One-way Anova và Independent-Sample T Test trên SPSS

Đôi điều về kiểm đinh One-Way Anovs và T Test

Bài viết này đề cập đến 2 kiểm định khá thông dụng trong SPSS

Để theo dõi chi tiết 2 kiểm định này các bạn có thể vào link 2 bài viết phía dưới

Thực hành kiểm định Independent-Sample T Test trên SPSS

Thực hành kiểm định One-Way ANOVA trên SPSS

Trong bài viết này mình sẽ xoay quanh nội dung là 1 số câu hỏi như sau. Hi vọng sau khi đọc xong các bạn có thể hiểu để áp dụng linh hoạt và không máy móc

1. Khi nào dùng One-way Anova và khi nào Independent-Sample T Test?

Câu trả lời là: Chỉ có khi nào nên dùng cái này và khi nào nên dùng cái kia. Thực tế thì SPSS có bỏ đi 1 cái thì 1 cái còn lại vẫn đủ dùng. Đây chẳng qua chỉ là 2 tổ hợp kiểm định được đưa sẵn ra, để người dùng thuận tiện, cũng giống 2 loại mỳ ăn liền để cho 2 người có khẩu vị khác nhau lựa chọn. Cùng lắm không có nó thì chúng ta tính tay

2. Bản chất thực sự của 2 kiểm định này? Tại sao chũng có thể dùng thay thế nhau?

Thực tế các bạn hay nghe tới việc  Independent-Sample T Test dừng khi biến định tính có 2 giá trị, One-way Anova dùng khi biến định tính có 3 giá trị trở lên. Câu nói trên đúng thích hợp làm câu trả lời cho câu hỏi "Khi nào nên dùng One-way Anova và khi nào nên dùng Independent-Sample T Test" hơn

Bản chất thực sự của 2 kiểm định này đều là so sánh giá trị trung bình của 2 mẫu. Tức là so sánh cặp, hay gọi là so sánh đôi một. Chẳng qua là Independent-Sample T Test có 1 đôi duy nhất còn One-way Anova thì làm cho nhiều đôi cùng lúc.

Điều này có nghĩa là Independent-Sample T Test  là một trường hợp đặc biệt của One-way Anova. Không tin bạn cứ mang One-Way ANOVA ra kiểm định trung bình của biến "Giới tính" chẳng hạn. Còn nếu bạn có 1 biến định tính 5 giá trị và cần so sánh giá trị trung bình giữa chúng- nếu không dùng One way anova thì bạn dùng 10 lần Independent-Sample T Test  vẫn được. Và bạn dùng 10 lần Independent-Sample T Test sẽ được kết quả chính xác hơn là 1 lần dùng One way anova. Bạn có biết tại sao không?

3. Kiểm định này trả lời câu hỏi gì?

Mình thấy thông thường các bạn hay đi đến kết luận là giữa 2 nhóm/ nhiều nhóm có/ không có sự khác biệt. Như vậy thực sự không đầy đủ. bạn so sánh 10 nhóm với nhau- có tất cả 45 cặp. 1 cặp khác nhau thì cũng là khác nhau rồi.

Câu hỏi các bạn nên quan tâm là "Có khác nhau không và nếu khác thì khác như thế nào"
Lấy ví dụ bạn 20 cho người xếp hàng từ thấp đến cao. Nếu bạn so người thứ 2 với người thứ 17 thì thấy người thứ 17 cao hơn thật. Nhưng mang người so 7 và số 8 ra so thì mát thường chưa chắc bạn thấy ai cao hơn ai

4. Quy trình chung của 2 kiểm định này là gì?

Năm được phần này các bạn sẽ không lúng túng khi thực hiện kiểm định trên phần mềm cũng như đọc kết quả. Chúng đều qua 2 bước rõ ràng đó là

Bước 1: Kiểm định xem phương sai giữa các nhóm có đồng nhất hay không. Từ đó có phương án lựa chọn ra 1 kiểm định so sánh giá trị trung bình thích hợp

Bước 2: Kiểm định so sánh giá trị trung bình (bằng kiểm định thích hợp lựa chọn từ bước 1)

5. Cách đọc kết quả kiểm định

Chúng ta sẽ đọc kêt quả kiểm định dự theo 2 bước ở trên

Bước 1: Tại kiểm định phương sai đồng nhất, nếu sig <0,05 thì kết luận phương sai giữa các nhóm không đồng nhất. Ngược lại nếu sig >0,05 thì kết luận phương sai giữa các nhóm  đồng nhất. Căn cứ vào đây ta mới xem sử dụng kết quả của kiểm định nào ở bước tiếp theo

Bước 2: Tại kết quả so sánh giá trị trung bình theo các cặp, cặp nào có sig <0,04 thì kết luận là có sự khác biệt, ngược lại sig >0,05 thì kết luận không co sự khác biệt

Kết quả trên Independent-Sample T Test 

Kết quả trên One Way ANOVA

Bước 3: Nếu có sự khác biệt thì xem hiệu của giá trị mean "Mean Difference" để đưa ra kêt luận xem nhóm nào cao, nhóm nào thấp.

Categories: DỊCH VỤ, NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, PHẦN MỀM, PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG, SPSS