Tổng quan kiến thức về kiểm định mann-whitney trong SPSS

Kiểm định Mann-Whitney là một phép thử cho phép chúng ta so sánh sự khác biệt giữa hai nhóm độc lập nhưng lại không phân phối chuẩn. Vậy kiểm định Mann Whitney được sử dụng trong các trường hợp nào? Cách sử dụng kiểm định này trong SPSS có không không? 

Ở bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn những thông tin cơ bản về kiểm định Mann Whitney đồng thời hướng dẫn chi tiết cách thực hiện kiểm định trong SPSS với các bài toán thực tế. Xin mời các bạn đọc và tham khảo.

1. Khái niệm về kiểm định mann-whitney

Kiểm định Mann Whitney là một loại  kiểm định phi tham số được sử dụng nhằm mục đích so sánh hai nhóm độc lập liệu có sự khác biệt trong biến phụ thuộc hay không khi biến phụ thuộc là liên tục hoặc thứ tự.

Xem thêm về:

• Kiểm định phi tham số kruskal-wallis spss
• Kiểm định tự tương quan
• Kiểm định phân phối chuẩn trong spss

2. Trường hợp sử dụng kiểm định mann-whitney

Kiểm định mann-whitney trước tiên được sử dụng trong trường hợp xác định sự khác biệt của hai mẫu ngẫu nhiên độc lập. Có thể nói phép thử Mann Whitney khá nhạy cảm với sự khác biệt về vị trí xu hướng trung tâm. Điều này nghĩa là khi hai phân phối có độ phân tán và hình dạng tương tự nhau thì đây chính là một phép thử về sự khác biệt của các trung vị giữa hai nhóm.

Ngoài ra, kiểm định Mann-whitney cũng được sử dụng trong trường hợp các giải thuyết về phân phối cơ bản không được thỏa mãn hay các dữ liệu ở dạng thứ bậc. Phép kiểm định Mann-whitney được đánh giá là giải pháp thay thế hữu ích cho phép thử T-test. Bởi trong thực tế Mann-whitney được xây dựng dựa trên điểm xếp hạng, các quy trình của nó được sử dụng ở các mức thứ tự và mức tỷ lệ của đo lường.

3. 5 yêu cầu về dữ liệu để thực hiện kiểm định mann- whitney

Khi thực hiện phân tích dữ liệu bằng kiểm định Mann-Whitney, việc kiểm tra dữ liệu là điều vô cùng cần thiết. Bởi chỉ khi dữ liệu đảm bảo được các yêu cầu cơ bản thì chúng ta mới có thể sử dụng chúng để phân tích kiểm định. 

Nhìn chung, việc kiểm tra các giả định không mất quá nhiều thời gian của bạn. Dưới đây là 5 yêu cầu về dữ liệu trước khi thực hiện kiểm định Mann-whitney mà bạn không thể bỏ lỡ.

3.1. Yêu cầu về biến phụ thuộc

Trước tiên, biến phụ thuộc cần được đo lường ít nhất ở mức thứ tự (ordinal level) hoặc liên tục (continuous level).

Một số ví dụ về biến thứ tự bao gồm: các mục likert (thang điểm 5 từ hoàn toàn không đồng ý đến rất đồng ý), trong số các cách thức xếp hạng danh mục ( thang điểm 6 dùng giải thích mức độ thích hợp 1 sản phẩm của khách hàng, từ “không quá nhiều” đến “rất nhiều”).

Ví dụ về các biến liên tục (continuous level) có thể kể đến như: trí thông minh (tính bằng điểm IQ), chỉ số cảm xúc (tính bằng EQ), thời gian học bài (đo bằng giờ), thành tích thi (đo từ thang điểm 0 đến 10).

3.2. Yêu cầu về biến độc lập

Bên cạnh yêu cầu về biến phụ thuộc, Kiểm định Mann-whitney yêu cầu biến độc lập bao gồm 2 nhóm phân loại độc lập với nhau.

Ví dụ như giới tính (gồm 2 nhóm là nam và nữ), người uống rượu (1 nhóm: có hoặc không), tình trạng việc làm (2 nhóm: thất nghiệp hoặc có việc làm)

3.3. Các quan sát là độc lập

Yêu cầu này tức là sẽ không có bất kỳ mối quan hệ nào giữa các quan sát trong mỗi nhóm hay giữa các nhóm với nhau.

Ví dụ như: trong mỗi nhóm cần có nhiều người tham gia và đảm bảo không có cá nhân nào tham gia hơn một nhóm.

3.4. Yêu cầu về các điểm bằng nhau

Kiểm định Mann-whitney yêu cầu các điểm bằng nhau được ban cho mức trung bình của các thứ hạng mà chúng sẽ có nếu không bằng nhau nào xảy ra.

Ví dụ như: mặc dù số lượng nhỏ của các điểm bằng nhau ít ảnh hưởng đến kết quả của kiểm định Z, nhưng nếu tỉ số điểm bằng nhau lớn (tiêu biểu khi kích thước mẫu nhỏ) thì giá trị p sẽ bị thổi phồng. Có thể nói hiệu ứng của các giá trị bằng nhau này là làm giảm sai số chuẩn cơ bản của thống kê thử nghiệm, gây nên sự gia tăng tổng thể trong giá trị Z.

3.5. Yêu cầu hai biến phải không được phân phối chuẩn

Phương pháp kiểm định Mann-whitney trong SPSS cũng yêu cầu hai biến không được phân phối chuẩn. Song để xác định cũng như biết cách giải thích kết quả của bài từ kiểm định Mann-whitney, chúng ta cần xác định được 2 phân phối của mình.

Ví dụ như: “giống cái” và nam đối với biến độc lập là “giới tính” có hình dạng giống nhau hay không.

4. Hướng dẫn thực hiện kiểm định mann-whitney trong SPSS

Kiểm định Mann-Whitney xem xét sự giống nhau của hai tổng thể, cụ thể là kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của trung bình hai tổng thể, tuy nhiên nó được thực hiện dựa trên hai mẫu độc lập. Dưới đây là chi tiết các bước thực hiện kiểm định Mann-whitney trong SPSS mà bạn không thể bỏ lỡ.

Giả sử: chúng ta muốn xác nhận xem trung bình điểm toán giữa tổng thể nam và nữ có khác nhau hay không? Cách làm kiểm định mann-whitney được thực hiện như sau:

Bước 1: Trên thanh công cụ, tiến hành chọn Analyze > Nonparametric Tests > 2 Independent Samples.

Bước 1: Trên thanh công cụ, tiến hành chọn Analyze > Nonparametric Tests > 2 Independent Samples

Bước 2: Khi cửa sổ mới hiện lên, ta tiến hành đưa biến T1 vào ô Test Variable List, đồng thời đưa biến GTF vào ô Grouping Variable, sau đó chọn Mann-Whitney U ở phần Test type.

Bước 2: Đưa biến T1 vào ô Test Variable List, đồng thời đưa biến GTF vào ô Grouping Variable, sau đó chọn Mann-Whitney U

Bước 3: Tiếp đó, thực hiện Nhấn Define Groups rồi nhập số 0 vào ô Group1 và số 1 vào ô Group 2 (biến GTF có 2 giá trị là 0 và 1, việc nhập giá trị như vậy sẽ giúp SPSS phân biệt tổng thể nam và nữ trên biến T1).

Bước 3: Nhấn Define Groups rồi nhập số 0 vào ô Group1 và số 1 vào ô Group 2

Bước 4: Tiến hành chọn Continue để quay về cửa sổ trước, rồi bấm Ok để nhận kết quả.

Bước 4: Tiến hành chọn Continue để quay về cửa sổ trước, rồi bấm Ok để nhận kết quả

Bước 5: Thực hiện đọc kết quả

Với giá trị p-value = 0,145 ta dễ dàng kết luận điểm trung bình toán của nữ và nam là như nhau tại mức ý nghĩa 5%.

Trên đây là tất cả các thông tin về kiểm định Mann-whitney mà Tri thức cộng đồng tổng hợp và gửi đến bạn. Hi vọng rằng, những thông tin chúng tôi cung cấp về phương pháp kiểm định Mann-white hữu ích với các bạn.