BÀI GIẢNG TIN HỌC SPSS: Chương 6: phân tích anova

CHƯƠNG 6 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG – PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI ANOVA CHƯƠNG 6 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG – PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI ANOVA 6.1 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI MỘT YẾU TỐ ANOVA Khái

Trang 1

CHƯƠNG 6 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH

LƯỢNG – PHÂN TÍCH PHƯƠNG

SAI (ANOVA)

CHƯƠNG 6 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH

LƯỢNG – PHÂN TÍCH PHƯƠNG

SAI (ANOVA)

6.1 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI MỘT YẾU TỐ (ANOVA)

Khái niệm và vận dụng

Tóm tắt lý thuyết phương sai một yếu tố (one way anova)

Thực hiện phân tích phương sai one way anova với SPSS

Đọc kết quả phân tích phương sai của SPSS

Phân tích sâu ANOVA

6.2 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI HAI YẾU TỐ (TWO WAY

ANOVA)

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH

MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG

Cung cấp tóm tắt lý thuyết kiểm định Anova và vận dụng để

so sánh trung bình giữa nhiều mẫu độc lập trong nghiên cứu.

Sử dụng thành thạo SPSS để phân tích phương sai so sánh

trung bình của nhiều nhóm (tổng thể) dựa trên các số trung

bình của các mẫu quan sát từ các nhóm này và thông qua

kiểm định giả thuyết để kết luận về sự bằng nhau của các số

trung bình này.

Đọc hiểu các kết quả của kiểm định và viết được báo cáo

gắn gọn về mối quan hệ giữa các biến trong mẫu Dựa theo

kết quả kiểm định giả thuyết, bảng thống kê, đồ thị và các

trị số thống kê được Kiểm định ý nghĩa của mẫu và viết báo

cáo kết luận tương ứng.

KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

TỔNG QUAN.

Là một phương pháp thống kê so sánh trung bình giữa nhiều mẫu

độc lập Mục tiêu của phân tích phương sai là so sánh trung bình của

nhiều nhóm (tổng thể) dựa trên các số trung bình của các mẫu quan sát từ

các nhóm này và thông qua kiểm định giả thuyết để kết luận về sự bằng

nhau của các số trung bình này.

Kiểm định này dựa trên sự xem xét các biến thiên (phương sai) của

các trị quan sát trong nội bộ nhóm và giữa các nhóm

Trong nghiên cứu, phân tích phương sai được dùng như là một

công cụ để xem xét ảnh hưởng của một hay một số yếu tố nguyên nhân

(định tính) đến một yếu tố kết quả (định lượng).

Bao gồm 2 dạng biến: một biến phụ thuộc (đo lường theo thang đo

định lượng) Một biến phân nhóm (định tính), có số nhóm phân loại > 2.

Trang 2

Phân tích phương sai (Anova – Analysis of Variance)

Khái niệm và vận dụng:

khi sử dụng kiểm định t đối với hai mẫu độc lập, trong trường hợp biến

phân nhóm (phân loại có từ >2)  chúng ta có thể thực hiện 3 cặp so

sánh 1-2; 1-3; 2-3 Nếu biến phân loại có 4 nhóm ?  phải so sánh

thực hiện 6 cặp so sánh do đó chúng ta nên sử dụng phân tích

phương sai (Anova – Analysis of Variance).

So sánh một biến liên tục giữa các nhóm (trên 2 nhóm).Vấn đề kiểm

định đa giả thuyết (multiple tests of hypothesis).

 Between – Group Variation: độ biến thiên giữa các nhóm.

 Within – Group Variation: độ biến thiên trong một nhóm.

Phân tích phương sai (Anova – Analysis of

Variance)

Giả thuyết của kiểm định Anova

Giả thuyết vô hiệu (Null hypothesis)

Giả thuyết đối (Alternative hypothesis)

H1: Tồn tại ít nhất 1 cặp có μi ≠μ j; i ≠ j

Phân tích phương sai (Anova – Analysis of

Variance)

Khái niệm biến thiên – Variation

Cho một dãy số gồm n giá trị Xi(X1; X2; X3) độ lệch chuẩn

được tính như sau:

D i = X i - M với M là giá trị trung bình (mean)

 Bình phương của D

D i 2 = (X i - M) 2

 Tổng bình phương biến thiên (Variation): Sum of Squares

SS = (X1- M)2+ (X2- M)2+ (X3- M)2+ + (Xn- M)2

𝒊 𝟏

Trang 3

Các bước tiến hành:

Bước 1: Tính các trung bình mẫu và trung bình chung

của k mẫu

• Ta lập bảng tính toán như sau:

…

Các bước tiến hành:

Bước 1: Tính các trung bình mẫu và trung bình chung

của k mẫu

Trung bình mẫu  x1  x2  xk được tính theo công thức:

1 ( 1, 2, )

i

n ij j i

i

X

n



Trung bình chung của k mẫu được tính theo công thức:

1

( 1, 2, )

k

i i i

k i i

n x

n





Bước 2: Tính các tổng độ lệch bình phương

Tổng các độ lệch bình phương trong nội bộ nhóm

(nội bộ từng mẫu - SSW) được tính theo công thức sau:

Nhóm 1 Nhóm 2 Nhóm k

1

2

1

n

j



2 2

1

n j j



1

k

n k

k jk j



2

n k

i

i ij

 

Trang 4

Bước 3: Tính các phương sai (phương sai của

nội bộ nhóm và phương sai giữa các nhóm)

Ta ký hiệu k là số nhóm (mẫu); n là tổng số

quan sát của các nhóm thì các phương sai được

tính theo công thức sau:

S S W

M S W



S S B

M S B

k





MSW: Là phương sai nội bộ nhóm

SSB: Là phương sai giữa các nhóm

Bước 4: Kiểm định giả thuyết

• Tính tiêu chuẩn kiểm định F (F thực nghiệm)

M SB F

M SW



• F > F ((k-1; n-k); α)

Ta bác bỏ giả thuyết H 0 cho rằng trị trung bình

của k tổng thể bằng nhau

Bước 4: Kiểm định giả thuyết

• Tìm F lý thuyết (F tiêu chuẩn = F (k-1; n-k; α)):

• F lý thuyết là giá trị giới hạn tra từ bảng phân phối

F với k-1 bậc tự do của phương sai ở tử số và ; n-k

bậc tự do của phương sai ở mẫu số với mức ý

nghĩa α.

• F lý thuyết có thể tra qua hàm FINV(α, k-1, n-1)

trong EXCEL.

• Nếu F thực nghiệm > F lý thuyết, bác bỏ Ho,

nghĩa là các số trung bình của k tổng thể không

bằng nhau

Trang 5

Bảng phân tích phương sai 1 yếu tố khi sử dụng

máy tính (phần mềm EXCEL hoặcSPSS) tóm tắt

như sau:

• Bảng gốc bằng tiếng Anh

Bảng phân tích phương sai 1 yếu tố khi sử dụng

máy tính (phần mềm EXCEL hoặcSPSS) tóm tắt

như sau:

Bảng phân tích phương sai tổng quát dịch ra tiếng việt – ANOVA

Thí dụ phân tích phương sai _ Anova

Trong một nghiên cứu về y khoa, người ta đo được nồng độ hormone

trong máu của 04 nhóm bệnh nhân với các Giả thuyết kiểm định sau:

H0: không có sự khác biệt về nồng độ hormone trong 4 nhóm bệnh nhân

H1: có ít nhất một nhóm có sự khác biệt về nồng độ hormone trong 4 nhóm bệnh

nhân

Meane 7,4 14,6 21,5 14,3 Overall mean = 14.2

1 ( 1,2, )

i

n ij j i i

X

n



1

( 1, 2, )

k

i i i k i i

n x

n





Trang 6

nhân

Mean 7,4 14,6 21,5 14,3

Overall mean = 14.2

Tính Tổng các biến thiên (độ lệch) bình

6 *( 21.5 – 14.2 ) 2 + 9 *( 14.3 – 14.2 ) 2 = 643.9

Trong một nghiên cứu về y khoa, người ta đo được nồng độ hormone trong máu

của 04 nhóm bệnh nhân với các Giả thuyết kiểm định sau:

H1: có ít nhất một nhóm có sự khác biệt về nồng độ hormone trong 4 nhóm bệnh nhân

Tính Tổng các biến thiên (độ lệch) bình phương của từng nhóm A; B; C; D (SSW)

𝑆𝑆𝑊 = ( ( 𝑋 − 𝑋)

SSWA= ( 8 7.4 )2+ ( 9 7.4 )2+ ( 11 – 7.4 )2+ ( 4

– 7.4 )2 + ( 7 7.4 )2+ ( 8 7.4 )2+ ( 5 7.4 )2= 33.7

SSWB = 247.9

SSWC = 185.5

SSWD = 214.6 𝑺𝑺𝑾 = 33.7+247.9+185.5+214.6 = 681.6

nhân

Nguồn Degrees of freedom (df) Sum of square (ss) Mean square (Ms)

Trong các nhóm 26 681.6 SS/DF = 26.2

SSB msb

F – TEST = 214.6 / 26.2 = 8.2

Trang 7

nhân

Nguồn Degrees of freedom (df) Sum of square (ss) Mean square (Ms)

Trong các nhóm 26 681.6 SS/DF = 26.2

F – TEST = 214.6 / 26.2 = 8.2

Đọc kết quả và kiểm định giả thuyết

- Bác bỏ giả thuyết H0nếu F = 𝑴𝑺𝑮

𝑴𝑺𝑾> = 𝑭𝒌 𝟏,𝒏 𝒌,𝜶 𝐯ớ𝐢 𝛂 ≤ 𝟎 𝟎𝟓

- Tra bảng 𝑭𝒌 𝟏,𝒏 𝒌,𝜶 𝐯ớ𝐢 𝛂 ≤ 𝟎 𝟎𝟓 có giá trị tới hạn là 2.975

 Bác bỏ giả thuyết H0 có sự khác biệt về nồng độ hormome trong 4

nhóm bệnh nhân

Ví dụ 2:

Có tài liệu về cách cho điểm

môn Nguyên lý thống kê của 3

giáo viên như sau (điểm tối đa

là 100) Hãy cho biết cách

chấm điểm của 3 giáo viên có

sai khác nhau không?

Đặt giả thuyết

Ho: Cách chấm điểm của 3 giáo viên không sai khác

nhau

H1: Cách chấm điểm của 3 giáo viên có sai khác

nhau

Ho: μ1 = μ 2 =μ 3;

H1: Tồn tại ít nhất 1 cặp có μi≠μj; i ≠j

- Từ kết quả lấy mẫu của 3 nhóm ta tính các độ lệch

bình phương thể hiện qua bảng sau:

Ví dụ 2:

Trang 8

SSW = SS1+ SS2+ SS3= 84,83

2

1

k

i i

i



• Tính các phương sai:

118, 78

59,39

SSB

MSB

k

84,83

5,66 15

SSW

MSW

n k



Ví dụ 2:

Tính F thực nghiệm:

59, 39

10, 5

5, 66

M SB

F

M SW

• Tra bảng F lý thuyết (F (0.05; 2; 15)) = 3,68

So sánh F thực nghiệm với F lý thuyết ta

thấy: F thực nghiệm > F lý thuyết

Bác bỏ Ho, nghĩa là cách cho điểm của 3

giáo viên có khác nhau.

Ví dụ 2:

Trang 9

Excel chúng ta cũng có kết quả tương tự (bảng

sau)

Excel chúng ta cũng có kết quả tương tự (bảng

sau)

Anova: Single Factor

SUMMARY

ANOVA

Giả thuyết

 H0: Không có sự khác biệt về mức độ hài lòng đối

với cẩm nang tiêu dùng giữa các nhóm bạn đọc có

thu nhập hộ gia đình khác nhau.

 H1: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng đối với cẩm

nang tiêu dùng giữa các nhóm bạn đọc có thu nhập

hộ gia đình khác nhau

THÍ DỤ 3 _ SỬ DỤNG DATA NGHIÊN CỨU BẠN ĐỌC

Trong ví dụ về nghiên cứu bạn đọc giả sử chúng ta cần nghiên cứu mức độ hài lòng của bạn đọc

về cuốn cẩm nang tiêu dùng Nếu xét thang đo 5 mức độ ( 1 hoàn toàn không hài lòng; 5 rất hài

lòng) chúng ta có biến C33.1 vấn đề nghiên cứu so sánh mức độ hài lòng giữa những đối tượng

có mức thu nhập hộ gia đình khác nhau (biến thu nhập hộ gia đình- Tngdr)

Thực hiện Anova với SPSS

 Từ menu chọn analyze Compare Means  One – Way Anova.

 Chọn biến định lượng vào Ô Dependent List

 Chọn biến phân loại xác định các nhóm đối tượng so sánh vào Ô Factor

Trang 10

Thực hiện Anova với

SPSS

 Từ menu chọn analyze

Compare Means  One

– Way Anova.

 Chọn biến định lượng vào Ô

Dependent List

 Chọn biến phân loại xác

định các nhóm đối tượng so

sánh vào Ô Factor

Thực hiện Anova với SPSS

 Chọn option để mở hộp thoại

 Với các lựa chọn:

•Descriptive:tính các đại lượng thống kê mô

tả chi tiết từng nhóm cần so sánh

•Homogeneity of vairiance test: để kiểm

định sự bằng nhau của các phương sai

nhóm

•Means Plot: vẽ đồ thị trung bình cho nhóm

Sau đó chọn Continue trở về hộp thoại

ban đầu và chọn Ok để xem kết quả

Kết quả:

Trang 11

THÍ DỤ 3 _ SỬ DỤNG DATA NGHIÊN CỨU BẠN ĐỌC.

Kết quả:

Kết luận (kiểm định giả thuyết):

Dựa vào kết quả bảng Anova để quyết định

TH1:nếu H0được chấp nhận thì kết luận không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm bạn đọc có thu nhập khác nhau khi đọc cẩm nang tiêu dùng

TH2:Bác bỏ H0 kết luận có sự khác biệt về mức độ hài lòng của bạn đọc có thu nhập khác hộ gia đình khác nhau khi đọc cẩm nang tiêu dùng. phân tích Anova sâu tìm xem nhóm nào khác nhau

 Trong thí dụ này với levene statistic có giá trị sig = 0.157 > 0.05 giá trị phương sai của các nhóm bằng nhau  dùng kiểm định Post – Hoc test ( Equal variance assumed)

 Nếu giá trị Sig của levene statistic < 0.05 thì sử dụng kiểm định Post – Hoc test với (Equal Variance Not Assumed) phương sai không bằng nhau

Kiểm định post –hoc test với phương sai bằng nhau:

1 LSD:kiểm định tương đương với kiểm định t

yếu điểm của phương pháp này là nó không

điều chỉnh được mức ý nghĩa khi so sánh

nhiều biến cùng một lúc Thường sử dụng khi

kích thước mẫu không bằng nhau

Định dạng
Số trang	14
Dung lượng	9,08 MB