Trang chủ » SPSS » Kiểm định One-way ANOVA trong SPSS 26: Phân tích khác biệt trung bình

Kiểm định One-way ANOVA trong SPSS 26: Phân tích khác biệt trung bình

One-way ANOVA là một trong những phương pháp thống kê phổ biến nhất được sử dụng để phân tích sự khác biệt trung bình giữa các nhóm. Đây là công cụ mạnh mẽ giúp các nhà nghiên cứu, nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia kiểm định giả thuyết có thể xác định xem các nhóm trong nghiên cứu có khác biệt đáng kể về mặt thống kê hay không.

Với One-way ANOVA, bạn không chỉ có thể so sánh hai nhóm mà còn có thể phân tích sự khác biệt giữa ba nhóm trở lên, giúp đưa ra những kết luận chính xác và có căn cứ khoa học. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào khái niệm One-way ANOVA, khi nào nên sử dụng nó, quy trình thực hiện và hướng dẫn chi tiết cách chạy kiểm định này trên phần mềm SPSS.

Phân tích khác biệt trung bình One-Way ANOVA trong SPSS

Mục lục

Khái niệm kiểm định One-Way ANOVA

One-Way ANOVA (Analysis of Variance) là một phương pháp thống kê dùng để kiểm định sự khác biệt về trung bình của một biến liên tục giữa hai hay nhiều nhóm độc lập. Thay vì so sánh từng cặp nhóm một như kiểm định T-test, One-Way ANOVA cho phép so sánh cùng lúc nhiều nhóm, giúp tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác.

Trong phân tích này, chúng ta quan tâm đến việc xác định xem các nhóm có trung bình giống nhau hay không, bằng cách xem xét phương sai giữa các nhóm so với phương sai trong cùng một nhóm. Kết quả của One-Way ANOVA cho thấy liệu có sự khác biệt ý nghĩa giữa các nhóm hay không.

	One-Way ANOVA	One-Sample T-Test
Số lượng nhóm so sánh	Ba nhóm trở lên.	Một nhóm.
Khi nào sử dụng	Khi cần so sánh trung bình của nhiều nhóm (>=3).	Khi cần so sánh trung bình của một nhóm với một giá trị tham chiếu.

Để hiểu rõ hơn về sự khác nhau giữa One-Way ANOVA và One-Sample T-Test, bạn có thể tham khảo các bài viết sau:

Xem thêm: ANOVA và T-Test: nên sử dụng cái nào trên SPSS 26

Khi nào sử dụng kiểm định One-Way ANOVA

One-Way ANOVA thường được sử dụng để kiểm tra:

– Sự khác biệt thống kê giữa các trung bình của hai hoặc nhiều nhóm: Phân tích để xác định liệu có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm về giá trị trung bình của biến số nghiên cứu.
– Sự khác biệt thống kê giữa các trung bình của hai hoặc nhiều can thiệp: So sánh trung bình của các nhóm sau khi áp dụng các can thiệp khác nhau để đánh giá hiệu quả.
– Sự khác biệt thống kê giữa các trung bình của hai hoặc nhiều chỉ số thay đổi: Đánh giá sự thay đổi của các nhóm trước và sau khi thực hiện can thiệp hoặc qua thời gian.
Lưu ý: Cả One-Way ANOVA và Independent Samples T-test đều có thể được sử dụng để so sánh trung bình của hai nhóm. Tuy nhiên, chỉ có One-Way ANOVA mới có thể so sánh trung bình giữa ba nhóm trở lên.

Lưu ý: Nếu biến phân nhóm chỉ có hai nhóm, kết quả của One-Way ANOVA và Independent Samples T-test sẽ tương đương. Thực tế, nếu bạn chạy cả Independent Samples T-test và One-Way ANOVA trong tình huống này, bạn sẽ xác nhận được rằng t² = F.

Quy trình thực hiện kiểm định One-Way ANOVA

Bước 1: Kiểm tra khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị

Trước khi thực hiện phân tích sự khác biệt trung bình, việc đầu tiên cần làm là xác minh tính đồng nhất của phương sai giữa các nhóm dữ liệu (kiểm định tính đồng nhất). Điều này đảm bảo các giả định cơ bản của One-Way ANOVA được thỏa mãn.

Giả thuyết H₀ đặt ra là: Phương sai giữa các nhóm là như nhau. Để kiểm tra giả thuyết này, sử dụng phép kiểm định Levene. Trong SPSS, kết quả của kiểm định Levene thường được trình bày dưới bảng Test of Homogeneity of Variances với các giá trị dựa trên trung bình. Diễn giải kết quả như sau:

– Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H₀, điều này cho thấy phương sai giữa các nhóm có sự khác biệt thống kê. Khi đó, cần chuyển sang sử dụng kiểm định Welch, thông tin này có thể tìm thấy trong phần Robust Tests of Equality of Means.

– Sig ≥ 0.05: Giữ nguyên giả thuyết H₀, điều này cho thấy phương sai giữa các nhóm là đồng nhất và có thể tiếp tục với kết quả kiểm định F từ bảng ANOVA.

Bước 2: Kiểm tra khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị

Sau khi đã xác định phương sai giữa các nhóm là đồng nhất, bước tiếp theo là kiểm tra sự khác biệt về trung bình giữa các nhóm. Giả thuyết H₀ trong trường hợp này là: Không có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm. Dựa trên kết quả của bước đầu tiên, có thể chọn kiểm định F hoặc kiểm định Welch để kiểm tra giả thuyết này. Trong SPSS, kết quả kiểm định F được trình bày trong bảng ANOVA, còn kiểm định Welch được trình bày trong phần Robust Tests of Equality of Means. Kết quả sẽ được diễn giải như sau:

– Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H₀, chỉ ra rằng sự khác biệt trung bình giữa các nhóm là có ý nghĩa thống kê.

– Sig ≥ 0.05: Giữ nguyên giả thuyết H₀, chỉ ra rằng không có sự khác biệt trung bình đáng kể giữa các nhóm.

Quy trình đọc kết quả ANOVA

Hướng dẫn chạy kiểm định One-Way Anova trong SPSS

Để chạy ANOVA một chiều trong SPSS, hãy nhấp vào Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA.

Tất cả các biến trong tập dữ liệu của bạn sẽ xuất hiện trong danh sách ở phía bên trái. Di chuyển các biến sang phải bằng cách chọn chúng trong danh sách và nhấp vào các nút mũi tên màu xanh. Bạn có thể di chuyển một hoặc nhiều biến đến một trong hai vùng: Dependent List hoặc Factor.

Nhấp chuột vào Options để điều chọn các tùy chọn như hình sau:

Trong quá trình thực hiện One-way ANOVA, việc hiểu rõ ý nghĩa của các mục lựa chọn là điều cần thiết để đảm bảo kết quả phân tích chính xác và có giá trị. Dưới đây là diễn giải từng mục mà bạn có thể gặp phải khi tiến hành phân tích:

– Descriptive: Xuất ra bảng thống kê mô tả đặc điểm của các nhóm giá trị như tần suất, trung bình (mean), độ lệch chuẩn, và các giá trị khác. Bảng này giúp bạn có cái nhìn tổng quan về dữ liệu trước khi thực hiện các kiểm định tiếp theo.

– Homogeneity of variance test: Thực hiện kiểm định Levene để kiểm tra tính đồng nhất phương sai giữa các nhóm giá trị. Đây là bước quan trọng trong One-way ANOVA nhằm đảm bảo phương sai giữa các nhóm không có sự khác biệt quá lớn, điều này giúp cho kết quả kiểm định trung bình có ý nghĩa hơn.

– Welch hoặc Brown-Forsythe: Đây là các kiểm định được sử dụng khi có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm giá trị. Mặc dù cả hai đều cung cấp các phương pháp kiểm tra khác biệt trung bình, nhưng Welch thường được sử dụng phổ biến hơn trong các nghiên cứu. Các kiểm định này sẽ xuất hiện nếu có sự khác biệt đáng kể trong phương sai giữa các nhóm, và kết quả của chúng sẽ cho bạn biết liệu có sự khác biệt trung bình đáng kể hay không.

– Means plot: Xuất ra biểu đồ để mô tả mối quan hệ giữa biến định lượng và biến định tính. Biểu đồ này giúp cung cấp cái nhìn trực quan về sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị, giúp xác định liệu có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm hay không trước khi tiến hành kiểm định chính thức.

Sau khi đã chọn các mục cần thiết, bạn nhấn Continue để trở về giao diện ban đầu. Sau đó, nhấn OK để SPSS tiến hành phân tích và xuất kết quả. Kết quả đầu tiên cần chú ý là bảng Test of Homogeneity of Variances để kiểm tra tính đồng nhất phương sai giữa các nhóm.

Ví dụ thực tế

Kiểm định One-way ANOVA với biến Độ tuổi

Với phiên bản SPSS 27, bảng Test of Homogeneity of Variances có nhiều thông tin hơn so với SPSS 20. Khi nhận xét kiểm định Levene, chúng ta sẽ dựa vào kết quả ở hàng Based on Mean.

Sig kiểm định Levene bằng 0.207 > 0.05, KHÔNG có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm tuổi, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định Welch ở bảng Robust Tests of Equality of Means.

Sig kiểm định Welch bằng 0.807 > 0.05, chấp nhận giả thuyết H(0), nghĩa là có sự khác biệt trung bình F_OPD giữa các nhóm tuổi khác nhau. Như vậy, không có khác biệt Quyết định mua hàng giữa các đáp viên có độ tuổi khác nhau.

Bảng Descriptives cho chúng ta các thông số mô tả của từng nhóm tuổi.

Giá trị thuộc range 2.61 – 3.40: ý kiến trung lập, nghĩa là đáp viên cảm thấy bình thường với câu hỏi
Giá trị thuộc rảng 3.41 – 4.20 (ý kiến đồng ý), nghĩa là đáp viên cảm thấy hài lòng/ đồng ý với câu hỏi

Bên cạnh đó, có thể thấy rằng giá trị trung bình có xu hướng tăng dần theo mức tuổi, nghĩa là độ tuổi cao hơn thì sự hài lòng cao hơn.

Đi kèm với thống kê mô tả, chúng ta có biểu đồ đường thể hiện mối liên hệ giữa trung bình sự hài lòng và từng độ tuổi. Đường biểu diễn được vẽ dựa vào giá trị cột Mean trong bảng Descriptives, đường này có xu hướng dốc lên khi độ tuổi tăng dần cho thấy sự hài lòng của đáp viên cao hơn ở độ tuổi cao hơn.

Cần lưu ý rằng, khi đánh giá sự khác biệt trung bình, chúng ta sẽ dựa vào kết quả kiểm định chứ không đánh giá định tính qua biểu đồ hay bảng thống kê mô tả. Biểu đồ và chỉ số giá trị trung bình chỉ là bổ trợ giải thích thêm kết quả cho phép kiểm định.

Kiểm định One-way ANOVA với biến Học vấn

Thực hiện kiểm định tương tự với biến Học vấn, chúng ta có kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances như sau:

Sig kiểm định Levene bằng 0.456 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm học vấn, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA.

Sig kiểm định F bằng 0.181 > 0.05, bác bỏ giả thuyết H(0), nghĩa là CÓ sự khác biệt trung bình F_OPD giữa các trình độ học vấn khác nhau. Như vậy, khác biệt trong Quyết định mua hàng sẽ xuất hiện giữa các đáp viên có trình độ học vấn khác nhau.

Bảng Descriptives cho chúng ta các thông số mô tả của từng mức học vấn. Giá trị trung bình của các nhóm học vấn nằm trong đoạn 3.41 – 4.20 (ý kiến đồng ý), nghĩa là dù đáp viên có học vấn khác nhau, họ đều cảm thấy đồng tình về hành vi / quyết định khi mua hàng.

Nhận trợ giúp cho phân tích SPSS của bạn

Hỗ trợ dịch vụ chạy SPSS giá rẻ cho sinh viên

Nếu bạn gặp khó khăn trong việc phân tích EFA, hãy bắt đầu hành trình nghiên cứu với xulysolieu.info, nơi đội ngũ tận tâm của chúng tôi cung cấp hỗ trợ phân tích dữ liệu chuyên môn cho sinh viên, học giả và cá nhân. Chúng tôi đảm bảo nghiên cứu của bạn được nâng cao với độ chính xác. Khám phá các trang của chúng tôi:

Hệ số hồi quy âm nói lên điều gì?

Phân biệt One-Sample T-Test & One-Way ANOVA

3 bước phân biệt Tương quan và Hồi quy trên SPSS 26, 27 cần biết ngay

Hoặc bạn có thể trực tiếp liên hệ thông quan fanpage chính thức và Dịch vụ SPSS trên trang web chính thức của xulysolieu.info.