Kiểm định Anova Trong SPSS: Hướng Dẫn Chạy Và đọc Kết Quả Chi Tiết

4/5 - (9 bình chọn)

Kiểm định Anova trong SPSS là một phương pháp kiểm nghiệm được sử dụng nhiều trong các ngành kinh tế học hay toán học hiện nay. Bài viết dưới đây sẽ đi sâu vào chi tiết giúp bạn đọc biết cách chạy và đọc kết quả dễ dàng. Tham khảo ngay nhé!

Mục lục ẩn

• 1. Tổng quan về kiểm định anova trong spss
  • 1.1. Kiểm định anova là gì?
  • 1.2. Ý nghĩa kiểm định anova
  • 1.3. Điều kiện kiểm định anova
  • 1.4. Ví dụ
• 2. 3 loại phương pháp kiểm định anova chính
  • 2.1. Kiểm định one-way anova
  • 2.2. Kiểm định two-way anova
  • 2.3. Kiểm định manova
• 3. Kiểm định one-way anova trong spss
  • 3.1. Hướng dẫn chạy
  • 3.2. Hướng dẫn đọc kết quả
• 4. Kiểm định two-way và manova anova trong spss
  • 4.1. Hướng dẫn chạy
  • 4.2. Hướng dẫn đọc kết quả

1. Tổng quan về kiểm định anova trong spss

1.1. Kiểm định anova là gì? 

Kiểm định Anova trong SPSS hay còn được gọi là Analуѕiѕ of Variance – phân tích phương sai là một kỹ thuật được người thực hiện sử dụng nhằm kiểm tra sự khác biệt về giá trị trung bình của các biến phụ thuộc liên quan trực tiếp đến những ảnh hưởng của các biến độc lập được kiểm soát sau khi đã tính đến các ảnh hưởng của các biến độc lập không kiểm soát (Ronald Fiѕher, 1918).

1.2. Ý nghĩa kiểm định anova 

Kiểm định Anova được thực hiện nhằm đáp ứng 3 mục đích chính bao gồm: 

• Trong nghiên cứu hồi quy: Xác định sức ảnh hưởng của các biến độc lập đối với các biến phụ thuộc.
• Được coi như một phép thử đối với hai hoặc nhiều tổng thể.
• Trong SPSS, kiểm định Anova còn hỗ trợ trong việc mở rộng phạm vi so sánh có thể là giữa hai hoặc nhiều đối tượng thay vì chỉ sử dụng kiểm định trong một nhóm 

1.3. Điều kiện kiểm định anova 

Để quá trình chạy kiểm định Anova được thực hiện thì các biến phải đảm bảo 2 điều kiện:

• Biến độc lập: cần phải có tính chất phân loại, xác định có một hay nhiều biến độc lập.
• Biến phụ thuộc: Khi có một biến phụ thuộc thì cần phải được đo bằng thước đo.

1.4. Ví dụ 

• Một người quản lý muốn nâng cao năng suất tại công ty của mình bằng cách tăng tốc độ mà nhân viên của mình có thể sử dụng một chương trình bảng tính cụ thể. Vì anh ấy không có kỹ năng chuyên sâu, anh ấy thuê một cơ quan bên ngoài cung cấp đào tạo về chương trình bảng tính này. 
• Họ cung cấp 3 khóa học: một khóa sơ cấp, trung cấp và cao cấp. Anh ấy không chắc khóa học nào là cần thiết cho loại công việc họ làm tại công ty của mình, vì vậy anh ta cử 10 nhân viên tham gia khóa học sơ cấp, 10 nhân viên trung cấp và 10 nhân viên tham gia khóa học nâng cao. 
• Khi tất cả họ trở về từ khóa đào tạo, anh ấy đưa ra cho họ một vấn đề cần giải quyết bằng chương trình bảng tính và thời gian họ mất bao lâu để hoàn thành bài toán. Sau đó, anh ấy so sánh ba khóa học (sơ cấp, trung cấp, cao cấp) để xem liệu có bất kỳ sự khác biệt nào về thời gian trung bình để hoàn thành bài toán hay không.

Luanvan24 cùng với đội ngũ rất nhiều năm kinh nghiệm luôn đồng hành cùng các bạn thực hiện nhiều dạng bài phức tạp khác nhau. Hỗ trợ SPSS cũng là một phần trong số đó để giải quyết tất cả các khó khăn, vướng mắc chưa thể giải quyết. Liên hệ để được hỗ trợ ngay bạn nhé!

2. 3 loại phương pháp kiểm định anova chính 

2.1. Kiểm định one-way anova 

• Phương pháp kiểm định one-way Anova hay còn được gọi là kiểm định Anova 1 yếu tố là phương phát đưa ra so sánh 2 phương sai để đánh giá tác động của 1 biến độc lập duy nhất được phân loại trên một biến phụ thuộc vào định lượng duy nhất trong một tổng thể.
• Kiểm định one-way Anova sẽ cho biết rằng liệu biến phụ thuộc có thay đổi khi biến độc lập thay đổi hay không.

• Phạm vi áp dụng: Phương pháp kiểm định này được sử dụng khi cần xác định xem liệu có bất kỳ sự khác biệt trong thống kê nào giữa giá trị trung bình của ba nhóm độc lập (không liên quan) hoặc nhiều hơn hay không.

2.2. Kiểm định two-way anova

• Phương pháp kiểm định two-way Anova hay kiểm định Anova 2 yếu tố là một phương pháp nhằm phân tích phương sai nghiên cứu xem có sự khác biệt hay không khi thống kê các giá trị trung bình của ba hoặc nhiều nhóm độc lập được tách trên hai nhân tố.
• Kiểm định two-way được coi như là phần mở rộng hơn của phương pháp kiểm định one-way.

• Phạm vi áp dụng: Trường hợp người nghiên cứu nên sử dụng phương pháp kiểm định two-way khi muốn biết các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không và ảnh hưởng như thế nào. Kiểm tra hai yếu tố trên biến phụ thuộc có tương tác và tác động lẫn nhau không.

2.3. Kiểm định manova

• Phương pháp kiểm định Manova hay kiểm định Anova đa biến là phương pháp phân tích phương sai nhằm so sánh sự khác biệt trong giá trị trung bình của nhiều nhóm giá trị. Nói một cách khác, nghiên cứu sẽ chỉ ra sự tác động của 2 hay nhiều biến độc lập lên biến phụ thuộc và kết luận mối quan hệ giữa các biến độc lâp đó.

Phạm vi áp dụng:

• Kiểm định Manova được khuyến khích khi nghiên cứu sự khác biệt của 2 hoặc nhiều biến độc lập với nhau.
• Kiểm định Manova không nên sử dụng khi không có sự liên quan hoặc tương quan cao giữa các biến phụ thuộc.

Bên cạnh cách chạy kiểm định Anova trong SPSS thì cách chạy cronbach alpha trong spss, chạy thống kê mô tả trong spss, Kiểm định T-test cũng là một phương pháp hay mà bạn nên tham khảo để sử dụng trong bài làm của mình.

3. Kiểm định one-way anova trong spss

3.1. Hướng dẫn chạy 

Để tiến hành chạy kiểm định one-way anova của cách kiểm định Anova trong SPSS thì bạn cần nắm vững 8 bước dưới đây:

Bước 1: Nhấp vào thanh công cụ chọn Analyze -> chọn Compare Means -> chọn One-Way ANOVA. 

Bước 2: Hộp thoại One-Way ANOVA sẽ hiển thị để bạn thực hiện thao tác tiếp theo.

Bước 3: Chuyển biến phụ thuộc “Time” vào hộp “Dependent List” và biến “Course” vào hộp “Factor”.

Bước 4: Tiếp tục bấm vào “Post Hoc Multiple Compsrisons”. Tích vào hộp kiểm “Tukey”.

Bước 5: Bấm vào nút Continue.

Bước 6: Lựa chọn “Options”. Tích vào hộp kiểm “Descriptive” trong hộp “Statistics” và “Exclude cases analysis by analysis” trong hộp “Missing Values”.

Bước 7: Lựa chọn Continue.

Bước 8: Bấm vào nút “OK” để hoàn thành thao tác.

3.2. Hướng dẫn đọc kết quả 

Để đọc kết quả phần kiểm định one-way Anova bạn cần quan tâm đến nội dung thông số của 3 bảng bao gồm: Descriptive, ANOVA và Multiple Comparisons.

– Bảng Descriptive cung cấp một số thống kê mô tả rất hữu ích, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và khoảng tin cậy 95% cho biến phụ thuộc Time trong từng nhóm người riêng biệt (Beginner, Intermediate, Advanced). Những số liệu này là rất hữu ích khi bạn cần mô tả dữ liệu của mình.

– Bảng ANOVA là bảng cho thấy kết quả và liệu có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các ý nghĩa của nhóm hay không. 

Bạn có thể thấy rằng giá trị ý nghĩa là 0,021 (tức là p = 0,021), thấp hơn 0,05. Kết luận là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về khoảng thời gian trung bình để hoàn thành bài toán bảng tính giữa các khóa học khác nhau được thực hiện. Tuy nhiên, bảng này chưa cho biết các nhóm cụ thể khác nhau như thế nào.

– Bảng Multiple Comparisons cho thấy sự khác biệt trong từng nhóm cụ thể thông qua Tukey.

Để đọc kết quả kiểm định Anova trong spss bạn có thể thấy từ bảng dưới đây rằng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về thời gian hoàn thành bài toán giữa nhóm tham gia khóa học sơ cấp và trung cấp ( p = 0,046), cũng như giữa khóa học sơ cấp và khóa học nâng cao ( p = 0,034). Tuy nhiên, không có sự khác biệt giữa các nhóm học trung cấp và cao cấp ( p = 0,989).

Trên đây là 8 bước chạy cùng cách đọc kết quả one-way Anova trong SPSS sao cho chính xác và hiệu quả. Bạn đọc có thể tham khảo nhiều hơn về cách chạy efa trong spss và cách chạy hồi quy đa biến spss để nạp thêm nhiều thông tin hay và hữu ích hơn cho mình.

4. Kiểm định two-way và manova anova trong spss

4.1. Hướng dẫn chạy 

Để thực hiện quá trình chạy kiểm định two-way của cách kiểm định Anova trong spss bạn đọc cần thực hiện theo 15 bước sau:

Bước 1: Chọn Analyse -> General Linear Model -> Univariate. Hộp thoại Univariate sẽ hiện ra để bạn thực hiện thao tác tiếp theo.

Bước 2: Chuyển biến “political_interest” vào hộp “Dependent Variable”; các biến độc lập “gender”, “education_level” vào hộp “Fixed Factor(s)”.

Bước 3: Lựa chọn Plots bạn sẽ thấy hộp thoại “Univariate: Profile Plots”.

Bước 4: Chuyển “gender” từ hộp “Factors” sang hộp “Separate Lines”; “education_level” sang hộp “Horizontal Axis”.

Bước 5: Chọn “Add” để gắn các biến vào hộp “Plots”

Bước 6: Chuyển “gender” từ hộp “Factors” sang hộp “Horizontal Axis”; “education_level” sang hộp “Separate Lines”.

Bước 7: Chọn “Add” để gán nhãn vào hộp “Plots”

Bước 8: Bấm vào “Continue” bạn sẽ được đưa trở lại hộp thoại Univariate.

Bước 9: Lựa chọn “Options”. Màn hình sẽ hiển thị hộp “Univariate: Options”.

Bước 10: Chuyển “gender*education_level” sang hộp “Display Means for” và chọn “Descriptive statistics” trong hộp “Display”.

Bước 11: Bấm vào “Continue” bạn sẽ được đưa trở lại hộp thoại Univariate.

Bước 12: Lựa chọn nút “Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means”

Bước 13: Chuyển “education_level” sáng hộp “Post Hoc Tests for”. 

Bước 14: Bấm vào “Continue” bạn sẽ được đưa trở lại hộp thoại Univariate.

Bước 15: Bấm nút “OK” để hoàn thành thao tác.

4.2. Hướng dẫn đọc kết quả 

Để đọc được kết quả kiểm định Anova trong spss sau khi thực hiện chạy phương thức two-way Anova bạn đọc cần hiểu rõ nội dung của 3 bảng bao gồm: Descriptive Statistics; Plot of the results và Test of Between-Subjects Effects.

– Descriptive Statistics cung cấp giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho mỗi tổ hợp của các nhóm biến độc lập (đôi khi được gọi là mỗi “ô” của thiết kế). Ngoài ra, bảng còn cung cấp các hàng “Total”, cho phép biết phương tiện và độ lệch chuẩn cho các nhóm chỉ được phân tách bởi một biến độc lập hoặc không có biến nào cả. Điều này có thể hữu ích hơn nếu bạn không có tương tác có ý nghĩa thống kê.

– Plot of the results cung cấp một minh họa đồ họa tốt về kết quả của bạn. Hiệu ứng tương tác thường có thể được coi là một tập hợp các đường không song song. 

Bạn có thể thấy từ biểu đồ này rằng các đường không song song và có các điểm cắt nhau. Bạn có thể mong đợi kết quả có một tương quan thống kê, mà bạn có thể kiểm tra lại trong bảng tiếp theo.

– Test of Between-Subjects Effects cho thấy kết quả cuối cùng về sự tương quan giữa các biến.

Bạn có thể thấy từ cột “Sig“ có kết quả thống kê p= 0.002 cho thấy sự tương quan giữa giới tính và trình độ học vấn

Từ bảng trên, bạn có thể thấy rằng không có sự khác biệt thông qua thống kê về mức độ quan tâm đến chính trị của nam và nữ (p = 0.448), nhưng lại có sự khác biệt trong thống kê giữa các trình độ học vấn của 2 giới(p <0.001).

Bài viết đã chia sẻ cho bạn đọc thông tin chi tiết liên quan đến quá trình chạy và đọc kết quả của kiểm định Anova trong SPSS. Bạn đọc có thể đọc thêm về cách xử lý số liệu SPSS sao cho hiệu quả và đọc được kết quả tốt nhất. Hy vọng những chia sẻ của Luanvan24 hỗ trợ phần nào cho bạn trong quá trình nghiên cứu. 

4/5 (1 Review) 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.