Anova One Way Là Gì? Kiểm định Anova One Way Chi Tiết Từ A-Z

Anova one way là phương pháp kiểm định được áp dụng trong các nghiên cứu thống kê của mô hình hồi quy tuyến tính, dùng để so sánh những giá trị trung bình của nhiều biến thuộc các bộ dữ liệu khác nhau. Hiện nay, kiểm định Anova giữ vai trò quan trọng trong nhiều bài luận văn nghiên cứu, các bài báo cáo,...Vậy kiểm định one-way anova trong spss là gì? Được phân thành bao nhiêu loại, thao tác thực hiện kiểm định như thế nào? Cùng xem ngay qua bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về định nghĩa này.

1. Định nghĩa Anova one way

• ANOVA One Way là phương pháp phân tích dùng để so sánh các giá trị trung bình của nhiều nhóm biến độc lập để xác định giữa các nhóm dữ liệu có sự khác biệt hay không, việc kiểm định ANOVA One Way được thực hiện dựa trên một biến độc lập và một biến phụ thuộc.
• Ví dụ: One Way ANOVA SPSS được sử dụng để phân tích hành vi mua hàng cùng một loại sản phẩm của nhiều đối tượng khách hàng khác nhau dựa vào các thuộc tính như giới tính, độ tuổi, thu nhập, khu vực,...

Để phân tích các mô hình có cấu trúc dữ liệu liên quan đến thời gian và phân tích mối liên hệ giữa các biến cần quan sát, AMOS là phần mềm thống kê phù hợp. Vậy Amos là gì? Amos khác biệt Anova như thế nào, hãy để Luận văn 1080 giúp bạn tìm hiểu và phân biệt hai phương pháp này trong phân tích xử lý số liệu thống kê 

2. Mục đích Anova one way

• Kiểm định One-Way ANOVA trong SPSS được sử dụng trong tình huống cần so sánh nhiều giá trị trung bình từ hai nhóm dữ liệu độc lập trở lên dựa theo tiêu chuẩn nghiên cứu. 
• Ngoài ra, nó còn được dùng để xác định xem có yếu tố nào có sự tác động đáng kể đến biến phụ thuộc hay không. Vì thế mà đối với phép kiểm định trung bình ANOVA One Way, chúng ta sẽ cần sử dụng 2 biến: 1 biến định lượng để tính giá trị trung bình và 1 biến định tính để thực hiện so sánh.
• Hầu hết đối với các bài luận nghiên cứu, phép kiểm định so sánh giá trị trung bình 1 Way ANOVA SPSS thường được sử dụng để phân tích sự khác nhau giữa các nhóm
• Cụ thể hơn chúng ta có thể kiểm tra sự hài lòng của các nhóm khách hàng tại một chi nhánh ngân hàng có giống nhau hay không hoặc phân tích động lực làm việc của nhóm nhân viên nam và nữ tại cùng một vị trí công việc trong cùng khung giờ.
• Two-way ANOVA SPSS được xem là phần mở rộng của ANOVA One-way. Với tính năng quan sát tương tác giữa hai yếu tố và đánh giá ảnh hưởng của chúng lên biến phụ thuộc, two-way ANOVA SPSS là một công cụ hữu ích giúp bạn tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu của mình. Nếu bạn chưa biết về phương pháp này, xem ngay bài viết Two Way Anova SPSS để hiểu rõ hơn.

3. 2 loại kiểm định chính ANOVA One Way

3.1. Kiểm định F-test

3.1.1. Khái niệm

Kiểm định F-test sử dụng F-ratio so sánh tỷ lệ giữa các phương sai tương ứng với các biến độc lập để xác định liệu các nhóm độc lập có khác biệt đáng kể trong các tỷ lệ hay không, nếu tỷ lệ này lớn, thì có thể coi là có một hoặc nhiều nhóm có trung bình khác biệt.

3.1.2. Ví dụ minh họa khi kiểm định F-test trong ANOVA one way

Có 3 nhóm A, B, C, mỗi nhóm có 20 mẫu dữ liệu, dưới đây là 6 bước để kiểm tra xem 3 nhóm này có cùng một trung bình hay không.

• Bước 1: Tính trung bình cộng (grand mean) của tất cả các mẫu dữ liệu.
• Bước 2: Tính trung bình của mỗi nhóm.
• Bước 3: Tính phương sai giữa các nhóm (between-group variance).
• Bước 4: Tính phương sai trong mỗi nhóm (within-group variance).
• Bước 5: Tính tỷ lệ F bằng cách chia phương sai giữa các nhóm cho phương sai trong mỗi nhóm.
• Bước 6: So sánh tỷ lệ F với mức áp dụng từ bảng F-critical và quyết định có hoặc không có hiệp lệch trung bình giữa các nhóm. Nếu tỷ lệ F lớn hơn giá trị F-critical, thì ta coi có hiệp lệch trung bình giữa các nhóm.

3.2. Kiểm định T-test Tukey's Honest Significant Difference (HSD)

3.2.1. Khái niệm

Tương tự với kiểm định F-test, kiểm định t-test cũng là một phần của One Way ANOVA SPSS và sẽ sử dụng t-ratio để so sánh giá trị trung bình cộng của từng nhóm với giá trị trung bình của tổng thể, nếu chỉ số t-ratio của nhóm nào lớn thì nhóm đó sẽ có giá trị khác biệt với giá trị cho trước. 

3.2.2. Vídụ minh họa kiểm định T-test trong ANOVA one way

Có 3 nhóm A, B, C, mỗi nhóm có 20 mẫu dữ liệu. Ta muốn kiểm tra xem 3 nhóm này có cùng một trung bình hay không.

• Bước 1: Thực hiện kiểm định F-test trong ANOVA One Way để xác định có hoặc không có hiệp lệch trung bình giữa các nhóm.
• Bước 2: Nếu tìm thấy hiệp lệch trung bình giữa các nhóm, tiếp tục với kiểm định Tukey's HSD.
• Bước 3: Tính giá trị critical difference (CD) cho mỗi cặp nhóm bằng cách sử dụng công thức: CD = Q * SE, trong đó Q là giá trị từ bảng Tukey's HSD và SE là standard error.
• Bước 4: Tính khoảng cách giữa trung bình của mỗi cặp nhóm.
• Bước 5: So sánh khoảng cách giữa trung bình của mỗi cặp nhóm với giá trị CD. Nếu khoảng cách lớn hơn giá trị CD, coi cặp nhóm đó có trung bình khác nhau.

Trước khi bắt đầu thực hiện các bước kiểm định ANOVA One Way thì bạn cần phân biệt và xác định chính xác biến độc lập và biến phụ thuộc trong tệp dữ liệu, đây là một bước rất quan trọng để tránh tình trạng sau khi thực hiện phân tích mới phát hiện ra sai sót, điều này sẽ làm mất rất nhiều thời gian của người nghiên cứu.

Nếu như ANOVA One-way được sử dụng như một phương pháp phân tích dữ liệu cho một biến độc lập duy nhất, thì mô hình SEM là một phương pháp phức tạp hơn cho phân tích các mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập và phụ thuộc. Vậy mô hình SEM là gì? Xem ngay bài viết của chúng tôi để hiểu rõ các bước xây dựng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM chi tiết nhất.

4. Kiểm định ANOVA One Way

Để minh họa chi tiết 6 các bước chạy cũng như hướng dẫn cách đọc kết quả One-Way ANOVA trong phần mềm SPSS, dưới đây là một tệp dữ liệu chứa các số biến khác nhau với mục đích kiểm định để biết được khả năng ném đĩa của một người có bị ảnh hưởng bởi trình độ học vấn hay không. Trong đó:

• Biến độc lập là: Giáo dục, có 3 trình độ trung học, cao học và sau đại học.
• Biến phụ thuộc: Khoảng cách một người ném một chiếc đĩa.

Bước 1: Khởi động phần mềm SPSS. Chọn Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA như hình.

Bước 2: Để thực hiện kiểm tra One Way ANOVA SPSS, bạn cần đưa biến độc lập (Giáo dục) vào hộp Factor và tương tự đưa biến phụ thuộc (khoảng cách ném đĩa) vào hộp Dependent List, sau đó bấm mũi tên chọn hộp Post Hoc… 

Bước 3: Trong Post Hoc Multiple Comparisons > Chọn Tukey như hình và đảm bảo ý nghĩa alpha là 0.05 (hoặc mức alpha phù hợp với nghiên cứu). sau đó nhấn Continue để trở lại hộp thoại One-Way ANOVA.

Bước 4: Hộp thoại One-Way ANOVA  > chọn Options.

Bước 5: Sau khi chọn Options > Descriptive, Homogeneity of variance test và Mean Plot, nhấn chọn Continue > OK để hiển thị kết quả.

Bước 6: Cách đọc kết quả One-Way ANOVA trong SPSS

Bảng kết quả thống kê đưa ra kết quả bao gồm độ lệch chuẩn, giá trị trung bình và khoảng tin cậy 95% cho biến phụ thuộc (khoảng cách ném đĩa) của từng nhóm biến độc lập (Trung học, cao học và sau đại học) và kết quả của toàn bộ.

Theo như kết quả kiểm định từ bảng ANOVA trên, chúng ta có thể thấy giá trị ý nghĩa đạt 0.038 (p=0.038) thấp hơn 0.05 để đưa ra nhận định trình độ học vấn có ảnh hưởng đến khả năng ném đĩa của mỗi người.

Khi thực hiện xử lý số liệu trên phần mềm SPSS, ở một số trường hợp bắt buộc bạn phải gộp các biến lại thành một biến mới để tiện hơn cho việc phân tích và quan sát, hãy cùng khám phá ngay cách gộp biến trong SPSS để bản thân tiết kiệm được khối thời gian và công sức nha.

Qua bài viết trên, hy vọng mọi người sẽ biết đến và hiểu rõ hơn về định nghĩa ANOVA One Way, các loại kiểm định cũng như là mục đích sử dụng 1 Way ANOVA SPSS khi thực hiện bất kỳ nghiên cứu nào. Bên cạnh đó, bài viết cũng hướng dẫn bạn 6 bước chi tiết để việc kiểm định và cách đọc kết quả One-Way ANOVA trong phần mềm SPSS trở nên dễ dàng hơn, chúc mọi người thực hiện thành công!