Trả lời:
SPSS hiện tại đến phiên bản 26 mình biết là chưa tích hợp kiểm định này. Tuy nhiên mình có thể hướng dẫn các bạn làm thủ công dựa vào 1 số tính toán được hỗ trợ bởi SPSS như sau.
Khái niệm hệ số bất đối xứng, hay còn được gọi là độ xiên: Skewness
Hệ số bất đối xứng là một đại lượng đo lường mức độ đối xứng của những quan sát về trungbình. Với phân phối chuẩn, giá trị của hệ số bất đối xứng bằng 0.
+ Phân phối lệch về bên phải là bất đối xứng dương. Khi đó, số mode nhỏ hơn số trung vị vàsố trung vị lại nhỏ hơn số trung bình.
+ Phân phối lệch về bên trái là bất đối xứng âm. Khi đó, số trung bình nhỏ hơn số trung vịvà số trung vị nhỏ hơn số mod.
+ Nếu hệ số này bằng 0, thì phân phối là cân xứng. Khi đó, các số trung bình, trung vị và mod bằng nhau.
Khái niệm độ nhọn: Kurtosis
Độ nhọn là một đại lượng thống kê mô tả mức độ tập trung của phân phối xác suất của mộtbiến ngẫu nhiên, cụ thể là mức độ tập trung của các quan sát quanh trung tâm của phân phốitrong mối quan hệ với hai đuôi.Nói cách khác, độ nhọn đo lường mức độ nhọn hay bẹt của phân phối so với phân phối chuẩn
Phân phối chuẩn có độ nhọn bằng 3
Một số công thức thì độ xiên được tính là EK=K-3, và EK thường được gọi là độ xiên thặng dư. Đây chính là độ xiện được SPSS ước lượng, vẫn được phần mềm gọi là Kurtosis. Phân phối chuẩn có EK=0.
Cách tính độ xiên và độ nhọn trên SPSS
Có khá nhiều cách tính độ xiên và độ nhọn trên SPSS
Analyze > Descriptive Statistics >Frequencies … >Statistics > Distribution
Hoặc: Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives >Options >Distributions
Hoặc có thể thu được ngay trong kiểm định KS và SW vừa được nêu trong bài trước
Trong ví dụ này ta sẽ trích dẫn cái bảng nho nhỏ xinh xinh này thôi
Để xem độ xiên và độ nhọn có bằng 0 hay không (đặc điểm của phân phối chuẩn) ta chỉ cần lấy S và K chia cho sai số chuẩn S.E. Nếu thương này nằm trong khoảng +-1,96 thì coi như độ xiên (độ nhọn) bằng 0 và dữ liệu có phân phối chuẩn
Trong ví dụ này thì S/s.e(S)= -0,328/0,181= -1,81; EK/s.e(EK)=-0,012/0,360 =-0,033.
Như vậy có thể cho rằng S=EK=0 và dữ liệu có phân phối chuẩn
Kiểm định JB
Cặp giả thuyết cần kiểm định
(thống kê JB tuân theo quy luật phân phối khi bình phương 2 bậc tự do)
Với mức ý nghĩa α, nếu JB > χ² (2; α) thì bác bỏ H0, ngược lại thì chấp nhận H0
χ² (2) ở các mức ý nghĩa thường dùng 1%, 5% và 10% lần lượt là 9,210 ; 5,991 và 4,605
Trong ví dụ này
Vậy với mức ý nghĩa 5% thì ta có thể cho rằng dữ liệu của biến RES có phân phối chuẩn.
Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu
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