PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI ANOVA TRONG SPSS: KHÁI NIỆM, PHÂN LOẠI VÀ CÁCH CHẠY

Phân tích phương sai hay còn gọi là phân tích ANOVA. Trong các bài nghiên cứu khoa học, Phân tích phương sai ANOVA là một phương pháp được dùng để so sánh giá trị từ các bộ dữ liệu khác nhau. Vậy Phân tích ANOVA là gì? Sử dụng Phân tích ANOVA ra sao và thực hành như thế nào? Tất cả sẽ được thể hiện bài dưới sau tại luận văn 3c.

Nếu bạn đang gặp khó khăn trong quá trình bài luận văn tốt nghiệp hay bài nghiên cứu dùng phân tích định lượng  thì hãy tham khảo  DỊCH VỤ PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG để lựa chọn cho mình một đơn vị uy tín và chất lượng nhé!

‍

Phân tích phương sai – ANOVA là gì? H2

Phương pháp phân tích phương sai (Analysis of Variance) hay còn gọi là kiểm định ANOVA được dùng khi nghiên cứu ảnh hưởng của biến nguyên nhân định tính lên biến kết quả định lượng, phương pháp này so sánh trung bình của nhiều nhóm (3 nhóm trở lên). Kỹ thuật kiểm định ANOVA này được phát triển bởi Ronald Fisher năm 1918.

    Ví dụ: Phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính khách hàng (giới tính, tuổi, nghề nghiệp, thu nhập…) đối với một vấn đề nào đó (thường chọn là nhân tố phụ thuộc, ví dụ: Sự hài lòng)

    Một số giả định khi phân tích Anova:

-Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.

-Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.

-Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất

       Có 2 loại phân tích phương sai Anova phổ biến h2

Có nhiều loại phân tích phương sai, tuy nhiên trong giới hạn bài viết ta tìm hiểu hai loại mà hay dùng trong các nghiên cứu thống kê là phân tích phương sai một yếu tố (one-way ANOVA) và Phân tích ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA).

     Phân tích phương sai một yếu tố (one-way ANOVA) h3

Phân tích phương sai một yếu tố là phân tích ảnh hưởng của một yếu tố nguyên nhân (dạng biến định tính) đến một yếu tố kết quả (dạng biến định lượng) đang nghiên cứu.

Tổng kết lại: Phân tích One-way ANOVA được sử dụng để xem có sự khác biệt có ý nghĩa nào giữa các đối tượng của ba hay nhiều nhóm độc lập với nhau hay không.

Ví dụ như:

Nghiên cứu có thể sử dụng phân tích phương sai một yếu tố để tìm hiểu liệu động lực làm việc có khác nhau hay không dựa trên trình độ người lao động (chia trình độ người lao động thành ba nhóm độc lập: từ trung cấp trờ xuống, cao đẳng- đại học, thạc sĩ trở lên).

Phân tích ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA)h3

Phân tích phương sai 2 yếu tố nhằm xem xét cùng lúc hai yếu tố nguyên nhân (dưới dạng dữ liệu định tính) ảnh hưởng đến yếu tố kết quả (dưới dạng dữ liệu định lượng) đang nghiên cứu.

Ví dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của trình độ học vấn và giới tính đến động lực làm việc người lao động. Phân tích phương sai 2 yếu tố giúp chúng ta đưa thêm yếu tố nguyên nhân vào phân tích làm cho kết quả nghiên cứu càng có giá trị.

      Thực hành kiểm định ANOVA trong SPSS h2

      Trình tự thực hiện phân tích ANOVA trong SPSS h3

Ví dụ: nghiên cứu về các yếu tố quảng cáo trên mạng xã hội  tác động hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ, nghiên cứu xây dựng các yếu tố như sau: Tính thông tin, Tính giải trí, Sự tin cậy, Sự phiền nhiễu, Tính tương tác xã hội. Để xem xét sự khác biệt của các đặc điểm độ tuổi khách hàng đến ý định mua sắm trực tuyến của giới trẻ, nghiên cứu sử dụng phân tích, ANOVA giữa các nhóm đối tượng có độ tuổi khác nhau với thành phần đã được kiểm định nhằm tìm ra sự khác biệt có nghĩa giữa các nhóm nhất định.

     Thực hiện phân tích phương sai một yếu tố ANOVA trong SPSS, cần thực hiện các bước theo sau: h3

Bước 1: Kích vào Analyze -> Compare Means -> One-Way ANOVA như hình dưới đây

Bảng One-Way ANOVA hiện ra dưới đây

Chuyển biến phụ thuộc ý định mua sắm trực tuyến (YD_F) vào ô Dependent List và biến tác động độ tuổi (dotuoi) vào ô Factor như hình trên.

       Bước 2: chọn tab Post_hoc rồi tích chọn Tukeysau đó ấnContinue

Bước 3 : Kích chọn  button Options… , tích chọn Descriptive tap ô Statisticssau đó ấnContinue

Bước 4: Nhấn vào button OK

 Cách phân tích kết quả phân tích phương sai anova một yếu tố

       Sau khi thực hiện xong 4 bước trên, phần mềm SPSS  xuất ra kết quả bao gồm những  bảng sau:

Mã hóa

•Dưới 18 tuổi: 1

•Từ 18-25: 2

•Trên 25: 3

Bảng mô tả (Descriptives Table)

DescriptivesYD_FNMeanStd. DeviationStd. Error95% Confidence Interval for MeanMinimumMaximumLower BoundUpper Bound1.00163.0000.73030.182572.61093.38912.004.002.001253.4080.68505.061273.28673.52932.005.003.00483.0833.73899.106662.86883.29792.004.00Total1893.2910.71828.052253.18793.39412.005.00       Bảng mô tả cung cấp một số thống kê mô tả như: giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, độ tin cậy 95% cho biến phụ thuộc YD_F.

Bảng ANOVA

ANOVAYD_FSum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups5.13622.5685.200.006Within Groups91.859186.494Total96.995188

      Đây là bảng kết quả đầu ra của phân tích ANOVA. Với kết quả này, có thể sẽ đánh giá được liệu có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm hay không. Trong bảng ANOVA, ta thấy rằng giá trị hệ số Sig. = .006 < 0.05 => Kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về độ tuổi đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ.  Để biết chi tiết nhóm nào khác với nhóm nào cần nhìn vào bảng dưới đây.

Multiple ComparisonsDependent Variable: YD_F

Tukey HSD

(I) dotuoi(J) dotuoiMean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence IntervalLower BoundUpper Bound1.002.00-.40800.18659.076-.8489.03293.00-.08333.20287.911-.5626.39602.001.00.40800.18659.076-.0329.84893.00.32467^*.11933.019.0427.60663.001.00.08333.20287.911-.3960.56262.00-.32467^*.11933.019-.6066-.0427*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

       Từ kết quả bảng Multiple Comparisons cho biết có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm. Từ bảng Multiple Comparisons cho ta thấy biết nhiều hơn về sự khác biệt này. Xem tại cột Sig. cho thấy không có sự khác nhau giữa các nhóm tuổi đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ.

‍

      Ở trên Luận Văn 3C đã trình bày khái niệm phân tích phương sai ANOVA và cách thực hành kiểm định ANOVA trong SPSS. Trong khi thực hiện nghiên cứu của mình, bạn gặp khó khăn gì về cách chạy cũng như kết quả đầu ra. Hãy liên hệ với Dịch vụ Phân tích định lượng – Hỗ trợ SPSS của Luận văn 3c nhé!

Hotline : 0966.736.325 (Zalo)

Email   : luanvan3c@gmail.com

‍

‍

nguồn:

https://luanvan3c.com/phan-tich-phuong-sai-anova-trong-spss-khai-niem-phan-loai-va-cach-chay/

‍