Kiểm định sự khác biệt trung bình 2 tổng thể năm 2024

Independent Samples T-Test dùng để so sánh giá trị trung bình của hai nhóm. Ví dụ cần so sánh giữa hai biến: biến nhóm tuổi( <30 tuổi và >30 tuổi), và biến mức độ Hài Lòng. Ta cần biết giữa hai nhóm tuổi này, thì nhóm nào có mức độ hài lòng cao hơn. Thì ta sẽ dùng kiểm định này nhé.

Independent Samples T-Test dùng tương tự như phân tích ANOVA, tuy nhiên hạn chế là chỉ so sánh được 2 nhóm với nhau. Ví dụ dùng so sánh có sự khác biệt giữa các nhóm giới tính( nam, nữ) với sự hài lòng(thang đo likert 5 điểm) hay không. Nhóm MBA [email protected] giới thiệu cách thức làm bằng thao tác hình ảnh minh họa, và bằng video.

Cách thức tiến hành kiểm định giả thuyết về trị trung bình của 2 tổng thể độc lập (Independent Samples T-test)

Ví dụ này so sánh có sự khác biệt về sự Hài Lòng giữa hai nhóm Tuổi ( <30 , >30) hay không. Ta có hai biến là biến HAILONG và biến DOTUOI

Vào menu Analyze -> Compare Means -> Independent-samples T-test

Chọn biến định lượng cần kiểm định trị trung bình đưa vào khung Test Variable(s). ( biến HAILONG)

Chọn biến định tính chia số quan sát thành 2 nhóm mẫu để so sánh giữa 2 nhóm này với nhau đưa vào khung Grouping Variable.( biến DoTuoi)

Chọn Define Groups… để nhập mã số của 2 nhóm( nhập giá trị 1 và 2 như trong hình). Click Continue để trở lại hộp thoại chính -> Click Ok để thực hiện lệnh.

Trong kiểm định Independent-samples T-test, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene). Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc không đồng đều (độ phân tán) của dữ liệu quan sát.

Cách phân tích kiểm định Levene:

• Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) < 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances not assumed.
• Nếu Sig. ≥ 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể không khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances assumed.
• Trong ví dụ trên Sig. của kiểm định F = 0.494 > 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0: không có sự khác nhau về phương sai của 2 tổng thể => nên sử dụng kết quả ở dòng Equal variances assumed.

Cách phân tích Independent-samples T-test:

• Nếu Sig. của kiểm định t ≤ α (mức ý nghĩa) -> có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể. Mức ý nghĩa thông thường là 0.05 nhé.
• Nếu Sig. > α (mức ý nghĩa) -> không có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể. Trong ví dụ trên sig. = 0.291 > 0.05 nên kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể. Nói cách khác, giữa hai nhóm tuổi khác nhau thì chưa có bằng chứng cho thấy có sự khác nhau về sự hài lòng. Cụ thể bằng mắt thường nhìn vào cột Mean trong bảng Group statistic ở trên. Ta thấy trung bình giá trị Hài Lòng của nhóm bé hơn 30 tuổi là 3.3434, của nhóm lớn hơn 30 tuổi là 3.2302. Và thực sự hai giá trị này không chênh lệnh nhau mấy, nên không có sự khác biệt là điều dễ hiểu.

Trong thống kê, có 3 loại T-Test thông dụng đó là: One-Sample T-Test, Independent Samples T-Test và Pair Sample T-Test. Trong bài viết này, Luận Văn Việt sẽ chia sẻ với bạn cách sử dụng của từng loại T-Test này. Trong trường hợp bạn gặp khó khăn khi sử dụng phần mềm SPSS, hãy liên hệ với chúng tôi để được hỗ trợ với dịch vụ chạy spss

Tổng hợp những kiến thức về T -Tổng hợp những kiến thức về T – Test trong SPSS Test trong SPSS

Kiểm định Paired-Sample T Test trong SPSS

1. Khái niệm

Nếu muốn so sánh hai trị trung bình của 2 nhóm tổng thể riêng biệt có đặc điểm là mỗi phần tử quan sát trong tổng thể này có sự tương đồng theo cặp với một phần tử ở tổng thể bên kia ta thực hiện phép kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của 2 trung bình tổng thể dựa trên dữ liệu mẫu rút ra từ 2 tổng thể theo cách phối hợp từng cặp: Paired-Sample T-Test.

2. Khi nào sử dụng Paired-Sample T-Test

Phương pháp kiểm định này rất thích hợp với dạng thử nghiệm trước và sau. Các ví dụ cụ thể:

• Trung tâm Tiếng Anh kiểm tra điểm 4 kỹ năng Nghe Nói Đọc Viết của một nhóm học viên trong lần kiểm tra chất lượng đầu vào so với thời điểm 3 tháng sau khi áp dụng phương pháp học mới tại trung tâm. Mục đích của việc này nhằm đánh giá tính hiệu quả của phương pháp học mới.
• Công ty thử nghiệm chính sách chia hoa hồng mới cho một nhóm nhân viên bán hàng để xem sự khác biệt sự hài lòng của nhân viên đối với chính sách cũ và chính sách mới.
• Công ty thử nghiệm việc thay đổi bao bì sản phẩm mới để xem phản ứng của một nhóm người dùng trước và sau thay đổi có sự khác biệt như thế nào.

3. Điều kiện áp dụng

Điều kiện để áp dụng Paired-Samples T-Test là kích cỡ 2 mẫu so sánh phải bằng nhau và chênh lệch giữa các giá trị của 2 mẫu phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để xem như xấp xỉ phân phối chuẩn.

Dữ liệu của mẫu thu thập ở dạng thang đo định lượng Ordinal hoặc Scale. Quá trình kiểm định sẽ bắt đầu với việc tính toán chênh lệch giá trị trên từng cặp quan sát bằng phép trừ sau đó kiểm nghiệm xem chênh lệch trung bình của tổng thể có = 0 không, nếu = 0 tức là không có khác biệt. Lợi thế của phép kiểm định mẫu phối hợp từng cặp là loại trừ được những yếu tố tác động bên ngoài vào nhóm thử.

4. Lý thuyết kiểm định Paired-Samples T-Test

Các bước khi thực hiện phân tích Paired-Samples T-Test bao gồm:

• Bước 1: Đặt giả thuyết Ho: “Không có sự khác nhau về trị hai trung bình tổng thể”, tức là khác biệt giữa 2 trung bình là bằng 0.
• Bước 2: Thực hiện kiểm định Paired-Samples T-Test .
• Bước 3: So sánh giá trị sig của kiểm định t được xác định ở bước 2 với 0.05 (mức ý nghĩa 5% = 0.05 | độ tin cậy 95%)
• Nếu sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết Ho. Nghĩa là trung bình 2 tổng thể là bằng nhau, không có sự khác biệt.
• Nếu sig < 0.05 thì ta bác bỏ giả thuyết Ho. Nghĩa là có khác biệt trung bình 2 tổng thể.

Ngoài dịch vụ viết luận văn tốt nghiệp của Luận Văn Việt, bạn có thể tham khảo dịch vụ làm báo cáo thuê , dich vu spss , thuê viết chuyên đề tốt nghiệp , làm tiểu luận thuê