Đôi điều về kiểm đinh One-Way Anovs và T Test
Bài viết này đề cập đến 2 kiểm định khá thông dụng trong SPSS
Để theo dõi chi tiết 2 kiểm định này các bạn có thể vào link 2 bài viết phía dưới
Thực hành kiểm định One-Way ANOVA trên SPSS
Trong bài viết này mình sẽ xoay quanh nội dung là 1 số câu hỏi như sau. Hi vọng sau khi đọc xong các bạn có thể hiểu để áp dụng linh hoạt và không máy móc
Trong bài viết này mình sẽ xoay quanh nội dung là 1 số câu hỏi như sau. Hi vọng sau khi đọc xong các bạn có thể hiểu để áp dụng linh hoạt và không máy móc
1. Khi nào dùng One-way Anova và khi nào Independent-Sample T Test?
Câu trả lời là: Chỉ có khi nào nên dùng cái này và khi nào nên dùng cái kia. Thực tế thì SPSS có bỏ đi 1 cái thì 1 cái còn lại vẫn đủ dùng. Đây chẳng qua chỉ là 2 tổ hợp kiểm định được đưa sẵn ra, để người dùng thuận tiện, cũng giống 2 loại mỳ ăn liền để cho 2 người có khẩu vị khác nhau lựa chọn. Cùng lắm không có nó thì chúng ta tính tay
2. Bản chất thực sự của 2 kiểm định này? Tại sao chũng có thể dùng thay thế nhau?
Thực tế các bạn hay nghe tới việc Independent-Sample T Test dừng khi biến định tính có 2 giá trị, One-way Anova dùng khi biến định tính có 3 giá trị trở lên. Câu nói trên đúng thích hợp làm câu trả lời cho câu hỏi "Khi nào nên dùng One-way Anova và khi nào nên dùng Independent-Sample T Test" hơn
Bản chất thực sự của 2 kiểm định này đều là so sánh giá trị trung bình của 2 mẫu. Tức là so sánh cặp, hay gọi là so sánh đôi một. Chẳng qua là Independent-Sample T Test có 1 đôi duy nhất còn One-way Anova thì làm cho nhiều đôi cùng lúc.
Điều này có nghĩa là Independent-Sample T Test là một trường hợp đặc biệt của One-way Anova. Không tin bạn cứ mang One-Way ANOVA ra kiểm định trung bình của biến "Giới tính" chẳng hạn. Còn nếu bạn có 1 biến định tính 5 giá trị và cần so sánh giá trị trung bình giữa chúng- nếu không dùng One way anova thì bạn dùng 10 lần Independent-Sample T Test vẫn được. Và bạn dùng 10 lần Independent-Sample T Test sẽ được kết quả chính xác hơn là 1 lần dùng One way anova. Bạn có biết tại sao không?
3. Kiểm định này trả lời câu hỏi gì?
Mình thấy thông thường các bạn hay đi đến kết luận là giữa 2 nhóm/ nhiều nhóm có/ không có sự khác biệt. Như vậy thực sự không đầy đủ. bạn so sánh 10 nhóm với nhau- có tất cả 45 cặp. 1 cặp khác nhau thì cũng là khác nhau rồi.
Câu hỏi các bạn nên quan tâm là "Có khác nhau không và nếu khác thì khác như thế nào"
Lấy ví dụ bạn 20 cho người xếp hàng từ thấp đến cao. Nếu bạn so người thứ 2 với người thứ 17 thì thấy người thứ 17 cao hơn thật. Nhưng mang người so 7 và số 8 ra so thì mát thường chưa chắc bạn thấy ai cao hơn ai
Câu hỏi các bạn nên quan tâm là "Có khác nhau không và nếu khác thì khác như thế nào"
Lấy ví dụ bạn 20 cho người xếp hàng từ thấp đến cao. Nếu bạn so người thứ 2 với người thứ 17 thì thấy người thứ 17 cao hơn thật. Nhưng mang người so 7 và số 8 ra so thì mát thường chưa chắc bạn thấy ai cao hơn ai
4. Quy trình chung của 2 kiểm định này là gì?
Năm được phần này các bạn sẽ không lúng túng khi thực hiện kiểm định trên phần mềm cũng như đọc kết quả. Chúng đều qua 2 bước rõ ràng đó là
Bước 1: Kiểm định xem phương sai giữa các nhóm có đồng nhất hay không. Từ đó có phương án lựa chọn ra 1 kiểm định so sánh giá trị trung bình thích hợp
Bước 2: Kiểm định so sánh giá trị trung bình (bằng kiểm định thích hợp lựa chọn từ bước 1)
5. Cách đọc kết quả kiểm định
Chúng ta sẽ đọc kêt quả kiểm định dự theo 2 bước ở trên
Bước 1: Tại kiểm định phương sai đồng nhất, nếu sig <0,05 thì kết luận phương sai giữa các nhóm không đồng nhất. Ngược lại nếu sig >0,05 thì kết luận phương sai giữa các nhóm đồng nhất. Căn cứ vào đây ta mới xem sử dụng kết quả của kiểm định nào ở bước tiếp theo
Bước 2: Tại kết quả so sánh giá trị trung bình theo các cặp, cặp nào có sig <0,04 thì kết luận là có sự khác biệt, ngược lại sig >0,05 thì kết luận không co sự khác biệt
 |
| Kết quả trên Independent-Sample T Test |
 |
| Kết quả trên One Way ANOVA |
Bước 3: Nếu có sự khác biệt thì xem hiệu của giá trị mean "Mean Difference" để đưa ra kêt luận xem nhóm nào cao, nhóm nào thấp.
Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu
Email: dichvuspss@hotronghiencuu.com / phantichso247@gmail.com
Phone 24/7: 086 978 6862 (Mr Hùng)
Viết luận văn thuê trọn gói 0924 04 03 88 (Ms. Bông) Email: Bong.4388@gmail.com
Từ khóa: dịch vụ spss | phân tích spss | hỗ trợ spss | dịch vụ dữ liệu
Phone 24/7: 086 978 6862 (Mr Hùng)
Viết luận văn thuê trọn gói 0924 04 03 88 (Ms. Bông) Email: Bong.4388@gmail.com
Từ khóa: dịch vụ spss | phân tích spss | hỗ trợ spss | dịch vụ dữ liệu
***Dịch vụ SPSS- AMOS- SmartPLS***
Hotline, zalo: 086 978 6862.
Link zalo:https://zalo.me/0869786862
Quét mã QR để kết bạn ZALO.Vui lòng kết bạn trước khi nhắn tin. Để có phản hồi nhanh nhất hãy gọi thẳng số điện thoại bên trên 24/7
Nếu không thể tìm thấy zalo bạn có thể chat qua messeneger:https://www.messenger.com/t/manhhungdigi
Email: phantichso247@gmail.com
Xin vui lòng chú ý một số điều sau
- Các bạn có thể bình luận với tài khoản Google, tài khoản tùy chọn (tên, địa chỉ) hoặc ẩn danh
- Nếu thực sự quan tâm một chủ đề nào đó, khi bình luận xong hãy nhân vào nút "Thông báo cho tôi" ở góc dưới. Khi đó nếu có các bình luận và thảo luận mới về chủ đề này sẽ có thông báo gửi đến email của bạn
- Nếu cần hỗ trợ, hãy để lại số điện thoại. Nên chủ động gửi tài lệu về Hỗ Trợ Nghiên Cứu
- Các bình luận spam, có lời lẽ không phù hợp sẽ bị chặn
0 nhận xét:
Đăng nhận xét