Chi Tiết Cách Chạy Kiểm định One Sample T Test Trong SPSS

5/5 - (1 bình chọn)

Kiểm định One Sample T Test được sử dụng để kiểm tra xem giá trị trung bình (mean) của một tổng thể có khác biệt về mặt thống kê so với một giá trị đã biết hay không. Trong bài viết dưới đây, Luận Văn 24 sẽ hướng dẫn chi tiết cho bạn từng bước để có thể chạy kiểm định One Sample T Test trong SPSS.

Mục lục ẩn

• 1. Trường hợp sử dụng kiểm định One Sample T Test
• 2. Yêu cầu dữ liệu
• 3. Giả thuyết nghiên cứu
• 4. Thiết lập dữ liệu
• 5. Chạy kiểm định One Sample T Test trong SPSS
• 6. Ví dụ thực tế chạy kiểm định One Sample T Test
  • 6.1. Tình huống
  • 6.2. Thiết lập giả thuyết
  • 6.3. Tiến hành chạy thử nghiệm
  • 6.4. Đọc kết quả
  • 6.5. Kết luận

1. Trường hợp sử dụng kiểm định One Sample T Test

Kiểm định One Sample T Test thường được sử dụng để kiểm tra những điều sau:

• So sánh sự khác biệt thống kê giữa giá trị trung bình và giá trị đã biết trong tổng thể. Ví dụ: Máy móc của một nhà máy cụ thể được cho là đổ đầy chai với 150ml sản phẩm. Một người quản lý nhà máy muốn kiểm tra một mẫu chai ngẫu nhiên để đảm bảo rằng máy móc không làm đầy hoặc quá đầy các chai.
• Sự khác biệt thống kê giữa điểm thay đổi và điểm không. Cách tiếp cận này bao gồm việc tạo ra một điểm thay đổi từ hai biến số, sau đó so sánh điểm thay đổi trung bình với 0, điều này sẽ cho biết liệu có bất kỳ thay đổi nào xảy ra giữa hai thời điểm đối với các phép đo ban đầu hay không. Nếu điểm thay đổi trung bình không khác 0 đáng kể thì không có thay đổi đáng kể nào xảy ra.

Lưu ý: Kiểm định One Sample T Test chỉ có thể so sánh giá trị trung bình của một mẫu đơn lẻ với một hằng số được chỉ định. Nó không thể so sánh phương tiện mẫu giữa hai hoặc nhiều nhóm. Nếu bạn muốn so sánh phương tiện của nhiều nhóm với nhau, bạn có thể sử dụng kiểm định Independent Samples t Test (để so sánh phương tiện của hai nhóm) hoặc One-way ANOVA (để so sánh phương tiện của hai hoặc nhiều nhóm).

2. Yêu cầu dữ liệu

Trước khi tiến hành chạy kiểm định One Sample T Test, dữ liệu của bạn phải đáp ứng các yêu cầu sau:

• Biến kiểm tra liên tục (tức là khoảng hoặc mức tỷ lệ).
• Điểm trên biến kiểm tra là độc lập (tức là độc lập với các quan sát).
• Lấy mẫu khảo sát ngẫu nhiên.
• Phân phối chuẩn (gần đúng) của mẫu và tổng thể trên biến thử nghiệm.
• Tính đồng nhất của các phương sai (nghĩa là các phương sai xấp xỉ bằng nhau trong cả mẫu và tổng thể).
• Không có ngoại lệ.

3. Giả thuyết nghiên cứu

Để kiểm định trung bình một biến với một giá trị, chúng ta đặt giả thuyết như sau:

– Ho: Giá trị trung bình tổng thể bằng với giá trị so sánh. 

– H1: Giá trị trung bình tổng thể khác với giá trị so sánh.

Kết quả kiểm định:

– Sig < 0.05: Bác bỏ Ho, chấp nhận H1, nghĩa là trung bình tổng thể khác với giá trị so sánh một cách có ý nghĩa thống kê.

– Sig > 0.05: Chấp nhận Ho, bác bỏ H1, nghĩa là trung bình tổng thể bằng với giá trị so sánh một cách có ý nghĩa thống kê.

4. Thiết lập dữ liệu

Dữ liệu của bạn nên bao gồm một biến số liên tục (được biểu thị trong một cột) sẽ được sử dụng trong phân tích. Mức đo lường của biến phải được xác định là Scale (thang đo) trong cửa sổ Variable View.

5. Chạy kiểm định One Sample T Test trong SPSS

Để chạy kiểm định One Sample T Test trong SPSS, click Analyze > Compare Means > One-Sample T Test.

Cửa sổ One-Sample T Test mở ra, nơi bạn sẽ chỉ định các biến sẽ được sử dụng trong phân tích. Tất cả các biến trong tập dữ liệu của bạn xuất hiện trong danh sách ở phía bên trái. Di chuyển các biến đến vùng Test Variable(s) bằng cách chọn chúng trong danh sách và nhấp vào nút mũi tên.

(A) Test Variable(s): Biến có giá trị trung bình sẽ được so sánh với giá trị trung bình tổng thể được giả thuyết (tức là Test Value). Bạn có thể chạy nhiều One Sample T Test cùng một lúc bằng cách chọn nhiều hơn một biến kiểm tra. Mỗi biến sẽ được so sánh với cùng một Test Value.

(B) Test Value: Tổng thể giả thuyết có nghĩa là dựa vào đó (các) biến thử nghiệm của bạn sẽ được so sánh.

(C) Options: Nhấp vào Options sẽ mở ra một cửa sổ trong đó bạn có thể chỉ định Confidence Interval Percentage (phần trăm khoảng tin cậy) và cách phân tích sẽ giải quyết các Missing Values (nghĩa là Exclude cases analysis by analysis hoặc Exclude cases listwise). Click Continue khi bạn hoàn thành việc tạo thông số kỹ thuật.

Click OK để tiến hành chạy kiểm định One Sample T Test.

6. Ví dụ thực tế chạy kiểm định One Sample T Test

6.1. Tình huống

Khảo sát chiều cao trung bình của người trưởng thành Hoa Kỳ từ 20 tuổi trở lên là khoảng 66.5 inch (69.3 inch đối với nam, 63.8 inch đối với nữ).

Dữ liệu mẫu được lấy từ 435 sinh viên trong cùng một trường đại học. Hãy kiểm tra xem chiều cao trung bình của sinh viên tại trường đại học này có khác biệt đáng kể so với 66.5 inch hay không bằng cách sử dụng bài kiểm định One Sample T Test.

6.2. Thiết lập giả thuyết

Giả thuyết vô hiệu và giả thuyết thay thế trong thử nghiệm này sẽ là:

• Ho: Chiều cao trung bình bằng 66.5
• H1: Chiều cao trung bình khác 66.5

6.3. Tiến hành chạy thử nghiệm

Bước 1: Click Analyze > Compare Means > One-Sample T Test. 

Bước 2: Di chuyển biến Height (chiều cao) vào vùng Test Variable(s). Tại trường Test Value nhập giá trị 66.5.

Bước 3: Click OK để bắt đầu chạy kiểm định.

6.4.  Đọc kết quả

Sau khi chạy kiểm định xong, màn hình sẽ cho ra 2 bảng tại file Output.

Bảng đầu tiên, One-Sample Statistics cung cấp thông tin cơ bản về biến đã chọn (trong trường hợp này là biến Height) bao gồm kích thước mẫu (n), mean (giá trị trung bình), standard deviation (độ lệch chuẩn) và (standard error) sai số chuẩn. Trong ví dụ này, chiều cao trung bình của mẫu là 68,03 inch, dựa trên 408 quan sát không thử nghiệm.

Bảng thứ hai, One-Sample Test hiển thị các kết quả phù hợp nhất với kiểm định One Sample T Test.

(A) Test Value: giá trị kiểm tra Test value = 66.5

(B) t Statistic: Thống kê kiểm định của One Sample T Test, ký hiệu là t. Trong ví dụ này, t = 5.810. 

(C) df: Bậc tự do của phép thử. Đối với phép thử t một mẫu , df = n – 1; vì vậy ở đây, df = 408 – 1 = 407.

(D) Sig. (2-tailed): Giá trị p hai bên tương ứng với thống kê thử nghiệm.

(E) Mean Difference: Chênh lệch giữa giá trị trung bình mẫu “quan sát được” và giá trị trung bình “dự kiến”. Dấu của sự khác biệt trung bình tương ứng với dấu của giá trị t (B). Giá trị t dương trong ví dụ này chỉ ra rằng chiều cao trung bình của mẫu lớn hơn giá trị giả thuyết (66,5).

(F) Confidence Interval for the Difference: Khoảng tin cậy cho sự khác biệt giữa giá trị thử nghiệm được chỉ định và giá trị trung bình của mẫu.

6.5. Kết luận

Dựa trên kết quả sig = 0.000 < 0.05, Bác bỏ Ho, chấp nhận H1, nghĩa là chiều cao trung bình của sinh viên tại trường đại học này có khác biệt đáng kể so với 66.5 inch.

Bài viết trên đây, Luận Văn 24 đã chia sẻ đến bạn đọc các kiến thức liên quan đến kiểm định One Sample T Test trong SPSS. Mong rằng bài viết này sẽ hữu ích đối với bạn. Ngoài ra, nếu trong thực hành gặp phải bất kỳ vấn đề gì, bạn hãy liên hệ ngay với chúng tôi qua hotline 098.855.2424 hoặc email luanvan24@gmail.com để được tư vấn và hỗ trợ sớm nhất nhé.

0/5 (0 Reviews) CEO Alma Đặng Thu Trà

CEO Alma Đặng Thu Trà là một nhà hoạt động giáo dục trẻ nổi bật trong lĩnh vực giáo dục tại Việt Nam, là người sáng lập website luanvan24.com, nơi cung cấp đa dạng các dịch vụ viết thuê luận văn, báo cáo, tiểu luận, essay, assignment và đồ án tốt nghiệp, cùng với các dịch vụ phân tích và xử lý số liệu SPSS.