UA-162949268-1

hướng dẫn phân tích phương sai, huong dan phan tich phuong sai

Dịch vụ xử lý dữ liệu sơ cấp, Dịch vu xu ly du lieu so cap, Dịch vụ xử lý dữ liệu thứ cấp, Dịch vu xu ly du lieu thu cap, Phân tích đánh giá các loại dữ liệu, Phan tich danh gia cac loai du lieu,

Dịch vụ cung cấp và sử lý số liệu sơ cấp- thứ cấp, Dich vu cung cap va xu ly du lieu so cap - thu cap, Hướng dẫn phân tích số liệu bằng SPSS-EVIEWS-STATA,

Ðịa chỉ64/7 đường số 4, Phường Hiệp Bình Phước, Quận Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh, - VP. Lầu 1 số nhà 158, đường số 8, Phường 11, Quận Gò Vấp, TP. HCM
Email dichvudulieutoancau@gmail.com
images images images images
0916693859
Menu

Dịch vụ

HƯỚNG DẪN PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI ANOVA

Phân tích phương sai là gì? Cách thức thực hiện phân tích phương sai trên SPSS và cách đọc kết quả sau khi phân tích

Khái Niệm

Phân tích phương sai trong tiếng Anh là Analysis of Variance; viết tắt là ANOVA.

Phân tích phương sai (ANOVA) là một công cụ phân tích được sử dụng trong thống kê phân tách biến thiên quan sát tổng hợp được tìm thấy bên trong một tập dữ liệu chia thành hai phần: các yếu tố hệ thống và các yếu tố ngẫu nhiên.

Các yếu tố hệ thống có ảnh hưởng thống kê đến tập dữ liệu đã cho, trong khi các yếu tố ngẫu nhiên thì không. Các nhà phân tích sử dụng thử nghiệm ANOVA để xác định ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong nghiên cứu hồi qui.

Các phương pháp thử nghiệm t và z được phát triển trong thế kỉ 20 đã được sử dụng để phân tích thống kê cho đến năm 1918, khi Ronald Fisher tạo ra phương pháp phân tích phương sai. ANOVA còn được gọi là phân tích phương sai Fisher, nó là phần mở rộng của các kiểm định t và z.

Các bước phân tích ANOVA trong SPSS

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 or cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.

– Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.

Thực hiện trên SPSS

Bước 1: Trên thanh công cụ, chọn Analyze > Compare Means > One-way ANOVA

Bước 2: Sau khi cửa sổ One-way ANOVA, ta đưa biến DH1 vào ô Dependent List và biến KVN vào ô Factor

Bước 3: Nhấn nút Options, stick vào ô Descriptive để tính các đại lượng thống kê cho từng nhóm, và Homogeneity of variance test để tiến hành thủ tục kiểm định sự bằng nhau của các phương sai tổng thể.

Sau đó ấn Continue trở về hộp thoại trước ấn OK ta sẽ có kết quả.

Kết quả kiểm định gồm hai phần:

Phần 1:

Levene test: dùng kiểm định phương sai bằng nhau hay không giữa các nhóm

giả thuyết 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:

ANOVA test: Kiểm định anova

giả thuyết 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

Liên hệ phân tích phương sai ANOVA và các phân tích khác tại đây

Liên hệ tư vấn và giải đáp: 0916693859 - Facebook: @Dichvudulieutoancau

Bài viết liên quan

backtop
Gửi thư hỗ trợ
Hotline:0916693859
Chỉ đường icon zalo Zalo:0916693859 SMS:0916693859
Chat Facebook Với Chúng Tôi