Tuần 9-10: Trình bày và Xử lý số liệu - nghiên cứu khoa học ď phan tich du lieu 2 tài liệu, giáo án, bài giảng...
T-test: SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH • One-sample test (phép kiểm nghiệm t mẫu) • Áp dụng: Nếu so sánh giá trị trung bình mẫu với giá trị cố định • Vd: có hay khơng khác biệt số IQ trung bình nhóm sinh viên với số cụ thể (100) độ tin cậy 95% • Vd: Số lượng Anh Chị em SV có nhiều hay người • Cú pháp: Compare mean/one sample T test Sau chọn biến cần so sánh di chuyển sang hộp thoại Test Variables Tiếp theo, nhập giá trị cần so sánh vào hộp thoại Test Value • Nếu Sig nhỏ 05, tức có sư khác Lưu ý: Bởi test cần đuôi (one-tailed test), nên check bảng critical t values, với df =45, α = 05 one-tailed is 1.679 Đọc KQ: phép kiểm nghiệm t mẫu khơng tìm thấy khác số ACE mà SV có người (M = 1.26, sd = 1.26) 1, t(45) = 1.410, p < 05, α = 05 T-test: SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH • Paired-samples T-test (phép kiểm nghiệm t theo cặp mẫu) • Áp dụng: dùng để so sánh giá trị trung bình lần quan sát cùng nhóm đối tượng biến số (pre-post test) • VD: Có hay khơng khác “kiến thức quản lý” học viên sau tham dự khóa học QLĐD? [ KTQLpre KTQLpost] • Cú pháp: Compare mean/ paired -samples T test Sau đó, chọn biến mà cần so sánh (cùng lúc) di chuyển sang hộp thoại paired-samples t test • Nếu Sig 05 T-test: SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH • Independent sample t-test [phép kiểm nghiệm t mẫu độc lập] • Áp dụng: dùng để so sánh giá trị trung bình biến nào đóó nhóm đới tượng NC • VD: Có hay không khác “chỉ số cholesterol” phương pháp điều trị A và B • Cú pháp: Compare mean/ Independent sample ttest Sau đó, Chọn biến (chỉ sớ cholesterol) bên cửa sổ tay trái chuyển qua khung test variables Chọn biến phụ di chuyển vào khung grouping variable Kế đến là xác định nhóm define group (Group nhap so 1; group nhấp số 2), ok Nguyên tắc: Paired-samples T-test Independent sample t-test – Biến (dependent variable): thang scale – Biến phụ (independent variable): thang nominal – Biến phải phân phối chuẩn Nếu sig cua Levene’s test >.05, sử dụng kết dòng (equal variances assumed) Nếu sig Levene’s test < or = 05, sử dụng kết dòng (equal variances not assumed) ANOVA Physical health symptoms Between Groups Within Groups Total Sum of Squares 108.685 2537.952 2646.637 df 462 464 Mean Square 54.342 5.493 F 9.892 Sig .000 -Nếu giá trị Sig nhỏ hơn.05, ta kết luận có khác nhóm biến đó, sau đọc tiếp khung Posthoc để tìm khác biệt cụ thể cặp nhóm -Nếu giá trị Sig lớn hơn.05, ta kết luận khơng có khác nhóm biến Biến thiên Giữa nhóm (Between Groups) Tổng chênh lệch bình phương Trung bình chênh lệch bình phương Giá trị Bậc tự Mean kiểm định df Square F 108.685 54.342 Trong cùng nhóm (Within Groups) 2537.952 462 5.493 Tổng cộng Total 2646.637 464 9.892 Giá trị P Sig .000 Ket luan; sử dụng ANOVA để so sánh biến “thể chất” ĐD khoa Nội, Ngoại, Nhi Kết cho thấy có khác biến “thể chất” nhóm ĐD (F(2, 462)=9.892, pdesciptive statistic->crosstabs Bảng crosstab lên Chọn biến X vào hàng dòng (row) Chọn biến Y vào hàng cột(column) Nhấp vào statistic, chọn Chi-square Nhấp Cell, chọn khung percentage (row, column, total) • Đọc kết chổ Pearson chi-square, nhỏ 05, kết luận có mối liên hệ X Y 1=khơng hút, 2=1 ít, 3= khá, recode 3=2, 4=2 4= nhiều recode 1=1, 2=1 Biến HUTnew: hút ít, hút đến nhiều Chi-Square • Kết luận: Chi-square sử dụng để phân tích tìm mối liên hệ Hút thuốc K Khơng có ý nghĩa thống kê Chisquare(1)= 117, P>.05 TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH PEARSON R • Trường hợp áp dụng: Tìm mối liên quan (liên hệ/tương quan) biến X Y • Ví dụ: Tìm mối liên hệ tuổi đường huyết • Nguyên tắc • Độ mạnh cuả mối liên quan xét dưạ vào giá trị r – r nằm vào khoảng -1 đến +1 – r 0: khơng có mới liên hệ • R mới liên hệ >.7 mạnh 3-.7 trung bình .05) Spearman (rho) • TH áp dụng: tìm mối liên hệ giưã X Y • Nguyên tắc làm giống pearson, nhiên: • Biến X Y là: – ordinal, interval ratio – Không cần phân phối chuẩn spearman Correlat ions Spearman's rho tuoi trinh nghe nghiep Correlation Coefficient Sig (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig (2-tailed) N tuoi 1.000 119 001 995 119 trinh nghe nghiep 001 995 119 1.000 119 Nếu sig .05, khơng có mối liên hệ biến X Y Kết luận: spearman (rho) dùng để kiểm tra mối liên hệ tuổi trình độ nghề nghiệp Khơng có ý nghiã thống kê mối liên hệ biến, (rho =.001, p>.05) Cronbach’s alpha • Mục đích: xem câu hỏi có đủ giá trị tin cậy khơng • Cú pháp:Analyze-scale-reliability analysis • Chọn item câu hỏi (VD: Bộ câu hỏi có 10 items để đo lường stress) từ cửa sổ bên trái qua bên phải • Nhấp statistic, chọn item, scale, scale if item deleted • Đọc giá trị cronbach’s alpha: 7(cho tự phát triển) va (bộ mượn từ người khác) • Đọc bảng ”item total statistic” corrected item-total xem item có thấp khơng, thấp q xem lại gốc hiểu khơng? Nếu khó hiểu chỉnh lại, sau test lại cronbach • • • • • (Cao nhat – thap nhat)/muc (4-1)/3 =1 1->2: thap 2.1 ->3.1 tb >3.1 ->4 cao ... Mean = 2. 4, SD =0 .2) lần đo ( Mean = 2. 5, SD = 0 .2) với t (11) = -2 .171, p> 05 T-test: SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH • Independent sample t-test [phép kiểm nghiệm t mẫu độc lập] • Áp dụng: du? ?ng... thang đo nominal (Khoa: = nội, = ngoai, 3= nhi) thang đo ordinal( 1= nhóm 5-6 , 2= nhóm 7-8 , 3=nhóm 9-1 0) – Biến chính; phân phối chuẩn ANOVA Cú pháp: • Analyze->compare mean->1way-anova • Chọn biến... (690) = -3 4.178, p< 05 ANOVA • So sánh mean nhóm đối tượng biến • Vi du: + So sánh thể chất ĐD Khoa Nội, ngoại, Nhi + So sánh thể chất Bé nhóm tuổi ( 5-6 , 7-8 , 9-1 0) +So sánh căng thẳng ĐD khoa