến (4). Phân tích tương quan là một trường hợp đặc biệt quan trọng của phân tích mối liên hệ. Tương quan bàn về đặc thù có thể giám sát (measure) trong mối liên hệ giữa các biến ở việc sự thay đổi giá trị của biến này sẽ gây ra nên tác động ảnh hưởng tới sự thay đổi và phân bổ xác suất của biến kia (5).

Xem Thêm : Lỗi Crash Game Là Gì – Cách Khắc Phục Các Sự Cố Khi Chơi Game Trên Pc

Ảnh 2: Biểu đồ phân tán (scatter plot) – dạng biểu đồ minh họa mối tương quan tuyến tính giữa hai biến.

Phân tích tương quan chỉ vận dụng cho những biến định lượng và việc phân tích dạng này được bàn tới ít nhất ba yếu tố quan trọng trong mối liên hệ giữa các biến được viết tắt trong 3 chữ “S – T – D”

Trong số đó:

“S” = “Strength” : độ mạnh hoặc yếu của tương quan đó (địa thế căn cứ vào hệ số tương quan mẫu, được biết với kí hiệu “r”)

“T” = “Type”: dạng tương quan giữa các biến, gồm: tương quan tuyến tính (linear correlation) và tương quan phi tuyến (nonlinear correlation)

“D” = “Direction” : vị trí hướng của tương quan, gồm: tương quan thuận (positive, r > 0 < 1), tương quan nghịch (negative, -1 < r < 0) và không tương quan (none, r = 0)

Ảnh 3: Từ trái qua phải: Tương quan tuyến tính nghịch (r = -1), không tương quan (r = 0) và tương quan tuyến tính thuận (r = 1)

Độ mạnh / yếu của một mối tương quan được thể hiện qua hệ số tương quan (r) – là một số lượng nằm trong đoạn [ -1; 1 ] dùng để làm giám sát mức độ tương quan tuyến tính giữa biến X và Y (6). Giá trị của r biểu hiện cho độ mạnh yếu, dạng và phương vị trí hướng của mối tương quan giữa các biến. Trong nghiên cứu thống kê, r chỉ là hệ số tương quan của mẫu (sample) còn hệ số tương quan của tổng thể (population) thường được ký hiệu là p và p(X,Y) là hệ số tương quan lý thuyết của toàn bộ các thành phần trong tổng thể (7).

Bên cạnh đấy, cái gọi là độ mạnh yếu hay phương vị trí hướng của mối tương quan còn được thể hiện qua các số lượng và trên hệ trục tọa độ, do đó phân tích tương quan chỉ vận dụng phân tích mối liên hệ trên các biến định lượng.

Nếu trên biến định danh, người nghiên cứu có thể dễ dàng chỉ ra sự khác biệt giữa các biến (A =/= B), thì những biến thứ bậc được cho phép đo lương được sự phân cấp giữa các biến (A > B, B < C, C = A…). Do đó, cách diễn giải kết quả phân tích theo hình thức “Nghề A” > “Nghề B” (với nghề là biến định tính, sử dụng thang đo định danh (nominal scale) là không có địa thế căn cứ toán học, mà chỉ có “Thu nhập nghề A” > “Thu nhập nghề B” (trong đó thu nhập là biến định lượng, sử dụng thang thứ bậc (ordinal), thang khoảng chừng (range), thang tỉ lệ (ratio) hoặc đơn giản là “nghề A” =/= “nghề B”.

Xem Thêm : Tìm hiểu và phân biệt tổng thầu và nhà thầu chính trong xây dựng

Như vậy, việc diễn giải tài liệu theo hình thức: “nam nữ và nghề nghiệp có tương quan với nhau” là chưa chuẩn xác về mặt thực chất. Vì cả hai biến “nghề nghiệp” và “nam nữ” đều là biến định tính, do đó, tất cả chúng ta cần diễn giải Theo phong cách khác, ví dụ như: “nam nữ và nghề nghiệp có mối liên hệ có ý nghĩa thông kê với nhau”.

Tất nhiên, việc có hay là không mối tương quan có ý nghĩa thống kê sẽ còn được còn địa thế căn cứ vào việc thiết lập và bác bỏ bỏ giả thuyết (hypothesis) trong kiểm định mối liên hệ giữa các biến. Tuy nhiên, giới hạn của nội dung bài viết này chỉ hướng tới việc phân biệt khái niệm để diễn giải đúng vậy nên các nội dung liên quan sẽ tiến hành trình bày trong một nội dung bài viết khác ở lần sau

Tóm lại:

• Thứ nhất, thuật ngữ “mối liên hệ” có ngoại diên rộng hơn “tương quan”. Nói cách khác, hai biến có tương quan với nhau kiên cố có mối liên hệ với nhau; nhưng hai biến có mối liên hệ chưa chắc đã có thể có tương quan.
• Thứ hai, thuật ngữ “mối liên hệ” được vận dụng nói chung với tất cả những biến một cách tương đối, nhất là biến định tính (qualitative variable); trong những khi tương quan được vận dụng cho phân tích mối liên hệ giữa các biến định lượng (quantitative variable)
• Thứ ba, nếu cụm từ “mối liên hệ” chỉ nói về việc các biến có liên quan tới nhau thì thuật ngữ “tương quan” được sử dụng để giám sát mức độ mạnh yếu, dạng và vị trí hướng của chính mối liên hệ ấy. Phân tích tương quan cho ra nhiều kết quả có mức giá trị hơn so với phân tích mối liên hệ thông thường.

Hy vọng nội dung bài viết này sẽ góp phần nào giúp các bạn phân biệt được hai khái niệm cơ bản trong thống kê, từ đó đưa ra được cách diễn giải phù phù hợp với yêu cầu phân tích của nghiên cứu

p/s: Cảm ơn Th.S Nguyễn Hữu An Bộ môn Quản lý Xã hội, khoa Xã hội học & Công việc xã hội, ĐH Khoa học, ĐH Huế đã có nhiều góp ý quý báu cho nội dung bài viết này

–

* Chú thích:[1] Nguyễn Sum, “Thống kê xã hội học”, NXB Phú Xuân (2009), trg. 158

[2] Howard Fields, “Difference Between Correlation and Association”. Nguồn: http://www.differencebetween.net/language/words-language/difference-between-correlation-and-association/

[3] Nguyễn Lân, “Từ vựng Hán – Việt”, NXB Văn học (2007), trg. 817 và 403

[4] Lind, Marchal & Wathen, “Statistical technique in Business”, Mc Graw Hill (2008), trg. 459

[5] Đặng Hùng Thắng, Trần Mạnh Cường, “Thống kê cho khoa học Xã hội và khoa học sự sống”, NXB ĐH QGHN (2019), trg. 215

[6] Hệ số tương quan được phát triển bởi Karrl Pearson vào năm 1900. Nguồn: Lind, Marchal & Wathen, “Statistical technique in Business”, Mc Graw Hill (2008), trg. 460

[7] Đặng Hùng Thắng, Trần Mạnh Cường, “Thống kê cho khoa học Xã hội và khoa học sự sống”, NXB ĐH QGHN (2019), trg. 218