Phép kiểm định Independent - Samples T - Test, phân tích phương sai Anova và Kruskal-Wallis được sử dụng để kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính đối với giá trị thương hiệu và các thành phần giá trị thương hiệu MTXT.
Phép kiểm định Independent-Samples T - Test, được sử dụng khi muốn so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt. Các gi ả định đối với phép kiểm định Independent –Samples T- Testnhư sau:
Phân phối mẫu của các khác biệt tổng thể là phân phối chuẩn. Phương sai của tổng thể đồng nhất.
Phân tích phương sai Anova là sự mở rộng của kiểm định Independent- Samples T- Test vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỷ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau. Có một số giải định đối với phân tích phương sai một yếu tố như sau:
Các nhóm so sánh phải độc lập và được lựa chọn một cách ngẫu nhiên. Các nhóm so sách phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để xem như tiệm cận với phân phối chuẩn.
Phương sai của nhóm so sánh phải đồng nhất.
Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau không đáp ứng được thì kiểm định phi tham số Kruskal - Wallis sẽ là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho Anova.
Kiểm định Kruskal-Wallis cũng là phương pháp kiểm định giả thuyết trị trung bình của nhiều nhóm tổng thể bằng nhau mà không đòi hỏi bất kỳ giả định nào về phân phối chuẩn của tổng thể. Do đó, ta kiểm định giả thuyết H0 cho rằng phương sai của các nhóm so sánh là bằng nhau, kết quả kiểm định có hai trường hợp:
Trường hợp 1: Kết quả kiểm định có mức ý nghĩa > 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0 (phương sai của các nhóm so sánh bằng nhau) sử dụngkết quả phân tíchở bảng Anova.
Trường hợp 2: Kết quả kiểm định có mức ý nghĩa < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0 (phương sai của các nhóm so sánh không bằng nhau) sử dụng phép kiểm định Kruskal- Wallis.