Hướng dẫn một kiểm định tham số kiểm định tính phân phối chuẩn của một biến trên SPSS

Cập nhật: 16/09/2023 bởi admin0

Trả lời

SPSS tích hợp 2 kiểm đinh là Kiểm định Kolmogorov–Smirnov dùng trong trường hợp cỡ mẫu lớn (>=50 thì nên dùng kiểm định này) và Shapiro-Wilk (thường dùng khi cỡ mẫu < 50)

Chi tiết hướng dẫn 2 bài kiểm định này được trích từ bài viết gốc >>> https://ungdung.hotronghiencuu.com/kiem-tra-tinh-phan-phoi-chuan-cua-phan-du/3#Kiem_dinh_Kolmogorov-Smirnov_va_Shapiro-Wilk

Ta kiểm định cặp giả thuyết sau

Với mức ý nghĩa α, nếu sig <α thì bác bỏ H0, ngược lại sig >α thì chấp nhận H0 (Đây là kết quả mong muốn). Quy tắc này áp dụng cho cả 2 kiểm định KS và SW

Cách 1: Chỉ kiểm định Kolmogorov–Smirnov

Bước 1: Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs >1-Sample K-S…

Bước 2: Đưa biến cần kiểm tra vào ô Test Variable List: (Có thể kiểm tra nhiều biến 1 lúc)

Mặc định phần mềm mặc định kiểm tra tính phân phối chuẩn của dữ liệu (test distributions: Normal)

Sau đó nhấn OK

Kết quả thu được như sau

Giá trị sig=0,061. Vậy với mức ý nghĩa 5% ta có thể chấp nhận H0, nghĩa là biến RES có phân phối chuẩn. Nhưng với mức ý nghĩa 10% ta sẽ bác bỏ H0.

Cách 2: Thực hiện cách này ta sẽ thực hiện được cả 2 kiểm định Kolmogorov–Smirnov và Shapiro-Wilk

Bước 1: Analyze > Descriptive Statistics >Explore …

Bước 2

Đưa biến cần Test vào ô Dependent List:

Tại mục Plot… chọn Normality plost with tests

Continuce > OK ta thu được kết quả

Ta quan tâm đến bảng Tests of Normality

Ta thu được kết quả của kiểm định KS tương tự như cách 1.

Bên cạnh đó ta cũng có kết quả của kiểm định Shapiro-Wilk với sig =0,048

Như vậy trong ví dụ này kiểm định KS chỉ ra biến RES có phân phối chuẩn còn SW test lại nói rằng không

Series Navigation

<< Nếu không dùng bài kiểm tra independent sample t test mà đưa biến phân loại vào phương trình hồi quy như 1 biến giả để xét có được không?Hiện tượng đa cộng tuyến là gì? >>