TWO WAY ANOVA SPSS - 5 Bước Phân Tích Kèm Hướng Dẫn Chạy Chi Tiết

Có rất nhiều phương pháp được dùng để đo lường, đánh giá hay so sánh hiệu quả, giá trị trung bình giữa các biến trong hệ quy chiếu SPSS nhằm cho ra một kết quả phù hợp với nhu cầu người dùng.

Một trong những phương pháp được ưa chuộng sử dụng nhiều nhất không thể không kể đến Two-way anova. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết Two-way anova spss là gì, các bước chi tiết cùng hướng dẫn đọc kết quả cụ thể để bạn đọc dễ dàng vận dụng trong nghiên cứu, phân tích dữ liệu phục vụ cho công việc, cuộc sống.   

1. Two-way Anova trong spss là gì? 

• Two - way anova SPSS hay còn gọi là phương pháp phân tích phương sai anova 2 yếu tố được dùng để đánh giá mức độ khác nhau giữa biến định lượng với 2 biến định tính ( dùng trong các phương trình có từ 2 biến trở lên) 
• Two way anova được dùng để:  
  • Kiểm tra tác động, phản hồi của hai biến là biến phụ thuộc và biến độc lập 
  • Thước đo kết quả của độ chính xác, tốc độ, thời gian hoặc mức độ phản ứng,...
  • Trong 2 way anova spss có 2 yếu tố được coi là căn bản và cốt yếu để vận hành phương trình là biến độc lập và biến phụ thuộc. Do vậy, mỗi người dùng cần xác định chính xác 2 biến này và điền vào đúng thứ tự phân tích để đảm bảo kết quả cuối cùng được chính xác nhất.

Nếu trong quá trình phân tích và xử lý số liệu, bạn muốn đánh giá múc độ phù hợp của các biến trong phương trình nhưng chưa biết cách. Đừng lo, tham khảo ngay bài viết Mô hình SEM của Luận văn 1080. Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn đầy đủ các thông tin; cách xây dụng và sử dụng mô hình SEM hiệu quả và đạt điểm cao nhất.

2. 5 bước phân tích Two-Way ANOVA trong spss

Dưới đây là 5 bước chi tiết phân tích 2 way anova spss mà Luận văn 1080 gửi đến bạn giúp bạn đọc nắm vững các bước để thực hành chi tiết hoặc phục vụ cho quá trình viết bài, nghiên cứu. 

Bước 1: Mở danh mục Analyze trong phần mềm SPSS

Khởi động phần mềm SPSS để bắt đầu tiến hành chạy two way anova mixed spss, chọn mục Analyze => chọn General Linear Model => Univariate như màn hình hiển thị bên dưới. 

Bước 2: Đưa biến vào ô chứa biến định lượng Dependent Variable 

Hộp thoại Univariate mở ra, tiếp tục chọn lệnh Dependent Variable và đưa biến HAILONG vào ô trống. 

Bước 3: Đưa tiếp 2 biến định tính vào ô trống Fixed Factors như hình mẫu bên dưới.

Xem thêm cách gộp biến trong spss trong spss anova two way để dễ dàng gộp các biến thích hợp vào với nhau tạo thành một biến mới độc lập để quá trình phân tích, thống kê dữ liệu được nhanh, gọn, chính xác hơn.

Bước 4: Chọn 2 mục Descriptive Statistic và Homogeneity tests

Mở hộp thoại Option, đánh dấu tích vào 2 ô trong mục Display là: Descriptive statistics và Homogeneity

Bước 5: Xuất kết quả phân tích

Ở mục Factors, chọn 2-3 biến trở lên kéo thả sang mục Post Hoc Tests for 

Tích chọn Turkey trong mục Equal Variances Assumed và nhấn OK để xuất ra kết quả phân tích. 

Đôi khi trong quá trình phân tích các biến sẽ xuất hiện những biến kiểm soát không đóng vai trò gì trong việc phân tích, thống kê dữ liệu. Tham khảo cách giữ vai trò cố định biến kiểm soát để biết cách kiểm soát loại biến này, tránh gây ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng của nghiên cứu. 

Nếu ANOVA cũng sử dụng các phân tích thống kê để xác định sự khác biệt giữa các trung bình của các nhóm dữ liệu thì Phương pháp dự báo thường sử dụng các mô hình thống kê để xác định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Đây cũng là một trong những phương pháp được đánh giá là đúng đắn và đáng tin cậy. Tuy nhiên, để sử dụng một cách hiệu quả, cũng cần có kiến thức về lý thuyết thống kê và kỹ năng áp dụng phương pháp dự báo một cách chính xác. Đọc ngay bài viết để hiểu rõ hơn Phương pháp dự báo là gì? Các phương pháp dự báo thường dùng

3. Đọc kết quả phân tích

• Để dễ dàng đọc hiểu được kết quả phân tích sử dụng Two way anova in SPSS thì ta phân tích kết quả chủ yếu dựa trên 3 bảng bao gồm: Descriptive Statistics, Plot of the Results và cuối cùng là Test of Between-Subjects Effect.
• Tại bảng biểu Descriptive Statistics ta sẽ hiểu được mức giá trị trung bình cùng độ lệch chuẩn của mỗi biến độc lập và nhóm biến dựa trên các cột thông tin phân loại như: Gender, Level of Education, Mean, Std.Deviation….
• Hàng số liệu “Total” để nhận biết có sử dụng biến để đo lường phương tiện và độ lệch chuẩn hay không.
• Mọi số liệu hiển thị đầy đủ như bảng biểu bên dưới được coi là phương trình đúng. 

• Plot of the Results biểu thị kết quả bằng những đường thẳng không song song và có thể cắt nhau như hình biểu thị bên dưới với cột ngang biểu thị thông tin và cột dọc biểu thị số lượng. 
• Test of Between-Subjects Effect là kết quả cuối cùng về sự tương quan cũng như mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc.
• Nhìn bảng kết quả bên dưới bạn có thể thấy cột “Sig” cho ra kết quả là p=0.002 - thể hiện mối tương quan giữa hai biến, cụ thể ở đây là education và gender. 
• Amos là phần mềm cung cấp tất cả các công cụ để phân tích mối quan hệ cấu trúc giữa các biến quan sát trong các chuỗi thời gian và các dữ liệu có quan hệ. Liệu bạn chưa biết Amos là gì? Và làm thế nào để sử dụng phương pháp Amos một cách chính xác? Tham khảo ngay vì nó sẽ giúp ích cho bài của bạn. 

Trên đây là hướng dẫn chi tiết các bước phân tích bằng phương pháp Two-way anova spss kèm minh hoạ chi tiết để bạn đọc dễ dàng vận dụng và làm theo. Hi vọng rằng với những thông tin hữu ích ở trên sẽ phần nào giúp bạn không còn sợ hãi với việc xử lý những con số.