Giá trị P trong ANOVA
One way anova là gì?Phân tích phương sai một yếu tố (còn gọi là oneway anova) dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%. Show
Bài này sẽ đề cập về lý thuyết, thực hành từng bước phân tích phương sai một yếu tố anova, cách diễn giải kết quả, ý nghĩa các chỉ số trong anova. Một số giả định khi phân tích ANOVA: Lý thuyết phân tích phương sai một yếu tố one-way anovaKết quả kiểm định gồm hai phần: Phần 1: Kiểm định phương sai đồng nhấtLevene test: dùng kiểm định phương sai bằng nhau hay không giữa các nhóm Giả thiết Ho: Phương sai bằng nhau Sig <= 0.05: bác bỏ Ho Sig >0.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để phân tích tiếp anova Phần 2: Kiểm định anovaANOVA test: Kiểm định anova Ho: Trung bình bằng nhau Sig <=0.05: bác bỏ Ho -> đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc Sig >0.05: chấp nhận Ho -> chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc Khi có sự khác biệt thì có thể phân tích sâu hơn để tìm ra sự khác biệt như thế nào giữa các nhóm quan sát bằng các kiểm định Tukey, LSD, Bonferroni, Duncan như hình dưới. Kiểm định sâu anova gọi là kiểm định Post-Hoc Cách thực hiện thực hành phân tích anova một yếu tốPhân tích anova bằng SPSS : vào menu Analyze -> Compare Means -> One-Way ANOVA Bấm vào option chọn Homegenety of variance test để kiểm định phương sai đồng nhất. Nếu muốn kiểm định Post hoc thì ấn vào nút Post hoc để kiểm định sâu sau anova, bảng sau xuất hiện và chọn một trong những kiểm định posthoc:Tukey, LSD, Bonferroni, Duncan Kết quả ANOVA ra như sau: Cách phân tích kết quả anovaViết tắt: F_BI Buying Intention: dự định mua hàng, Age: các nhóm tuổi. Kết quả này cho biết phương sai của dự định mua hàng có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi hay không. Nghĩa là phương sai của dự định mua hàng của nhóm tuổi này có khác phương sai của dự định mua hàng của nhóm tuổi kia hay không? Sig của thống kê Levene = 0.207 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% giả thuyết H0: Phương sai bằng nhau được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: Phương sai khác nhau. Và do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng. Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.239> 0.05, như vậy với dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về dự định mua hàng giữa các nhóm tuổi. Giả sử Sig. <0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi. Tuy nhiên muốn biết nhóm nào khác với nhóm nào thì phải xem phân tích sâu anova tại https://phantichspss.com/phan-tich-sau-anova-mot-yeu-post-hoc-one-way-anova.html Liên hệ Nhóm Thạc Sĩ QTKD:SMS, Zalo, Viber: Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/ Email: Để được hướng dẫn: Related Posts
PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU NGHIÊN CỨUAn Nguyễn Xây Dựng DownloadDownload PDF Full PDF PackageDownload Full PDF Package This Paper A short summary of this paper 37 Full PDFs related to this paper |