- 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)
Cập nhật: 08/03/2023 bởi admin0
Bài hướng dẫn phân tích Summary Independent sample t test
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Mở đầu
Bắt đầu từ SPSS 26 chúng ta nhận thấy kiểm định này đã được thêm vào SPSS. Các bạn có thể gọi kiểm định này theo hình minh họa phía dưới
Như hướng dẫn ở các bài học trước, thủ tục phân tích So sánh trung bình 2 mẫu độc lập: Independent sample t test bắt buộc phải thực hiện trên 1 bộ dữ liệu sơ cấp (gồm các quan sát để phần mềm tính toán ra)
Tuy nhiên với thủ tục tóm tắt này ta có thể thực hiện kiểm định t với một dữ liệu phái sinh.
Ví dụ minh họa
Quay lại với kết quả trong ví dụ trước tại đây: https://vaxidi.com/independent-sample-t-test/6
Giả sử ta không có bộ dữ liệu sơ câp mà có 1 bạn nào đó đã chạy thống kê mô tả trước và cho chúng ta biết những thông tin sau
+ Nhóm nam có 80 người, điểm hài lòng trung bình là 7.65 và độ lệch chuẩn là 1.744
+ Nhóm nữ có 120 người, điểm hài lòng trung bình là 8.23 và độ lệch chuẩn là 1.717
Ta tiến hành gọi thủ tục Summary Independent sample t test và khai báo các giá trị tham số như sau (Chú ý là có thể mở bất cứ bộ data nào lên hoặc 1 bộ data trắng- không cần phải là một bộ dữ liệu thô tương ứng)
Sau khi nhấn OK ta thu được kết quả
Nhìn qua qua thì các bạn cũng thấy sự tương đồng của các kiểm định rồi phải không nào? Mình xin phép không đọc chi tiết ở đây.
Nhận thấy 2 kết quả có chút sai khác nhau 1 xíu xiu do sai số thôi (do số liệu sơ cấp đã được làm tròn).
Trên thực tế do ta không có số liệu sơ cấp trong tay nên không kiểm định được giả định phương sai biến phụ thuộc có đồng nhất hay không mà ta cứ giả định rằng phương sai giữa 2 nhóm là đồng nhất và sử dụng các kết quả ở dòng Equal variances assumed
Kết quả của bài kiểm định trên như sau:
Sig của kiểm đinh t test=0.021<0.05 nên giữa 2 nhóm có sự khác biệt (về giá trị trung bình)
Căn cứ vào giá trị trung bình có thể thấy sự hài lòng của nam thấp hơn của nữ