Kiểm định Kruskal-Wallis

Kiểm tra Kruskal-Wallis thường được coi là phương pháp thay thế phi tham số cho One-way ANOVA , có thể được sử dụng khi dữ liệu của bạn không đạt các giả định của One-way ANOVA một chiều; ví dụ như dữ liệu không  phân phối chuẩn; hoặc biến phụ thuộc dạng thứ bậc (mà không phải là liên tục).

Bài kiểm tra sử dụng thống kê H, nên đôi khi các bạn còn nghe kiểm định này tên là Kruskal-Wallis H Test

Các giải định

GIả định 1: Biến phụ thuộc dạng liên tục hoặc thứ bậc

Giả định 2: Biến độc lập (phân loại) chia thành 2 hoặc nhiều nhóm độc lập

Giả định 3: Các quan sát là độc lâp

Giả định 4: Biến phụ thuộc phân bố cùng hình dạng giữa các nhóm với nhau

Kiểm định cặp giả thuyết

 

Lấy mức ý nghĩa 5%.

+ Nếu sig <0.05 ta bác bỏ H0, tác là giữa các nhóm có sự khác biệt về việc phân bổ giá trị

+ Nếu sig > 0.05 thì xem như không có sự khác biệt

Thực hành trên SPSS

Bài viết minh hoạ kết quả trên phiên bản SPSS 26 (Các phiên bản khác tương tự)

Thao tác trên phần mềm

Thao tác như hình

Tại tab Fields ta đưa biến phụ thuộc và biến phân loại vào, tương tự như One way ANOVA.

Chuyển qua tab Settings và cài đặt như hình rồi nhấn Run

Đọc kết quả

Ở đây giá trị sig =0.000<0.05, như vậy ta bác bỏ H0 và có thể thấy sự hài lòng tháng 6 của các nhóm khách hàng có tuổi khác nhau là khác nhau.

Tuy nhiên để kiểm định này thực sự hiệu quả thì ta cần xem xát giả định 4 bằng đồ thị phía dưới trước

Nhìn chung nếu dạng phân phói của các nhóm là giống nhau (dưới 25- 30-35 và 35-40) thì có thể dùng kiểm định này. Đáng tiếc ở đây có nhóm 25-30 không cùng phân bố, tuy nhiên đây chỉ là ví dụ mình hoạ nên cũng không quan trọng điều này. Các bạn có thể xem lại kết quả bài test khi bỏ nhóm tuổi 25-30 đi ở cuối bài này

Bảng tiếp theo cho ta kiểm định so sánh từng đối một (như kiểm định sâu Post Hoc trong One-way ANOVA

 

còn nữa ...