Kiểm Định Tham Số (t-Tests) - MÔN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG QUẢN TRỊ

MÔN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
TRONG QUẢN TRỊ
Đề tài:
Kiểm Định Tham Số (t-Tests)
GVHD: Thầy Trần Quang Trung
Nhóm 2
TpHCM, 08/2012
1. Trần Thị Kim Quyên (nhóm trưởng)
2. Tô Chí Thành
3. Trần Trung Kiên
4. Lê Phát Tài
5. Nguyễn Thanh Bình
6. Lê Hoàng Dũng
7. Nguyễn Hữu Thái Bình
8. Võ Văn Thiết
9. Nguyễn Viết Ngọc
Danh sách các thành viên
Mục lục

Nghiên cứu các công cụ trong Compare Means
1.One Sample T-Test
2.Independent Sample T-Test
3.Paired Sample T-Test
4.ANOVA – Hậu ANOVA
* Mục tiêu nghiên cứu:
Kiểm tra lại kết quả nghiên cứu: độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của
một người là 22.
* Giả thiết:
H
o
- độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của một người là 22.

* Thực hiện:
Tiến hành xử lý trong SPSS như sau:
-
Analyze/Compares Mean/One Sample T – Test
-
Chọn biến Age When First Married là biến kiểm định (ô Test Variable);
khai báo Test Value là 22.
-
Vào Options… chọn độ tin cậy là 99%
One Sample T-Test
- Tuổi trung bình khi kết hôn lần đầu là 22.79 theo mẫu
-
Giá trị của kiểm định t về tuổi trung bình lần đầu kết hôn là 5.456 ứng với mức
ý nghĩa quan sát 0.000, nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 0.01
-
P= 0.000<<0.01→ bác bỏ giả thuyết H0 về tuổi lần đầu kết hôn là 22tuổi
* Mục tiêu nghiên cứu:
Kiểm tra lại kết quả nghiên cứu: độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của
nam và nữ là bằng nhau
* Giả thiết:
Ho - độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của nam và nữ là bằng nhau
* Thực hiện:
-
Analyze/Compares Mean/Independent Sample T – Test
-
Chọn biến định lượng muốn kiểm định trung bình (biến Age When
First Married) đưa vào danh sách các biến cần kiểm định Test Variable.
-
Đưa biến giới tính vào ô biến phân nhóm (Grouping Variable) → xác
định nhóm Define Groups: Chúng ta có hai nhóm (1: Nam và 2: Nữ) →

Continue → OK.
-
Độ tin cậy được chọn là 95%.
Independent Sample T-Test
Independent Sample T-Test
-
Tuổi kết hôn trung bình của Nam là 24.16 cao hơn tuổi kết hôn
trung bình của Nữ là 21.84
- Mẫu gồm có 492 nam và 710 nữ (mẫu độc lập nên kích thước
không cần bằng nhau)
Independent Sample T-Test

Kiểm định Levene là phép kiểm nghiệm tính đồng nhất của phương sai. Ở
đây ta kiểm định giả thuyết cho rằng phương sai giữa các mẫu quan sát là
bằng nhau.
. Trong kiểm định Levene: p=.559>.05 → phương sai của 2 mẫu không khác
nhau ↔ Chấp nhận giả thuyết H
0.
→ Sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed.
Independent Sample T-Test
. Bậc tự do df=N1 + N2 -2= 492+710-2=1200
. Sig.=.000 < 0.05 → có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình tuổi kết hôn
lần đầu giữa Nam và Nữ.
. Tuổi trung bình kết hôn của Nam là 24.16 ± 4.86 và của Nữ là
21.84±4.929 và sự khác biệt của 2 nhóm có ý nghĩa thống kê với p=0.000
* Mục tiêu nghiên cứu:
Thu nhập của người ta trước và sau khi lập gia đình
* Giả thuyết:
Ho – Thu nhập của người ta trước và sau khi lập gia
đình là như nhau

* Thực hiện:
Analyze – Compare Means – Paired – samples T test .
Chọn 2 biến “ Total family income”(giả sử là thu nhập
sau khi có gia đình) và “ Respondent’ s income”) thu
nhập trước khi có gia đình)
KẾT QUẢ
Bảng 1: Paired Samples Statistics
- Thu nhập trung bình trước khi có gia đình: 12,86 triệu/tháng
- Thu nhập trung bình sau khi có gia đình: 15,96 triệu/tháng
- Mẫu khảo sát: 979 người
Bảng 3: Paired Samples Test
- Thu nhập trung bình trước khi có gia đình thấp hơn sau khi có
gia đình khoảng 3 triệu đồng/tháng
- Sig nhỏ, bác bỏ Ho, tức là bác bỏ giả thuyết thu nhập trung
bình trước và sau khi lập gia đình là như nhau.
* Tóm tắt lý thuyết:
- ANOVA là phương pháp phân tích thống kê mà trọng điểm là
phương sai (thay vì giá trị trung bình).
- Kiểm định tấc cả các nhóm mẫu cùng một lúc với khả năng phạm
sai lầm chỉ là 5%.
* One-way ANOVA – Phân tích phương sai một yếu tố:
- Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu
nhiên.
- Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn
để xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
- Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
* Mục tiêu nghiên cứu:
Có sự khác biệt hay không về mức độ đánh giá tầm quan trọng của
nghe nhạc dân gian đối với cuộc sống của một con người ở những
độ tuổi khác nhau?

* Giả thiết:
Ho: Không có sự khác biệt về sự đánh giá tầm quan trọng của nghe
nhạc dân gian giữa các nhóm tuổi khác nhau (độ tuổi không có liên
hệ với sự đánh giá về tầm quan trọng của nhạc dân gian).
* Thực hiện:
Tiến hành xử lý trong SPSS như sau:
- Analyze/Compares Mean/One-way ANOVA
- Đưa biến Folk Music là biến định lượng vào ô Dependent list; Age
Categories là biến phân loại xác định các đối tượng (nhóm) cần so sánh
vào ô Factor.

Chọn nút Options…/ chọn Homogeneity-of-variance để kiểm
định sự bằng nhau của các phương sai nhóm (kiểm định
Levene)

Continue/OK

Bảng trên cho thấy các đại lượng thống kê mô tả cho từng
nhóm và toàn bộ mẫu nghiên cứu
One – way ANOVA

df1: số bậc tự do của mức nhân tố

df2: số bậc tự do của mẫu

sig.=p: mức ý nghĩa.

Sig.=0.164>0.05: chấp nhận Ho, nghĩa là có sự đồng nhất
về phương sai của số liệu kết quả phân tích ANOVA có →
thể sử dụng tốt.

One – way ANOVA

Sig.=0.000<0.05 (độ tin cậy 95%) có sự khác biệt có ý →
nghĩa thống kê về đánh giá tầm quan trọng của nghe nhạc
dân gian đối với cuộc sống của một con người ở những độ
tuổi khác nhau

Các trung bình khác nhau (ít nhất có 2 trung bình khác
nhau) kiểm định hậu ANOVA→
One-way ANOVA
Xác định chỗ khác biệt (phân tích sâu ANOVA)

Analyze/Compare Means/One – Way ANOVA

Chọn Folk Music là biến phụ thuộc vào ô Dependent
list; Age Categories là nhân tố cố định vào ô Factor.

Trong hộp thoại One-Way ANOVA:

Ở mục contrasts chọn polynomical (trong trường hợp
cách giữa các mức nhân tố không đều) đồng thời chọn
linear (cho dạng phương trình bậc nhất); Quadratic
(cho dạng phương trình bậc hai); Cubic (cho dạng
phương trình bậc ba);…
One-way ANOVA

Mục Post Hoc chọn kiểm định Dunnett với lựa
chọn mặc định là nhóm cuối cùng, mức ý nghĩa
p=0.05
One-way ANOVA


Kết quả kiểm định t cho từng cặp 2 nhóm: (độ tuổi
18-29 và 50+); (độ tuổi 30-39 và 50+); (độ tuổi 40-49
và 50+)

Chỉ có sự khác biệt có ý nghĩa giữa nhóm độ tuổi 40-
49 và 50+ vì sig=0.046<α=0.05
One-way ANOVA