Trong SPSS ta có thể kiểm định giả thuyết ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 (được phân biệt bằng một dấu sao ở cạnh giá trị thống kê tính được trên mẫu) và ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.01 (phân biệt bằng hai dấu sao ). Từ bảng trên ta có thể thấy khả năng để hệ số tương quan tính được từ mẫu chẳng hạn là 0.543 trong khi trên thực tế không có mối liên hệ tuyến tính nào trong tổng thể giữa trí thông minh phân tích và trí thông minh sáng tạo (điều này được phản ánh bởi mức ý nghĩa của ta là .Sig = 0.000). Nhưng với hai dấu sao cạnh con số 0.543 cho phép ta sử dụng mức ý nghĩa 1% (tức là xác suất chấp nhận giả thuyết sai là 1%) thì giả thuyết ban đầu H0 cho rằng hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ. Tóm lại, ta vẫn khẳng định các loại trí thông minh trên của học sinh có mối tương quan với nhau ở mức “trung bình khá .”
BÀI TẬP Thực hành file SV.sav KHAOSAT.sav sử dụng SPSS 20 để xử lý phân tích số liệu BÀI LÀM Trước hết ta tạo biến analysic, creative, practice, tongstat, tongb60 cách: Chọn bảng liệu Variable View/ Chuột phải/Insert Variable/ sau chọn Dicemals: 0; Measure: Scale Câu 1: Tìm độ tương quan thang đo số thông minh học sinh sinh viên 1) Tính giá trị đo analy, creat, pract Tính thang đo analysic cách: Transform/Computer Variable/ Tính thang đo creative cách: Transform/Computer Variable/ Thực tương tự cho biến practive, tongstat tongb60 2) Phân tích độ tương quan thang đo analy, creat, pract Để tìm tương quan thang đo analy, creat, pract của trắc nghiệm Sterberg (tongstat), ta dùng lệnh Analyze \ Correllate \ Bivariate, chọn biến để đánh giá tương quan analy, creat, pract Được kết sau: Ở bảng trên, hệ số tương quan R Pearson Correlation Đương nhiên thang đo có mối liên quan chặt chẽ đến nó, nên R = Ta thấy thang đo có mối tương quan thuận chiều, không cao Ví dụ, trí thông minh phân tích của học sinh có mối tương quan với với trí thông minh sáng tạo của họ với hệ số tương quan R = 0,543 ; có mối tương quan với với trí thông minh thực hành của họ với hệ số tương quan R = 0,505 Tuy nhiên giá trị tương quan không cao - Trong SPSS ta kiểm định giả thuyết ở mức ý nghĩa nhỏ 0.05 (được phân biệt dấu * ở cạnh giá trị thống kê tính được mẫu) ở mức ý nghĩa nhỏ 0.01 (phân biệt hai dấu **) - Từ bảng ta thấy khả năng để hệ số tương quan tính được từ mẫu chẳng hạn 0.543 thực tế không có mối liên hệ tuyến tính tởng thể trí thông minh phân tích trí thông minh sáng tạo (điều được phản ánh bởi mức ý nghĩa của ta Sig = 0.000) Nhưng với hai dấu ** cạnh số 0.543 cho phép ta sử dụng mức ý nghĩa 1% (tức xác suất chấp nhận giả thuyết sai 1%) thì giả thuyết ban đầu H cho hệ số tương quan của tổng thể bị bác bỏ Tóm lại, ta vẫn khẳng định loại trí thông minh của học sinh có mối tương quan với ở mức “trung bình ” Câu 2: So sánh mơ hình trắc nghiệm Sternberg Munzert 1) Tính giá trị cho biến tongstat tong60 Tính giá trị cho biến tongb60 cách: Transform/Computer Variable/ Thực tính tương tự cho biến tongstat 2) Phân tích độ tương quan thang đo tongstat tongb60 - Để tính tương quan của trắc nghiệm với trắc nghiệm Munzert (tongb60) nhóm mẫu học sinh/ sinh viên, làm sau: + Tiếp theo tính tương quan của TongStat đã tính với tongb60 nhóm mẫu học sinh lệnh Analyze \ Correllate \ Bivariate, kết thu được: Nhận xét: Đánh giá mối tương quan hai biến định lượng, bảng cho thấy đánh giá tởng điểm về trí thông minh của học sinh theo trắc nghiệm của Munzert (tong60) của Sternberg (tongstat) tương đồng với Câu 3: Kiểm định t – mẫu độc lập Xét trắc nghiệm Sternberg, so sánh điểm trung bình về trí thông minh của học sinh Với yêu cầu: So sánh điểm trung bình đo trắc nghiệm Sternberg (tongstat) để đánh giá mức độ khác biệt (trí thông minh) học sinh thành phố nông thôn, ta dùng mô hình kiểm định t hai mẫu độc lập (không cần mô hình ANOVA) sau: - Trước hết dùng lệnh Data \ Select case để chọn lại đối tượng học sinh với điều kiện ở dòng If hssv = - Sau dùng lệnh Analyze \ Compare Means \ Independent Samples T test để chọn Variables tongstat chọn Group biến vung với định nghĩa tương ứng Được kết sau: Từ bảng ta thấy điểm trung bình trí thông minh học sinh Nông thôn Thành phố chênh lệch lớn Điều có lẽ được giải thích bởi năng lực trí tuệ của học sinh phụ thuộc vào điều kiện sống của từng vùng Nhìn độ lệch chuẩn chênh không nhiều nên ta cần phải tiếp tục quan sát bảng kiểm định hai mẫu độc lập đây: Kiểm định Levene về ngang phương sai (Levene’s Test for Equality of Variances) có giả thuyết H cho “Phương sai của điểm trung bình trí thông minh của học sinh thành phố nông thôn ngang nhau” Vì kết kiểm định của hai phương sai từ bảng (rơi vào trường hợp đầu (.Sig = 0.729 >= 0.05) thì phương sai điểm trung bình trí thông minh của học sinh ở vùng thành phố nông thôn nhau, ta sử dụng kết ở dòng Áp dụng: căn cứ vào giá trị Sig ở dòng 0.000 < 0.5 (hay xác suất 0%, rơi vào trường hợp 2), ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0: Mẫu đã cung cấp chứng mạnh mẽ trị số điểm trung bình trí thông minh (19,95 16.54) học sinh thành phố học sinh nông thôn khác biệt có ý nghĩa thống kê Nói cách khác, từ độ lớn của trung bình kết của phép kiểm định, ta kết luận trí tuệ của học sinh thành phố vượt trội học sinh nông thôn Câu 4: Kiểm định ANOVA Với yêu cầu đánh giá mức độ khác biệt sinh viên của ngành đề ta làm sau: - Trước hết dùng lệnh Data \ Select case để chọn lại đối tượng sinh viên thoả ngành nói trên, với điều kiện dòng if hssv = and nganh