BÀI GIẢNG TIN HỌC SPSS: CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH CHƯƠNG 5 PHÂN TÍCH LIÊN HỆ GIỮA BIẾN NGUYÊN NHÂN ĐỊNH TÍNH VÀ

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH

CHƯƠNG 5 PHÂN TÍCH LIÊN HỆ GIỮA

BIẾN NGUYÊN NHÂN ĐỊNH

TÍNH VÀ BIẾN KẾT QUẢ ĐỊNH

LƯỢNG

CHƯƠNG 5 PHÂN TÍCH LIÊN HỆ GIỮA

BIẾN NGUYÊN NHÂN ĐỊNH

TÍNH VÀ BIẾN KẾT QUẢ ĐỊNH

LƯỢNG

5.1 KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH CỦA HAI BIẾN ĐỘC

LẬP.

5.2 KIỂM ĐỊNH TRỊ TRUNG BÌNH CỦA HAI MẪU

PHỤ THUỘC (MẪU TỪNG CẶP).

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG

Cung cấp tóm tắt lý thuyết kiểm định mối quan hệ giữa

hai biến Và vận dụng loại dữ liệu nào để thực hiện phép

kiểm định tương ứng.

Sử dụng spss để kiểm định mối quan hệ giả thuyết

giữa hai loại dữ liệu định tính và định lượng

Viết được báo cáo gắn gọn về mối quan hệ giữa hai

biến trong mẫu Dựa theo kết quả kiểm định giả thuyết,

bảng thống kê, đồ thị và các trị số thống kê được Kiểm

định ý nghĩa của mẫu và viết báo cáo kết luận tương

ứng.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

TỔNG QUAN.

Trong thông kê có các phép kiểm định về trị trung bình

của tổng thể như sau:

1 Nếu muốn so sánh trị trung bình của một tổng thể với

một giá trị nào đó ta sẽ thực hiện phép kiểm định

trung bình tổng thể Trong SPSS sử dụng lệnh One –

Sample T- Test để thực hiện

Phương thức: Analyze  Compare Means 

One-Sample T – Test.

Trang 2

TỔNG QUAN.

2.Nếu muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai nhóm

tổng thể riêng biệt ta thực hiện phép kiểm định giả

thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể dựa

trên hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này.

SPSS sử dụng lệnh Independent – Sample T –

Test Phương thức: Analyze  Compare

Means  Independent – Sample T - Test

TỔNG QUAN.

Trong thông kê có các phép kiểm định về trị trung bình của

tổng thể như sau:

3.Nếu muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai nhóm tổng

thể riêng biệt có đặc điểm là mỗi phần tử quan sát trong tổng

thể này có sự tương đồng theo từng cặp với một phần tử của

tổng thể bên kia, Ta sử dụng kiểm định giả thuyết về sự bằng

nhau của hai trung bình tổng thể dựa trên mẫu rút ra từ hai

tổng thể theo cách phối hợp từng cặp SPSS sử dụng kiểm định

Paired – Sample T- Tets.

Phương thức: Analyze  Compare Means  Paired – Sample T

- Test

TỔNG QUAN.

4 Nếu muốn mở rộng sự so sánh cho trị trung bình của

nhiều nhóm tổng thể độc lập ta sử dụng phương pháp

kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của trung bình

nhiều tổng thể Phương pháp này có tên gọi phổ biến

là phân tích phương sai (ANOVA)  One – Way

ANOVA.

Phương thức: Analyze  Compare Means  One –

Way ANOVA.

Trang 3

 KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH CỦA MỘT TỔNG THỂ.

 THÍ DỤ:

1 giả thuyết tuổi trung bình của độc giả báo Hà Nội mới = 35

1

2

 THÍ DỤ:

Dùng lệnh Select Case lọc ra các trường hợp mà đọc báo Hà nội mới nhận giá trị 1  để các lệnh thống kê sau đó của SPSS chỉ thực hiện trên trường hợp này Tức là phần mền chỉ đếm các đọc giả đọc báo Hà Nội mới.

Trang 4

 THÍ DỤ:

Phương thức: Analyze

 Compare Means  One-Sample T – Test

Mỗi kiểm định

T sử dụng

toàn bộ các

trường hợp

chứa giá trị có

ý nghĩa đối

với biến được

kiểm định.

Mỗi kiểm định T chỉ sử dụng những trường hợp có giá trị đầy đủ ở tất cả các biến được đưa vào kiểm định cùng một lúc Lúc này kích thước mẫu sẽ không đổi.

 THÍ DỤ:

Kết quả kiểm định trung bình một tổng thể.

Theo Kiểm định với mẫu thì tuổi trung bình của độc giả đọc báo Hà Nội mới là 37, 24 tuổi

Chúng ta có thể bác nghĩa Sifg.(2 tailed)=,000

 căn cứ vào trung bình thể kết luận tuổi trung bình của độc giả báo Hà nội là 37, 24 tuôỉ.

ĐẶT VẤN ĐỀ:

- Trong nhiều trường hợp bạn cần so sánh trị trung

bình của một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa hai đối

tượng là hai biến Một là biến định lượng (khoảng

cách hay tỉ lệ) để tính trung bình và một biến định

tính để chia nhóm ra so sánh.

KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

2 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ BẰNG NHAU GIỮA HAI TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

2.1 Trường hợp mẫu độc lập ( Independent – Samples T – Test)

THÍ DỤ THỰC TẾ:

- So sánh giữa hai thành phố HN và HCM (biến tp) về số

Bạn sẽ sử dụng phép kiểm định so sánh sự bằng nhau về

trị trung bình của hai tổng thể từ thông tin của hai mẫu

độc lập Hay còn gọi là kiểm định trung bình thông tin của

hai mẫu độc lập (Independent – Samples T- Tets)

Trang 5

2 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ BẰNG NHAU GIỮA HAI TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

2.1 Trường hợp mẫu độc lập ( Independent – Samples T – Test)

Thí dụ: thu nhập

cá nhân giữa giới

tính chịu tác động

của nhiều yếu tố (

ngữ, vị trí, chức

vụ )

sự khác biệt về trị trung bình tìm được

từ kết quả khi kiểm định là do khác biệt

từ nội tại của mẫu thử chứ không phải

khác

Lưu ý

Phương sai & độ lệch

chuẩn

Trang 6

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM

KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH

Trang 7

Trang 8

Kiểm định phương sai (Levenne-tesst)

Khi so sánh hai tổng thể có trị trung bình bằng nhau

nhưng mức độ phân tán hay đồng đều hoàn toàn

khác nhau là khập khiễng, và phương sai diễn tả

mức độ đồng đều của dữ liệu quan sát  do đó khi

gặp trường hợp này ta tiến hành kiểm định sự bằng

nhau về phương sai  kiểm định Levenne - test

Levenne – test được tiến hành với giả thuyết H 0

phương sai của hai tổng thể bằng không.

Kết quả của kiểm định cho bạn lựa chọn: Kiểm định

trung bình với phương sai bằng nhau hay kiểm định

trung bình với phương sai khác nhau.

Spss tự động thực hiện kiểm định Levenne test

cho bạn trước khi thực hiện kiểm định trung bình.

Trang 9

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH Kiểm định phương sai (Levenne-tesst)

Thí dụ: kiểm định trung bình quy mô gia đình tại hai

thành phố Hà nội và Tp HCM là như nhau.

- giả thuyết H 0 : quy mô gia đình trung bình tại hai

thành phố là như nhau

1 Chọn Analyze Compare Means Independent

–Samples T – Test (Kiểm định trung bình với mẫu

độc lập).

Spss tự động thực hiện kiểm định Levenne test

cho bạn trước khi thực hiện kiểm định trung bình.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH Kiểm định phương sai (Levenne-tesst)

Chọn Analyze Compare Means

Independent –Samples T – Test (Kiểm

định trung bình với mẫu độc lập).

Chọn biến kiểm định lượng muốn kiểm

định trị trung bình (biến Sonk) đưa vào

danh sách các biến cần kiểm định (Test

Variable (s)) Sau đó chọn biến định tính chia số quan

sát thành hai nhóm mẫu để so sánh hai nhóm này với nhau (biến TP)

Trong trường hợp biến định tính có hơn 2 biểu hiện

thì chọn riêng 2 mã số đại diện cho hai nhóm bạn

quan tâm đến sự khác biệt về trung bình.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH MINH HỌA VÍ DỤ THỰC HÀNH CHO KIỂM ĐỊNH INDEPENDENT – SAMPLES T

-TEST

Trang 10

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH MINH HỌA VÍ DỤ THỰC HÀNH CHO KIỂM ĐỊNH INDEPENDENT – SAMPLES T

– TEST

Dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau giữa các hai phương sai

(Levene’s Test for Equality of variances)

- nếu giá trị Sig < 0,05 thì phương sai hai thành phố khác nhau sử

dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances asumed

- Nếu giá trị Sig > 0,05 thì phương sai hai thành tp không khác nhau

 sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed

MINH HỌA VÍ DỤ THỰC HÀNH CHO KIỂM ĐỊNH INDEPENDENT – SAMPLES T – TEST

Với kết quả kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai ta bác bỏ giả thuyết H 0

về sự bằng nhau của hai phương sai ta sử dụng kết quả ở phần Equal variances

not assumed của kiểm định t.

- Nếu giá trị Sig trong kiểm định t <0,05  có sự khác biệt có ý nghĩa thông

kê về trung bình của hai biến độc lập trong tổng thể

- Nếu giá trinh sig trong kiểm định t >0,05 thì kết luận chưa có sự khác biệt có

ý nghĩa thông kê của hai biến độc lập trong tổng thể

-  trong thí dụ này, căn cứ vào giá trị sig  bác bỏ giả thuyết H 0

- Kết luận số nhân khẩu trung bình tại Tp HCM lớn hơn Tp Hà nội và có ý

nghĩa thống kê (dựa vào giá trị trung bình mẫu (Group Statistics)

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH Kiểm định trị trung bình của hai mẫu phụ thuộc hay phối hợp từng cặp (Paired –

Samples T – tets)

 Dùng cho hai nhóm tổng thể có liên hệ với nhau.

 Dữ liệu thu thập dạng thang đo định lượng khoảng cách hoặc tỉ lệ.

 Lợi thế là phối hợp từng cặp loại trừ được các yếu tố tác động từ

bên ngoài vào nhóm thử.

 Phương pháp này rất thích hợp với dạng thử nghiệm trước và sau.

Điều kiện:

 Hai kích cỡ mẫu so sánh phải bằng nhau (lấy mẫu theo cặp)

 Phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu lớn để xem như xấp xỉ phân

phối chuẩn

 Giả thuyết H0: không có sự khác nhau về 2 trị trung bình của

tổng thể ( khác biệt giữa hai trung bình là bằng không)

Trang 11

Samples T – tets)

 Giả sử khoa quản trị kinh doanh muốn đánh giá hai chương trình

đào tạo (Old & New) cho sinh viên để chọn ra chương trình phù

hợp.

 Giả thuyết H0 : SV đánh giá hai chương trình đào tạo này như nhau.

 Giả thuyết đối của H0 sinh viên đánh giá hai chương trình đào tạo này

khác nhau

Để kiểm định giả thuyết này khoa QTKD thực hiện nghiên cứu định

lượng bằng cách chọn ngẫu nhiên một mẫu n = 20 sinh viên Đề nghị

các sinh viên từng người đánh giá hai chương trình đào tạo theo

thang đo khoảng

 Xin vui lòng đánh giá mức độ phù hợp của hai chương trình theo:

Chương trình Old:

Chương trình new:

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH Kết quả đánh giá của sv

Sinh

viên

Điển đánh giá của chương trình d i

(y old – Y new ) 𝒅 𝒊 𝟐

𝒅 = 𝟏 𝒏 ∑ 𝒏 𝒊 𝟏 𝒅 𝒊 = 𝟐𝟎 𝟏 39 = 1,95

𝒔 𝒅 = 𝒏 𝟏 𝟏 (∑ 𝒏 𝒅 𝒊 𝟐

⇒ 𝒕 𝒏 𝟏 = 𝒕 𝟏𝟗 = 𝒅 𝒅 𝟎

𝒔 𝒅 ⁄ 𝒏 = 𝟏,𝟗𝟓 𝟎

𝟏,𝟒𝟔𝟖 ⁄ 𝟐𝟎 = 5.94

• Tra hàm t trong Excel chúng ta có giá trị tới hạn của t với 19 bậc tự do và mức ý nghĩa 𝜶

= 5% n là: 𝒕 𝟏𝟗,.𝟎𝟓 = 𝟐 𝟎𝟗𝟑 (kiểm định hai phía).

• Vì giá trị kiểm định tính được (5.94) lớn hơn giá trị tới hạn (2.09) cho nên chúng ta quyết

định bác bỏ giả thuyết H 0 : hai chương trình đào tạo như nhau.

• Chấp nhận giả thuyết đối : hai chương trình đào tạo khác nhau.

• Sau khi thu thập dữ liệu và tóm tắt dữ liệu Chúng ta nhận thấy rằng trong nghiên cứu

này mẫu được chọn theo cặp ( một sinh viên đánh giá cả hai chương trình đào tạo.)

 nghĩa là mẫu này có liên hệ với nhau  vì vậy ta dùng kiểm định t để kiểm định

sự khác biệt.

• Tính trung bình 𝑑 , phương sai S d của biến d i và giá trị kiểm định t với n -1 bậc tự do

với: n=20; 𝒅 𝒊 = 39; 𝒅 𝒊 𝟐 = 117.

Trang 12

Sử dụng spss cho kiểm định paired samples T -test

Cú pháp: Analyze  Compare means Paired Samples T-test

nhập cặp biến vào Paired Variables

Sử dụng spss cho kiểm định paired samples T -test

Kết quả:

Thống kê mô tả (trung bình; độ lệch chuẩn; sai

số chuẩn

Xem xét mối quan hệ giữa hai lần đo lường.

Kết quả cho thấy không

có mối quan hệ giữa hai chương trình Với P = 0,949 Cho chúng ta kết quả của kiểm định với t=5,940 (kiểm định với giá trị sig (2-tailed)

Samples T – tets)

 So sánh thu nhập trung bình của sinh viên Nam & Nữ sau khi tốt nghiệp

2 năm đang làm tại công ty, văn phòng đại diện nước ngoài Sinh viên

được chọn theo từng cặp tương đương từ bằng cấp, ngành đào tạo, kỹ

năng tin học ngoại ngữ và vị trí công việc.

 Giả thuyết H0 : mức thu nhập giữa nam và nữ như nhau.

 Giả thuyết đối của H0 Mức thu nhập giữa Nam và Nữ khác nhau

Để kiểm định giả thuyết thực hiện nghiên cứu

định lượng bằng cách chọn ngẫu nhiên một

mẫu n = 15 sinh viên Có mức thu nhập như

sau:

Định dạng
Số trang	14
Dung lượng	9,45 MB