Giải thích về kiểm định tham số trong SPSS

Trong kiểm định được chia làm 2 nhóm chính là kiểm định tham số và kiểm định phi tham số. Kiểm định tham số (Parametric Test) được dành cho biến định lượng liên tục, dữ liệu là giá trị số thực, có giả định là phân phối chuẩn. Trong bài viết dưới đây, Tri Thức Cộng Đồng sẽ tập trung vào việc chia sẻ thông tin tổng quan nhất về kiểm định tham số.

1. Khái niệm về kiểm định tham số

Khái niệm về kiểm định tham số

Kiểm định tham số (hay còn gọi là phương pháp kiểm định sự khác biệt) là phương pháp thống kê suy luận mà các nhà nghiên cứu thường lựa chọn để kiểm định một giả thiết cho một hoặc một tham số quần thể nhất định. Nói cách khác, trong bài luận xuất hiện kiểm định tham số tức là kiểm tra tham số đưa ra những khái quát hóa để tạo ra các bản ghi liên quan đến giá trị trung bình của tổng thể gốc. 

Kiểm định tham số còn dựa trên giả thuyết cơ bản bao gồm phân phối chuẩn của một biến. Đối với trường hợp này, giá trị trung bình được biết, có thể coi là đã biết. Để có thể tìm mẫu từ tổng thể, phương sai tổng thể được xác định. Giả thuyết rằng các biến số cần quan tâm được ước tính trên thang đo khoảng thời gian.

Đọc thêm: sig trong spss là gì

2. Trường hợp sử dụng kiểm định tham số

Sau khi đã biết được khái niệm kiểm định tham số là gì, hãy xem điều kiện để sử dụng công cụ này nhé. Sử dụng kiểm định tham số không hề khó nếu dữ liệu trong bài làm của bạn đáp ứng đủ những yêu cầu sau: 

• Tính quy tắc - dữ liệu mẫu đến từ một dân số có mức xấp xỉ theo phân phối bình thường. 
• Tính đồng nhất của phương sai - dữ liệu mẫu đến từ một quần thể có cùng phương sai 
• Tính độc lập - dữ liệu mẫu có bao gồm các quan sát độc lập và được lấy mẫu tự nhiên 
• Tính ngoại lệ - dữ liệu mẫu không được chứa bất kỳ ngoại lệ cực đoan nào. 

3. 3 loại kiểm định tham số

3.1. Kiểm định trung bình của tổng thể

Bảng kết quả thực hiện kiểm định trung bình cho một tổng thể

Trường hợp sử dụng: Dạng kiểm định tham số này áp dụng khi giả thuyết hay kết luận đưa ra có đề cập đến tham số trung bình của tổng thể mà chúng ta cần kiểm chứng. 

Trong thống kê có các phép kiểm định về trị trung bình của tổng thể phổ biến như sau: 

• Nếu bạn muốn so sánh trị trung bình của một tổng thể với một giá trị cụ thể nào đó, bạn sẽ thực hiện được phép kiểm định tham số giả thuyết về trung bình của tổng thể. Trong SPSS có thể sử dụng lệnh One - Sample T-Test để tiến hành thực hiện dạng kiểm định này. Người thực hiện có thể vào Menu Analyze > Compare > One - Sample T-Test. 
• Nếu bạn muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai nhóm tổng thể riêng biệt, bạn cần thực hiện phép kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể dựa trên hai mẫu độc lập được rút ra từ hai tổng thể này. Kiểm định tham số SPSS sử dụng lệnh Independent - Sample T-Test trong menu Analyze > Compare Means > để có thể thực hiện kiểm định này cho bạn. 
• Hơn nữa, nếu bạn muốn so sánh trị trung bình của hai nhóm tổng thể có đặc điểm là mỗi phần tử quan sát trong tổng thể có sự tương đồng theo cặp với một phần tử ở tổng thể bên kia. Lúc này, bạn cần sử dụng kiểm định tham số giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể dựa trên mẫu rút ra từ hai tổng thể theo cách phối hợp từng cặp với nhau. Bạn cần tiến hành dạng kiểm định này bằng lệnh Analyze > Compare Means > Paired Sample T-Test để hoàn thành. 
• Đặc biệt, nếu muốn mở rộng sự so sánh cho trị trung bình của nhiều nhóm tổng thể độc lập, bạn có thể sử dụng phương pháp kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của trung bình nhiều tổng thể. Phương pháp này có tên gọi là phân tích phương sai. Bạn có thể sử dụng lệnh One - way ANOVA trong Analyze > Compare Means để thực hiện kiểm định này.

Cùng tìm hiểu kĩ hơn t test là gì

3.2. Kiểm định tỷ lệ

Kiểm định tỷ lệ 

Dạng kiểm định tham số thứ hai là kiểm định tỷ lệ. Thủ tục kiểm định tỷ lệ là thủ tục vô cùng đơn giản. Tuy nhiên khi thực hiện kiểm định trên SPSS bạn cần chú ý những điều cơ bản sau: 

Biến đưa vào kiểm định cần phải là một biến nhị phân (ví dụ như giới tính chỉ có nam hoặc nữ, có hai tình huống lựa chọn). Nếu biến trên hai lựa chọn như ngành học trong một trường đại học, mẫu sản xuất mặt hàng ở một công ty… thì người thực hiện cần khai báo điểm cắt đối với loại biến đó với mục đích chia dữ liệu thành hai nhóm. 

Quy tắc trong khi thực hiện phương pháp kiểm định tham số tỷ lệ là các quan sát có giá trị nhỏ hơn hoặc bằng giá trị điểm cắt thì xếp vào trong nhóm 1, phần dữ liệu còn lại được xếp vào nhóm 2, kiểm định được mặc định tiến hành liên quan đến thông tin của nhóm 1. Cách tốt nhất mà các nhà nghiên cứu tìm ra được đó là: Khi muốn tiến hành kiểm định tỷ lệ tổng thể trên SPSS, người thực hiện nên dùng các thủ tục phụ như Recode để chuyển biến nhiều lựa chọn trở thành biến chỉ còn 2 lựa chọn duy nhất. 

Ví dụ: Một người theo hay không đạo tôn giáo mà bạn muốn tiến hành kiểm định tỷ lệ số người theo tôn giáo đó. 

Đặc biệt, kiểm định tham số dạng tỷ lệ không đòi hỏi giả định về dạng phân phối của biến đang xét xong số liệu phải được chọn mẫu ngẫu nhiên, không được sắp xếp từ trước.

Tham khảo thêm về kiểm định trung bình tổng thể

3.3. Kiểm định phương sai

Kiểm định phương sai

Trường hợp sử dụng: Kiểm định phương sai là dạng kiểm định tham số phổ biến. Chúng được sử dụng khi nghiên cứu ảnh hưởng của biến nguyên nhận định tính lên biến kết quả định lượng, so sánh trung bình của nhiều nhóm (từ 3 nhóm trở lên). Có 2 loại trong phương pháp kiểm định phương sai: Phương sai một yếu tố và phương sai hai yếu tố. 

• Kiểm định phương sai một yếu tố 

Ví dụ cụ thể: Khi bạn sử dụng kiểm định tham số t đối với hai mẫu độc lập, trường hợp biến phân loại của bạn có 3 nhóm, bạn hoàn toàn có thể thực hiện được kiểm định bằng lệnh Independent T-Test với ba cặp so sánh. Mỗi lần dùng lệnh bạn sẽ phải lần lượt khai báo từng cặp so sánh bằng mã số tương ứng của nhóm đó và tỷ lệ sai phạm sẽ xấp xỉ khoảng 5%. 

Tuy nhiên trên thực tế, nếu bạn muốn so sánh như vậy, bạn có thể dễ dàng lấy được số liệu tương đối chính xác với kiểm định phương sai. Chúng sẽ tiến hành kiểm định tham số tất cả các nhóm mẫu trong cùng một lúc. 

Nói cách khác, kỹ thuật kiểm định phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm (hoặc tổng thể bộ phận) có trị trung bình bằng nhau. Phương pháp này dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ nhóm và thay đổi giữa trung bình nhóm. Cuối cùng sẽ rút ra được mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm. 

Có một số giả định đối với phân tích phương sai một yếu tố trong kiểm định tham số bao gồm: 

Các nhóm so sánh cần độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên, không sắp xếp. 

Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn, cỡ mẫu đủ lớn giống như tiệm cận phân phối chuẩn. 

Phương sai nhóm so sánh cần đồng nhất với nhau. 

• Kiểm định phương sai hai yếu tố 

Dạng kiểm định tham số trong SPSS này có giả định như sau: 

Tổng thể phân phối chuẩn: đây là tổng thể mà từ đó mẫu nghiên cứu khi bạn chọn phải có phân phối chuẩn. 

Phương sai của các nhóm nghiên cứu phải đều nhau. 

Giả định thứ hai sẽ cần được lưu tâm nhiều hơn. Bởi khi bạn không đạt được giả định này tức là kiểm định đó được đánh giá một mức ý nghĩa lớn hơn bạn dự tính ban đầu.

Bài viết trên đây đã giới thiệu đến bạn 3 loại kiểm định tham số, trường hợp sử dụng và các bước chạy cụ thể. Hy vọng bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về công cụ cũng như có được những thông tin hữu ích. Chúc các bạn thống kê được số liệu xác thực, tin cậy trong nghiên cứu của mình trong thời gian sắp tới.