Phân tích phương sai ANOVA trong SPSS: Khái niệm, phân loại và cách chạy
Phân tích phương sai hay còn gọi là phân tích ANOVA. Trong các bài nghiên cứu khoa học, Phân tích phương sai ANOVA là một phương pháp được dùng để so sánh giá trị từ các bộ dữ liệu khác nhau. Vậy Phân tích ANOVA là gì? Sử dụng Phân tích ANOVA ra sao và thực hành như thế nào? Tất cả sẽ được thể hiện bài dưới sau tại luận văn 3c.
Nội dung chính
Phân tích phương sai – ANOVA là gì? H2
Phương pháp phân tích phương sai (Analysis of Variance) hay còn gọi là kiểm định ANOVA được dùng khi nghiên cứu ảnh hưởng của biến nguyên nhân định tính lên biến kết quả định lượng, phương pháp này so sánh trung bình của nhiều nhóm (3 nhóm trở lên). Kỹ thuật kiểm định ANOVA này được phát triển bởi Ronald Fisher năm 1918.
Ví dụ: Phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính khách hàng (giới tính, tuổi, nghề nghiệp, thu nhập…) đối với một vấn đề nào đó (thường chọn là nhân tố phụ thuộc, ví dụ: Sự hài lòng)
Một số giả định khi phân tích Anova:
-Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.
-Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
-Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất
Có 2 loại phân tích phương sai Anova phổ biến h2
Có nhiều loại phân tích phương sai, tuy nhiên trong giới hạn bài viết ta tìm hiểu hai loại mà hay dùng trong các nghiên cứu thống kê là phân tích phương sai một yếu tố (one-way ANOVA) và Phân tích ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA).
Phân tích phương sai một yếu tố (one-way ANOVA) h3
Phân tích phương sai một yếu tố là phân tích ảnh hưởng của một yếu tố nguyên nhân (dạng biến định tính) đến một yếu tố kết quả (dạng biến định lượng) đang nghiên cứu.
Tổng kết lại: Phân tích One-way ANOVA được sử dụng để xem có sự khác biệt có ý nghĩa nào giữa các đối tượng của ba hay nhiều nhóm độc lập với nhau hay không.
Ví dụ như:
Nghiên cứu có thể sử dụng phân tích phương sai một yếu tố để tìm hiểu liệu động lực làm việc có khác nhau hay không dựa trên trình độ người lao động (chia trình độ người lao động thành ba nhóm độc lập: từ trung cấp trờ xuống, cao đẳng- đại học, thạc sĩ trở lên).
Phân tích ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA)h3
Phân tích phương sai 2 yếu tố nhằm xem xét cùng lúc hai yếu tố nguyên nhân (dưới dạng dữ liệu định tính) ảnh hưởng đến yếu tố kết quả (dưới dạng dữ liệu định lượng) đang nghiên cứu.
Ví dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của trình độ học vấn và giới tính đến động lực làm việc người lao động. Phân tích phương sai 2 yếu tố giúp chúng ta đưa thêm yếu tố nguyên nhân vào phân tích làm cho kết quả nghiên cứu càng có giá trị.
Thực hành kiểm định ANOVA trong SPSS h2
Trình tự thực hiện phân tích ANOVA trong SPSS h3
Ví dụ: nghiên cứu về các yếu tố quảng cáo trên mạng xã hội tác động hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ, nghiên cứu xây dựng các yếu tố như sau: Tính thông tin, Tính giải trí, Sự tin cậy, Sự phiền nhiễu, Tính tương tác xã hội. Để xem xét sự khác biệt của các đặc điểm độ tuổi khách hàng đến ý định mua sắm trực tuyến của giới trẻ, nghiên cứu sử dụng phân tích, ANOVA giữa các nhóm đối tượng có độ tuổi khác nhau với thành phần đã được kiểm định nhằm tìm ra sự khác biệt có nghĩa giữa các nhóm nhất định.
Thực hiện phân tích phương sai một yếu tố ANOVA trong SPSS, cần thực hiện các bước theo sau: h3
Bước 1: Kích vào Analyze -> Compare Means -> One-Way ANOVA như hình dưới đây
Bảng One-Way ANOVA hiện ra dưới đây
Chuyển biến phụ thuộc ý định mua sắm trực tuyến (YD_F) vào ô Dependent List và biến tác động độ tuổi (dotuoi) vào ô Factor như hình trên.
Bước 2: chọn tab Post_hoc rồi tích chọn Tukeysau đó ấnContinue
Bước 3 : Kích chọn button Options… , tích chọn Descriptive tap ô Statisticssau đó ấnContinue
Bước 4: Nhấn vào button OK
Cách phân tích kết quả phân tích phương sai anova một yếu tố
Sau khi thực hiện xong 4 bước trên, phần mềm SPSS xuất ra kết quả bao gồm những bảng sau:
Mã hóa
•Dưới 18 tuổi: 1
•Từ 18-25: 2
•Trên 25: 3
| Descriptives | ||||||||
| YD_F | ||||||||
| N | Mean | Std. Deviation | Std. Error | 95% Confidence Interval for Mean | Minimum | Maximum | ||
| Lower Bound | Upper Bound | |||||||
| 1.00 | 16 | 3.0000 | .73030 | .18257 | 2.6109 | 3.3891 | 2.00 | 4.00 |
| 2.00 | 125 | 3.4080 | .68505 | .06127 | 3.2867 | 3.5293 | 2.00 | 5.00 |
| 3.00 | 48 | 3.0833 | .73899 | .10666 | 2.8688 | 3.2979 | 2.00 | 4.00 |
| Total | 189 | 3.2910 | .71828 | .05225 | 3.1879 | 3.3941 | 2.00 | 5.00 |
Bảng mô tả cung cấp một số thống kê mô tả như: giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, độ tin cậy 95% cho biến phụ thuộc YD_F.
Bảng ANOVA
| ANOVA | |||||
| YD_F | |||||
| Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | |
| Between Groups | 5.136 | 2 | 2.568 | 5.200 | .006 |
| Within Groups | 91.859 | 186 | .494 | ||
| Total | 96.995 | 188 | |||
Đây là bảng kết quả đầu ra của phân tích ANOVA. Với kết quả này, có thể sẽ đánh giá được liệu có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm hay không. Trong bảng ANOVA, ta thấy rằng giá trị hệ số Sig. = .006 < 0.05 => Kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về độ tuổi đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ. Để biết chi tiết nhóm nào khác với nhóm nào cần nhìn vào bảng dưới đây.
| Multiple Comparisons | ||||||
| Dependent Variable: YD_F
Tukey HSD |
||||||
| (I) dotuoi | (J) dotuoi | Mean Difference (I-J) | Std. Error | Sig. | 95% Confidence Interval | |
| Lower Bound | Upper Bound | |||||
| 1.00 | 2.00 | -.40800 | .18659 | .076 | -.8489 | .0329 |
| 3.00 | -.08333 | .20287 | .911 | -.5626 | .3960 | |
| 2.00 | 1.00 | .40800 | .18659 | .076 | -.0329 | .8489 |
| 3.00 | .32467* | .11933 | .019 | .0427 | .6066 | |
| 3.00 | 1.00 | .08333 | .20287 | .911 | -.3960 | .5626 |
| 2.00 | -.32467* | .11933 | .019 | -.6066 | -.0427 | |
| *. The mean difference is significant at the 0.05 level. | ||||||
Từ kết quả bảng Multiple Comparisons cho biết có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm. Từ bảng Multiple Comparisons cho ta thấy biết nhiều hơn về sự khác biệt này. Xem tại cột Sig. cho thấy không có sự khác nhau giữa các nhóm tuổi đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ.
Ở trên Luận Văn 3C đã trình bày khái niệm phân tích phương sai ANOVA và cách thực hành kiểm định ANOVA trong SPSS. Trong khi thực hiện nghiên cứu của mình, bạn gặp khó khăn gì về cách chạy cũng như kết quả đầu ra. Hãy liên hệ với Dịch vụ Phân tích định lượng – Hỗ trợ SPSS của Luận văn 3c nhé!
Từ khóa: phân tích anova, phân tích one-way anova, kiểm định anova, kiểm định anova 1 chiều, phân tích khác biệt trung bình, phan tich phuong sai anova, phan tich phuong sai anova một yeu to, Phân tích phương sai ANOVA
Tôi là Nguyễn Đình Long, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Luận Văn 3C– Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn uy tín. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu. Website: https://luanvan3c.com/ – Hotline: 0966.736.325.
GẶP TƯ VẤN VIÊN
Bình chọn Nội dung chínhCác yếu tố cơ bản của logistics1. Yếu tố vận tải2. Yếu tố Marketing3. Yếu tố phân phối4. Quản trị Các yếu tố cơ bản của logistics Logistics là hệ thống các hoạt động từ cung ứng nguyên vật liệu đến phân phối sản phẩm cuối cùng. Như vậy, để tạo […]
Bình chọn Khái niệm và vai trò về logistics ra sao? Cùng Luận Văn 3C Tìm hiểu ngay bài viết dưới đây để cùng giải đáp những thắc mắc nên trên? Nội dung chính1. Khái niệm về logistics2. Vai trò của logistics2.1. Vai trò của logistics đối với nền kinh tế2.2. Vai trò của logistics […]
Bình chọn Nội dung chínhLợi ích của doanh nghiệp khi thực hiện M&A doanh nghiệp ra sao?. Cùng Luận Văn 3C Tìm hiểu ngay bài viết dưới đây để cùng giải đáp những thắc mắc nên trên?1. Tạo giá trị cộng hưởng cho doanh nghiệp2. Mở rộng thị trường cho doanh nghiệp3. Chiếm hữu tri […]
Bình chọn Nội dung chínhPhân loại M&A doanh nghiệp ra sao?. Cùng Luận Văn 3C Tìm hiểu ngay bài viết dưới đây để cùng giải đáp những thắc mắc nên trên?1. Theo quan hệ sản xuất kinh doanh2. Phân loại M&A theo thiện chí của các bên Phân loại M&A doanh nghiệp ra sao?. Cùng […]
Bình chọn Khái niệm M&A doanh nghiệp ra sao?. Cùng Luận Văn 3C Tìm hiểu ngay bài viết dưới đây để cùng giải đáp những thắc mắc nên trên? M&A là từ viết tắt của thuật ngữ tiếng Anh “Merger and Acquisition”, được hiểu là mua lại và sáp nhập hay còn gọi là hợp […]
Bình chọn Chuyên mục chia sẻ các đề tài luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh Hoạt động mua lại và sáp nhập (M&A) trong ngành logistics trên thị trường thế giới và bài học kinh nghiệm đối với các doanh nghiệp logistics Việt Nam cho các bạn học viên đang làm luận văn tham […]
Bình chọn Các nhân tố tác động đến xuất khẩu hàng hóa của doanh nghiệp ra sao?. Cùng Luận Văn 3C Tìm hiểu ngay bài viết dưới đây để cùng giải đáp những thắc mắc nên trên? Mỗi doanh nghiệp hoạt động trong cơ chế thị trường đều có một môi trường kinh doanh nhất […]
Bình chọn Khái niệm về xuất khẩu, Các hình thức cơ bản của xuất khẩu và Vai trò của xuất khẩu? Cùng Luận Văn 3C Tìm hiểu ngay bài viết dưới đây để cùng giải đáp những thắc mắc nên trên? Nội dung chính1. Khái niệm về xuất khẩu2. Các hình thức cơ bản của xuất […]
Bình chọn Các phần trước, Luận Văn 3C đưa ra các bài viết hướng dẫn phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, Phân tích tương quan pearson trong SPSS … cùng với đó là cách chạy và đọc kết quả bằng […]
5/5 - (1 bình chọn) Phân tích hệ số tương quan pearson là một bước trong bài xử lý số liệu SPSS. Tiếp theo của bước phân tích nhân tố khám phá EFA. Trước khi thực hiện phân tích hồi qui của mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc […]
Bình chọn Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương […]
Bình chọn Nội dung chính 1. Khái niệm2, Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đoHệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation)3. Thực hành phân tích cronbach alpha 1. Khái niệm Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước […]
Bình chọn Các phần trước, Luận Văn 3C đưa ra các bài viết hướng dẫn phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, Phân tích tương quan pearson trong SPSS … cùng với đó là cách chạy và đọc kết quả bằng […]
5/5 - (1 bình chọn) Phân tích hệ số tương quan pearson là một bước trong bài xử lý số liệu SPSS. Tiếp theo của bước phân tích nhân tố khám phá EFA. Trước khi thực hiện phân tích hồi qui của mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc […]
Bình chọn Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương […]
Bình chọn Nội dung chính 1. Khái niệm2, Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đoHệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation)3. Thực hành phân tích cronbach alpha 1. Khái niệm Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước […]
