- At Each Change in: Chọn đơn vị (trường cần tạo nhúm tổng hợp).
R Squared = 690 (Adjusted Squared = 688)a.
mỗi nhõn tố cựng hiệu quả tương tỏc của từng cặp nhõn tố. Lựa chọn này khụng đưa ra hiệu quả tương tỏc của cỏc hiệp biến.
+ Nỳt Custom được tớch, ta cú thể thao tỏc với cỏc lựa chọn trong khung Build Term(s) để tự ấn định việc phõn tớch với cỏc hiệu quả chớnh của một số nhõn tố, hiệp biến cựng hiệu quả
của nhúm cỏc tương tỏc giữa cỏc nhõn tố với nhau và với cả hiệp biến.
- Nhấn vào phớm mũi tờn trong ụ Interaction, ta cú thể cho hiện lờn bảng danh sỏch để ấn
định cho tớnh ra cỏc loại tương tỏc do cỏc nhõn tố và cỏc hiệp biến trờn phối hợp tạo thành. - ễ Sum of squares để ấn định phương phỏp tớnh tổng bỡnh phương dựng đỏnh giỏ cỏc giả
thiết về sự khỏc biệt của cỏc trung bỡnh.
- Cú thể tớch hoặc cởi tớch với ụ Include Intercept in Model đểđưa hằng số hồi quy vào mụ hỡnh hoặc loại bỏ hằng sốđú khỏi mụ hỡnh (đối với trường hợp cú cỏc hiệp biến).
- Nhấn nỳt Continue, chọn tiếp Constrast … để dựng cỏc hệ số tương phản kiểm tra cỏc sai khỏc giữa cỏc mức của một nhõn tố.
- Nhấn nỳt Plots … đểấn định cỏc loại đồ thị cần biểu diễn nhằm so sỏnh biến động của trị
trung bỡnh theo cỏc nhõn tố khỏc nhau.
- Cú thể nhấn nỳt Post Hoc …. đểấn định cỏc phộp kiểm định hậu nghiệm cần tiến hành.
- Cú thể nhấn nỳt Options để lựa chọn tớnh ra cỏc tham số thống kờ của mụ hỡnh hiệu quả cố định, kết quả cụ thể như sau: Between-Subjects Factors Female 216 Male 258 Clerical 363 Custodial 27 Manager 84 f m Gender 1 2 3 Employment Category Value Label N
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: Current Salary
9.521E+10a 3 3.174E+10 349.257 .000 2.322E+11 1 2.322E+11 2555.614 .000 5770190492 1 5770190492 63.501 .000 6.729E+10 2 3.365E+10 370.264 .000 4.271E+10 470 90867704.29 6.995E+11 474 1.379E+11 473 Source Corrected Model Intercept GENDER JOBCAT Error Total Corrected Total
Type III Sum
of Squares df Mean Square F Sig.
R Squared = .690 (Adjusted R Squared = .688)a. a.
Loại III (Type III): Phương phỏp này hay được dựng nhất nờn được mặc định trong chương trỡnh. Với phương phỏp này, tổng bỡnh phương của một hiệu quảđược tớnh toỏn hiệu
chỉnh theo hiệu quả khỏc khụng bao hàm nú và lại trực giao với bất cứ hiệu quả nào bao hàm nú. Cỏc tổng bỡnh phương loại III cú ưu điểm chớnh là nú bất biến đối với tần số trong cỏc ụ, chừng nào dạng ước lượng tổng quỏt cũn được giữ nguyờn. Vỡ thế phương phỏp này rất hữu ớch cho cỏc mụ hỡnh khụng cõn bằng (số quan sỏt trong cỏc ụ khụng đều nhau) khụng cú cỏc ụ trống. Đối với cỏc thiết kế nhõn tố khụng cú ụ trống, phương phỏp này tương đương với kỹ
thuật trung bỡnh trọng số bỡnh phương của Yate. Phương phỏp loại III này thường dựng cho: - Một trong số cỏc mụ hỡnh loại I và loại II:
+ Loại I (Type I): Phương phỏp này cũn gọi là phương phỏp phõn tớch thứ bậc cỏc tổng bỡnh phương. Trong mụ hỡnh, mỗi thành phần được hiệu chỉnh theo duy nhất một thành phần khỏc xếp trước nú. Đõy là phương phỏp thường được dựng cho mụ hỡnh phõn tớch phương sai cõn bằng (tức là tất cả cỏc ụ cú số quan sỏt đều nhau), mụ hỡnh hồi quy đa thức (mỗi số hạng bậc thấp đều được xỏc định trước mọi số hạng bậc cao hơn) và mụ hỡnh thuần nhất (hiệu quả xỏc
định bậc nhất được xỏc định hướng tới cỏc hiệu quả xỏc định bậc hai, mỗi hiệu quả xỏc định bậc hai được định hướng tới cỏc hiệu quả xỏc định bậc ba, v.v…).
+ Loại II (Type II): Theo phương phỏp này thỡ tổng bỡnh phương của một hiệu quảđược hiệu chỉnh theo cỏc hiệu quả thớch hợp khỏc. Hiệu quả thớch hợp là hiệu quảđỏp ứng tất cả những hiệu quả khụng bao hàm hiệu quả đang xột. Phương phỏp này thường được dựng cho phõn tớch phương sai cõn bằng, mụ hỡnh chỉ xột cỏc hiệu quả chớnh của nhõn tố, mụ hỡnh hồi quy nào đú và mụ hỡnh lưới thuần nhất.
- Mụ hỡnh phõn tớch phương sai bất kỳ khụng chứa ụ trống.
Kết quả phõn tớch phương sai trong vớ dụ trờn cho thấy nhõn tố Gender và nhõn tố
Jobcat đều tỏc động đến biến phụ thuộc định lượng Curent Salary. Mụ hỡnh phõn tớch phương sai đa nhõn tố lờn một biến phụ thuộc thuộc là định lượng cú ý nghĩa thống kờ ở mức 1%.
2.2. Phõn tớch phương sai đa nhõn tố lờn nhiều biến phụ thuộc
Thủ tục này cung cấp cỏc phương phỏp phõn tớch hồi quy và phõn tớch phương sai đối với nhiều biến phụ thuộc trong mối liờn hệ với nhiều nhõn tố và nhiều hiệp biến. Cỏc nhõn tố
chia cỏc quan sỏt thành nhiều nhúm. Sử dụng mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh tổng quỏt, ta cú thể
kiểm định giả thiết khụng về hiệu quả tỏc động của cỏc nhõn tố lờn phõn bố kết hợp của cỏc biến độc lập. ta cú thể chỉ rừ được hiệu quả riờng rẽ của từng cặp nhõn tố cũng như hiệu quả
tương tỏc của cỏc nhõn tố. Hơn nữa ta cũn cú thể phõn tớch cả hiệu quả của cỏc hiệp biến và hiệu quả của tương tỏc với cỏc hiệp biến. Đối với phõn tớch hồi quy, cỏc biến độc lập được coi là cỏc hiệp biến.
Đối với phõn tớch phương sai đa nhõn tố lờn nhiều biến phụ thuộc yờu cầu số liệu đưa vào phải thoả món cỏc điều kiện ràng buộc sau đõy:
- Cỏc biến phụ thuộc là cỏc biến định lượng. Cỏc nhõn tố gồm những biến định tớnh cú thứ
bậc hoặc khụng cú thứ bậc, cú kiểu số hoặc kiểu chuỗi ký tự ngắn (khống quỏ 8 ký tự), làm vai trũ phõn nhúm cỏc quan sỏt. Cỏc hiệp biến là những biến định lượng cú quan hế với biến phụ thuộc.
- Đối với cỏc biến phụ thuộc, số liệu là cỏc vộc tơđược rỳt ngẫu nhiờn ra từ quần thể cú phõn bố chuẩn nhiều chiều, với ma trận hiệp phương sai trong cỏc ụ của mảng nhiều chiều (do cỏc nhõn tố xỏc định) là như nhau. Nếu số quan sỏt trong mỗi ụ là đủ lớn (40 trở lờn), giả thiết phõn bố chuẩn cú thể bỏ qua, song vẫn nờn đảm bảo tớnh đối xứng của số liệu trong từng nhúm. Để kiểm tra tớnh phự hợp của số liệu đối với mụ hỡnh, ta cú thể kiểm định tớnh thuần nhất phương sai và vẽ cỏc đồ thị của biến phụ thuộc dọc theo cỏc mức của nhõn tố. Nếu số
liệu là kết quả của cỏc phộp đo lặp lại nhiều lần trờn cỏc đối tượng, nờn dựng thủ tục của mụ hỡnh tuyến tớnh tổng quỏt với cỏc phộp đo lặp.
Để đỏnh giỏ và kiểm định cỏc giả thiết cú thể dựng cỏc phương phỏp lấy tổng bỡnh phương loại I, loại II, loại II (mặc định) và loại IV (Type IV). Phương phỏp lấy tổng bỡnh phương loại IV được thiết kế cho trường hợp khi cú cỏc ụ trống trong mụ hỡnh. Nếu một hiệu
quả nào đú khụng chứa ụ trống thỡ đối với nú, phương phỏp này tương đương với cỏc phương phỏp loại II và loại III. Phương phỏp này thường được dựng với một trong số cỏc mụ hỡnh loại I và loại II, một mụ hỡnh phõn tớch phương sai cú chứa ụ trống.
Thủ tục đưa ra cỏc thống kờ mụ tả cho tất cả cỏc biến ở tất cả cỏc ụ trong mảng xỏc
định bởi cỏc nhõn tố như cỏc giỏ trị trung bỡnh, độ lệch tiờu chuẩn và số lượng cỏc quan sỏt trong mỗi ụ. Đồng thời, thủ tục cũn tớnh cỏc tham số nhằm thực hiện phộp kiểm định Levene về tớnh thuần nhất của phương sai. Cỏc phộp so sỏnh liờn hợp và cỏc tiờu chuẩn kiểm định hậu nghiệm do thủ tục cung cấp bao gồm cỏc tiờu chuẩn kiểm định sai khỏc ý nghĩa nhỏ
nhất, Bonferroni, Sidak, Scheffe, Student-Newman-Kuels, Ducan, Gabriel, Games-Howell, Dunnett (một phớa và hai phớa), tiờu chuẩn F bội Ryan-Einot-Gabriel-Welsch, thứ bậc bội Ryan-Einot-Gabriel-Welsch, sai khỏc ý nghĩa thực chất Tukey, tiờu chuẩn b-Tukey, GT2- Hochberg, tiờu chuẩn t-Waller-Ducan, T2-Tahane, T3-Dunnett và C-Dunnett. Cú thể biểu diễn đồ thị giỏ trị trung bỡnh của cỏc biến phụ thuộc theo cỏc mức của nhõn tố, cỏc giỏ trị
phần dư và biểu đồ tương tỏc của cỏc nhõn tố.
Mở tệp Employee_data.sav, thực hiện cỏc thủ tục phõn tớch: Analyze/General Linear Model/Multivariate…
Với cỏch sử dụng hoàn toàn tương tự, chỉ khỏc là ta sẽđưa nhiều biến định lượng từ
khung danh sỏch biến phớa bờn trỏi vào khung đầu tiờn bờn phải để làm cỏc biến phụ thuộc,
đồng thời cần phải xỏc định cỏc nhõn tố tỏc động ngẫu nhiờn (khụng cú khung Random Factor(s)). Cỏc thao tỏc cũn lại cũng được tiến hành giống như đối với thủ tục dành cho trường hợp một biến phụ thuộc đó được trỡnh bày phớa trờn, với một vài điểm khỏc biệt nhỏ
mà người dựng nếu quan tõm thỡ cú thể tra cứu kỹ hơn bằng cỏch dựng phớm Help trong cỏc cửa hỡnh để cho hiện ra phần giải thớch bằng tiếng Anh cho từng chức năng cụ thể.
Kết quả cụ thể kết xuất như sau: Between-Subjects Factors Female 216 Male 258 Clerical 363 Custodial 27 Manager 84 f m Gender 1 2 3 Employment Category Value Label N
Multivariate Testsd