So sánh kiểm định t-test và anova

Trong nhiều trường hợp chúng cần so sánh giá trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa 2 hay nhiều đối tượng. Chúng ta có 2 biến tham gia trong một phép kiểm định trung bình: 1 biến định lượng để tính trung bình và 1 biến định tính có nhiều nhóm giá trị để so sánh.

Đối với các bài luận nghiên cứu, chúng ta thường sử dụng phép kiểm định giá trị trung bình để xem có sự khác nhau về động lực làm việc giữa 2 nhóm nhân viên nam và nữ hay không; kiểm định xem có hay không sự khác biệt về quyết định mua hàng của các khách hàng có độ tuổi khác nhau; kiểm tra xem có sự khác biệt sự hài lòng của các khách hàng có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau tại một ngân hàng hay không…

• Independent Sample T-Test chúng ta sẽ áp dụng kiểm định sự khác biệt trung bình với trường hợp biến định tính có 2 giá trị. Ví dụ như biến giới tính (nam, nữ), biến thành phố (TPHCM, Hà Nội), biến vùng miền (Miền Bắc, Miền Nam)… Trường hợp biến định tính có 3 giá trị, chúng ta sẽ thực hiện 3 cặp so sánh (1-2, 1-3, 2-3). Tuy nhiên, việc so sánh từng cặp giá trị như vậy khá bất tiện và mất thời gian nếu số giá trị tăng lên 4, 5, 6… Các bạn xem bài viết hướng dẫn kiểm định Independent Sample T-Test ở đây.
• ANOVA giúp chúng ta giải quyết trở ngại của Independent Sample T-Test. Phương pháp này giúp chúng ta so sánh trị trung bình của 2 nhóm trở lên. ANOVA có 3 phương pháp: ANOVA 1 chiều, ANOVA 2 chiều và MANOVA. Tuy nhiên, trong phạm vi tài liệu này chúng ta chỉ nói tới phương pháp ANOVA 1 chiều (One-Way ANOVA). ANOVA có thể thực hiện chức năng của Independent Sample T-Test, do vậy, để không phải sử dụng quá nhiều lý thuyết và phương pháp, các bạn chỉ nên sử dụng ANOVA cho toàn bộ các trường hợp biến định tính. Kết quả của ANOVA trường hợp biến định tính 2 giá trị cho ra kết quả hoàn toàn giống với Independent Test.

2. Phân tích One-way ANOVA trên SPSS 26

Thực hiện kiểm định One-Way ANOVA để xem xét mức độ hài lòng công việc có khác nhau giữa các nhân viên có độ tuổi, học vấn khác nhau không. Biến định lượng được sử dụng là F_HL, biến định tính là DoTuoi, HocVan. Chúng ta vào Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA....

Hộp thoại One-Way ANOVA xuất hiện, đưa biến phụ thuộc vào mục Dependent List (có thể đưa nhiều biến định lượng vào phân tích một lượt), đưa biến định tính vào mục Factor (chỉ có thể đưa vào một biến định tính), cụ thể ở đây là biến F_HL và DoTuoi.

Bên phải có các tùy chọn, chúng ta nhấp chuột vào Options… Tích vào bốn mục như hình bên dưới.

Ý nghĩa của các mục này:

• Descriptive: xuất bảng thống kê mô tả đặc điểm các nhóm giá trị như tần suất, trung bình (mean), độ lệch chuẩn…
• Homogeneity of vaiance test: đưa ra kết quả kiểm định khác biệt phương sai của các nhóm giá trị bằng kiểm định Levene.
• Welch hoặc Brown-Forsythe: cung cấp kết quả kiểm định khác biệt trung bình trong trường hợp có khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị. Hai kiểm định này chung một mục đích nhưng cách tiếp cận là khác nhau, do vậy sẽ có trường hợp hai kiểm định cho ra kết quả không thống nhất với nhau. Thường các nhà nghiên cứu sử dụng Welch nhiều hơn.
• Means plot: xuất đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa biến định lượng với biến định tính, giúp chúng ta có cái nhìn trực quan về sự khác biệt giữa các nhóm giá trị.

Sau khi tích chọn các mục ở trên, nhấp Continue để quay lại giao diện ban đầu. Sau đó chọn OK để xuất kết quả ra output. Kết quả kiểm định gồm nhiều bảng, chúng ta sẽ đọc kết quả ở bảng Test of Homogeneity of Variances trước.

a. Kiểm định One-Way ANOVA với biến Độ tuổi

Với phiên bản SPSS 26, 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 0.009 < 0.05, 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 0.001 < 0.05, nghĩa là có sự khác biệt trung bình F_HL giữa các nhóm tuổi khác nhau. Như vậy, có khác biệt sự hài lòng công việc giữa các nhân viên có độ tuổi 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 nhân viên có học vấn khác nhau, họ đều cảm thấy hài lòng về công việc.