Tài liệu - hatrongquangdhcn ly thuyet SpSS

kiểm định này phù hợp khi hai yếu tố này là biến định tính hay biến định lượng rời rạc có ít giá trị... Kiểm định trong trường hợp dữ liệu thứ tự Trong trường hợp hai yếu tố nghiên cứu l

Chương 4

Phân tích dữ liệu định tính

1 Kiểm định chi – square

Kiểm định chi-square được sử dụng để kiểm định xem có tồn tại mối quan hệ giữa hai yếu tố.

kiểm định này phù hợp khi hai yếu tố này là biến định tính hay biến định lượng rời rạc có ít giá trị

Cơ sở lý thuyết :

Giả thiết không : H0 : hai biến độc lập với nhau Giả thiết đối : H1 : hai biến có liên hệ với nhau

2 Kiểm định trong trường hợp dữ liệu thứ tự

Trong trường hợp hai yếu tố nghiên cứu là hai biến thu thập từ thang đo thứ bậc, thay

vì dùng đại lượng Chi- Square, chúng ta có thể dùng 1 trong các đại lượng : Tau của

KenDall , d của Somer , gamma , của

Goodman và Kruskal Các đại lượng này phát hiện ra mối liên hệ tốt hơn Chi-Square.

Chương V Phân tích dữ liệu định lượng

Kiểm định trung bình

Để thực hiện kiểm định trung bình , chúng ta cần có hai biến : 1 biến định lượng để tính trung bình, 1 biến định tính dùng để chia nhóm

ra để so sánh.

1 Kiểm định trị trung bình của 2 mẫu độc lập

2 Kiểm định trị trung bình của 2 mẫu phụ thuộc (mẫu từng cặp) >

Ví dụ :

So sánh thu nhập của

sinh viên nam và sinh

viên nữ sau khi tốt

nghiệp 2 năm đang

làm tại công ty., sinh

viên nam và sinh viên

nữ được chọn theo

từng cặp tương

đương về bằng cấp,

ngành đào tạo,kỹ

năng máy tính, ngoại

ngữ và công việc.

ñôn vò tính : USD

mlnam mlnu

Chương VI Phân tích dữ liệu định lượng Phân tích phương sai (ANOVA)

1 Khái niệm và vận dụng

Phân tích phương sai là sự mở rộng của kiểm

định t, vì phương pháp này so sánh trị trung

bình của 3 nhóm trở lên.

Ví dụ :

Cần so sánh mức độ hài lòng về cẩm nang tiêu dùng giữa những người có mức thu nhập khác nhau.

Biến c33.1 và biến tngdr

Chương VII

Phân tích dữ liệu định lượng

Hồi quy tuyến tính

Khi nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 hay nhiều biến định lượng, ta có thể sử dụng mô hình hồi quy, trong đó có 1 biến nguyên nhân (biến độc lập) và 1 biến kết quả (biến phụ thuộc) Trong trường hợp có nhiều biến nguyên nhân ảnh hưởng đến biến kết quả, ta

sẽ có mô hình hồi quy bội

1 Hồi quy tuyến tính

Xem xét mối liên hệ giữa 1 biến phụ thuộc và

1 biến độc lập

Ví dụ :

Ta dùng đường hồi quy để mô tả mối liên hệ :

số món hàng mua ngoài dự định với sự gia tăng của thu nhập.

Số món hàng mua ngoài dự định = B 0 + B 1 (Thu nhập)

2 Mô hình hồi quy bội

Là mô hình mở rộng của mô hình hồi quy 2 biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập Mô hình có dạng sau :

Y = B0 + B1X1 + B2X2 + … + BnXn

Chương VIII KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ

1 KIỂM ĐỊNH DẤU ( SIGN – TEST ) 2 MẪU PHU THUỘC

2 KIỂM ĐỊNH DẤU VÀ HẠNG WILCOXON – 2 MẪU PHỤ THUỘC

3 KIỂM ĐỊNH MANN-WHITNEY – 2 MẪU ĐỘC LẬP

4 KIỂM ĐỊNH KRUSKAL- WALLIS - NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP

5 KIỂM ĐỊNH KHI BÌNH PHƯƠNG 1 MẪU

End now

3 KIỂM ĐỊNH MANN-WHITNEY – 2 MẪU ĐỘC LẬP

4 KIỂM ĐỊNH KRUSKAL- WALLIS - NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP

5 KIỂM ĐỊNH KHI BÌNH PHƯƠNG 1 MẪU