Independent Samples T-Test dùng tương tự như phân tích ANOVA ,
tuy nhiên hạn chế là chỉ so sánh được 2 nhóm với nhau. Ví dụ dùng so sánh có sự
khác biệt giữa các nhóm giới tính( nam, nữ) với sự hài lòng(thang đo
likert 5 điểm) hay không . Nhóm giới thiệu cách thức làm bằng thao tác
hình ảnh minh họa, và bằng video.
CÁCH THỨC TIẾN HÀNH KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ
TRỊ TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ ĐỘC LẬP (Independent Samples T-test)
Vào menu Analyze -> Compare Means -> Independent-samples
T-test
Chọn biến định lượng cần kiểm định trị trung
bình đưa vào khung Test Variable(s).
Chọn biến định tính chia số quan sát thành 2 nhóm mẫu để so sánh
giữa 2 nhóm này với nhau đưa vào khung Grouping Variable.
Chọn Define Groups… để nhập mã số của 2 nhóm.
Click Continue để trở lại hộp thoại chính -> Click Ok để thực hiện lệnh
Trong kiểm định Independent-samples T-test, ta cần dựa vào kết
quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene). Phương
sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc không đồng đều (độ phân tán) của dữ liệu quan
sát.
Independent Samples Test
|
|||||
A.Cleanliness and comfort of room
|
|||||
Equal variances assumed
|
Equal variances not assumed
|
||||
Levene's Test for Equality of Variances
|
F
|
0.138
|
|||
Sig.
|
0.71
|
||||
t-test for Equality of Means
|
t
|
-3.066
|
-3.04
|
||
df
|
509
|
448.1
|
|||
Sig. (2-tailed)
|
0.002
|
0.003
|
|||
Mean Difference
|
-0.231
|
-0.231
|
|||
Std. Error Difference
|
0.075
|
0.076
|
|||
95% Confidence Interval of the Difference
|
Lower
|
-0.379
|
-0.38
|
||
Upper
|
-0.083
|
-0.082
|
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) < 0.05
thì phương sai của 2 tổng thể khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng
Equal variances not assumed.
Nếu Sig. ≥ 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể không khác nhau,
ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances assumed.
Trong ví dụ trên Sig. của kiểm định F = 0.71 > 0.05
-> chấp nhận giả thuyết H0 không có sự khác nhau về phương sai của
2 tổng thể -> sử dụng kết quả ở dòng Equal variances assumed.
Nếu Sig. của kiểm định t ≤ α (mức ý nghĩa) -> có sự khác biệt
có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.
Nếu Sig. > α (mức ý nghĩa) -> không có sự khác biệt có ý
nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.
Trong ví dụ trên sig. = 0.002 < 0.05 -> có sự khác biệt có
ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.
0 nhận xét:
Đăng nhận xét