Giải quyết bài toá n2

Ta nhận thấy rằng, ngoài nhân tố độ tuổi có thể ảnh hƣởng đến nhu cầu sử dụng xe máy của sinh viên, còn có hai yếu tố khác là Khoa và Giới tính cũng có thể ảnh hƣởng đến nhu cầu khi sử dụng xe máy. Do đó, để đảm bảo tính khách quan trong so sánh, ta cần phân tích số liệu bằng mô hình phân tích hiệp phƣơng sai đa biến một nhân tố với hai biến Covariates x1 và x2.

i) Kiểm tra điều kiện trong phân tích MANCOVA

Bảng 3.5 Bảng kiểm định phƣơng sai sai số

Box's M 181.223

F 1.118

df1 110

df2 5312.915

Sig. .190

Dựa vào bảng 3.5 ta thấy ma trận hiệp phƣơng sai sai số của các biến trong nhóm đáp ứng là bằng nhau nhau vì giá trị Sig.0.1900.05. Điều này thỏa mãn điều kiện của phân tích MANCOVA.

ii) Kiểm định các giả thiết trong phân tích

Bảng 3.6 Bảng kiểm định giả thiết phân tích MANCOVA một nhân tố

Effect Value F Hypothesis df Error df Sig. Intercept Pillai's Trace .834 18.033a 10.000 36.000 .000

Wilks' Lambda .166 18.033a 10.000 36.000 .000 Hotelling's Trace 5.009 18.033a 10.000 36.000 .000 Roy's Largest Root 5.009 18.033a 10.000 36.000 .000 Khoa Pillai's Trace .386 2.259a 10.000 36.000 .036 Wilks' Lambda .614 2.259a 10.000 36.000 .036

Hotelling's Trace .628 2.259a 10.000 36.000 .036 Roy's Largest Root .628 2.259a 10.000 36.000 .036 Gtinh Pillai's Trace .280 1.401a 10.000 36.000 .219 Wilks' Lambda .720 1.401a 10.000 36.000 .219

Hotelling's Trace .389 1.401a 10.000 36.000 .219 Roy's Largest Root .389 1.401a 10.000 36.000 .219 Tuoi Pillai's Trace .795 2.443 20.000 74.000 .003 Wilks' Lambda .314 2.826a 20.000 72.000 .001

Hotelling's Trace 1.838 3.216 20.000 70.000 .000 Roy's Largest Root 1.623 6.006c 10.000 37.000 .000

Ta tiến hành kiểm định mối quan hệ giữa biến Covariates và biến đáp ứng thông qua kiểm định H02: 0dựa vào bảng 3.6. Do đang tiến hành phân tích mô hình MANCOVA nên ta chia thành hai kiểm định nhƣ sau:

+ Giá trị quan sát cho quan hệ của biến x1 và các biến đáp ứng là  102 0.614 và . 0.036 0.05

Sig   . Nhu cầu khi sử dụng xe máy của sinh viên phụ thuộc vào khoa khác nhau.

+ Giá trị quan sát cho quan hệ của biến x2 và các biến đáp ứng là  022 0.72 và . 0.219 0.05

Sig   . Giới tính và các biến nhu cầu không có quan hệ với nhau. + Bảng 3.6 còn cho ta kết quả kiểm định sự ảnh hƣởng của độ tuổi đến nhu cầu khi sử dụng xe máy của sinh viên (đây cũng chính là kiểm định chủ yếu trong phân tích MANCOVA)  01 0.314 và Sig.0.001 0.05 , bác bỏ giả thiết H01. Nghĩa là nhu cầu khi sử dụng xe máy của sinh viên trong 3 nhóm khác nhau, hay nhu cầu khi sử dụng xe máy của sinh viên phụ thuộc vào độ tuổi của sinh viên.

iii) Kiểm định giả thiết H03trên biến Khoa.

Bảng 3.7 Bảng kiểm định của nhân tố với biến x1

Effect Value F Hypothesis df Error df Sig. Intercept Pillai's Trace .851 19.402a 10.000 34.000 .000

Wilks' Lambda .149 19.402a 10.000 34.000 .000 Hotelling's Trace 5.707 19.402a 10.000 34.000 .000 Roy's Largest Root 5.707 19.402a 10.000 34.000 .000 tuoi Pillai's Trace .583 1.440 20.000 70.000 .134 Wilks' Lambda .475 1.533a 20.000 68.000 .099 Hotelling's Trace .983 1.622 20.000 66.000 .074 Roy's Largest Root .837 2.931c 10.000 35.000 .009 Khoa Pillai's Trace .462 2.921a 10.000 34.000 .009 Wilks' Lambda .538 2.921a 10.000 34.000 .009 Hotelling's Trace .859 2.921a 10.000 34.000 .009 Roy's Largest Root .859 2.921a 10.000 34.000 .009 Gtinh Pillai's Trace .283 1.339a 10.000 34.000 .250 Wilks' Lambda .717 1.339a 10.000 34.000 .250

Hotelling's Trace .394 1.339a 10.000 34.000 .250 Roy's Largest Root .394 1.339a 10.000 34.000 .250 tuoi *

Khoa

Pillai's Trace .568 1.389 20.000 70.000 .158 Wilks' Lambda .481 1.503a 20.000 68.000 .109

Hotelling's Trace .977 1.613 20.000 66.000 .076 Roy's Largest Root .859 3.005c 10.000 35.000 .008

iv) Kiểm định giả thiết H03trên biến Giới tính.

Bảng 3.8 Bảng kiểm định của nhân tố với biến x2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Effect Value F Hypothesis df Error df Sig. Intercept Pillai's Trace .826 16.165a 10.000 34.000 .000

Wilks' Lambda .174 16.165a 10.000 34.000 .000 Hotelling's Trace 4.754 16.165a 10.000 34.000 .000 Roy's Largest Root 4.754 16.165a 10.000 34.000 .000 tuoi Pillai's Trace .625 1.592 20.000 70.000 .079 Wilks' Lambda .427 1.804a 20.000 68.000 .038 Hotelling's Trace 1.221 2.014 20.000 66.000 .018 Roy's Largest Root 1.110 3.887c 10.000 35.000 .001 Khoa Pillai's Trace .360 1.913a 10.000 34.000 .078 Wilks' Lambda .640 1.913a 10.000 34.000 .078 Hotelling's Trace .563 1.913a 10.000 34.000 .078 Roy's Largest Root .563 1.913a 10.000 34.000 .078 Gtinh Pillai's Trace .307 1.507a 10.000 34.000 .180 Wilks' Lambda .693 1.507a 10.000 34.000 .180 Hotelling's Trace .443 1.507a 10.000 34.000 .180 Roy's Largest Root .443 1.507a 10.000 34.000 .180 tuoi * Gtinh Pillai's Trace .341 .720 20.000 70.000 .793 Wilks' Lambda .686 .705a 20.000 68.000 .808

Hotelling's Trace .418 .690 20.000 66.000 .822 Roy's Largest Root .273 .954c 10.000 35.000 .499

Với kết quả từ bảng 3.7 và 3.8, ta lần lƣợc xem xét mối quan hệ của nhân tố với các biến x1 (Khoa) và x2 (Giới tính) nhƣ sau:

+ Giá trị quan sát sự quan hệ tƣơng tác của nhân tố và biến x1 là  0.481 và . 0.109 0.05

Sig   nên ta chấp nhận giả thiết, nghĩa là độ tuổi và khoa không ảnh hƣởng tƣơng tác nhau.

+ Giá trị quan sát sự quan hệ tƣơng tác của nhân tố và biến x2 là  0.686 và . 0.808 0.05

Sig   nên ta chấp nhận giả thiết, nghĩa là độ tuổi và giới tính không ảnh hƣởng tƣơng tác nhau.