Nguyen Duy tam - Huong dan SPSS

Nguyen Duy tam - Huong dan SPSS tài liệu, giáo án, bài giảng , luận văn, luận án, đồ án, bài tập lớn về tất cả các lĩnh...

21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm 21/3/2009 Thực nghiên cứu Thu thập xữ lý liệu  Các phương pháp thu thập liệu:  Phỏng vấn trực tiếp (Face to face interview) ▪ Phỏng vấn nhà (Door to door inetrview) ▪ Phỏng vấn đòa điểm cụ thể (Central location interview) ▪ Phỏng vấn chặng (Mall – Intercept interview)  Phỏng vấn qua điện thoại  Phỏng vấn qua thư  Phỏng vấn qua internet  Quan sát (Observation) 21/3/2009 Nguyen Duy Tam Thực nghiên cứu Thu thập xữ lý liệu  Con người – Tầm nhìn Con người – Tầm nhìn Qui trình xữ lý liệu  Bước 1: kiểm tra, hiệu chỉnh bảng câu hỏi  Bước 2: mã hóa liệu bảng câu hỏi  Bước 3: nhập liệu vào máy tính  Bước 4: làm liệu máy tính 21/3/2009 Nguyen Duy Tam 4 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm Khởi động SPSS Con người – Tầm nhìn Cách cổ điển Bạn chuyển sang destop để mở dễ dàng 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn Giao diện  Cửa số chuẩn SPSS Ma trận liệu Định nghĩa biến 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm Con người – Tầm nhìn Nhập liệu   21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm Nhập vào cột Name ba biến số age, marital, income SPSS mặc định dạng số (Numeric) 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn Định nghĩa biến Name: Tên biến Type: Kiểu liệu With: độ rộng Decimal: lượng số thập phân 21/3/2009 Lable: nhãn biến (được dùng báo cáo thống kê biểu đồ Value: Mã hóa liệu Measure: Loại liệu Nguyễn Duy Tâm Con người – Tầm nhìn Định nghĩa biến Name: kí tự liên tục, khơng có khoảng cách Type: Numeric (số), string (chữ),… With: độ rộng, tăng số lượng cần thiết Decimal: Về số số nguyên 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm Lable: Là tên đầy đủ biến, phần hiển thị báo cáo thống kê biểu đồ Value: Phần mã hõa liệu SPSS hiển thị phần này, không hiển thị phần mã hóa Measure: Nominal (định danh, Ordinal (thứ bậc), scale (tỷ lệ) 10 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm 11 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn THANG ĐO TRONG NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG     Thang đo định danh (nominal) Thang đo thứ tự (ordinal) Thang đo khoảng (interval) Thang đo tỷ lệ (ratio) 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm 12 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn DẠNG CÂU HỎI   Câu hỏi mở Câu hỏi đóng  Câu hỏi phân đơi (Dichotomous)  Câu hỏi liệt kê lựa chọn (Single response)  Câu hỏi liệt kê nhiều lựa chọn (Multiple respenses)  Câu hỏi xắp hạng (Ranking)  Câu hỏi phân mức (Scale)  Câu hỏi chấm điểm 21/3/2009 13 Nguyễn Duy Tâm Con người – Tầm nhìn CÂU HỎI PHÂN ĐÔI     Anh/chò có sử dụng điện thoại di động không? 1. Có  Không Giới tính người khảo sát  Nam  Nữ Bạn có phải người thường chợ thường xuyên cho gia đình không? Có  Không  Bạn có sử dụng kem dưỡng da chưa? Rồiù  Chưa  Nguyen Duy Tam Norminal 14 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn CÂU HỎI LIỆT KÊ MỘT CÂU TRẢ LỜI  Trong nhãn hiệu nước có gaz sau bạn sử dụng thường xuyên nhãn hiệu naøo? Coca-Cola  Pepsi-Cola  Sprite  7-Up  Fanta  15 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn CÂU HỎI LIỆT KÊ NHIỀU CÂU TRẢ LỜI  Bạn uống qua nhãn hiệu nước có gaz nhãnhiệu sau đây? Coca-Cola  Pepsi-Cola  Sprite  7-Up  Fanta  21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm 16 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn CÂU HỎI XẮP HẠNG Q:Trong yếu tố sau anh/chị cho biết mức độ quan trọng nhất, nhì, ba việc lựa chọn mua máy điện thoại? Chất lượng bắt sóng _ Ordinal Kiểu dáng thời trang _ … _ Nguồn gốc xuất xứ _  Hãy cho biết mức độ quan trọng yếu tố sau việc lựa chọn mua máy điện thoại di động  Chất lượng bắt sóng Kiểu dáng thời trang … Nguồn gốc xuất xứ 21/3/2009 Quan trọng Bình thường Không quan trọng 1 1 2 2 3 3 17 Nguyễn Duy Tâm Con người – Tầm nhìn CÁC DẠNG CÂU HỎI PHÂN MỨC  Q “Theo ý bạn câu nói sau câu mô tả màu sắc bao bì sản phẩm này?” Quá tối Hơi tối Ordinal Vừa Hơi sáng Quá sáng 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm 18 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn CÁC DẠNG CÂU HỎI PHÂN MỨC  Q “Đối với câu nói sau, bạn làm ơn mức độ đồng ý bạn vấn đề X?” Hoàn toàn đồng ý Đồng ý Ordinal Y kiến trung dung Khơng đồng ý Hồn tồn khơng đồng ý 21/3/2009 19 Nguyễn Duy Tâm Con người – Tầm nhìn CÁC DẠNG CÂU HỎI PHÂN MỨC (SCALING) Q.“Bạn cho biết mức độ thỏa mãn bạn thuộc tính sau sản phẩm ĐTDĐ?” Hồn tồn Hồn tồn khơng thỏa mãn thỏa mãn  Q"Bạn cho biết mức độ quan trọng thuộc tính sau sản phẩm điện thoại di động?” Hoàn toàn Hoàn tồn quan trọng Khơng quan trọng Thu phát sóng, nhãn hiệu, Ordinal Kiểu dáng, tính phụ,…  21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm 20 10 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP  Bước 2: Kiểm nghiệm ngang giá trò trung bình (t – student test)  Thiết lập giả thuyết ▪ H0: Giá trò trung bình hai mẫu ▪ H1: Giá trò trung bình hai mẫu khác  Nếu p-value (Sig – two-tailed) < α/2  Ta bác bỏ giả thuyết Ho (Kiềm nghiệm nhaùnh – two tailed) 109 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP  Kiểm nghiệm t  Công thức tính t ▪ Giả thuyết phương sai ngang chấp nhận t ▪ x1  x 1 1 S p2     n1 n2  S P2  (n1  1) S12  (n  1) S 22 n1  n  Với bật tự df (n1 + n2 – 2) Nguyen Duy Tam 110 55 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP  Công thức tính t  Giả thuyết phương sai ngang không chấp nhaän x1  x t   S12 S 22      n1 n  Với bật tự df df  ( S12 (S12 n1  S 22 n2 )2 ( S 22 n1 ) n2 )  n1  n2 1 111 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP  Ví dụ:  Có khác biệt hay không hai khu vực nghiên cứu (Hà Nội – TP.HCM) quan điểm cho Sony “Sáng tạo” “Thiết kế đẹp” Group Statistics AREA Area Code SONY1 Chat luong cao 12 Ha Noi 13 TP.HCM SONY2 Thiet ke dep 12 Ha Noi 13 TP.HCM Nguyen Duy Tam N 200 200 200 200 Mean Std Deviation 4.81 48 4.92 30 4.66 61 4.72 55 Std Error Mean 3.38E-02 2.10E-02 4.28E-02 3.89E-02 112 56 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP Independent Samples Test Equal variances assumed Levene's Test for F Equality of Variances Sig t-test for Equality of t Means df Sig (2-tailed) Mean Difference Std Error Difference Equal variances not assumed t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval Lower of the Difference Upper t df Sig (2-tailed) Mean Difference Std Error Difference 95% Confidence Interval Lower of the Difference Upper SONY1 Chat luong cao SONY2 Thiet ke dep 30.940 3.325 000 069 -2.766 -1.037 398 398 006 300 -.11 -6.00E-02 3.98E-02 5.79E-02 -.19 -3.18E-02 -2.766 332.890 -.17 5.37E-02 -1.037 394.492 006 300 -.11 -6.00E-02 3.98E-02 5.79E-02 -.19 -3.18E-02 -.17 5.37E-02 113 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA CẶP MẪU   Khảo sát giá trò khác biệt hai giá trò trung bình hai biến khảo sát quan sát tiến hành kiểm nghiệm giá trò trung bình khác biệt có hay không Do kiểm nghiệm dùng cho hai biến (2 mẫu) có mối quan hệ với nên kiểm nghiệm có phần kiểm nghiệm tương quan biến (correlation)  Nếu biến quan sát tương quan kiểm nghiệm t so sánh giá trò trung bình biến không đáng tin cậy Nguyen Duy Tam 114 57 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA CẶP MẪU  Kiểm t cho cặp mẫu  Thiết lập giả thuyết ▪ H0: giá trò trung bình khác biệt ▪ H1: giá trò trung bình khác biệt khác  Công thức tính t n  (x I 1 t I  yI ) n SD n  Nếu giá trò sig (p-value) < α/2  ta bác bỏ giả thuyết h0 115 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA CẶP MẪU   Kiểm nghiệm so sánh giá trò trung bình hai biến quan hệ (paired samples t –test) Ví dụ:  Liệu có khác biệt quan điểm người tiêu dùng hai nhãn hiệu sony jvc không (ví dụ khảo sát thuộc tính “Chất lượng cao” “giá hợp lý”) Paired Samples Statistics Pair Pair SONY1 Chat luong cao JVC1 Chat luong cao SONY4 Gia ca hop ly JVC4 Gia ca hop ly Nguyen Duy Tam Mean 4.86 4.30 4.05 3.92 N 395 395 395 395 Std Deviation 40 78 93 90 Std Error Mean 2.03E-02 3.91E-02 4.65E-02 4.55E-02 116 58 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn PHÂN TÍCH VÀ DIỄN ĐẠT DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Paired Samples Correlations N Pair Pair SONY1 Chat luong cao & JVC1 Chat luong cao SONY4 Gia ca hop ly & JVC4 Gia ca hop ly Correlation Sig 395 183 000 395 250 000 Paired Samples Test Paired Differences Std Deviation 56 81 4.07E-02 48 64 13.824 394 000 12 1.12 5.63E-02 1.07E-02 23 2.157 394 032 Mean Pair Pair SONY1 Chat luong cao - JVC1 Chat luong cao SONY4 Gia ca hop ly JVC4 Gia ca hop ly 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Std Error Mean t df Sig (2-tailed) 117 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP - ANOVA  Phân tích phương sai yếu tố (one-way ANOVA)  Phương pháp thống kê so sánh trung bình nhiều mẫu độc lập  Kiểm nghiệm dựa xem xét biến thiên (phương sai) giá trò quan sát nội nhóm nhóm  Bao gồm hai dạng biến, biến sử dụng biến yếu tố (hay biến độc lập), biến phân biến khảo sát (biến phụ thuộc) thành nhiếu nhóm khác Và nhiệm vụ phân tích phương sai yếu tố kiểm nghiệm giả thuyết (H0) cho giá trò trung bình nhóm ngang Nguyen Duy Tam 118 59 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP ANOVA Kiểm nghiệm ANOVA  Kiểm nghiệm ngang giá trò trung bình tất mẫu quan sát  Thiết lập giả thuyết: ▪ H0: Tất giá trò trung bình mẫu quan sát ngang ▪ H1: Tồn cặp mẫu có giá trò trung bình khác biệt (Tuy nhiên ta không xác đònh cặp mẫu nào)  Kiểm nghiệm (Kiểm nghiệm F) ▪ Chấp nhận H0 Sig >= α  ngưng tiến trình kiểm nghiệm ▪ Bác boû H0 p-value hay Asympt sig < α  Kiểm nghiệm Post hoc (với điều kiện cân phương sai tương ứng) để tìm cặp mẫu có giá trò trung bình khác biệt  119 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP ANOVA  Kiểm nghiệm phương sai ngang (Levene’s test)  Nếu bác bỏ H0 (phương sai mẫu không ngang bằng): Lựa chọn kiểm nghiệm Post hoc với điều kiện phương sai không ngang (Equal variances not assumed)  Nếu chấp nhận H0 (phương sai mẫu ngang bằng): Lựa chọn kiểm nghiệm Post hoc với điều kiện phương sai ngang (Equal variances assumed) Nguyen Duy Tam 120 60 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP ANOVA  Kiểm nghiệm Posh hoc (kiểm nghiệm t)  Kiểm nghiệm khác biệt giá trò trung bình cặp mẫu riêng biệt  Thiết lập giả thuyết (lần lượt kiểm nghiệm cặp mẫu riêng biệt với nhau) ▪ H0: Giá trò trung bình mẫu i giá trò trung bình mẫu j ▪ H1: Giá trò trung bình mẫu i khác giá trò trung bình mẫu j  Kiểm nghiệm (kiểm nghiệm t nhánh) ▪ Bác bỏ H0 sig (p-value ) < α 121 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP ANOVA  Ví dụ:  Ý kiến cho Sony “Chất lượng cao” “Thiết kế đẹp” có khác biệt hay không nhóm tiêu dùng có độ tuổi khác Report M ean TUOI TUOI Duoi 20 tuoi Tu 20 - 29 tuoi Tu 30 - 39 tuoi Tu 40 - 49 tuoi Tu 50 tuoi tro l en Total SONY1 Chat l uong cao 4.80 4.84 4.86 4.89 4.93 4.86 SONY2 Thiet ke dep 4.52 4.65 4.73 4.73 4.84 4.69 1: Hoàn toàn không đồng ý 5: Hoàn toàn đồng ý Nguyen Duy Tam 122 61 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP ANOVA ANOVA Sum of Squares 654 63.506 64.160 3.991 129.569 133.560 SONY1 Chat luong cao Between Groups Within Groups Total SONY2 Thiet ke dep Between Groups Within Groups Total df 395 399 395 399 Mean Square 163 161 F 1.017 Sig .398 998 328 3.042 017 Test of Homogeneity of Variances SONY2 Thiet ke dep Levene Statistic 8.406 df1 df2 395 Sig .000 123 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP ANOVA Multiple Comparisons Dependent Variable: SONY2 Thiet ke dep Tamhane (I) TUOI TUOI Duoi 20 tuoi Tu 20 - 29 Tu 30 - 39 Tu 40 - 49 Tu 50 tuoi (J) TUOI TUOI Tu 20 - 29 tuoi Tu 30 - 39 tuoi Tu 40 - 49 tuoi Tu 50 tuoi tro len tuoi Duoi 20 tuoi Tu 30 - 39 tuoi Tu 40 - 49 tuoi Tu 50 tuoi tro len tuoi Duoi 20 tuoi Tu 20 - 29 tuoi Tu 40 - 49 tuoi Tu 50 tuoi tro len tuoi Duoi 20 tuoi Tu 20 - 29 tuoi Tu 30 - 39 tuoi Tu 50 tuoi tro len tro len Duoi 20 tuoi Tu 20 - 29 tuoi Tu 30 - 39 tuoi Tu 40 - 49 tuoi Mean Difference (I-J) -.13 -.22 -.21 -.32* 13 -8.79E-02 -8.18E-02 -.19 22 8.79E-02 6.06E-03 -.10 21 8.18E-02 -6.06E-03 -.11 32* 19 10 11 Std Error 8.92E-02 9.28E-02 9.97E-02 9.90E-02 8.92E-02 8.14E-02 8.92E-02 8.84E-02 9.28E-02 8.14E-02 9.28E-02 9.20E-02 9.97E-02 8.92E-02 9.28E-02 9.90E-02 9.90E-02 8.84E-02 9.20E-02 9.90E-02 Sig .920 303 488 030 920 941 990 173 303 941 1.000 845 488 990 1.000 921 030 173 845 921 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound -.43 17 -.51 7.47E-02 -.54 11 -.63 -1.84E-02 -.17 43 -.30 13 -.34 18 -.42 3.79E-02 -7.47E-02 51 -.13 30 -.24 25 -.32 11 -.11 54 -.18 34 -.25 24 -.37 15 1.84E-02 63 -3.79E-02 42 -.11 32 -.15 37 * The mean difference is significant at the 05 level Nguyen Duy Tam 124 62 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH LƯNG  Đo lường cường độ chiều mối tương quan biến đònh lượng  Đo lường tương quan đo lường hai biến độc lập ngang (không phân biệt biến phụ thuộc biến độc lập)  Đo lường mối tương quan tuyến tính biến phụ thuộc (hoặc nhiều) biến độc lập (Linear Regression) 125 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH LƯNG  Hệ số tương quan (Correlation)      Hệ số tương quan R nằm khoảng (-1,1) Giá trò tuyệt đối R lớn (gần 1) hai biến có tương quan chặt chẻ với R0: mối tương quan hai biến tương quan thuận R=0: hai biến mối liên hệ tuyến tính Nguyen Duy Tam 126 63 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH LƯNG  Kiểm nghiệm giả thuyết mối tương quan  Thiết lập giả thuyết ▪ ▪  H0: R=0 (không có liên hệ hai biến) H1: R0 (có liên hệ hai biến) Dùng kiểm nghiệm t ta bác bỏ giả thuyết H0 p_value (Asympt Sig.)< α (kiểm nghiệm hai nhánh) p_value (Asympt Sig.)< α/2 (kiểm nghiệm nhánh) 127 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH LƯNG Correlations SONY15 La nhan hieu Pearson Correlation ua thich cua toi Sig (2-tailed) N SONY1 Chat luong cao Pearson Correlation Sig (2-tailed) N SONY2 Thiet ke dep Pearson Correlation Sig (2-tailed) N SONY4 Gia ca hop ly Pearson Correlation Sig (2-tailed) N SONY8 Dan dau Pearson Correlation Sig (2-tailed) N SONY15 La nhan hieu ua SONY1 Chat SONY2 SONY4 Gia SONY8 thich cua toi luong cao Thiet ke dep ca hop ly Dan dau 1.000 446** 287** 203** 220** 000 000 000 000 400 400 400 400 400 446** 1.000 461** 281** 333** 000 000 000 000 400 400 400 400 400 287** 461** 1.000 317** 236** 000 000 000 000 400 400 400 400 400 203** 281** 317** 1.000 226** 000 000 000 000 400 400 400 400 400 220** 333** 236** 226** 1.000 000 000 000 000 400 400 400 400 400 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) Nguyen Duy Tam 128 64 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP  Phương trình hồi qui tuyến tính dự báo xu hướng tăng (hay giảm) biến phụ thuộc biến động (tăng giảm) nhiều biến độc lập khác Phương trình hồi qui bội: y^ = a + b1x1 + b2x2 + … + bkxk 129 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP  Hệ số xác đònh (Coefficient of determination): Sẽ giúp ta giải đáp số câu hỏi sau :  Mô hình hồi qui tuyến tính xây dựng thể mối quan hệ X Y tốt Hoặc % biến thiên Y giải thích phụ thuộc tuyến tính Y vào X  R bình phương biến thiên từ (giá trò tương ứng biến thiến Y hoàn toàn không mối quan hệ hồi qui tuyến tính Y X, giá trò tương ứng biến thiên Y hoàn toàn mối quan hệ hồi qui tuyến tính Y X)  R bình phương lớn mô hình hồi qui tuyến tính Y X thích hợp hay biến độc lập X có ý nghóa việc giải thích biến thiên biến phụ thuộc Y Nguyen Duy Tam 130 65 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP    Hệ số xác đònh R bình phương hệ số xác đònh điều chỉnh Adjusted R bình phương Do phân tích hồi qui bội R bình phương tăng số biến độc lập tăng R bình phương ý nghóa phương trình hồi qui tuyến tính Sử dụng Adjusted R bình phương giúp giải hạn chế 131 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP  Kiểm nghiệm F  Giống kiểm nghiệm F sử dụng phân tích ANOVA nhằm kiểm đònh giả thuyết tồn mối liên hệ tuyến tính biến X biến Y  Giả thuyết: ▪ H0: β1 = β = … = β k = ▪ H1: Có β i  Bác bỏ H0 Sig (p-value) < α Nguyen Duy Tam 132 66 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP  Kiểm đònh giả thuyết hệ số hồi qui (kiểm đònh t)  Kiểm nghiệm mối quan hệ hồi qui tuyến tính biến Xi với Y ▪ ▪  H0: Không có mối quan hệ tuyến tính Y Xi Bác bỏ H0 sig.(p-value) < α Khác với kiểm nghiệm F cho biết mối quan hệ tuyến tính tất biến độc lập với biến phụ thuộc Kiểm nghiệm t cho biết có hay không mối quan hệ hồi qui tuyến tính biến độc lập cụ thể với biến phụ thuộc 133 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP  Ví dụ: Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa:  Biến độc lập: Ý kiến chó “Sony nhãn hiệu ưa thích tôi”  Với biến phụ thuộc ý kiến cho Sony là: ▪ “Chất lượng cao” ▪ “Thiết kế đẹp” ▪ “Đáng tin cậy” ▪ “Sáng tạo” ▪ “Dẫn đầu” ▪ “Nhãn hiệu toàn cầu” Nguyen Duy Tam 134 67 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP a Variables Entered/Remov ed Model Variables Removed Variables Entered SONY1 Chat luong cao SONY3 Dang tin cay SONY7 Tinh Method Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = 100) Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = 100) Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = 100) a Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi Model Summary Model R R Square 446 a 199 477 b 228 486 c 237 Adjusted R Square 197 224 231 Std Error of the Estimate 65 63 63 a Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao b Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao, SONY3 Dang tin cay c Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao, SONY3 Dang tin cay, SONY7 Tinh 135 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP ANOVAd Model Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Sum of Squares 41.146 165.632 206.778 47.097 159.680 206.778 48.904 157.874 206.778 df 398 399 397 399 396 399 Mean Square 41.146 416 F 98.870 Sig .000 a 23.549 402 58.547 000 b 16.301 399 40.889 000 c a Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao b Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao, SONY3 Dang tin cay c Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao, SONY3 Dang tin cay, SONY7 Tinh d Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi Nguyen Duy Tam 136 68 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤ THUỘC VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients B Std Error (Constant) 776 393 SONY1 Chat luong cao 801 081 (Constant) 540 391 SONY1 Chat luong cao 619 092 SONY3 Dang tin cay 238 062 (Constant) 448 392 SONY1 Chat luong cao 587 093 SONY3 Dang tin cay 206 063 SONY7 Tinh 9.116E-02 043 Standardi zed Coefficien ts Beta 446 345 198 327 171 101 t 1.975 9.943 1.381 6.706 3.847 1.143 6.311 3.247 2.129 Sig .049 000 168 000 000 254 000 001 034 a Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi Phương trình hồi qui: “Là nhãn hiệu ưu thích” = 0,448 + 0,587 “Chất lượng cao” + 0,206 “đáng tinh cậy” + 0,009 “tinh sảo” 1: Hoàn toàn không đồng ý 5: Hoàn toàn đồng ý Nguyen Duy Tam 137 69 ... Sprite  7-Up  Fanta  15 Nguyen Duy Tam Con người – Tầm nhìn CÂU HỎI LIỆT KÊ NHIỀU CÂU TRẢ LỜI  Bạn uống qua nhãn hiệu nước có gaz nhãnhiệu sau đây? Coca-Cola  Pepsi-Cola  Sprite  7-Up  Fanta... 21/3/2009 Nguyen Duy Tam 4 21/3/2009 Con người – Tầm nhìn 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm Khởi động SPSS Con người – Tầm nhìn Cách cổ điển Bạn chuyển sang destop để mở dễ dàng 21/3/2009 Nguyễn Duy Tâm... nhãn hiệu nước có gaz sau bạn sử dụng thường xuyên nhãn hiệu nào? Coca-Cola  Pepsi-Cola  Sprite  7-Up  Fanta  Nguyen Duy Tam C4: “Bạn cho biết mức độ thỏa mãn bạn thuộc tính kiểu dáng sản phẩm