Phân loại 3 loại kiểm định trung bình tổng thể sử dụng trong SPSS

Phương pháp kiểm định trung bình tổng thể được sử dụng để xác định giá trị trung bình của 1 tổng thể có sự khác biệt về giá trị trung bình giả thiết cũng như giá trị trung bình của quần thể khác. Phương pháp kiểm định này có tác dụng kiểm định số liệu, đồng thời hỗ trợ các nhà nghiên cứu tiến hành đưa ra các nhận định, kết luận chính xác nhất. 

Bài viết này hãy cùng chúng tôi tìm hiểu 3 loại kiểm định trung bình tổng thể được dùng chủ yếu trong kiểm định giả thuyết bằng phần mềm SPSS:

• Kiểm định trung bình cho một tổng thể
• Kiểm định 2 trung bình
• Kiểm định trung bình cho cặp

1. Kiểm định trung bình cho một tổng thể

Kiểm định trung bình cho 1 tổng thể (One sample T-Test) là phương pháp kiểm định được sử dụng rất nhiều khi kiểm định giả thuyết bằng phần mềm SPSS. Dưới đây là một số thông tin về kiểm định trung bình cho 1 tổng thể mà bạn không thể bỏ lỡ.

1.1. Trường hợp sử dụng

Kiểm định One-Sample T-Test là phép kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể, Phương pháp kiểm định trung bình 1 tổng thể được sử dụng trong trường hợp cần phân tích mối quan hệ, liên quan giữa giá trị trung bình của một tổng thể định lượng với một giá trị cụ thể đã được xác định trước.

1.2. Hướng dẫn thực hiện

Nhằm giúp các bạn có thể hình dung cụ  thể chi tiết về phương pháp kiểm định tổng thể này, chúng tôi đã tổng hợp từng bước thực hiện kiểm định. Xin mời các bạn đọc và tham khảo.

Giả sử, mọi người cho rằng điểm Toán trung bình của các học sinh trong lớp là 5. Công việc của chúng ta là kiểm tra xem khẳng định được đưa ra có phù hợp với mức ý nghĩa 5% hay không?

Giả thuyết thống kê: H0: M= 5, H1: M≠ 5

Bước 1: Ở trên thanh công cụ, bạn tiến hành chọn Analyze > Compare Means >  One Sample T Test.

Chọn Analyze > Compare Means >  One Sample T Test

Bước 2: Sau khi cửa sổ One-Sample T Test xuất hiện, bạn cần tiến hành đưa biến vào ô Test Variable(s) và điền giá trị 5 vào ô Test Value.

Đưa biến vào ô Test Variable(s)

Bước 3: Tiến hành bấm nút Options rồi nhập vào độ tin cậy của đề bài là 95, sau đó bấm Continue để trở về tab trước rồi bấm OK để nhận kết quả.

Nhập vào độ tin cậy của đề bài, sau đó bấm Continue để trở về tab trước rồi bấm OK để nhận kết quả 

Dựa vào bảng One-Sample Statistic, ta có trung bình biến T1 là 5.946 trong khi đó độ lệch chuẩn là 1.60838. 

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

Nhìn chung, SPSS không hỗ trợ kiểm định giả thiết một phía, nhưng chúng ta có thể sử dụng giá trị t có được từ giả thuyết kiểm định trên để so sánh với giá trị t tới hạn dùng bảng để tra ta có = 1.660381. Vì t= 5.882 > t 0.95^99, nên chúng ta bác bỏ giả thiết H0 ở mức 5%, từ đó chấp nhận giả thiết H1: M> 5.

Xem ngay cách chạy anova trong spss

2. Kiểm định sai khác trung bình cho hai tổng thể độc lập

Kiểm định sai khác trung bình cho hai tổng thể độc lập là phép kiểm định giả thuyết về phép trung bình của tổng thể.

Đọc thêm về anova 2 chiều

2.1 Trường hợp sử dụng

Mẫu kiểm định này được sử dụng trong trường hợp ta muốn kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể dựa trên hai mẫu độc lập được rút ra từ 2 tổng thể.

Trong kiểm định sai khác trung bình sẽ có 1 biến định lượng để chúng ta tính trung bình và 1 biến định tính dùng để thực hiện chia nhóm ra so sánh.

2.2 Hướng dẫn thực hiện

Dưới đây là hướng dẫn chi tiết cách kiểm định sai khác trung bình cho hai tổng thể độc lập. Xin mời bạn đọc và tham khảo.

Giả sử thống kê: H0: M= 5, H1: M≠ 5 trong đó M1, M1  lần lượt là trung bình cho tổng thể nữ và nam. Ở phần này, chúng ta cần kiểm tra xem trung bình điểm toán của học sinh nữ, nam có khác nhau hay không, nữ hay nam học giỏi hơn?

Bước 1: Ở thanh công cụ, bạn tiến hành chọn Analyze > Compare Means > Independent-Sample T Test.

Chọn Analyze > Compare Means > Independent-Sample T Test

Bước 2: Sau khi cửa sổ xuất hiện, bạn cần đưa biến 1 vào ô Test Variable(s), đồng thời đưa biến 2 vào ô Grouping Variable, và thực hiện điều chỉnh độ tin cậy trong phần Options.

Đưa biến 1 vào ô Test Variable(s), đồng thời đưa biến 2 vào ô Grouping Variable

Bước 3: Ở bước này, bạn nhấn Define Groups. Để có thể phân biệt được hai tổng thể nam và nữ, bạn cần nhập vào ô Group 1 là F và ô Group 2 là M (Vì ở phần giả thiết ta đã ghi nhận 2 giá trị M cho nam và F cho nữ). Tiếp đó, bạn nhấn continue.

Nhấn Define Groups, phân biệt được hai tổng thể

Bảng kết quả kiểm định sai khác trung bình cho hai tổng thể độc lập

Nhìn vào bảng kết quả, ta dễ dàng nhận thấy giá trị P-value cho cả hai trường hợp hai tổng thể bằng nhau và không bằng nhau đều bằng 0.15 < 0.05, do đó ta sẽ bác bỏ giả thiết H0  tại mức ý nghĩa là 5%.

3. Kiểm định trung bình cho mẫu cặp (paired)

Phương pháp kiểm định trung bình cho mẫu cặp là một trong những phương pháp kiểm định trung bình được sử dụng chủ yếu khi thực hiện kiểm định giả thiết bằng phần mềm SPSS. Ưu điểm nổi bật của phương pháp kiểm định mẫu phối hợp từng cặp này là loại trừ được các yếu tố ảnh hưởng bên ngoài vào nhóm thử. Phương pháp này được xem là đặc biệt phù hợp với dạng thử nghiệm trước và sau.

Xem thêm: kiểm định tham số là gì

3.1. Trường hợp sử dụng

Phương pháp kiểm định trung bình cho mẫu cặp được sử dụng khi kích cỡ của 2 mẫu được so sánh phải bằng nhau cũng như sự chênh lệch giữa các giá trị của 2 mẫu được chọn phải có phân phối chuẩn 

3.2. Hướng dẫn thực hiện

Dưới đây là cách thực hiện kiểm định trung bình chi tiết cho mẫu cặp mà chúng tôi tổng hợp, xin mời bạn đọc và tham khảo!

Giả thuyết thống kê: H0: MD = 0, H1: MD ≠ 0. Ở phần này, chúng ta sẽ kiểm tra xem điểm trung bình Toán và Lý của học sinh có khác nhau không, và điểm trung bình của môn toán cao hơn hay lý cao hơn? Cụ thể, chúng ta cần tính rồi thực hiện kiểm định bằng mẫu D đã được thành lập.

Bước 1: Tương tự như các phương pháp kiểm định khác, trên thanh công cụ chọn Analyze > Compare Means, sau đó chọn Paired-Samples T Test.

Chọn Analyze > Compare Means, sau đó chọn Paired-Samples T Test

Bước 2: Sau khi cửa sổ Paired-Samples T Test hiện lên, bạn cần thực hiện đưa biến T1 vào ô Variable 1, đồng thời đưa biến L1 vào ô Variable 2, bạn có thể tùy chỉnh độ tin cậy trong phần Options.

Đưa biến T1 vào ô Variable 1, đồng thời đưa biến L1 vào ô Variable 2

Bước 3: Sau khi thực hiện xong bước 1 và 2, bạn chỉ cần nhấn Ok để nhận kết quả.

Bảng kết quả  thực hiện kiểm định trung bình cho mẫu cặp (paired)

Với mức P-value trong kiểm định này là 0.349 > 0.05, chúng ta sẽ chấp nhận giả thuyết H0: MD = 0 (nghĩa là điểm trung bình Toán bằng trung bình Lý) tại mức ý nghĩa 5%.

Trên đây là tất cả những gì chúng tôi chia sẻ liên quan đến phương pháp kiểm định trung bình tổng thể. Tri thức cộng đồng hi vọng rằng thông qua bài viết của chúng tôi bạn đã có thêm nhiều kiến thức bổ ích để thực hiện quá trình nghiên cứu của mình. Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc hay câu hỏi nào liên quan đến T-test, hãy để lại bình luận phía dưới để được chúng tôi tư vấn và hỗ trợ.