So sánh giá trị trung bình bằng phép kiểm định One-Way ANOVA

Phân tích ANOVA là một phương pháp thống kê quan trọng trong việc so sánh sự khác biệt giữa ba hoặc nhiều nhóm. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách thực hiện phân tích ANOVA bằng công cụ SPSS và cách diễn giải kết quả để đưa ra những kết luận hợp lý.

Video hướng dẫn

Các từ khóa có thể liên quan

  • Kiểm định One-Way ANOVA trên SPSS: Phân tích khác biệt trung bình dựa trên phép kiểm định ANOVA trong SPSS
  • Phân tích khác biệt trung bình One-Way ANOVA trong SPSS
  • Phân tích khác biệt trung bình One-Way ANOVA trong SPSS: Một phương pháp mạnh mẽ để so sánh giá trị trung bình giữa các nhóm đối tượng
  • Phân tích sự khác biệt trung bình One-Way ANOVA trong SPSS
  • Hướng dẫn cách chạy phân tích One-Way ANOVA trong SPSS
  • Hướng dẫn sử dụng phân tích ANOVA one-way trong SPSS

1. Phân tích khác biệt trung bình One-Way ANOVA trong SPSS

Giới thiệu về phân tích One-Way ANOVA

Phân tích khác biệt trung bình One-Way ANOVA là một phương pháp thống kê được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa ba hoặc nhiều nhóm độc lập. Nó giúp xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm hay không, và nếu có, thì nhóm nào gây ra sự khác biệt này. Phân tích One-Way ANOVA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học và thường được áp dụng để so sánh các nhóm điểm số trung bình của các biến liên tục.

Cách hoạt động của One-Way ANOVA

Phân tích One-Way ANOVA hoạt động bằng cách so sánh hai thành phần của phương sai: phương sai giữa các nhóm (between-group variance) và phương sai trong từng nhóm (within-group variance). Nếu phương sai giữa các nhóm lớn hơn so với phương sai trong từng nhóm, điều này cho thấy có một sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm. Để kiểm tra tính đáng tin cậy của sự khác biệt này, chúng ta sử dụng kiểm định F để so sánh phương sai giữa các nhóm và trong từng nhóm.

2. Mục đích sử dụng One-way ANOVA

Mục tiêu của One-Way ANOVA

Mục tiêu chính của phân tích One-Way ANOVA là xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm hoặc điều kiện hay không. Nếu có, ta cần xác định nhóm nào gây ra sự khác biệt này. Phân tích One-Way ANOVA cho phép chúng ta so sánh các trung bình của các biến liên tục giữa ba hoặc nhiều nhóm.

Ứng dụng của One-Way ANOVA

Phân tích One-Way ANOVA được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y học, tâm lý học, giáo dục và kinh doanh. Ví dụ, trong lĩnh vực y học, nghiên cứu viên có thể sử dụng One-Way ANOVA để so sánh hiệu quả của ba loại thuốc điều trị khác nhau đối với một bệnh nhân. Trong lĩnh vực giáo dục, phân tích One-Way ANOVA có thể được sử dụng để so sánh điểm số trung bình của các nhóm học sinh theo từng mức độ học vấn khác nhau.

3. Phân tích One-way ANOVA trên SPSS 26

Bài viết này chỉ tập trung vào ứng dụng One-way anova để so sánh giá trị trung bình của một biến số nào đó giữa các nhóm độc lập với nhau, giả sử rằng tất cả các giả định về dữ liệu đã thoả mãn.

Như independent sample t test, one-way anova cũng yêu cầu biến phụ thuộc trong từng nhóm phải có phân phối chuẩn nhưng trong các bài ở Viet Nam cũng thường được bỏ qua

Bài toán: Có n mẫu S1, S2, …., Sn. Biến quan sát X theo từng nhóm có giá trị trung bình lần lượt là µ1, µ2,…, µn

Ứng dụng One-way ANOVA trong SPSS được thiết kế gồm 2 phần chính đó là

+ Phần 1: Kiểm định cặp giả thuyết sau

+ Phần 2: Kiểm định sâu (kiểm định hậu kỳ) từ menu Post Hoc test để trả lời rõ xem nếu có sự khác biệt thì khác biệt xảy ra giữa trung bình của 2 nhóm nào

Tất nhiên tuỳ từng bài mà các bạn có thể thực hiện ở mức độ nào.

Khái quát quy trình phân tích One-way ANOVA

Trước khi đến với ví dụ minh hoạ thao tác thực hiện, các bạn có thể xem tóm tắt quy tắc đọc kết quả ở đây. Lưu ý là tuỳ kết quả bước trước mà chọn kết quả nước sau, vì sẽ có những output không dùng đến.

Bước Nội dung Kết quả (nếu có) Chuyển đến
Bước 1 Kiểm định sự bằng nhau của phương sai giữa các nhóm: Xem bảng Test of Homogeneity of Variances ( Levene’s Test) sig >0.05, kết luận phương sai giữa 2 nhóm  đồng nhất Bước 2 hoặc Bước 4
sig <0.05, kết luận phương sai giữa 2 nhóm  không đồng nhất Bước 3 hoặc bước 5
Bước 2 Kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình, xem sig ở bảng ANOVA sig >0.05, kết luận không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
sig <0.05, kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
Bước 3 Kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình, xem sig ở bảng Robus – thống kê Welch sig >0.05, kết luận không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
sig <0.05, kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
Bước 4 Kiểm định sâu: LSD, Bonferroni, Tukey,… Không có giá trị sig nào < 0.05, kết luận không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
Nếu có giá trị sig nào < 0.05, kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Bước 6
Bước 5 Kiểm định sâu: Tamhane’s Không có giá trị sig nào < 0.05, kết luận không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
Nếu có giá trị sig nào < 0.05, kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Bước 6
Bước 6 So sánh cao thấp (giữa các cặp có sự khác biệt- sig <0.05 ở trên) Căn cứ bảng thống kê mô tả ở đầu hoặc mean defirent Bước 7
Bước 7 Đánh giá tổng quát xu hướng dữ liệu Căn cứ bảng thống kê mô tả ở đầuhoặc biểu đồ Plot. Phần này viết rất linh hoạt nhé Kết thúc

Minh họa thực hành one-way ANOVA trên SPSS 26

 

Yêu cầu: So sánh mức độ hài lòng đo lường vào tháng 6 giữa khách hàng ở các nhóm tuổi khác nhau

Quy trinh thực hiện như sau

Bước 1: Analyze > Compare means > One-way ANOVA

Bước 2

Đưa biến phụ thuộc cần test vào ô Dependent List (có thể test nhiếu biến 1 lúc)

Đưa biến phân loại vào ô factor

Bước 3: Tuỳ chọn tại menu Options

D:\a\36.PNG

Tuỳ các bạn chọn theo mục đích nhé

1= chạy thêm thống kê mô tả

2= kiểm tra giả định phương sai giữ các nhóm đồng nhất (bằng nhau)

3,4= kiểm định thay thế cho anova trong trường hợp phương sai giữ các nhóm không bằng nhau

5= xuất đồ thị biến phụ thuộc theo các nhóm để các bạn dễ hình dung xu hướng data

Bước 4: Tuỳ chọn ở menu Post Hoc cho kiểm định sâu (trường hợp có sự khác biệt)

Trong mỗi trường hợp phương sai giữa các nhóm đồng nhất và không đồng nhất thì spss cung cấp 1 danh sach các kiểm định sâu. Mỗi loại các bạn chọn lấy 1 kiểm định (sau chọn kiểm định nào thì trình bày kết quả theo kiểm định đó- các kết quả khác nhau có thể cho kết quả khác nhau)

Phần Equal variances assumed là danh sách các kiểm định khi phương sai giữ các nhóm đồng nhất

Phần Equal variances NOT assumed là danh sách các kiểm định khi phương sai giữ các nhóm không đồng nhất

Bước 5: Đọc kết quả

Kiểm đinh levene cho sig < 0.05 như vậy phương sai giữa các nhóm không đồng nhất. Vậy sẽ tạm bỏ qua bảng ANOVA và xem kiểm định Welch  có sig <0.05 nên có thể kết luận sơ bộ là ít nhất có 1 cặp giá trị trung bình khác biệt (tức là có sự khác biệt giữa các nhóm)

Chú ý: Trong các bản spss cũ thì  thống kê Levene tính theo Means. Trong các bản mới thì các bạn sẽ thấy ngoài theo mean thì sẽ còn 3 giá trị khác được hiển thị đồng thời. Nếu dưa liệu phan phói chuẩn hay xâp xỉ chuẩn thì các giá trị này cũng không khác nhau là mấy. Mình giải thích để các bạn chạy bản mới không bỡ ngỡ

Nếu cần xem kiểm định sâu ta chuyển xuống bảng Post Hoc

Ở đây xem kiểm đinh Tamhane, bỏ qua LDS. Căn cứ giá trị mean-deffirent và sig để xem xét sự khác biệt giữa từng cặp

Nhìn chung đén cuối bài thì không thể kêt luận dài dài theo tưng cặp mà phải tóm tắt lại xu hướng chung. Biểu đồ plot sẽ giúp bạn

Ví dụ trường hợp này có thể thấy nhóm 25-35 tuổi hài lòng nhất, sau đó đen nhóm 35-40 và dưới 25 tuổi