- Kiểm định Mann-Whitney U (Wilcoxon-Mann-Whitney)
- Kiểm định dấu-hạng Wilcoxon (signed-rank test)
- Kiểm định dấu Sign test
- Kiểm định Kruskal-Wallis
- Kiểm định Friedman và Kendall’s W
- Kiểm định nhị thức Binomial Test
- Kiểm định Khi-bình phương (Chi-square)
- Kiểm định tỷ lệ một mẫu (Chi-square)
- Kiểm định tính độc lập của 2 biến định danh (Kiểm định Chi-square)
- Bài kiểm tra chính xác của Fisher về tính độc lập của 2 biến định danh (Exact Test)
Cập nhật: 08/09/2021 bởi admin0
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Mở đầu
Bài viết này đề cập đến kiểm định Chi-square để kiểm tra xem số phần tử của từng nhóm trong một mẫu có bằng nhau hay bằng một tỷ lệ cho trước xác định nào đó hay không
Kiểm định được đề cập giải quyết bài toán đơn giản sau
Giả sửa ngày chủ nhật bạn phỏng vấn ngẫu nhiên và ghi lại thông tin của 200 người ở nông thôn về : giới tính, mạng điện thoại di động chính mà họ dùng.
Kết quả thống kê mô tả như sau
Nhìn vào bảng kết quả thì người có các nhận xét (suy luận sau)
- Vùng này mất cân bằng giới tính (tỷ lệ nam- nữ không bằng nhau)
- Cứ 10 ông dùng Viettel thì mỗi mạng kia mới có 1 ông (ý răng tỷ lệ là 10:1:1:1)
- Cứ tìm được 1 ông dùng Vina thì cũng đã gặp được 9 ông dùng Viettel rồi (ý rằng tỷ lệ Viettel :Vina=9:1)
Lấy mức ý nghĩa 5% cho các kiểm định
Ta sẽ kiểm tra 3 giả thuyết trên bằng SPSS
Lời giải
Thao tác trên phần mềm như sau
Nhận định 1
Để trả lời nhận định 1 ta chỉ cần đưa biến giới tính vào ô test
Tại mục Opptions có 2 lựa chọn bạn có thể chọn thêm, nhưng không bắt buộc
+ lụa chọn 1 để có kết quả thống kê mô tả
+ lựa chọn 2 để có kết quả chia tứ phân vị
Nhấn continuce > ok được kết quả sau
Kiểm định cặp giả thuyết H0: tỷ lệ 2 nhóm bằng nhau và H1: tỷ lẹ 2 nhóm khác nhau
Với sig =0.066 >0.05 ta chấp nhận H0, tức là vẫn có thể cho răng tỷ lệ nam nũ = 50-50. Vậy nhận định 1 sai