Kiểm Định Tham Số (t-Tests) - MÔN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG QUẢN TRỊ

MÔN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG QUẢN TRỊ Đề tài: Kiểm Định Tham Số t-Tests GVHD: Thầy Trần Quang Trung Nhóm 2 TpHCM, 08/2012... * Mục tiêu nghiên cứu:Kiểm tra lại kết quả nghiên cứu: độ

MÔN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

TRONG QUẢN TRỊ

Đề tài:

Kiểm Định Tham Số (t-Tests)

GVHD: Thầy Trần Quang Trung

Nhóm 2 TpHCM, 08/2012

1 Trần Thị Kim Quyên (nhóm trưởng)

7 Nguyễn Hữu Thái Bình

8 Võ Văn Thiết

9 Nguyễn Viết Ngọc

Danh sách các thành viên

Mục lục

 Nghiên cứu các công cụ trong Compare Means

1 One Sample T-Test

2 Independent Sample T-Test

3 Paired Sample T-Test

4 ANOVA – Hậu ANOVA

* Mục tiêu nghiên cứu:

Kiểm tra lại kết quả nghiên cứu: độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của một người là 22

* Giả thiết:

Ho - độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của một người là 22

* Thực hiện:

Tiến hành xử lý trong SPSS như sau:

-Analyze/Compares Mean/One Sample T – Test

-Chọn biến Age When First Married là biến kiểm định (ô Test Variable); khai báo Test Value là 22.

-Vào Options… chọn độ tin cậy là 99%

One Sample T-Test

- Tuổi trung bình khi kết hôn lần đầu là 22.79 theo mẫu

- Giá trị của kiểm định t về tuổi trung bình lần đầu kết hôn là 5.456 ứng với mức

ý nghĩa quan sát 0.000, nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 0.01

- P= 0.000<<0.01→ bác bỏ giả thuyết H0 về tuổi lần đầu kết hôn là 22tuổi

* Mục tiêu nghiên cứu:

Kiểm tra lại kết quả nghiên cứu: độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của nam và nữ là bằng nhau

* Giả thiết:

Ho - độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của nam và nữ là bằng nhau

* Thực hiện:

- Analyze/Compares Mean/Independent Sample T – Test

- Chọn biến định lượng muốn kiểm định trung bình (biến Age When

First Married) đưa vào danh sách các biến cần kiểm định Test Variable.

- Đưa biến giới tính vào ô biến phân nhóm (Grouping Variable) → xác

định nhóm Define Groups: Chúng ta có hai nhóm (1: Nam và 2: Nữ) → Continue → OK

- Độ tin cậy được chọn là 95%.

Independent Sample T-Test

-Tuổi kết hôn trung bình của Nam là 24.16 cao hơn tuổi kết hôn trung bình của Nữ là 21.84

- Mẫu gồm có 492 nam và 710 nữ (mẫu độc lập nên kích thước không cần bằng nhau)

Independent Sample T-Test

 Kiểm định Levene là phép kiểm nghiệm tính đồng nhất của phương sai Ở đây ta kiểm định giả thuyết cho rằng phương sai giữa các mẫu quan sát là bằng nhau

Trong kiểm định Levene: p=.559>.05 → phương sai của 2 mẫu không khác nhau ↔ Chấp nhận giả thuyết H0.

→ Sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed

Independent Sample T-Test

Bậc tự do df=N1 + N2 -2= 492+710-2=1200

Sig.=.000 < 0.05 → có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình tuổi kết hôn lần đầu giữa Nam và Nữ

Tuổi trung bình kết hôn của Nam là 24.16 ± 4.86 và của Nữ là

21.84±4.929 và sự khác biệt của 2 nhóm có ý nghĩa thống kê với p=0.000

* Mục tiêu nghiên cứu:

Thu nhập của người ta trước và sau khi lập gia đình

KẾT QUẢ

Bảng 1: Paired Samples Statistics

- Thu nhập trung bình trước khi có gia đình: 12,86 triệu/tháng

- Thu nhập trung bình sau khi có gia đình: 15,96 triệu/tháng

- Mẫu khảo sát: 979 người

Bảng 3: Paired Samples Test

- Thu nhập trung bình trước khi có gia đình thấp hơn sau khi có gia đình khoảng 3 triệu đồng/tháng

- Sig nhỏ, bác bỏ Ho, tức là bác bỏ giả thuyết thu nhập trung bình trước và sau khi lập gia đình là như nhau

* One-way ANOVA – Phân tích phương sai một yếu tố:

- Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.

- Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn

để xem như tiệm cận phân phối chuẩn.

- Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.

* Mục tiêu nghiên cứu:

Có sự khác biệt hay không về mức độ đánh giá tầm quan trọng của nghe nhạc dân gian đối với cuộc sống của một con người ở những độ tuổi khác nhau?

* Giả thiết:

Ho: Không có sự khác biệt về sự đánh giá tầm quan trọng của nghe nhạc dân gian giữa các nhóm tuổi khác nhau

(độ tuổi không có liên hệ với sự đánh giá về tầm quan

trọng của nhạc dân gian)

* Thực hiện:

Tiến hành xử lý trong SPSS như sau:

- Analyze/Compares Mean/One-way ANOVA

- Đưa biến Folk Music là biến định lượng vào ô Dependent list; Age

Categories là biến phân loại xác định các đối tượng (nhóm) cần so sánh

vào ô Factor

Chọn nút Options…/ chọn Homogeneity-of-variance để kiểm định sự bằng nhau của các phương sai nhóm

One – way ANOVA

Sig.=0.000<0.05 (độ tin cậy 95%) → có sự khác biệt

có ý nghĩa thống kê về đánh giá tầm quan trọng của nghe nhạc dân gian đối với cuộc sống của một con người ở những độ tuổi khác nhau

Các trung bình khác nhau (ít nhất có 2 trung bình khác nhau) → kiểm định hậu ANOVA

One-way ANOVA

Xác định chỗ khác biệt (phân tích sâu ANOVA)

 Chọn Folk Music là biến phụ thuộc vào ô Dependent list;

Age Categories là nhân tố cố định vào ô Factor.

 Trong hộp thoại One-Way ANOVA:

 Ở mục contrasts chọn polynomical (trong trường hợp cách giữa các mức nhân tố không đều) đồng thời chọn linear

(cho dạng phương trình bậc nhất); Quadratic (cho dạng

phương trình bậc hai); Cubic (cho dạng phương trình bậc ba);…

One-way ANOVA

 Mục Post Hoc chọn kiểm định Dunnett với lựa chọn mặc định là nhóm cuối cùng, mức

ý nghĩa p=0.05

One-way ANOVA

Kết quả kiểm định t cho từng cặp 2 nhóm: (độ tuổi 18-29 và 50+); (độ tuổi 30-39 và 50+); (độ tuổi 40-49

và 50+)

Chỉ có sự khác biệt có ý nghĩa giữa nhóm độ tuổi

40-49 và 50+ vì sig=0.046<α=0.05

One-way ANOVA