Value Là Gì? Cách Tính P Value Trong SPSS

Rate this post

P – Value là một hệ số vô cùng quan trọng trong nghiên cứu định lượng, được dùng để kiểm định tính hợp lệ của giả thuyết. Để tìm hiểu rõ hơn về giá trị thống kê này, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về P – Value là gì, ý nghĩa của P-Value và cách tính P Value trong SPSS trong bài viết sau đây. Mời bạn theo dõi!

Table of Contents

Toggle

• 1. P – Value là gì?
• 2. P Value trong SPSS là gì?
• 3. Cách tính P Value trong SPSS qua ví dụ 1
  • 3.1. Tình huống
  • 3.2. Tổng hợp 3 bước tính P Value trong SPSS với One-Sample T Test
  • 3.3. Kết quả, ý nghĩa của P Value
• 4. Cách tính P Value trong SPSS qua ví dụ 2
  • 4.1. Tình huống
  • 4.2. Tổng hợp 4 bước tính P value trong SPSS với Independent-Samples T Test
  • 4.3. Kết quả, ý nghĩa của P Value
• 5 . Ý nghĩa của P – Value so với thực tế
• Tài liệu tham khảo:

1. P – Value là gì?

P – Value (Probability Value) là một con số mô tả khả năng tìm thấy một tập dữ liệu quan sát cụ thể nếu giả thuyết không (Null Hypothesis) là đúng. Hiểu một cách đơn giản, đây là đại lượng giúp các nhà nghiên cứu xác định giả thuyết của họ là đúng hay sai.

Vậy giả thuyết không là gì?

• Giả thuyết không (ký hiệu là H0) là một giả thuyết giả định rằng không có thống kê nào tồn tại trong một tập dữ liệu quan sát nhất định.

• Giả thuyết không được cho là đúng cho đến khi có bằng chứng thống kê bác bỏ nó bằng một giả thuyết thay thế khác,

Do đó, trong kiểm định thống kê, trị số P càng nhỏ thì mức độ tin cậy của kết quả thu được càng cao, khả năng bác bỏ giả thuyết không càng lớn.

2. P Value trong SPSS là gì?

P – Value trong SPSS có thể được hiểu là xác suất phạm sai lầm khi bác bỏ giả thuyết không. P Value càng cao thì việc loại bỏ giả thuyết không càng phạm sai lầm nghiêm trọng, kết quả thống kê mang giá trị càng thấp. Trong SPSS, P – Value chính là giá trị Sig.

Giá trị P là con số dao động từ 0 đến 1 và mang ý nghĩa như sau:

• Giá trị P nhỏ (≤ 0.05) chỉ ra bằng chứng mạnh mẽ cho thấy giả thuyết không không hợp lệ → Bác bỏ giả thuyết không.

• Giá trị P lớn (> 0.05) chỉ ra bằng chứng cho thấy giả thuyết thay thế yếu → Không thể bác bỏ giả thuyết không.

3. Cách tính P Value trong SPSS qua ví dụ 1

Hiện nay, với sự phát triển vượt bật của lĩnh vực công nghệ thông tin cho phép chúng ta có thể tính trị số P bằng nhiều công cụ phần mềm thống kê khác nhau như Excel, Stata hay SPSS. Trong đó, SPSS là phần mềm phổ biến được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng.

Để biết rõ hơn về cách tính P Value trong SPSS và ý nghĩa của kết quả đạt được, bạn hãy tham khảo thông tin trong ví dụ 1 mà chúng tôi đã tổng hợp dưới đây.

3.1. Tình huống

Trong ví dụ này, giả sử chúng tôi muốn biết mọi người nghĩ chính trị gia là thuận lợi hay bất lợi. Chúng tôi đã thực hiện cuộc khảo sát với số lượng 30 mẫu bằng một thang đo 7 điểm như sau:

Trong tình huống này:

• Giả thiết H0: mọi người nghĩ trung lập về vấn đề, nghĩa là chính trị gia là không tạo thuận lợi cũng như không gây bất lợi.

• Giả thiết H: có sự khác biệt đáng kể giữa các ý kiến so với mức 4 (phản ứng trung lập).

Chúng tôi muốn kiểm tra câu trả lời của 30 người này có thiên về thuận lợi hay bất lợi hay không. Vì vậy, chúng tôi sẽ chạy thử nghiệm để tìm ra bằng chứng loại bỏ giả thuyết H0.

3.2. Tổng hợp 3 bước tính P Value trong SPSS với One-Sample T Test

Ở đây chúng tôi có file dữ liệu của biến Perception về điểm số của 30 người trả lời cho câu hỏi “How do you view the politician as either significant favourable or unfavourable?” 

Để tính P value trong SPSS, chúng ta cần thực hiện kiểm định thống kê bằng phương pháp One-Sample T Test với 3 bước cụ thể sau:

Bước 1: Chọn One Sample T Test từ thanh công cụ chính.

Vào Analyze trên thanh công cụ chính của SPSS, chọn Compare Means → One-Sample T Test để mở hộp thoại.

Bước 2: Thiết lập phép kiểm định cho biến.

Trong hộp thoại One-Sample T Test, bạn cần:

• Chuyển biến Perception sang hộp kiểm tra biến Test Variable(s).

• Nhập giá trị cần kiểm định vào ô Test Value, cụ thể ở đây là điểm 4.

Bước 3: Nhấp OK để hoàn tất thao tác.

Sau khi hoàn tất thiết lập cho phép kiểm định, chọn OK để nhận kết quả.

3.3. Kết quả, ý nghĩa của P Value

Với cách tính P Value trong SPSS theo phép kiểm định One-Sample T Test, phần mềm sẽ trả về kết quả Output gồm 2 bảng:

• One-Sample Statistics

• One-Sample Test

Ở đây, chúng ta sẽ tập trung vào bảng One-Sample Test để đánh giá xem kiểm tra có ý nghĩa thống kê hay không.

Nhìn vào giá trị P trong bảng, phần mềm SPSS sẽ hiển thị bằng giá trị Sig. với Sig. (2 – tailed) = 0.379 > 0.05. Điều này có ý nghĩa là:

• Không có nhiều sự khác biệt đáng kể giữa các câu trả lời của 30 người nhận định về chính trị gia là có lợi hay bất lợi.

• Không thể bác bỏ giả thiết H0, cụ thể ở đây là phản ứng trung lập ở mức điểm 4.

Kết luận: Với giá trị P – Value = 0.379 > 0.05, không đủ bằng chứng để kết luận rằng ý kiến của mọi người về chính trị gia là thiên về thuận lợi hoặc thiên về bất lợi.

Nếu bạn đang gặp khó khăn khi thực hiện tính P Value trong SPSS hoặc không biết cách xử lý dữ liệu nghiên cứu như thế nào để đạt hiệu quả cao nhất? Đừng lo, hãy thử tìm hiểu và đến với dịch vụ xử lý số liệu SPSS của đơn vị Tri Thức Cộng Đồng.

Bao gồm dịch vụ đa dạng: từ làm sạch số liệu, chạy kết quả, khắc phục lỗi đến hỗ trợ phân tích báo cáo, bạn có thể hoàn toàn yên tâm lựa chọn và sử dụng gói dịch vụ phù hợp theo yêu cầu với mức giá cạnh tranh.

4. Cách tính P Value trong SPSS qua ví dụ 2

Trong ví dụ này, chúng ta sẽ xem xét một trường hợp khác về cách tính P Value trong SPSS qua phép kiểm định T Test với 2 biến độc lập, nhằm xác định có mối quan hệ giữa chúng hay không.

4.1. Tình huống

Ở ví dụ 2, chúng ta có file dữ liệu gồm 2 biến Treatment (phương pháp điều trị) và Pain_Level (mức độ đau).

• Ở biến Treatment, có hai thuộc tính giá trị là Acupuncture (châm cứu) được gắn nhãn là “1” và Massage (xoa bóp) được gắn nhãn là “2”.

• Sau khi nhận phương pháp điều trị trong 2 tuần, họ sẽ phản hồi mức độ đau theo thang điểm từ 1 đến 7, với 7 là mức cao nhất và 1 là mức thấp nhất.

Trong tình huống này:

• Giả thiết H0: mức độ đau không có sự khác biệt đáng kể khi áp dụng hai phương pháp điều trị khác nhau.

• Giả thiết H: mức độ đau khi áp dụng một trong hai phương pháp điều trị sẽ lớn hay nhỏ hơn đáng kể so với phương pháp còn lại.

Vì vậy, để kiểm định giả thuyết H, chúng tôi sẽ chạy thử nghiệm Independent-Samples T Test để tìm ra bằng chứng loại bỏ giả thuyết H0.

4.2. Tổng hợp 4 bước tính P value trong SPSS với Independent-Samples T Test

Để tính P value trong SPSS bằng phép kiểm định Independent-Samples T Test, ta cần thực hiện 4 bước cụ thể sau:

Tổng hợp 4 bước tính P value trong SPSS với Independent-Samples T Test

Bước 1: Chọn Independent Sample T Test từ thanh công cụ chính.

Vào Analyze trên thanh công cụ chính của SPSS, chọn Compare Means → Independent-Samples T Test để mở hộp thoại.

Chọn Independent Sample T Test từ thanh công cụ chính

Bước 2: Đưa các biến vào khu vực phù hợp.

Trong hộp thoại Independent_Samples T Test, bạn cần:

• Chuyển biến Pain-Level sang hộp kiểm tra biến Test Variable(s).

• Chuyển biến Treatment vào ô Grouping Variable vì đây là biến có 2 thuộc tính giá trị.

Đưa các biến vào khu vực phù hợp

Bước 3: Xác định nhóm cho biến tại Define Group.

Phân loại nhóm cho biến Treatment bằng cách:

• Chọn vào Define groups bên dưới ô Grouping Variable.

• Nhập nhãn “1” cho Group 1 và nhãn “2” cho Group 2.

Sau đó nhấn Continue để tiếp tục.

Xác định nhóm cho biến tại Define Group

Bước 4: Nhấp OK để hoàn tất thao tác và nhận kết quả.

Sau khi hoàn tất thiết lập cho phép kiểm định, chọn OK để nhận kết quả.

Nhấp OK để hoàn tất thao tác và nhận kết quả

4.3. Kết quả, ý nghĩa của P Value

Với cách tính P Value trong SPSS theo phép kiểm định Independent-Samples T Test, phần mềm sẽ trả về kết quả Output gồm 2 bảng:

• Group Statistics

• Independent Samples Test

Ý nghĩa kết quả của P Value trong phép kiểm định Independent-Samples T Test

Tương tự như ví dụ 1, chúng ta sẽ tập trung vào bảng Independent Samples Test để đánh giá xem kiểm tra có ý nghĩa thống kê hay không.

Nhìn vào giá trị P trong bảng, ta thấy giá trị Sig. = 0.873 > 0.05. Điều này có ý nghĩa là:

• Mức độ đau không có sự khác biệt đáng kể khi áp dụng hai phương pháp điều trị khác nhau là châm cứu và xoa bóp.

• Giả thiết H0 là đúng, giả thiết H không hợp lệ.

Kết luận: Với giá trị P – Value = 0.873 > 0.05, không đủ bằng chứng để kết luận rằng mức độ đau khi áp dụng phương pháp điều trị bằng xoa bóp sẽ ít hơn phương pháp điều trị bằng châm cứu hoặc ngược lại.

SPSS là một phần mềm hỗ trợ quá trình phân tích thống với nhiều chức năng khác nhau. Bên cạnh việc cho phép người dùng tính P Value hay thực hiện phép kiểm định T-Test, SPSS còn có thể thực hiện thống kê mô tả với nhiều phép toán đa dạng. Để tìm hiểu kỹ hơn về phương pháp này, bạn hãy theo dõi ngay bài viết: Thống Kê Mô Tả Trong Spss – Khái Niệm Và Cách Thực Hiện Chi Tiết.

5 . Ý nghĩa của P – Value so với thực tế

P – Value thường được các nhà nghiên cứu sử dụng để cho biết liệu một mẫu quan sát cụ thể mà họ đã thực hiện phép đo lường có ý nghĩa thống kê hay không. Trị số này ảnh hưởng rất lớn đến giá trị kết quả của một công trình nghiên cứu khoa học.

Ý nghĩa của P – Value so với thực tế

Dựa vào 2 ví dụ trên, ta có thể khái quát tiến trình của công trình nghiên cứu khoa học (đưa vào P – Value) như sau:

• Đề ra một giả thuyết chính (H).

• Từ giả thuyết H, đề ra một giả thuyết không (H0).

• Tiến hành thu thập tập dữ liệu quan sát (D).

• Phân tích tập dữ liệu: tính xác suất (trị số P) để D xảy ra nếu H0 là đúng.

Trong thực tế, xét theo phương diện logic khoa học, ta có thể thấy trị số P còn tồn tại một hạn chế quan trọng. Nó chỉ phản ánh xác suất của mẫu dữ liệu D xảy ra nếu H0 là đúng. Nghĩa là:

• P – Value chỉ cung cấp bằng chứng để chấp nhận giả thuyết H, bác bỏ giả thuyết H0.

• Nó không trực tiếp mô tả khả năng xảy ra của giả thuyết chính ban đầu nếu giả thuyết không là sự thật.

Do đó, trị số P tuy rất thông dụng trong nghiên cứu kiểm định nhưng không phải là tiêu chí cuối cùng để kết luận một công trình khoa học hay một giả thuyết. Vấn đề quan trọng đặt ra là làm sao để ước tính mức độ có thể chấp nhận được của một giả thuyết khi có dữ kiện thật trong tay.

Như có thể thấy, giá trị P đóng vai trò quan trọng trong kiểm định thống kê. Chúng tôi hy vọng qua những kiến thức bài viết này, bạn đã hiểu rõ hơn về P – Value là gì, cách tính P Value trong SPSS và ý nghĩa của trị số này để có thể vận dụng đúng và hiệu quả vào bài nghiên cứu khoa học của mình nhé. Chúc bạn thành công!

Tài liệu tham khảo:

1. Independent T Test in SPSS. (2014). YouTube.

2. Statistical Significance – Quick Introduction. (2021). SPSS tutorials.

3. T Test in SPSS – P-Value; Null Hypothesis; Written Results; APA Format. (2014). Youtube

373