Sử dụng phân tích đa nhóm khi biến phụ thuộc được phân loại từ ba nhóm trở lên. Chẳng hạn như biến thu nhập có thể phân thành ba loại: thu nhập cao, thu nhập trung bình và thu nhập thấp. Trong nghiên cứu ta có thể xác định được biến độc lập nào có thể phân biệt được ba loại thu nhập này. Trở lại ví dụ về du lịch được đề cập ở phần trên, ta vẫn sử dụng 5 biến độc lập: thu nhập, thái độ du lịch, tầm quan trọng của du lịch, số nhân khẩu và tuổi chủ hộ nhưng có sự thay đổi trong biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc đại diện cho các khả năng chi tiêu khi đi du lịch, hay nói cách khác biến phụ thuộc Y chia làm ba nhóm - nhóm 1: chi tiêu cao; nhóm 2: chi tiêu trung bình và nhóm 3: chi tiêu thấp.
Pooled Within-Groups Correlation Matrix
Wilks'l and F Ratio
Canonical Discriminant Functions
Structure Matrix
Unstandard Canonical Discriminant Function Coefficients
Canonical Discriminant Functions evaluated at group means
Kết quả xử lý trong bảng 7.9 được giải thích theo thứ tự như sau:
7.1 Trung bình nhóm (group means):
Trung bình thu nhập giữa các nhóm có cách biệt lớn hơn so với các biến khác, tiếp theo là thái độ du lịch và tầm quan trọng của du lịch. Trung bình nhân khẩu và tuổi chủ hộ giữa các nhóm không khác biệt nhiều. Tuy nhiên, chênh lệch tuổi của chủ hộ giữa các nhóm có độ lệch chuẩn khá cao.
7.2 Ma trận tương quan trong các nhóm (Pooled within-groups correlation matrix):
- Tầm quan trọng của du lịch và số nhân khẩu trong mỗi gia đình có tương quan thấp đến thu nhập (r = 0,30 và r = 0,28)
- Tuổi của chủ hộ có tương quan nghịch với thái độ du lịch (r = - 0,34), nghĩa là tuổi càng cao thì ít có xu hướng đi du lịch hơn.
- Xử lý ở mức ý nghĩa 5% thì chỉ có hai biến: thu nhập (sig. = 0,00) và thái độ du lịch (sig. = 0,04) là có ý nghĩa trong việc phân biệt giữa ba nhóm thu nhập khác nhau.
7.3 Các hàm phân biệt chuẩn tắc (Canonical discriminant functions):
Vì trong biến phụ thuộc Y có ba nhóm nên có hai hàm phân biệt (hàm phân biệt bằng số nhóm trừ đi 1). Hệ số tương quan và hệ số xác định của hai hàm phân biệt có giá trị như sau: R1 = 0,89 => (R1)2 = 0,79 = 79%
- Hàm phân biệt thứ nhất có tỷ trọng phương sai là 93,93% và giải thích 79% sự khác biệt của ba nhóm và là hàm có độ phân biệt khá cao giữa ba nhóm thu nhập.
- Hàm phân biệt thứ hai có tỷ trọng phương sai là 6,07% và chỉ giải thích 19% sự khác biệt của ba nhóm, cho nên đây là hàm có độ phân biệt thấp giữa ba nhóm thu nhập.
7.4 Kiểm định giả thuyết:
Ho: Trung bình cả hai hàm có độ phân biệt bằng nhau trong ba nhóm thu nhập H1: Trung bình cả hai hàm có độ phân biệt khác nhau trong ba nhóm thu nhập
- Giá trị 0 trong cột after function trong bảng kết quả 7.9 có nghĩa là kiểm định giả thuyết với hai hàm phân biệt kết hợp, ta thấy rằng:
Sig. = 0,00 < ( = 0,05: Bác bỏ giả thuyết Ho
Nhưng khi đặt hàm phân biệt thứ nhất ra khỏi kiểm định (biểu thị bằng giá trị 1 trong cột after function) thì sự phân biệt giữa các nhóm không còn ý nghĩa (vì sig. = 0,24 > ( = 0,05) hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết Ho. Vì vậy, chỉ riêng hàm phân biệt thứ hai không có ý nghĩa trong sự phân biệt giữa ba nhóm.
7.5 Các hệ số hàm phân biệt chuẩn (Standard canomocal discriminant function coefficients):
- Trong hàm phân biệt thứ nhất, biến thu nhập có hệ số phân biệt lớn nhất (1,04), trong khi hàm phân biệt thứ hai có ba biến có hệ số phân biệt khá cao là thái độ du lịch, tầm quan trọng của du lịch và tuổi chủ hộ. Giải thích tương tự đối với ma trận kết cấu tương quan giữa các biến phân biệt và các hàm phân biệt (structure matrix). Tuy nhiên, hàm phân biệt thứ nhất chứa đựng hai biến là thu nhập và số nhân khẩu vì các biến này có hệ số tương quan lớn hơn trong hàm phân biệt thứ hai. Giải thích tương tự cho hàm phân biệt chứa đựng ba biến còn lại.
7.6 Xem xét các hệ số phân biệt của mẫu chuẩn hóa (Unstandardized canonical discriminantfunction coefficients): function coefficients):
Giá trị hàm phân biệt thứ nhất của nhóm thứ nhất (chi tiêu cao) có giá trị âm (-2,041), trong khi đó biến thu nhập có hệ số phân biệt dương (1,54) và số nhân khẩu có giá trị âm (-0,12), điều này chứng tỏ thu nhập càng cao thì chi tiêu càng lớn và số nhân khẩu ít hơn cũng chi tiêu thấp hơn. Giải thích tương tự cho các nhóm còn lại.
7.7 Hiệu quả phân tích:
- Tỷ số tiếp cận trong mẫu phân tích:Ġ - Tỷ số tiếp cận trong mẫu chuẩn hóa:Ġ
Ta thấy rằng các giá trị tiếp cận đều lớn hơn 25%, do đó hiệu quả của phân tích được chấp nhận.