Phân tích mối quan hệ giữa 2 biến định tính.. Chọn 2 biến: Trình độ chuyên môn và Giới tính.. B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết H0: Không có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn v
Trang 1Phạm Trường Sơn – Lớp QTKD K29
Bài tập Nghiên cứu Marketing
BÀI LÀM Ngày sinh 2/9/1991
Mẫu= 200-2-9=189
1 Phân tích mối quan hệ giữa 2 biến định tính
Chọn 2 biến: Trình độ chuyên môn và Giới tính
B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết
H0: Không có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính
H1: Có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính
B2: Phương pháp kiểm định: bảng chéo
B3:
Case Processing Summary
Cases
Trình độ chuyên môn * Giới tính 189 100.0% 0 0.0% 189 100.0%
Trình độ chuyên môn * Giới tính Crosstabulation
Count
Giới tính Total
Trình độ chuyên môn
Chi-Square Tests
Value df Asymp Sig
(2-sided) Pearson Chi-Square 6.074 a 3 108
Linear-by-Linear Association 1.173 1 279
N of Valid Cases 189
a 3 cells (37.5%) have expected count less than 5 The minimum expected count is 2.49.
=0.05
Chi2=6.074; df=3
P(Chi2;df)=0.108>0.05
Vậy chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: Không có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính
Trang 22 Phân tích mối quan hệ giữa 2 biến định lượng.
Chọn 2 biến: Lãnh đạo và Lương
B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết
H0: Không có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương
H1: Có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương
B2: Phương pháp kiểm định: tương quan và hồi quy đơn
B3:
Variables Entered/Removed a
Model Variables
Entered RemovedVariables Method
a Dependent Variable: Lãnh đạo
b All requested variables entered.
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square Std Error of theEstimate
a Predictors: (Constant), Lương
ANOVA a
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
a Dependent Variable: Lãnh đạo
b Predictors: (Constant), Lương
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig.
B Std Error Beta
a Dependent Variable: Lãnh đạo
Bảng ANOVA:
F=2.944 và Sig=0.088>0.05
Trang 3Vậy chưa đủ cơ sở bác bỏ H0: Không có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương.
Bảng COEFFICIENTS: Mối quan hệ thể hiện ở cột
Lãnh đạo=5.409 - 0.038xLương+
Bảng MODEL:
R2=0.016, vậy biến độc lập (Lương) giải thích được 1.6% biến phụ thuộc (Lãnh đạo)
R=0.125<0.3; R2<0.1: Có tương quan ở mức thấp giữa Lãnh đạo và Lương
3 Phân tích mối quan hệ giữa 1 biến định tính và 1 biến định lượng
Chọn 2 biến: Giới tính và Thu nhập
B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết
H0: Thu nhập trung bình của nam bằng thu nhập trung bình của nữ
H1: Thu nhập trung bình của nam khác thu nhập trung bình của nữ
B2: Phương pháp kiểm định: T-Test
B3:
Group Statistics
Giới tính N Mean Std Deviation Std Error Mean
Thu nhập
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
(2-tailed)
Mean Difference
Std Error Difference
95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper
Thu nhập
Equal variances
assumed .513 .475 .539 187 .591 .21550 .39990 -.57340 1.00440 Equal variances
not assumed .539 186.354 .590 .21550 .39975 -.57313 1.00413
Ta thấy: T=0.539; df=186
P(0.539;186)=0.590>0.05
Vậy chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: Thu nhập trung bình của nam bằng thu nhập trung bình của nữ
