Chỉ dẫn phân tích phù hợp với định dạng dữ liệu

Cập nhật: 05/09/2022 bởi admin0

Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)

Các phân tích tìm mối quan hệ giữa các biến

Biến độc lập Biến phụ thuộc Phân tích phù hợp Ghi chú
 1 biến phân loại Phân loại (định danh/ danh nghĩa) + Kiểm định chi-square: https://ungdung.hotronghiencuu.com/kiem-dinh-tinh-doc-lap-cua-2-bien-dinh-danh Yêu cầu không quá 20% kỳ vọng trong số các ô nhỏ hơn 5 (đây là 1 thống kê xấp xỉ)
+ Kiểm định Fisher’s exact test: https://ungdung.hotronghiencuu.com/bai-kiem-tra-chinh-xac-cua-fisher-exact-test Chỉ áp dụng cho các bảng nhỏ 2×2, 2×3, 2×4, 3×3 vì khối lượng tính toán quá lớn
Nhiều biến phân loại Phân loại + Phân tích phân biệt:  https://ungdung.hotronghiencuu.com/mo-dau-ve-phan-tich-biet-so Đưa biến độc lập về biến giả: https://ungdung.hotronghiencuu.com/bien-gia
+ Hồi quy nhị phân: https://ungdung.hotronghiencuu.com/mo-dau-ve-hoi-quy-nhi-phan-binary-logistic Khi biến phụ thuộc có 2 giá trị
+ Multinomial logistic: https://ungdung.hotronghiencuu.com/multinomial-logistic Khi biến phụ thuộc có nhiều giá trị
1 biến liên tục Liên tục + Tương quan  person (hồi quy tuyến tính đơn biến):

https://ungdung.hotronghiencuu.com/mo-hinh-hoi-quy-don-bien-va-da-bien

https://ungdung.hotronghiencuu.com/su-dung-he-so-tuong-quan-pearson-khi-nao

Với cỡ mẫu quá nhỏ (thướng dưới 30) có thể dùng tương quan hạng: https://ungdung.hotronghiencuu.com/tuong-quan-hang-spearman
Nhiều biến liên tục Liên tục + Hồi quy tuyến tính bội: https://ungdung.hotronghiencuu.com/thuc-hanh-hoi-quy-tuyen-tinh-tren-spss
(Nhiều) biến liên tục kết hợp phân loại Liên tục + Hồi quy tuyến tính bội: https://ungdung.hotronghiencuu.com/thuc-hanh-hoi-quy-tuyen-tinh-tren-spss Đưa biến độc lập về biến giả: https://ungdung.hotronghiencuu.com/bien-gia
Chỉ có 1 biến phân loại Liên tục + Independent sample t test: https://ungdung.hotronghiencuu.com/independent-sample-t-test Khi biến độc lập có 2 nhóm người ta thường dùng kiểm định này. Tất nhiên dùng One way ANOVA vẫn được (kết quả tương tự)
+ One-way ANOVA: https://ungdung.hotronghiencuu.com/so-sanh-bang-one-way-anova Mọi trường hợp, những thường dùng khi biến độc lập có 3 nhóm trở lên.

Thực chất thì các bạn có thể đưa biến phân loại về biến giả và dùng hồi quy bội, tuy nhiên các thủ tục này trên SPSS được tối ưu cho các trường hợp đặc biệt này.

Chỉ có biến phân loại (2 biến trở lên) Liên tục + ANOVA nhiều chiều: Đang cập nhật

Thực chất thì các bạn có thể đưa biến phân loại về biến giả và dùng hồi quy bội, tuy nhiên các thủ tục này trên SPSS được tối ưu cho các trường hợp đặc biệt này.

Biến liên tục (hoặc kết hợp biến phân loại) Phân loại + Phân tích phân biệt:  https://ungdung.hotronghiencuu.com/mo-dau-ve-phan-tich-biet-so Đưa biến độc lập về biến giả: https://ungdung.hotronghiencuu.com/bien-gia
+ Hồi quy nhị phân: https://ungdung.hotronghiencuu.com/mo-dau-ve-hoi-quy-nhi-phan-binary-logistic Khi biến phụ thuộc có 2 giá trị
Biến liên tục (hoặc kết hợp biến phân loại) Thứ bậc + Phân tích phân biệt:  https://ungdung.hotronghiencuu.com/mo-dau-ve-phan-tich-biet-so Coi biến thứ bậc là 1 biến phân loại (biên thứ bậc là 1 trường hợp đặc biệt của phân loại
+ Hồi quy thứ bậc: https://ungdung.hotronghiencuu.com/ordinal-regression
Thứ bậc Thứ bậc + Tương quan hạng: https://ungdung.hotronghiencuu.com/tuong-quan-hang-spearman

 

Các phân tích so sánh sự khác biệt giữa các nhóm

Biến độc lập (Biến phân loại) Kiểm định sự bằng nhau của Phân tích phù hợp Ghi chú
2 nhóm độc lập Giá trị trung bình + Independent sample t test: https://ungdung.hotronghiencuu.com/independent-sample-t-test Thường dùng hơn, yêu cầu biến phụ thuộc theo các nhóm (các mẫu nhỏ) phân phối chuẩn.Thường nếu mẫu lớn thì cứ dùng luôn, không cần kiểm tra
2 hoặc nhiều hơn 2 nhóm độc lập Giá trị trung bình + One-way ANOVA: https://ungdung.hotronghiencuu.com/so-sanh-bang-one-way-anova Yêu cầu biến phụ thuộc theo các nhóm (các mẫu nhỏ) phân phối chuẩn. Thường nếu mẫu lớn thì cứ dùng luôn, không cần kiểm tra
2 nhóm độc lập Phân phối hạng của 2 nhóm + Kiểm định Mann-Whitney U: https://ungdung.hotronghiencuu.com/kiem-dinh-mann-whitney-u Thay thế cho thủ tục Independent sample t test khi các giả định của  nó bị vi phạm hoặc khi cỡ mẫu của các nhóm quá chênh lệch ; hay có một nhóm nào đó cõ cỡ mẫu quá nhỏ
2 hoặc nhiều nhóm độc lập Hạng trung bình + Kiểm định Kruskal-Wallis: https://ungdung.hotronghiencuu.com/kiem-dinh-kruskal-wallis
1 nhóm So sánh giá trị trung bình với 1 giá trị cho trước + One sample t test: https://ungdung.hotronghiencuu.com/one-sample-t-test
2 nhóm đối sánh (các phần tử có quan hệ -không phải độc lập) Giá trị trung bình + Paired sample t test: https://ungdung.hotronghiencuu.com/paired-sample-t-test
2 nhóm đối sánh (các phần tử có quan hệ -không phải độc lập) Hạng trung bình + Kiểm định dấu-hạng: https://ungdung.hotronghiencuu.com/kiem-dinh-wilcoxon-signed-rank

+ Kiểm định dấu: https://ungdung.hotronghiencuu.com/kiem-dinh-dau-sign-test

Nhiều nhóm đối sánh Giá trị trung bình + One-way repeated measures ANOVA: https://ungdung.hotronghiencuu.com/phan-tich-phuong-sai-mot-chieu-lap-lai
Nhiều nhóm đối sánh Hạng trung bình + Kiểm định Friedman: https://ungdung.hotronghiencuu.com/kiem-dinh-friedman-va-kendalls-w Tương tự One-way repeated measures ANOVA nhưng khi biến phụ thuộc không dùng như biến liên tục mà dùng như biến thứ  bậc