CHƢƠNG 6 PHÂN TÍCH DỮLIỆU ĐỊNH LƢỢNG
6.3. CÁC KỸTHUẬT PHÂN TÍCH CƠ BẢN
6.3.1. Thống kê mô tả
Kỹ thuật thống kê mô tả được sử dụng để liệt kê giá trị của các biến theo từng nhóm. Kỹ thuật này được sử dụng khi nhà nghiên cứu muốn kiểm tra mẫu nghiên cứu và/hoặc kiểm tra chất lượng của dữ liệu thu thập (bằng cách kiểm tra các tham số đo lường độ hội tụ trung tâm (bảng 6.1) và độ phân tán (bảng 6.2) của các biến và các tham số về phân phối)
Bảng 1- Các tham số đo lường độ hội tụ trung tâm của các biến
Tham số Mơ tả Ví dụ
Mean
(Trung bình)
giá trị trung bình số học của các giá trị trong dãy phân phối
Tuổi trung bình của khách hàng
Median (Trung vị)
là số nằm giữa của một dãy quan sát sắp xếp từ nhỏ tới lớn
Dãy số về tuổi được chia làm 2 phần: 50% có tuổi trên 32, 50% dưới 32 32 là số trung
vị Mode
(mốt)
Là giá trị có tần suất xuất hiện lớn nhất
Dãy số về tuổi: nhóm người có tuổi 35 có tỷ lệ cao nhất
81 Bảng 2- Các tham số đo lường độ hội tụ trung tâm của các biến
Tham số Mô tả Ví dụ
Range
(Khoảng biến thiên)
Khoảng cách giữa giá trị quan sát nhỏ nhất và lớn nhất Tuổi khách hàng lớn nhất: 75, nhỏ nhất là 18 Range = 57 Variance (phương sai); Std. dev (độ lệch chuẩn) mức độ sai lệch của các quan sát so với giá trị trung bình
Coefficient of variation (hệ số biến thiên)
= độ lệch chuẩn/trung bình
Cách thực hiện kỹ thuật thống kê mô tả trên SPSS: Analysis/ Descriptives statistic >>
Để thống kê tần suất, tham số của 1 biến, nhà nghiên cứu có thể sử dụng lệnh Frequencies hoặc Descriptives. Cịn nếu muốn tính tốn các tham số của 1 biến, phân theo nhiều nhóm khác nhau, nhà nghiên cứu có thể sử dụng lệnh Explore (ví dụ, tính mức độ hài lịng trung bình của khách hàng theo 2 nhóm nam, nữ). Nếu muốn lập bảng thống kê tần suất của nhiều biến, nhà nghiên cứu có thể sử dụng lệnh Cross-tabs.
6.3.2. Kiểm định t đối với tham số trung bình mẫu One sample T test.
Giả sử, trong một cuộc điều tra, thu nhập trung bình của các đối tượng phỏng vấn là 33,224 triệu/năm, có giả thiết cho rằng thu nhập của đối tượng mà chúng ta phỏng vấn trên tổng thể là 32 triệu/năm, chúng ta cần kết luận nhận định đó có đúng khơng.
Để kiểm tra nhận định đó, nhà nghiên cứu có thể sử dụng kiểm định T đối với tham số trung bình mẫu (One sample T test).
Cách làm: nhấn Analyze – Compare Means – One sample T test. Sau đó,
Chương 6. Phân tích dữ liệu định lượng
82 Bấm Continue và bấm OK ở hộp hội thoại ban đầu, kết quả thu được như sau:
Tại các biểu trên, ta có thể biết giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của mẫu. Ngồi ra t=1,34 nên p-value=0,182>0,05 nên chúng ta chưa có cơ sở kết luận nhận định đã đưa ra.
6.3.3. Kiểm định tham số trung bình hai mẫu độc lập (Independent Sample T Test)
Giả sử ta muốn so sánh thu nhập trung bình giữa những người có giới tính nam và nữ trên tổng thể có khác nhau hay khơng. Để làm được điều này, nhà nghiên cứu có thể sử dụng kỹ thuật kiểm định tham số trung bình 2 mẫu độc lập.
83 Cách làm:
- Nhấn Analyze – Compare Means – Independent sample t-test.
- Chọn biến thunhap vào ô Test Variables và biến gioitinh vào ô Grouping Variable
Chương 6. Phân tích dữ liệu định lượng
84
6.3.4. Kiểm định tham số trung bình hai mẫu phụ thuộc (Paired sample t-test)
Giả sử nhà nghiên cứu nhà nghiên cứu muốn kiểm tra sự khác biệt về mức chi tiêu cho một sản phẩm của một nhóm khách hàng trước và sau chiến dịch quảng cáo của một doanh nghiệp để xem liệu mức chi tiêu của họ có tăng sau chiến dịch quảng cáo hay không. Trong trường hợp này, nhà nghiên cứu có thể sử dụng kỹ thuật kiểm định tham số trung bình hai mẫu phụ thuộc.
Cách làm: Nhấn Analyze – Compare Means – Paired sample t-test. Chọn
biến cần phân tích vào ơ Paired Variables.
Kết quả
Vì giá trị t=-0,803 và p-value = 0,435>0,05 nên chúng ta chưa có cơ sở để khẳng định rằng có sự khác biệt về mức chi tiêu cho một sản phẩm của một nhóm khách hàng trước và sau chiến dịch quảng cáo của một doanh nghiệp và mức chi tiêu của khách hàng có tăng sau chiến dịch quảng cáo.
85
6.3.5. Phân tích phƣơng sai (Analysis of variance – ANOVA)
Giả sử nhà nghiên cứu muốn so sánh thu nhập trung bình của các đối tượng làm trong những lĩnh vực dịch vụ - thương mại, xây dựng và cơng nghiệp có khác nhau hay khơng. Trong trường hợp này, nhà nghiên cứu có thể sử dụng kỹ thuật phân tích phương sai (ANOVA)
Cách làm: Nhấn Analyze – Compare Means – One-way ANOVA, sau đó, chọn biến cần phân tích (định lượng) vào ơ Dependent List và biến phân loại vào ô
Factor