Bài giảng kiểm định thống kê phân tích dữ liệu với SPSS hồ thanh trí

KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
VỚI SPSS

Hồ Thanh Trí


THỐNG KÊ SUY DIỄN
• Mục tiêu: Dùng tham số mẫu để ước lượng các

tham số của đám đông.
• Phương pháp: Dùng các phương pháp kiểm

định thống kê để kiểm nghiệm các giả thuyết về
tổng thể.


Giả thuyết nghiên cứu
• H0: Giả thuyết không (null hypothesis) – mô tả hiện

tượng lúc bình thường, dạng cấu trúc mang dấu bằng
(=, ≥, ≤).
• HR: Giả thuyết thay thế (alternative hypothesis) mô tả tình trạng ngược lại H0, dạng cấu trúc không
có dấu bằng (≠,>,<).
=> Nếu loại bỏ H0  có bằng chứng cho rằng HR
đúng


GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
(Hypothesis)
• Giả thuyết về mối quan hệ hay tương quan giữa hai hay nhiều biến

H0: Hai (nhiều) biến khảo sát độc lập với nhau (không có)
H1: Tồn tại mối quan hệ hoặc tương quan giữa 2 (nhiều) biến
• Giả thuyết về các giá trị trung bình

H0: Giá trị trung bình của 2 hoặc nhiều hơn 2 mẫu ngang bằng nhau

(không có sự khác biệt)
H1: Tồn tại sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của 2 (nhiều)
biến.
• Giả thuyết về các phương sai
H0: Phương sai giữa 2 (nhiều) mẫu là ngang bằng
H1: Phương sai giữa 2 (nhiều) mẫu là không ngang bằng


Giả thuyết nghiên cứu
Nguyên tắc kiểm định trong SPSS:
Dựa vào mức ý nghĩa kiểm định (xác xuất sai lầm loại
1) (Significance level), viết tắt Sig.
• Nếu Sig. ≥  : từ chối giả thuyết HR (chấp nhận H0).
• Nếu Sig. <  : chấp nhận giả thuyết HR (từ chối H0).
Chú ý:  = 0.05 (trong khoa học kinh tế)


THỐNG KÊ SUY DIỄN
• Kiểm định mối quan hệ giữa hai biến định tính: kiểm định

mối quan hệ giữa hai biến trong bản chéo. Sử dụng kiểm
định Chi bình phương.
• Kiểm định sự khác nhau giữa hai giá trị trung bình
Kiểm định Student’s t cho hai mẫu độc lập (Independent

samples t test)
Kiểm định Student’s t cho cặp mẫu (Paired samples ttest)
Phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA)


THANG ĐO

Phương pháp
kiểm định

Biến độc lập

Biến phụ thuộc

Định danh

Định danh

Chi bình phương

Thứ bậc

Thứ bậc

Chi bình phương

Giá trị số

Định lượng

One Sample T-Test

Định tính (2 nhóm)

Định lượng

Independent Sample
T-Test

So sánh 2 biến Định lượng từng cặp
tương ứng

Pair Sample T-Test

Định tính
(3 nhóm trở lên)

Định lượng

One – way ANOVA

1 Định lượng

1 Định lượng

Hồi quy đơn (SLR)
Tương quan

2 Định lượng trở
lên

Định lượng

Hồi quy bội (MLR)
Tương quan

Ghi chú

Hồi quy đơn dummy

Dữ liệu thứ cấp (phi
tuyến)


THANG ĐO

Phương pháp
kiểm định

Biến độc lập

Biến phụ thuộc

Định lượng
Định tính

Định lượng

Định tính (n biến)

Định lượng

ANOVA n chiều

Định tính (n biến)

Định lượng

MLR + Dumy + hỗ
tương

Hồi quy bội (MLR)
+ Dummy

Định lượng (1 hay
nhiều biến)
Định tính

Định lượng

MLR + Dumy + hỗ
tương

Định lượng (1 hay
nhiều biến)
Định tính (1 hay
nhiều biến)

Định lượng (1
hay nhiều biến)

MVR + Dumy + hỗ
tương

Định lượng (1 hay
nhiều biến)
Định tính (1 hay
nhiều biến)

Định tính (2 lựa
chọn)

Binary Logictic

Ghi chú

ANCOVA
Hoặc MLR + Dumy
(MANCOVA)
MANCOVA
ANCOVA

Hồi quy giá trị xác
suất


Các bước kiểm định giả thuyết nghiên
cứu
• Thiết lập giả thuyết cần kiểm định
• Chọn mức ý nghĩa mong muốn

• Chọn phép kiểm định thích hợp và tính giá trị thống kê

kiểm định của nó (giá trị xác xuất p hay mức nghĩa Sig.).
• So sánh giá trị p với mức . nghĩa a = 0.05 để ra quyết
định
• Diễn giải kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu


1-KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA
HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH
•


•


KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA
HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH
• Điều kiện (hai biến định tính) : Dùng kiểm định Χ²
• Các giả thuyết:

H0: Không có mối quan hệ giữa trình độ chuyên môn và
nghề nghiệp (hai biến độc lập nhau)
H1: Có mối quan hệ giữa trình độ chuyên môn và nghề
nghiệp
• Χ² được thiết lập để xác định có hay không một mối liên hệ
giữa hai biến, nhưng nó không chỉ ra được cường độ của mối
liên hệ đó.

KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA
HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH
Các đại lượng thống kê trong kiểm định χ2
• Cramer (V) : độ mạnh của mối liên hệ 0 ≤ V ≤ 1
• Hệ số liên hợp (C) :

0≤C≤1

• Lamda (λ) :

0≤λ≤1

• Gamma (γ):

-1 ≤ γ ≤ 1


KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA 2 BIẾN
ĐỊNH TÍNH (Analyze > Descriptive Statistics
> Crosstabs)


KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA 2
BIẾN ĐỊNH TÍNH


2-KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ TRUNG
BÌNH TỔNG THỂ (1 biến định lượng)
Các bước kiểm định giả thuyết nghiên cứu:
• Thiết lập giả thuyết cần kiểm định

• Chọn mức ý nghĩa mong muốn
• Chọn phép kiểm định thích hợp và tính giá trị thống kê kiểm
định của nó (giá trị xác xuất p hay mức nghĩa Sig.).
• So sánh giá trị p với mức ý nghĩa = 0.05 để ra quyết định
• Diễn giải kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu


KIỂM ĐỊNH THAM SỐ TRUNG BÌNH
(Analyze > Compare Means > One - Sample
T Test)


KIỂM ĐỊNH THAM SỐ TRUNG BÌNH
(Analyze > Compare Means > One - Sample
T Test)


3-KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ KHÁC
BIỆT CỦA 2 TRUNG BÌNH TỔNG THỂ
Trong nhiều trường hợp cần so sánh trị trung bình về
một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa hai đối tượng bạn
quan tâm. Bạn có 2 biến tham gia trong một phép
kiểm định trung bình: 1 biến định lượng và 1 biến định
tính dùng để chia nhóm ra để tính, bạn sử dụng kiểm
định independent – samples T-test.


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ KHÁC
BIỆT CỦA 2 TRUNG BÌNH TỔNG THỂ
Bước 1: Kiểm nghiệm phương sai ngang bằng (Levene’s test)

Thiết lập giả thuyết
 Ho: Phương sai giữa 2 mẫu ngang bằng nhau
 H1: Phương sai giữa 2 mẫu không ngang bằng nhau
Kiểm nghiệm F
Công thức tính F:
Nếu p-value (sig.) <= α Bác bỏ Ho Lựa chọn kiểm nghiệm t so

sánh trung bình mẫu với điều kiện phương sai không ngang bằng
(Equal variances not assumed)
Nếu p-value (sig.) > α  Chấp nhận Ho  Lựa chọn kiểm nghiệm t so
sánh trung bình mẫu với điều kiện phương sai ngang bằng (Equal
variances assumed)


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ KHÁC
BIỆT CỦA 2 TRUNG BÌNH TỔNG THỂ
•


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ KHÁC
BIỆT CỦA 2 TRUNG BÌNH TỔNG THỂ
Ước lượng tham số trung bình:
• Dữ liệu: định lượng (liên tục)
• Độ tin cậy (1-mức ý nghĩa)
So sánh trung bình hai mẫu độc lập (kích thước 2 mẫu

không cần bằng nhau) :
• H0: Không khác nhau giữa hóa đơn tiền điện thoại giữa người nữ và
người nam trong tổng thể
• H1: Có sự khác nhau giữa hóa đơn tiền điện thoại giữa người nữ và

người nam trong tổng thể
Điều kiện ứng dụng:
Dữ liệu định lượng (liên tục)
Dữ liệu của hai nhóm phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ KHÁC BIỆT CỦA 2
TRUNG BÌNH TỔNG THỂ (Analyze > Compare Means >
Independent Sample T Test)


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ KHÁC
BIỆT CỦA 2 TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

Nếu Sig trong kiểm
định phương sai < 0,05
thì phương sai của 2
mẫu không bằng nhau,ta
dùng kết quả kiểm định
t ở dòng thứ 2


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ KHÁC
BIỆT CỦA 2 TRUNG BÌNH TỔNG THỂ
Ho: Không có sự khác biệt về tiền lương giữa người nam và nữ
H1: Có sự khác biệt về tiền lương giữa người nam và nữ
(ví dụ:euro0608)