- Mở đầu về các kiểm định so sánh giá trị trung bình trên SPSS
- Kiểm định trung bình một mẫu (so sánh với 1 số cho trước): One sample t test
- So sánh trung bình cặp biến quan sát của cùng 1 mẫu- Paired sample t test
- So sánh trung bình của một mẫu trùng nhau trong nhiều thời điểm
- So sánh trung bình 2 mẫu độc lập: Independent sample t test
- Các kịch bản kết quả phân tích Independent sample t test
- Đưa kết quả Independent sample t test vào bài viết
- Đọc thêm: Phân tích Summary Independent sample t test: Kiểm định t 2 mẫu độc lập tóm tắt trên SPSS 26+
- So sánh trung bình nhiều mẫu độc lập: One-way ANOVA
- Các kịch bản phân tích One-way ANOVA
- Đưa kết quả One-way ANOVA vào bài viết
- Trình bày các kiểm định t test/ one way ANOVA trong bài làm
- Dùng nhiều lần independent sample t test thay thế one-way ANOVA được không?
- Đọc thêm: Kiểm định Levene về sự đồng nhất của phương sai
- Văn mẫu: Trình bày kết quả so sánh giá trị trung bình (Kiểm định sự khác biệt)
Đây là kiểm định so sánh trung bình nhiều mấu độc lập phổ biến nhất. Với biến phụ thuộc liên tục và cỡ mẫu của mối nhóm trên 30 thì ta có thể dùng ngay bài kiểm tra này mà không quan tâm tính phân phối chuẩn của biến phụ thuộc trong từng nhóm.
Trong quá trình hỗ trợ thì mình để ý các giả định cũng không được giáo viên yêu cầu quá khắt khe, do đó các bạn có thể ung dung sử dụng luôn bài kiểm tra này mà bỏ qua hết các giả định về dữ liệu. Giả dụng duy nhất cần kiểm tra là phương sai biến độc lập bằng nhau giữa các nhóm
Tài liệu dưới đây được biến soạn bởi Hỗ trợ nghiên cứu dành cho các khách hàng của mình. Tài liệu chỉ mang tính chất tham khảo và không bắt buộc
Xem lại bài viết trước https://vaxidi.com/so-sanh-bang-one-way-anova để thấy rằng 1 thủ tự one way anova khá phức tạp (ở việc chia ra nhiều trường hợp kết quả) với các bước kiểm tra phương sai đồng nhất, phân tích ANOVA, phân tích sâu theo cặp. Như vậy để kết hợp các kết quả này các bạn hãy linh hoạt. Dưới đây mình sẽ demo 2 trường hợp phân tích theo tiến trình sau
- Phương sai đồng nhất > Phân tích ANOVA không có sự khác biệt
- Phương sai không đồng nhất > Phân tích ANOVA (dùng Welch’s F chỉ ra sự khác biệt) > Kiểm định sâu để đưa ra kết luận
Trường hợp 1
Output được cho như sau
còn nữa ...