3. Kiểm nghiệm sự khác nhau giữa hai giá trị trung bình
3.1. Kiểm nghiệm t cho hai mẫu độc lập (independent sample st test)
- Kiểm nghiệm sự khác biệt về giá trị trung bình của một hai biến độc lập
- Đối với kiểm nghiệm này chú ý đến kết quả kiểm nghiệm sự ngang bằng phương sai của hai mẫu (Levene Test). Tùy theo kết quả kiểm nghiệm sự ngang bằng phương sai mà lựa chọn kiểm nghiệm t trung bình hai mẫu tương ứng.
Kiểm nghiệm
- Kiểm nghiệm phương sai ngang bằng (Levene’s test)
Thiết lập giả thuyết
• Ho: Phương sai giữa 2 mẫu ngang bằng nhau
• H1: Phương sai giữa 2 mẫu không ngang bằng nhau
Kiểm nghiệm
• Nếu bác bỏ H0 (phương sai giữa 2 mẫu không ngang bằng): Lựa chọn kiểm nghiệm t so sánh trung bình mẫu với điều kiện phương sai không ngang bằng (Equal variances not assumed)
- Kiểm nghiệm phương sai ngang bằng (Levene’s test)
Thiết lập giả thuyết
• H0: Giá trị trung bình của hai mẫu là bằng nhau • H1:Giá trị trung bình của hai mẫu là khác nhau
Kiểm nghiệm (kiểm nghiệm t hai nhánh – two tails)
• Nếu giá trị Sig. (p-value) – two-tails < mức ý nghĩa/2 (% sai lệch cho phép): Ta bác bỏ giả thuyết H0 (kiểm nghiệm 2 nhánh)
Independent Samples Test
.046 5.180 .832 .027 - 3.648 - 3.646 -7.082 -6.741 63 62.743 49 33.861 .001 .001 .000 .000 - 21.43 - 21.43 -841.72 - 841.72 5.87 5.88 118.86 124.87 - 33.16 - 33.17 -1080.58 -1095.52 - 9.69 - 9.68 - 602.87 - 587.92 F Sig. Levene's Test for Equality of Variances t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference t- test for Equality of
Means Equal variances assumed Equal variances not assumed Equal variances assumed Equal variances not assumed People living in cities (%) Daily calorie intake
Khảo sát các giá trị khác biệt giữa hai giá trị trung bình trong hai biến khảo sát trong từng quan sát và tiến hành kiểm nghiệm giá trị trung bình các khác biệt đó có bằng 0 hay không
Do kiểm nghiệm này dùng cho hai biến (2 mẫu) có mối quan hệ với nhau nên trong kiểm nghiệm này có phần kiểm nghiệm mới tương quan giữa 2 biến (correlation):
- Giả thuyết
H0: Hai biến quan sát không có môi tương quan với nhau (độc lập với nhau – sự biến động của biến này không ảnh hưởng đến biến kia)
H1: Hai biến quan sát có tương quan - Kiểm nghiệm
Nếu giá trị Sig (p-value) – two tails < mức ý nghĩa/2 (% sai lệch cho phép): Ta bác bỏ giả thuyết H0
- Nếu 2 biến quan sát không có tương quan thì các kiểm nghiệm t so sánh giá trị trung bình giữa 2 biến này là không đáng tin cậy
Kiểm t cho từng cặp mẫu (kiểm nghiệm t 2 nhánh)
o Thiết lập giả thuyết
H0: Giá trị trung bình của các khác biệt bằng 0
H1:Giá trị trung bình của các khác biệt khác 0
o Kiểm nghiệm
Để tiến hành kiểm nghiệm t theo cặp đòi hỏi hai biến trong kiểm nghiệm phải bằng nhau về số lượng mẫu quan sát và có cùng kiểu đo lường và đơn vị đo lường
