- Mở đầu về các kiểm định so sánh giá trị trung bình trên SPSS
- Kiểm định trung bình một mẫu (so sánh với 1 số cho trước): One sample t test
- So sánh trung bình cặp biến quan sát của cùng 1 mẫu- Paired sample t test
- So sánh trung bình của một mẫu trùng nhau trong nhiều thời điểm
- So sánh trung bình 2 mẫu độc lập: Independent sample t test
- Các kịch bản kết quả phân tích Independent sample t test
- Đưa kết quả Independent sample t test vào bài viết
- Đọc thêm: Phân tích Summary Independent sample t test: Kiểm định t 2 mẫu độc lập tóm tắt trên SPSS 26+
- So sánh trung bình nhiều mẫu độc lập: One-way ANOVA
- Các kịch bản phân tích One-way ANOVA
- Đưa kết quả One-way ANOVA vào bài viết
- Trình bày các kiểm định t test/ one way ANOVA trong bài làm
- Dùng nhiều lần independent sample t test thay thế one-way ANOVA được không?
- Đọc thêm: Kiểm định Levene về sự đồng nhất của phương sai
- Văn mẫu: Trình bày kết quả so sánh giá trị trung bình (Kiểm định sự khác biệt)
Cập nhật: 10/03/2024 bởi admin0
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Thực hành trên phần mềm
Trở lại với bộ dữ liệu data22.sav, ta đi so sánh sự hài lòng đo lường vào tháng 3 và 6 của 200 khách hàng đó, thao tác như sau
Bước 1: Analyze > Compare means > Paired sample t test
Bước 2
Đưa các biến cần so sánh vào theo cặp. Tất nhiên 1 lúc có thể so sánh nhiều cặp
Bước 3: Nhấn OK ta thu được kết quả
Tại bảng Paired sample test có sig=0.000<0.05, như vậy ta bác bỏ H0, vậy sự hài lòng trong 2 lần đo có sự khác biệt.
Tất nhiên bài toàn thường không dừng lại ở việc so sánh sự hài lòng ở 2 lần đo có khác nhau hay không mà câu hỏi sẽ phải là Có sự tiến bộ trong cảm nhận của khách hàng hay không. Để trả lời câu hỏi này ta có thể phân tích tiếp như sau
Cách 1: Ta thấy mẫu nghien cứu chỉ ra µ1=7.56 và µ2=8.00 (có thể dùng mean=-0.440 đã đươc tính trong bảng), đồng thời kiểm dịnh trên đã chỉ ra 2 giá trị µ là khác nhau (µ1-µ2≠0) Vậy µ1<µ2 , chứng tỏ có sự tiến bộ trong cảm nhận của khách hàng
Cách 2 (chuẩn chỉ hơn)
Kiểm tra cặp giả thuyết
Ta bác bỏ H0 khi tqs <-t(k,α). Ở đây k là so bậc tự do, chính băng cỡ mẫu -1
Trong trường hợp này phần mềm đã tính cho ta tqs=-12.504. Tra bảng có –t(199, 0.05) =-1.651. Như vậy ta bác bỏ H0, đồng nghĩa răng sự hài lòng thực sự đã tăng lên.
Tra bảng tại: https://ungdung.hotronghiencuu.com/bang-tinh-san-1-so-phan-phoi