Kiểm Định T - Test | Kiểm Định Sự Khác biệt Trong SPSS

Trong thống kê, có ba loại t-test thông dụng, đó là: One-Sample T Test, Independent Samples T Test, Pair sample T test. Với 3 loại T- test trên, Luận văn 1080 sẽ hướng dẫn bạn khi nào cần dùng loại nào.

Tham khảo thêm các bài viết khác:

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

+ Phân tích định tính là gì? Các phương pháp phân tích định tính

1. Khái niệm về kiểm định T -Test

Phương pháp kiểm nghiệm t - test được dùng để kiểm định có hay không sự khác biệt của giá trị trung bình của một biến đơn với một giá trị cụ thể, với giả thuyết ban đầu cho rằng giá trị trung bình cần kiểm nghiệm thì bằng với một con số cụ thể nào đó. Phương pháp kiểm định t - test này dùng cho biến dạng thang đo khoảng cách hay tỉ lệ. Ta sẽ loại bỏ giả thuyết ban đầu khi kiểm nghiệm chó ta chỉ số Sig. nhỏ hơn mức tinh cậy (0.05).

2. Hướng dẫn kiểm định sự khác biệt trong spss

Trong thống kê, có ba loại t-test thông dụng, đó là

• One-Sample T Test.
• Independent Samples T Test.
• Pair sample T test.

Với 3 loại T- test trên, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn khi nào cần dùng loại nào và cách kiểm định t-test trong spss.

+ Nếu muốn so sánh giá trị trung bình của tổng thể với một số cụ thể, ta thực hiện One-Sample T Test.

+ Nếu muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai nhóm tổng thể, ta thực hiện phép kiểm định giả thiết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể bằng cách sử dụng Independent Samples T Test.

+ Nếu muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai nhóm tổng thể riêng biệt với đặc điểm là mỗi phần tử trong tổng thể này có quan hệ tương đồng theo cặp với một phần tử trong tổng thể kia.

Một ví dụ đơn giản là ta cho mỗi khách hàng dùng thử hai sản phẩm, sản phẩm trước và sản phẩm sau khi cải tiến, xong yêu cầu họ đánh giá điểm của từng sản phẩm. Mục đích là ta xem xét xem trước và sau khi cải tiến sản phẩm khách hàng có đánh giá tốt hơn không. Để làm được điều này cần sử dung Pair sample T test.

2.1.  Kiểm định One-Sample T-Test

Kiểm định One-Sample T-Test là phép kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể, được dùng trong trường hợp ta muốn phân tích mối liên hệ giữa giá trị trung bình của một tổng thể định lượng với một giá trị cụ thể xác định.

2.1.1. Lý thuyết kiểm định One-Sample T-Test

Các bước khi thực hiện kiểm định One-Sample T-Test bao gồm:

+ Bước 1: Đặt giả thuyết Ho: “Giá trị trung bình của biến tổng thể = giá trị cho trước”

+ Bước 2: Lọc ra các trường hợp thỏa mãn các điều kiện (nếu có) của nhóm đối tượng tham gia kiểm định.

+ Bước 3: Thực hiện kiểm định One-Sample T-Test

+ Bước 4: Tìm giá trị Sig tương ứng với giá trị T-Test t đã tính được.

+ Bước 5: So sánh giá trị Sig với giá trị xác suất a

+ Nếu Sig>a thì ta chấp nhận giả thuyết Ho

+ Nếu Sig£a thì ta bác bỏ giả thuyết Ho

2.1.2. Kiểm định One-Sample T-Test trong SPSS

Ta xét ví dụ: Hãy kiểm định giả thuyết “Trung bình số tuổi của các đối tượng tham gia phỏng vấn là 40”. Các bước thực hiện như sau:

Bước 1: Đặt giả thuyết Ho: “Trung bình số tuổi của các đối tượng tham gia phỏng vấn = 40”.

Bước 2: Vào Analyze/Compare Means/One Sample T-Test xuất hiện hộp thoại One-Sample T Test, đưa biến Tuoi vào khung Test Variable, khai báo Test Value = 40 là giá trị trung bình cần kiểm định.

Hình 1: Kiểm định T test

Kích chọn nút Options để xác định độ tin cậy cho phép kiểm định, ở đây ta chọn độ tin cậy là 95% có nghĩa a = 0.05.

+ Exclude cases analysis by analysis: Mỗi kiểm định T sử dụng toàn bộ các trường hợp chứa giá trị có ý nghĩa đối với biến được kiểm định.

+ Exclude cases listwise: Mỗi kiểm định T chỉ sử dụng các trường hợp có giá trị đầy đủ ở tất cả các biến được đưa vào kiểm định cùng một lúc, lúc này kích thước mẫu sẽ không đổi trong tất cả các trường hợp.

Kích chọn Continue để trở về hộp thoại One-Sample T Test.

Bước 4: Thực hiện phép kiểm định: Kích chọn OK, kết quả thu được các bảng sau:

Kết quả ta có giá trị của kiểm định t = -15.267 ứng với mức ý nghĩa quan sát Sig = 0 nhỏ hơn độ tin cậy a=0.05 điều này có nghĩa ta sẽ bác bỏ giả thuyết Ho và căn cứ vào kết quả kiểm định ta có thể khẳng định: Trung bình số tuổi của các đối tượng tham gia phỏng vấn là dưới 40.

Bên cạnh T - test, Kruskal-Wallis là một trong những kiểm định thường được áp dụng trong nghiên cứu xã hội học và y tế bạn nhất định phải biết. Để hiểu rõ hơn kiểm định kruskal-wallis và các bước thực hiện kiểm định này. Hãy khảo bài viết tại website Luận văn 1080 để chúng tôi giúp bạn hiểu rõ về kiểm định này nhé!

2.2. Kiểm định Independent-Samples T-Test

• Kiểm định Independent-Samples T-Test là phép kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể, được dùng trong trường hợp ta muốn kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của 2 trung bình tổng thể dựa trên 2 mẫu độc lập rút từ 2 tổng thể này.
• Trong kiểm định Independent-Samples T-Test ta có 1 biến định lượng để tính trung bình và 1 biến định tính dùng để chia nhóm ra so sánh.
• Ví dụ: Hãy kiểm định giả thuyết “Trung bình số nhân khẩu trong một gia đình của 2 nghề nghiệp Công chức và Tự kinh doanh là như nhau”

2.2.1 Lý thuyết kiểm định Independent-Samples T-Test

• Các bước khi thực hiện kiểm định Independent-SamplesT-Test bao gồm:
  • Bước 1: Đặt giả thuyết Ho: “Giá trị trung bình của 2 biến tổng thể là như nhau”.
  • Bước 2: Thực hiện kiểm định Independent-Samples T-Test
  • Bước 3: Tìm giá trị Sig tương ứng với kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể Levene đã tính được:
    • Nếu Sig
    • Nếu Sig ³a thì phương sai giữa 2 nhóm đối tượng là không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed.
  • Bước 4: So sánh giá trị Sig của kiểm định t được xác định ở bước 3 với xác suất a:
    • Nếu Sig ³a thì ta chấp nhận giả thuyết Ho
    • Nếu Sig

2.2.2. Kiểm định Independent-Samples T-Test trong SPSS

• Ta xét ví dụ: Hãy kiểm định giả thuyết “Trung bình số nhân khẩu (c10) trong một gia đình của những người đọc báo SGTT (sonk): Gần như đọc hàng tuần (2) và Không bỏ sót số báo nào (3) là như nhau”.
• Các bước thực hiện như sau:
  • Bước 1: Đặt giả thuyết Ho “Trung bình số nhân khẩu trong một gia đình của 2 nhóm  đọc báo SGTT Gần như đọc hàng tuần và Không bỏ sót số báo nào là như nhau”.
  • Bước 2: Vào Analyze/Compare Means/Independent Samples T-Test xuất hiện hộp thoại Independent-Samples T Test
    • Đưa biến định lượng muốn kiểm định trị trung bình sonk vào khung Test Variable, đưa biến định tính muốn chia thành 2 nhóm Đọc báo SGTT – c10 vào khung Grouping Variable:
  • Bước 3: Kích chọn nút Define Groups để chỉ định 2 nhóm cần so sánh với nhau
    • Ở đây ta cần so sánh nhóm Gần như đọc hàng tuần có giá trị 2 và nhóm Không bỏ sót số báo nào có giá trị 3 nên ta nhập 2 vào Group 1 và nhập 3 vào Group 2:
  • Bước 4: Nhấn Continue để trở về hộp thoại Independent-Samples T Test.
  • Bước 5: Kích chọn nút Options để xác định độ tin cậy cho phép kiểm định, ở đây ta chọn độ tin cậy là 95% có nghĩa a = 0.05.
    • Kích chọn Continue để trở về hộp thoại Independent-Samples T Test.
  • Bước 6: Thực hiện phép kiểm định: Kích chọn OK, kết quả thu được các bảng sau:
    • Kết quả ta có trong kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể Levene thì Sig = 0.473 >a = 0.05 tức là ta chấp nhận giả thuyết H0 không có sự khác nhau về phương sai của 2 tổng thể do đó ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal Variances assumed.
    • Ta có trong kiểm định t thì Sig = 0.115 > a = 0.05 điều này có nghĩa ta sẽ chấp nhận giả thuyết Ho, tức là không có sự khác biệt có ý nghĩa về trị trung bình số nhân khẩu trong một gia đình giữa 2 nhóm đọc báo SGTT.

2.3. Kiểm định Paired-Samples T-Test

• 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.
• Dữ liệu của mẫu thu thập ở dạng thang đo định lượng khoảng cách hoặc tỉ lệ. 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.
• Phương pháp kiểm định này rất thích hợp với dạng thử nghiệm trước và sau. Ví dụ một công ty tiến hành khảo sát trên một nhóm người về 2 loại sản phẩm đậu phộng chưa cải tiến và đã cải tiến.
• 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.

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

Các bước khi thực hiện kiểm định Paired-SamplesT-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 xác suất a:

+ Nếu Sig ³a thì ta chấp nhận giả thuyết Ho

+ Nếu Sig

2.3.2. Kiểm định Paired-Samples T-Test trong SPSS

Ta xét ví dụ: Hãy kiểm định giả thuyết “Đánh giá của người dùng về Tính xác thực thông tin và Tính thời sự cập nhật của báo SGTT là như nhau”. Các bước thực hiện như sau:

Bước 1: Đặt giả thuyết Ho “Trung bình tổng thể của Tính xác thực thông tin và Tính thời sự cập nhật là như nhau”.

Bước 2: Vào Analyze/Compare Means/Paired Samples T-Test xuất hiện hộp thoại Paired-Samples T Test

Đưa 2 biến muốn kiểm định trị trung bình vào khung Paired Variables

Bước 3: Kích chọn nút Options để xác định độ tin cậy cho phép kiểm định, ở đây ta chọn độ tin cậy là 95% có nghĩa a = 0.05.

Kích chọn Continue để trở về hộp thoại Paired-Samples T Test.

Bước 4: Thực hiện phép kiểm định: Kích chọn OK, kết quả thu được các bảng sau:

Ta có Sig = 0.668>a = 0.05 điều này có nghĩa ta sẽ chấp nhận giả thuyết Ho, tức là trung bình tổng thể của Tính xác thực thông tin và Tính thời sự cập nhật là như nhau.

Trong một số trường hợp, ANOVA có thể được sử dụng để xác định sự khác biệt giữa các trung bình của nhiều nhóm, sau đó sử dụng kiểm định t-test để so sánh giữa từng cặp nhóm. Điều này có thể giúp xác định rõ hơn sự khác biệt giữa các nhóm và đánh giá tính chính xác của kết quả ANOVA. Xem ngay ANOVA Là Gì? Hướng Dẫn Kiểm Định ANOVA Trong SPSS

Bài viết trên đây mình hướng dẫn tới các bạn cách kiểm định T-test trên SPSS. Nếu có bất kì thắc mắc bạn vui lòng comment để cùng giải đáp nhé! Chúc các bạn thành công!