So sánh trung bình nhiều mẫu độc lập: One-way ANOVA

Cập nhật: 09/11/2021 bởi admin0

Bài viết này chỉ tập trung vào ứng dụng One-way anova để so sánh giá trị trung bình của một biến số nào đó giữa các nhóm độc lập với nhau, giả sử rằng tất cả các giả định về dữ liệu đã thoả mãn.

Bài viết là các kiến thức rất quen thuộc mà có thể các bạn cũng không cần hiểu quá, cứ làm máy móc theo hưỡng dẫn (vấn đúng) là có thể hoàn thành bài luận rồi. Còn nếu các bạn thấy nó khô khan và máy móc, muốn thưc sự hiểu về bài kiểm tra này và dùng nó uyển chuyển thì các bạn đọc một bài viết sâu hơn tại đây nhé: https://ungdung.hotronghiencuu.com/one-way-anova

Xem thêm về bài kiểm tra phi tham số thay thế One-way ANOVA: https://ungdung.hotronghiencuu.com/kiem-dinh-kruskal-wallis

Như independent sample t test, one-way anova cũng yêu cầu biến phụ thuộc trong từng nhóm phải có phân phối chuẩn nhưng trong các bài ở Viet Nam cũng thường được bỏ qua

Bài toán: Có n mẫu S1, S2, …., Sn. Biến quan sát X theo từng nhóm có giá trị trung bình lần lượt là µ1, µ2,…, µn

Ứng dụng One-way ANOVA trong SPSS được thiết kế gồm 2 phần chính đó là

+ Phần 1: Kiểm định cặp giả thuyết sau

+ Phần 2: Kiểm định sâu (kiểm định hậu kỳ) từ menu Post Hoc test để trả lời rõ xem nếu có sự khác biệt thì khác biệt xảy ra giữa trung bình của 2 nhóm nào

Tất nhiên tuỳ từng bài mà các bạn có thể thực hiện ở mức độ nào.

Trước khi đến với ví dụ minh hoạ thao tác thực hiện, các bạn có thể xem tóm tắt quy tắc đọc kết quả ở đây. Lưu ý là tuỳ kết quả bước trước mà chọn kết quả nước sau, vì sẽ có những output không dùng đến.

Bước Nội dung Kết quả (nếu có) Chuyển đến
Bước 1 Kiểm định sự bằng nhau của phương sai giữa các nhóm: Xem bảng Test of Homogeneity of Variances ( Levene’s Test) sig >0.05, kết luận phương sai giữa 2 nhóm  đồng nhất Bước 2 hoặc Bước 4
sig <0.05, kết luận phương sai giữa 2 nhóm  không đồng nhất Bước 3 hoặc bước 5
Bước 2 Kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình, xem sig ở bảng ANOVA sig >0.05, kết luận không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
sig <0.05, kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
Bước 3 Kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình, xem sig ở bảng Robus – thống kê Welch sig >0.05, kết luận không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
sig <0.05, kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
Bước 4 Kiểm định sâu: LSD, Bonferroni, Tukey,… Không có giá trị sig nào < 0.05, kết luận không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
Nếu có giá trị sig nào < 0.05, kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Bước 6
Bước 5 Kiểm định sâu: Tamhane’s Không có giá trị sig nào < 0.05, kết luận không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Kết thúc bài kiểm tra
Nếu có giá trị sig nào < 0.05, kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm Bước 6
Bước 6 So sánh cao thấp (giữa các cặp có sự khác biệt- sig <0.05 ở trên) Căn cứ bảng thống kê mô tả ở đầu hoặc mean defirent Bước 7
Bước 7 Đánh giá tổng quát xu hướng dữ liệu Căn cứ bảng thống kê mô tả ở đầuhoặc biểu đồ Plot. Phần này viết rất linh hoạt nhé Kết thúc

Trở lại với bài toán minh hoạ từ bộ dữ liẹu data22.sav

Yêu cầu: So sánh mức độ hài lòng đo lường vào tháng 6 giữa khách hàng ở các nhóm tuổi khác nhau

Quy trinh thực hiện như sau

Bước 1: Analyze > Compare means > One-way ANOVA

Bước 2

Đưa biến phụ thuộc cần test vào ô Dependent List (có thể test nhiếu biến 1 lúc)

Đưa biến phân loại vào ô factor

Bước 3: Tuỳ chọn tại menu Options

D:\a\36.PNG

Tuỳ các bạn chọn theo mục đích nhé

1= chạy thêm thống kê mô tả

2= kiểm tra giả định phương sai giữ các nhóm đồng nhất (bằng nhau)

3,4= kiểm định thay thế cho anova trong trường hợp phương sai giữ các nhóm không bằng nhau

5= xuất đồ thị biến phụ thuộc theo các nhóm để các bạn dễ hình dung xu hướng data

Bước 4: Tuỳ chọn ở menu Post Hoc cho kiểm định sâu (trường hợp có sự khác biệt)

Trong mỗi trường hợp phương sai giữa các nhóm đồng nhất và không đồng nhất thì spss cung cấp 1 danh sach các kiểm định sâu. Mỗi loại các bạn chọn lấy 1 kiểm định (sau chọn kiểm định nào thì trình bày kết quả theo kiểm định đó- các kết quả khác nhau có thể cho kết quả khác nhau)

Phần Equal variances assumed là danh sách các kiểm định khi phương sai giữ các nhóm đồng nhất

Phần Equal variances NOT assumed là danh sách các kiểm định khi phương sai giữ các nhóm không đồng nhất

Bước 5: Đọc kết quả

Kiểm đinh levene cho sig < 0.05 như vậy phương sai giữa các nhóm không đồng nhất. Vậy sẽ tạm bỏ qua bảng ANOVA và xem kiểm định Welch  có sig <0.05 nên có thể kết luận sơ bộ là ít nhất có 1 cặp giá trị trung bình khác biệt (tức là có sự khác biệt giữa các nhóm)

Chú ý: Trong các bản spss cũ thì  thống kê Levene tính theo Means. Trong các bản mới thì các bạn sẽ thấy ngoài theo mean thì sẽ còn 3 giá trị khác được hiển thị đồng thời. Nếu dưa liệu phan phói chuẩn hay xâp xỉ chuẩn thì các giá trị này cũng không khác nhau là mấy. Mình giải thích để các bạn chạy bản mới không bỡ ngỡ

Nếu cần xem kiểm định sâu ta chuyển xuống bảng Post Hoc

Ở đây xem kiểm đinh Tamhane, bỏ qua LDS. Căn cứ giá trị mean-deffirent và sig để xem xét sự khác biệt giữa từng cặp

Nhìn chung đén cuối bài thì không thể kêt luận dài dài theo tưng cặp mà phải tóm tắt lại xu hướng chung. Biểu đồ plot sẽ giúp bạn

Ví dụ trường hợp này có thể thấy nhóm 25-35 tuổi hài lòng nhất, sau đó đen nhóm 35-40 và dưới 25 tuổi

 

Series Navigation<< Đưa kết quả Independent sample t test vào bài viếtCác kịch bản phân tích One-way ANOVA >>