Có thể nói phân tích phƣơng sai là sự mở rộng của kiểm định t, vì phƣơng pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm biến phân loại trở lên. Kỹ thuật phân tích phƣơng sai đƣợc dùng để kiểm định giả thiết các tổng thể nhóm (tổng thể bộ phân) có trị trung bình bằng nhau. Kỹ thuật này dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa các trung bình nhóm. Dựa trên hai ƣớc lƣợng này của mức độ biến thiên ta có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm. Trong phạm vi đề tài này phân tích phƣơng sai một yếu tố (One – Way ANOVA) đƣợc sử dụng nhằm mục đích kiểm định sự khác biệt về đánh giá mức độ thể hiện giữa các khách hàng có độ tuổi, thời gian làm việc, bộ phận làm việc, trình độ học vấn và thu nhập khác nhau. Một số giả định đối với phân tích phƣơng sai một yếu tố:
- Các nhóm so sánh phải độc lập và đƣợc chọn một cách ngẫu nhiên
- Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để đƣợc xem nhƣ tiệm cận phân phối chuẩn.
- Phƣơng sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất. Giả thiết:
H0 : không có sự khác biệt giữa các biến trong kiểm định.
H1 : có sự khác biệt giữa các biến trong kiểm định.
Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phƣơng sai đồng nhất không đáp ứng đƣợc thì chúng ta sẽ chuyển sử dụng kiểm định Kruskal - Wallis để thay thế cho ANOVA.
Phân tích phƣơng sai ANOVA, Independent Sample T-test: để kiểm định giả thuyết, có hay không sự khác nhau về sự thỏa mãn trong công việc theo các đặc điểm cá nhân.
Mục tiêu 2: Kiểm định trị trung bình của hai mẫu phụ thuộc hay phân phối từng cặp giữa mức độ quan trọng – Mức độ thể hiện, dựa vào mô hình IPA để đánh giá mức độ hài lòng của nhân viên đối với Công ty cổ phần Dầu khí Mekong.