KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI SPSS Báo cáo viên : Hồ Minh Sánh Giả thuyết nghiên cứu

KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI SPSS Báo cáo viên : Hồ Minh Sánh Giả thuyết nghiên cứu • H0 : Giả thuyết khơng (null hypothesis) • HR : Giả thuyết thay (alternative hypothesis) • Nếu p > alpha : từ chối giả thuyết HR (chấp nhận H0) • Nếu p < alpha : chấp nhận giả thuyết HR (từ chối H0) Chú ý : alpha = 0.05 (trong khoa học kinh tế) THANG ĐO Kiểm định Biến độc lập Biến phụ thuộc Định danh Định danh Chi bình phương Thứ bậc Thứ bậc Chi bình phương Giá trị số Định lượng One Sample T-Test Định tính (2 nhóm) Định lượng Independent Sample TTest So sánh biến Định lượng cặp tương ứng Pair Sample T-Test Định tính (3 nhóm trở lên) Định lượng One – way ANOVA Định lượng Định lượng Hồi quy đơn Tương quan Định lượng trở lên Định lượng Hồi quy bội Tương quan Các bước kiểm định giả thuyết nghiên cứu - Thiết lập giả thuyết cần kiểm định - Chọn mức ý nghĩa mong muốn - Chọn phép kiểm định thích hợp tính giá trị thống kê kiểm định (giá trị xác xuất p hay mức nghĩa Sig.) - So sánh giá trị p với mức ý nghĩa để định - Diễn giải kết kiểm định giả thuyết nghiên cứu PHÂN TÍCH MQH GIỮA BIẾN ĐỊNH TÍNH • Điều kiện (hai biến định tính) • Các giả thuyết: H0: Khơng có mối quan hệ trình độ chun mơn giới tính (hai biến độc lập nhau) H1: Có mối quan hệ trình độ chun mơn giới tính • χ2 thiết lập để xác định có hay khơng mối liên hệ hai biến, khơng cường độ mối liên hệ • χ2 cho phép tìm mối liên hệ phi tuyến tính • Cramer-V: Cường độ biến động từ đến PHÂN TÍCH MQH GIỮA BIẾN ĐỊNH TÍNH (Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs) PHÂN TÍCH MQH GIỮA BIẾN ĐỊNH TÍNH ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ TRUNG BÌNH SO SÁNH THAM SỐ TRUNG BÌNH • Ước lượng tham số trung bình: Dữ liệu: định lượng (liên tục) Độ tin cậy (1-mức ý nghĩa) • So sánh trung bình hai mẫu độc lập (kích thước mẫu khơng cần nhau) : H0: Không khác độ tuổi trung bình người nữ người nam tổng thể H1: Có khác độ tuổi trung bình người nữ người nam tổng thể Điều kiện ứng dụng: Dữ liệu định lượng (liên tục) Dữ liệu hai nhóm phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn SO SÁNH THAM SỐ TRUNG BÌNH SO SÁNH THAM SỐ TRUNG BÌNH (Analyze > Compare Means > Independent Sample T Test) KẾT QUẢ PHÂN TÍCH Independent Sample T Test SO SÁNH BIẾN PHỐI HỢP TỪNG CẶP (Analyze > Compare Means > Pair Sample T-Test) Điều kiện : - Hai mẫu thu thập dạng định lượng - Kích cở mẫu so sánh phải - Chênh lệch giá trị mẫu phải phân phối chuẩn cở mẫu phải đủ lớn Giả thuyết nghiên cứu : HR : Có khác giá trị trung bình tổng thể H0 : Khơng có khác giá trị trung bình tổng thể Ví dụ : Đánh giá người dùng thử sản phẩm Mì ăn liền trước sau cải tiến (trên thang đo 10 điểm) SO SÁNH BIẾN PHỐI HỢP TỪNG CẶP (Analyze > Compare Means > Pair Sample T-Test) Chọn hai biến ta cần so sánh di chuyển vào hộp thoại Paired Variables nút mũi tên Paired-samples t test cho ta kết mối tương quan hai biến quan sát Cho biết liệu hai biến có tương quan với hay khơng, độ tương quan chiều tương quan (thể bảng Paired samples correlation) SO SÁNH BIẾN PHỐI HỢP TỪNG CẶP (Analyze > Compare Means > Pair Sample T-Test) Paired Samples Statistics Pair f1 Promotion f2 Payment Mean 3.2950 2.8465 N Std Deviation Std Error Mean 202 74331 05230 202 81112 05707 Paired Samples Correlations N Pair f1 Promotion & f2 Payment 202 Correlation 562 Sig .000 Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Std Std Error Mean Deviation Mean Lower Upper Pair f1 Promotion f2 Payment 44851 72990 05136 34725 t 54978 8.733 df 201 Sig (2tailed) 000 ONE WAY - ANOVA Phương pháp thống kê để kiểm định giá thuyết trung bình dân số Phân tích phương saianalysis of vaniance (ANOVA) One-way ANOVA sử dụng mơ hình yếu tố, ảnh hưởng cố định để so sánh ảnh hưởng nghiệm thức (treatment) môt yếu tố (factor) biến phụ thuộc liên tục (Mối quan hệ biến định tính (3 lựa chọn) với 01 biến phụ thuộc định lượng) Ví dụ : Có khác biệt việc đánh giá yếu tố Thỏa mãn CV nhân viên phân theo cấp ONE WAY - ANOVA Giả thuyết H0 : Các đám đơng có trung bình ngang (khơng có khác biệt) μ1 = μ2 = μ3 …….= μn Giả thuyết nghiên cứu HR : Có hai trung bình khác nhau: µ1 ≠ µ2; hay µ1 ≠ µ3; hay µ1 ≠ µ4 Hay µ2 ≠ µ3…… ONE WAY - ANOVA Analyze - Compare Means - One-Way ANOVA Nhập biến phụ thuộc (JS) vào ô biến phụ thuộc Dependent List nhập biến độc lập vào ô Factor Nhấn chuột vào Descriptive Homogeneity of variance (kiểm định phương sai đồng nhất, nghĩa đám đơng có phương sai theo giả thuyết ANOVA Continue -> OK ONE WAY - ANOVA ONE WAY - ANOVA Tổng bình phương nội nhóm :  SSw   xij  xi  ni k i 1 j 1 Tổng chênh lệch bình phương nhóm : k SSg   ni xi  x  i 1 Tổng biến thiên SSt = SSw + SSg BẢNG ONE WAY - ANOVA Loại biến thiên Biến thiên Bậc tự Trung bình biến df thiên Giữa nhóm SSg k–1 MSg = SSg/(k-1) Trong nhóm SSw n–k MSw = SSw/(n-k) Tổng SSt n-1 F MSg MSw Sig = 0.643: Không có khác biệt phương sai nhóm Sig = 0.021: Đủ điều kiện từ chối giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Kết phân tích sâu POST HOC Multiple Comparisons JS Bonferroni (J) age 07277 14170 55402 4 Mean Difference (I-J) 95% Confidence Interval (I) age Std Error Lower Bound Upper Bound 1.000 -.3049 4504 25747 196 -.1321 1.2402 -.82375 42580 327 -1.9585 3110 -.07277 14170 1.000 -.4504 3049 48125 22885 220 -.1287 1.0912 -.89653 40914 178 -1.9869 1938 -.55402 25747 196 -1.2402 1321 -.48125 22885 220 -1.0912 -1.37778* 46217 019 82375 42580 327 -.3110 1.9585 89653 40914 178 -.1938 1.9869 1.37778* 46217 019 1461 2.6095 * The mean difference is significant at the 0.05 level Sig Sig = 0.019: Có 1287 khác biệt -2.6095 -.1461 nhóm nhóm