Trong phân tích thống kê, có rất nhiều phương pháp để đánh giá, đo lường giá trị của bộ dữ liệu nhưng kiểm định One-way Anova trong SPSS lại có vai trò vô cùng quan trọng vì có tính ứng dụng thực tiễn cao trong tất cả các lĩnh vực. Để cùng hiểu rõ hơn về kiểm định này, hãy cùng Best4Team tìm hiểu bài viết dưới đây.
1. Kiểm định One-way Anova trong SPSS là gì?
1.1. Khái niệm
Kiểm định One-way Anova là phương pháp phân tích phương sai để so sánh giá trị trung bình của hai hoặc nhiều nhóm độc lập để xác định xem có bất kỳ sự khác biệt có ý nghĩa thống kê nào giữa các giá trị trung bình hay không với mức sai phạm trong phạm vi 5%.
One-way ANOVA trong SPSS được sử dụng để kiểm tra những điều sau:
- Sự khác biệt thống kê giữa các phương tiện của hai hoặc nhiều nhóm.
- Sự khác biệt thống kê giữa các phương tiện của hai hoặc nhiều can thiệp.
- Sự khác biệt thống kê giữa các phương tiện của hai hoặc nhiều điểm thay đổi.
1.2. Giả thuyết
Trong SPSS, hai giả thuyết trong kiểm định One-way Anova được xác định như sau:
- H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 = … = µ k (tất cả k tổng thể có nghĩa là bằng nhau)
- H 1 : Có ít nhất một µ i khác nhau (có ít nhất một trong k tổng thể có nghĩa là không bằng nhau)
Chú thích: µ i là trung bình dân số của nhóm thứ i ( i = 1, 2, …, k ).
1.3. Yêu cầu dữ liệu
Có ít nhất 8 yêu cầu dữ liệu mà bạn cần đạt được để đáp ứng cho việc thực hiện chạy dữ liệu trong SPSS với kiểm định One-way Anova.
- Biến phụ thuộc liên tục: Là mức khoảng hoặc tỷ lệ.
- Biến độc lập có tính phân loại: Có hai hoặc nhiều nhóm.
- Các trường hợp có giá trị trên cả biến phụ thuộc và biến độc lập.
- Các mẫu phải độc lập.
– Các đối tượng trong nhóm đầu tiên cũng không được nằm trong nhóm thứ hai.
– Không chủ thể nào trong một trong hai nhóm có thể ảnh hưởng đến chủ thể trong nhóm khác
– Không nhóm nào có thể ảnh hưởng đến nhóm khác.
- Mẫu dữ liệu ngẫu nhiên từ dân số.
- Phân phối chuẩn của biến phụ thuộc cho mỗi nhóm: Tức là cho mỗi cấp của nhân tố.
– Phân bố dân số không bình thường, đặc biệt là những phân bố có đuôi dày hoặc lệch nhiều, làm giảm đáng kể công suất của thử nghiệm.
– Trong số các mẫu vừa phải hoặc lớn, vi phạm quy chuẩn có thể mang lại giá trị p khá chính xác.
- Tính đồng nhất của các phương sai: Các phương sai xấp xỉ bằng nhau giữa các nhóm.
- Không có ngoại lệ.
2 quy tắc cần tuân theo khi thực hiện One-way Anova:
- Mỗi nhóm nên có từ 6 đối tượng trở lên vì càng ít sẽ càng khó quy luận.
- Thiết kế cân bằng (cùng số lượng đối tượng trong mỗi nhóm) là lý tưởng bởi vì thiết kế không cân bằng sẽ làm tăng khả năng vi phạm bất kỳ giả định nào đó và sẽ đe dọa tính hợp lệ của bài kiểm tra Anova.
2. Cách chạy kiểm định One-way Anova trong SPSS
7 bước chung quy nhất dưới đây sẽ giúp bạn chạy kiểm định One-way Anova trong SPSS mượt mà, cụ thể như sau:
Bước 1: Trên thanh công cụ, chọn Analyze – Compare Means – One-Way ANOVA.
Bước 2: Hộp thoại One-Way ANOVA xuất hiện.
Bước 3: Chuyển biến phụ thuộc vào hộp thoại Dependent List, và biến độc lập vào hộp Factor bằng cách kéo thả.
Bước 4: Nhấn vào Post Hoc Multiple Compsrisons, sau đó tích vào hộp kiểm Tukey.
Bước 5: Chọn Continue.
Bước 6: Chọn Options, tích vào ô Descriptive trong hộp Statistics và Exclude cases analysis by analysis trong hộp Missing Values.
Bước 7: Hoàn tất: Chọn Continue sau đó nhấn OK để hoàn thành.
Bạn đã nghiên cứu qua các tài liệu SPSS nhưng vẫn không chạy kiểm định được, bạn gập cản trở về thời gian,…Đừng lo lắng, hãy liên hệ ngay dịch vụ chạy thuê SPSS của Best4Team để đơn vị có thể hỗ trợ bạn có được những bài nghiên cứu khoa học chất lượng nhất.
3. Ví dụ kiểm định One-way Anova trong SPSS
Để hiểu rõ hơn về kiểm định One-way Anova trong SPSS, chúng ta sẽ cùng phần tích ví dụ minh hoạ cụ thể dưới đây.
3.1. Đặt vấn đề
Trong một tập dữ liệu gồm có:
- Biến Sprint là thời gian của người trả lời (tính bằng giây) để chạy nước rút trong một khoảng cách nhất định.
- Biến Smoking là chỉ số về việc liệu người trả lời có hút thuốc hay không (0 = Người nghiện thuốc lá, 1 = Người hút thuốc trong quá khứ, 2 = Người hút thuốc hiện tại).
Hãy sử dụng kiểm định One-way Anova để kiểm tra xem có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về thời gian chạy nước rút đối với tình trạng hút thuốc hay không?
3.2. Kiểm tra dữ liệu và giả thuyết thống kê
Trước khi chạy kiểm định One-way Anova trong SPPS thì chúng ta cần xem xét dữ liệu như sau:
– Xác định biến: Thời gian chạy nước rút sẽ là biến phụ thuộc và tình trạng hút thuốc sẽ là biến độc lập.
– Từ Thống kê mô tả ( Analyze – Descriptive Statistics – Descriptives ), chúng ta thấy rằng thời gian thể hiện trong phạm vi từ 4,5 đến 9,6 giây, với trung bình là 6,6 giây (dựa trên n = 374 trường hợp hợp lệ).
– Từ So sánh phương tiện (Analyze – Compare Means – Means ) thấy các thống kê này liên quan đến các nhóm quan tâm:
Kích thước mẫu hợp lệ thực sự là n = 353, đạt được điều này là do So sánh phương tiện yêu cầu phải có các giá trị không thể bỏ qua cho cả thời gian chạy nước rút và chỉ báo hút thuốc.
– Vẽ biểu đồ để so sánh căn bản:
Từ các ô, có thể thấy rằng không có ngoại lệ, các phân phối là gần như đối xứng và trung tâm của các bản phân phối dường như không quá khác biệt.
3.3. Chạy kiểm định thống kê
- Bước 1: Chọn Analyze – Compare Means – One-Way Anova.
- Bước 2: Thả biến phụ thuộc Sprint vào ô Dependent List box, và biến độc lập Smoking vào ô Factor.
- Bước 3: Nhấp chọn Options và sau đó chọn hộp Means plot.
- Bước 4: Nhấp vào Continue.
- Bước 5: Chọn nút OK để hoàn thành.
3.4. Đọc và nhận xét kết quả đầu ra
Sau khi chạy kiểm định One-way Anova trong SPSS, chúng ta sẽ thu được hai kết quả chính để nhận xét như sau:
Bảng Anova
Từ bảng trên, có thể thấy rằng giá trị ý nghĩa là 0,000 (tức là p = 0,000), thấp hơn 0,05 và gần như là tuyệt đối. Từ đó, chúng ta có thể kết luận là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về thời gian chạy nước rút đối với tình trạng hút thuốc.
Biểu đồ Means
Từ biểu đồ, chúng ta có thể thấy rằng những người hút thuốc hiện tại có thời gian chạy nước rút trung bình chậm nhất và những người không hút thuốc có thời gian chạy nước rút trung bình nhanh nhất.
Kết luận: Thời gian chạy nước rút trung bình là khác biệt đáng kể so với ít nhất một trong các nhóm hút thuốc ( F 2, 350 = 9.209, p <0,001).
SPSS là một thư viện to lớn về các loại kiểm định mẫu dữ liệu, nếu bạn vẫn chưa định hình được sẽ phải sử dụng loại kiểm định nào hoặc chưa biết sử dụng SPSS sao cho tối ưu nhất, hãy truy cập ngay bài viết cách chạy SPSS của Best4Team để tham khảo thêm những kiến thức bổ ích về SPSS. Hãy tham khảo ngay!
Bài viết đã mang đến cho bạn đọc nội dung về định nghĩa, cách thực hiện của kiểm định One-way Anova trong SPSS. Mong rằng qua bài viết này của Best4Team đã giúp bạn nắm vững kiến thức để để có thể thực hiện thành thạo kiểm định One-way Anova trên chính chiếc máy tính của mình. Chúc các bạn thành công!
