Trong bài viết trước mình đã hướng dẫn các bạn thực hiện kiểm định sự khác biệt trung bình trên SPSS bằng phương pháp One-way ANOVA đối với biến định tính từ 3 giá trị trở lên, nếu bạn chưa xem, có thể click vào đây. Bài viết này mình sẽ hướng dẫn các bạn thực hiện kiểm địnhIndependent Samples Test đối với các biến định tính có 2 giá trị.
Ý nghĩa của việc kiểm định sự khác biệt trung bình trong bài luận văn đó là giúp chúng ta xác định xem có sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay không. Ví dụ có sự khác nhau về sự hài lòng công việcgiữa các nhân viên có mức lương khác nhau tại công ty hay không; có sự khác nhau về ý định mua hàng đối với những khách hàng có độ tuổi khác nhau hay không...
- Independent Sample T-Testchúng ta sẽ áp dụng kiểm định sự khác biệt trung bình với trường hợp biến định tính có 2 giá trị. Ví dụ như biến giới tính [nam, nữ], biến thành phố [TPHCM, Hà Nội], biến vùng miền [Miền Bắc, Miền Nam] Trường hợp biến định tính có 3 giá trị, chúng ta sẽ thực hiện 3 cặp so sánh [1-2, 1-3, 2-3]. Tuy nhiên, việc so sánh từng cặp giá trị như vậy khá bất tiện và mất thời gian nếu số giá trị tăng lên 4, 5, 6
- ANOVAgiúp chúng ta giải quyết trở ngại của Independent Sample T-Test. Phương pháp này giúp chúng ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. ANOVA có 3 phương pháp: ANOVA 1 chiều, ANOVA 2 chiều và MANOVA. Tuy nhiên, trong phạm vi tài liệu này chúng ta chỉ nói tới phương pháp ANOVA 1 chiều [One-Way ANOVA].
KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT TRUNG BÌNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP INDEPENDENT SAMPLE T-TEST
VIDEO
Ví dụ điển hình:
Trên hình ảnh, các bạn có thể thấy biến giới tínhcó 2 value, như vậy như câu nói ban đầu của mình, 2 value thì sẽ dùng Independent Sample T - Test. Để dễ dàng cho việc trình bày, mình sẽ sử dụng biếnGioi_tinh [giới tính]là biến định tính và biếnSHL [sự hài lòng]là biến định lượng.
Cách thực hiện kiểm định như sau. VàoAnalyze > Compare Means > Independent Sample T-Test...
Ở giao diện được mở ra, các bạn đưa biến định lượng vào mụcTest Variable [s], đưa biến định tính vào mụcGrouping Variable. Sau đó nhấn vào mụcDefine Groups...ngay bên dưới.
Tại đây, các bạn sẽ phân nhóm giá trị ra. Biến giới tính của chúng ta có 2 value: 1 là nam, 2 là nữ, do vậy các bạn sẽ điền 2 số này vào 2 ô trống, không cần phải sắp xếp 1 đến 2, có thể điền 2, 1 cũng được, không sao cả nhé. Sau đó nhấn vàoContinue.
Trở lại giao diện ban đầu, nhấn OK để xuất kết quả ra Output.
Chúng ta sẽ quan tâm tới bảngIndependent Samples Test. Giá trị đầu tiên là sig củaLevene's Test[điểm màu vàng].
1/ Trường hợp sig nhỏ hơn 0.05
Nếusig Levene's Testnhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau, chúng ta sẽ sử dụng giá trị sig T-Test màu hồng ở hàngEqual variances not assumed.
- Giá trị sig T-Test < 0.05 chúng ta kết luận:Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng của những đáp viên có giới tính khác nhau.
- Giá trị sig T-Test >= 0.05 chúng ta kết luận:Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng của những đáp viêncó giới tínhkhác nhau.
2/ Trường hợp sig lớn hơn hoặc bằng 0.05
Nếusig Levene's Testlớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là không khác nhau, chúng ta sẽ sử dụng giá trị sig T-Test màu xanh ở hàngEqual variances assumed.
- Giá trị sig T-Test < 0.05 chúng ta kết luận:Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng của những đáp viên có giới tính khác nhau.
- Giá trị sig T-Test >= 0.05 chúng ta kết luận:Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng của những đáp viêncó giới tínhkhác nhau.
Trên đây là bài hướng dẫn chi tiếtkiểm địnhIndependent Sample T-Test. Nếu bạn gặp khó khăn khi thực hiện phân tích Independent Sample T-Test, bạn có thể tham khảodịch vụ chạy thuê SPSScủa Phạm Lộc Blog hoặc liên hệ trực tiếp email. Dịch vụ mình cung cấp giúp bạn có được kết quả sự khác biệt ở Independent Sample Test phù hợp với đặc tính môi trường khảo sát.
Từ khóa:kiểm định khác biệt trung bình, phân tích independent sample t-test, kiểm định t-test trong spss.