4 TIÊU CHUẨN PHI THAM SỐ ĐỂ SO SÁNH NHIỀU MẪU QUAN SÁT ĐỘC LẬP
4.2 Tiêu chuẩn phi tham số kiểm tra các mẫu liên hệ
Trong trường hợp có hai hay nhiều hơn các mẫu có liên hệ với nhau; ngoài ra chưa đạt phân bố chuẩn, phương sai bằng nhau nên không thể sử dụng tiêu chuẩn t bắt cặp (với 2 mẫu); thì tiêu chuẩn phi tham số là thích hợp để so sánh.
H tren Bazan
H tren Cat ket
H tren Macma axit
H tren Phien set
Box-and-Whisker Plot
0 30 60 90 120 150
32
- Trường hợp hai mẫu liên hệ, có thể sử dụng tiêu chuẩn phi tham số Wilcoxon, trong đó chênh lệch giữa các cặp dữ liệu được xếp hạng và tính giá trị trung vị Median cho từng mẫu, sau đó so sánh sự sai khác
- Trường hợp có nhiều mẫu liên hệ thì tiêu chuẩn Kendall có thể được sử dụng để so sánh sự sai khác giữa các dãy phân bố dữ liệu của các mẫu
Sử dụng ví dụ chiều cao được đo trực tiếp và thông qua mô hình tương quan, sử dụng các tiêu chuẩn phi tham số Wilcoxon và Kendal để so sánh sự sai khác trong SPSS như sau:
Nhập dữ liệu trong SPSS từ Excel với từng cặp dữ liệu H theo từng cây:
Sử dụng tiêu chuẩn phi tham số để so sánh từ 2 đến nhiều mẫu liên hệ: Analyze/Nonparametric Test/Related Samples
33
Trong hộp thoại với Tab Setting/Choose Tests: Chọn Wilcoxon để so sánh hai mẫu theo Median và Kendall để so sánh dãy phân bố của 2 đến nhiều mẫu
34
- Kiểm tra theo Wilcoxon với 2 mẫu liên hệ theo Median cho thấy Sig. = 0.936 > 0.05, có nghĩa là chưa thể bác bỏ giả thuyết Ho với hai trung vị là bằng nhau. Như vậy việc xác đinh H qua đo trực tiếp và qua tương quan là chưa có sai khác. Có thể sử dụng tương quan để giảm chi phí đo đếm.
- Kiểm tra dãy phân bố của hai mẫu theo Kendall cho thấy Sig. = 1.0 > 0.05, như vậy Ho được chấp nhận, hay nói khác chưa có sự sai khác H giữa hai dãy số liệu đo H trực tiếp và qua phương trình. Có thể sử dụng phương trình để giảm chi phí điều tra. Trong ví dụ trên, tiêu chuẩn Kendall được so sánh với 2 mẫu liên hệ; tuy nhiên tiêu chuẩn này được sử dụng tốt khi có trên 2 mẫu liên hệ.
