Phân tích phương sai một yếu tố anova

Phân tích phương sai một yếu tố ( còn gọi là oneway anova) dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%.
Ví dụ: Phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính khách hàng (giới tính, tuổi, nghề nghiệp, thu nhập…) đối với 1 vấn đề nào đó (thường chọn là nhân tố phụ thuộc, vd: 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 or cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
– Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Lưu ý: nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau không đáp ứng được thì bạn có thể dùng kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ để thay thế cho ANOVA.

Levene test

Ho: “Phương sai bằng nhau”

Sig < 0.05: bác bỏ Ho

Sig >=0.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để phân tích tiếp anova

ANOVA test

Ho: “Trung bình bằng nhau”

Sig >0.05: bác bỏ Ho -> chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt…

Sig <=0.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt…

Khi có sự khác biệt thì có thể phân tích sâu hơn để tìm ra sự khác biệt như thế nào giữa các nhóm quan sát.

Cách thực hiện:

Phân tích anova : vào menu Analyze -> Compare Means -> One-Way ANOVA

Bấm vào option chọn Homegenety of variance test để kiểm định phương sai đồng nhất.

Kết quả ANOVA ra như sau

Gởi mail ngay cho hotrospss@gmail.com để được hướng dẫn:
- Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
- Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha... trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS

Phân tích độ tin cậy cronbach’s alpha

Nhóm MBA hotrospss@gmail.com giới thiệu bài viết về phân tích độ tin cậy trong SPSS. Bài viết này tập trung vào giới thiệu phần lý thuyết và thực hành cách phân tích độ tin cậy cronbach alpha.

Lý thuyết phân tích cronbach's alpha

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
– Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
– Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).
Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
– Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).

Thực hành phân tích cronbach alpha

Cách phân tích độ tin cậy cronbach’s alpha

Vào menu Analyze->Scale->Reliability Analysis

Chọn các câu hỏi trong cùng một nhân tố qua cột bên phải, sau đó nhấn vào Statistic, check vào ô Scale if item deleted. Sau đó bấm Continue, sau đó bấm OK

Kết quả chạy cronbach alpha sẽ ra như sau:

Kết luận: Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.869, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.869. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

Sau đây là video thực hành trực tiếp phân tích cronbach alpha:

Gởi mail ngay cho hotrospss@gmail.com để được hướng dẫn:
- Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
- Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha... trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS

 

Ý NGHĨA GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH TRONG THANG ĐO KHOẢNG

Ý NGHĨA GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH TRONG THANG ĐO KHOẢNG

Khi phân tích SPSS, bước đầu tiên bạn thường làm là thống kê mô tả, một trong những thông số thông dụng là Mean – trung bình cộng. Bạn nên hiểu rõ ý nghĩa giá trị trung bình của thang đo mà bạn sử dụng (thường là thang đo khoảng – interval scale) để giúp cho việc phân tích số liệu được hợp lý và hiệu quả hơn.
Giả sử bạn dùng thang đo Likert 5 lựa chọn trong bảng khảo sát. Khi đó:
Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / n = (5-1)/5 = 0.8
Ý nghĩa các mức như sau:
1.00 – 1.80: Rất không đồng ý/ Rất không hài lòng/ Rất không quan trọng…
1.81 – 2.60: Không đồng ý/ Không hài lòng/ Không quan trọng…
2.61 – 3.40: Không ý kiến/ Trung bình…
3.41 – 4.20: Đồng ý/ Hài lòng/ Quan trọng…
4.21 – 5.00: Rất đồng ý/ Rất hài lòng/ Rất quan trọng…
(hotrospss@gmail.com)

Gởi mail ngay cho hotrospss@gmail.com để được hướng dẫn:
- Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
- Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha... trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS

 

Cách xử lý cài SPSS cho máy macbook bị lỗi

Khi cài SPSS cho máy tính MAC OS. Nhiều trường hợp các bạn sẽ không cài được do báo lỗi sau:

spss statistics installer cannot be opened because it is from an unidentified developer.

Your security preferences allow installation of only apps from the Mac App Store and identified developers

Như hình sau:

Lúc đó sẽ không thể nào cài tiếp được, bạn vào cài đặt bảo mật Apple menu > System Preferences… > Security & Privacy > General tab dưới tab  “Allow applications downloaded from:”

Mục này có ba loại cài đặt  Allow applications downloaded from:

• Mac App Store
• Mac App Store and identified developers
• Anywhere

Sau đó chọn anywehre.

Sau đó có thể tiến hành cài đặt SPSS trên MAC dễ đàng.

Video cài đặt tham khảo ở đây, gặp khó khăn khi phân tích SPSS , email cho nhóm tại địa chỉ hotrospss@gmail.com để được hỗ trợ.

Video hướng dẫn cài tiếng Việt cho SPSS

Nay nhóm MBA hotrospss@gmail.com giới thiệu đến các bạn video hướng dẫn hiển thị tiếng việt trong SPSS. Ở đây cần lưu ý là nếu bạn xài font VNI thì cấu hình phức tạp hơn, còn nếu sử dụng Font Unicode thì dễ hơn nhiều.

Hiển thị UNICODE:

Vào menu edit-option, chọn vào ô Unicode (universal character set) như hình sau:

Hiển thị VNI:

Chúng ta cần chỉnh sang font chữ Việt ở cả cửa sổ dữ liệu và cửa sổ kết quả. Ơ đây font VNI-Helve- condense  được sử dụng để làm mẫu.
– Đối với cửa sổ dữ  liệu: chọn menu View>Font sẽ mở ra hộp thoại để chỉnh font chữ trên cửa  sổ dữ liệu, bạn có thể chọn cả kiểu định dạng chữ nghiêng hay đậm và cỡ chữ mà bạn muốn. Sau khi  nhấp nút OK bạn sẽ thấy font chữ trên cửa sổ dữ liệu thay đổi sang kiểu bạn vừa định dạng (ví dụ ở  đây là font VNI-Helve Condense) nếu trước đó bạn đã nhập chữ  Việt. Còn nếu chưa nhập chữ Việt  thì lựa chọn này cũng cho phép bạn sau đó có thể hiện tiếng Việt trong quá trình nhập liệu

– Đối với cửa sổ kết quả xử lý, quy trình xác lập tiếng Việt trong cửa sổ kết quả như sau:  Chép file  Boxed VNI Helve Condense.tlo (được cung cấp tại http://phantichspss.com/bo-du-lieu-sach-phan-tich-du-lieu-nghien-cuu-voi-spss-hoang-trong.html  ) vào thư mục Looks  của thư mục SPSS bạn đã cài đặt (thông thường có đường dẫn là: C:\Program Files\SPSS\Looks)  Từ menu SPSS chọn Edit -> Options. Trong hộp thoại Options, hãy chọn phiếu Pivot Tables. Trong  phần TableLook, hãy tìm và chọn sáng tên file Boxed VNI Helve condense.tlo, rồi nhấp nút Set  TableLook Directory, nút Apply và cuối cùng là nút OK thì các bảng biểu kết quả xử lý bạn tạo ra  đều hiện chữ Việt (tất nhiên là với điều kiện trước đó bạn đã khai báo các biến ở dạng tiếng Việt có dấu).
Video hướng dẫn cài đặt tiếng việt:

(Trong tài liệu có trích dẫn một số đoạn trong sách của Hoàng Trọng)
Gởi mail ngay cho hotrospss@gmail.com để được hướng dẫn:
- Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
- Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha... trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS

Cách chuyển từ biến Category sang Dichotomy

Nhóm MBA ĐH Bách Khoa hotrospss@gmail.com giới thiệu cách:Chuyển 1 biến dạng phân loại (Category) thành dạng biến lưỡng phân (Dichotomy) . Biến category là biến có nhiều biển hiện, ví dụ Xanh, Đỏ, Vàng. Biến Dichotomy là biến chỉ có 2 biểu hiện, ví dụ có màu hoặc không có màu. Được dùng khi gặp câu hỏi có nhiều trả lới (MA) để tập hợp một thông tin chứa trong các câu trả lời, muốn vậy cần tạo một biến với 2 biểu hiện: 1 có thông tin và 0 không có thông tin, đếm 1 sẽ có được thông tin cần quan tâm;

Cách tiến hành

Đầu tiên các bạn download file thực hành Hoàng Trọng ở đây http://phantichspss.com/bo-du-lieu-sach-phan-tich-du-lieu-nghien-cuu-voi-spss-hoang-trong.html

Sau đó mở file Data thuc hanh.sav

Vào menu Transform \ count

Khai tên biến Dichotomy trong Target Variable (docTTre) và nhãn biến trong Target Label (Nguoi doc bao TTre).

Vào Define Values

Value: nhập 7 (là mã hóa của báo Tuổi trẻ), nhấn Add để chuyển vào Values to Count. Continue. OK.

Biến docTTre được tạo ra ở cuối Variable View, khai báo tiếp Value với 2 biểu hiện của biến: 0 không đọc báo Tuổi trẻ và 1 có đọc báo Tuổi trẻ.

Sau đây là phần video hướng dẫn:

Cách mã hóa biến bằng lệnh RECODE

Nhóm MBA ĐH Bách Khoa hotrospss@gmail.com giới thiệu cách mã hoá lại biến (Recode) , có hai loại là mã hóa vào cùng một biến và mã hóa bằng cách tạo biến khác

 Đầu tiên các bạn download file thực hành Hoàng Trọng ở đây

http://phantichspss.com/bo-du-lieu-sach-phan-tich-du-lieu-nghien-cuu-voi-spss-hoang-trong.html

Chọn file Data thuc hanh.sav

Quy trình thực hiện việc mã hoá lại biến

1. Vào menu Transform>Recode>Into Different Variables

mở hộp thoại Recode Into Different  Variables để lệnh Recode tạo cho bạn một biến mới với các giá trị mã hoá do bạn khai báo trên cơ  sở biến gốc, còn biến cũ làm cơ sở mã hoá vẫn được giữ lại. Nhớ là đừng chọn Into Same Variables  trừ khi bạn muốn lệnh Recode làm mất đi biến cũ của bạn và tạo ra một biến mới với các biểu hiện  vừa được mã hoá trên cơ sở biến cũ.

2. Trong hộp thoại Recode Into Different Variables

Bạn chọn biến  muốn recode (ở đây là biến tuôi)  đưa sang khung Numeric Variable-> Output Variable bằng cách: nhắp chuột tại tên biến muốn  recode trong danh sách biến nguồn bên trái và biến đó sẽ được chiếu sáng, sau đó rê con trỏ chuột  đến đầu mũi tên hướng vào khung Numeric Variable-> Output Variable, nhắp chuột và tên biến này  sẽ xuất hiện trong khung Numeric Variable-> Output Variable

3. Sau đó sang phần Output Variable

Đặt tên và nhãn cho biến mới này, ví dụ đặt là tuoiMH, đặt  nhãn Lable là “tuoi  duoc ma hoa lai” sau đó  nhấn nút Change để báo cho SPSS biết bạn muốn  recode biến tuôi->tuôiMH, nhớ đừng quên nút Change nếu không  lệnh recode của bạn sẽ không  thành công.

4. Nhấp vào nút Old and new value

Mở tiếp hộp thoại Recode into Diferent Variables: Old and New  Values để xác định sự chuyển đổi giữa giá trị cũ và giá trị mới tương ứng.  Trong hộp thoại này, lần lượt khai báo phần giá trị cũ (Old Value bên tay trái), tương ứng với từng  giá trị mới (New Value bên tay phải), có các loại giá trị cũ có thể được recode như sau

Value: từng giá trị cũ rời rạc ứng với 1 giá trị mới

System-missing:  giá trị khuyết của hệ thống

System or user mising: giá trị khuyết của hệ thống hoặc do người sử dụng định nghĩa.

Range: một khoảng giá trị cũ ứng với một giá trị mới, tình huống này cũng có ba trường hợp nhỏ là

Khoảng giữa hai giá trị (Range …through);

Khoảng từ giá trị nhỏ nhất đến một giá trị xác định được  nhập vào (Lowesr through …Range);

Khoảng từ một giá trị xác định được nhập vào đến giá trị lớn  nhất (Range… through Highest)

Mỗi lần bạn xác định xong một cặp giá trị cũ và chỉ định giá trị mới, nút Add sẽ hiện sáng lên, hãy  nhấn vào nút này để đưa cặp giá trị cũ được khai báo và giá trị mới này vào ô Old -> New: (nhớ  đừng quên nhấn nút Add sau mỗi lần xác định xong một cặp giá trị cũ – mới)

5. Xác định xong bạn nhấp nút Continue

Để trở về hộp thoại trước đó và chọn OK để thực hiện lệnh  mã hoá lại, lúc  đó trên màn hình Variable view xuất hiện một biến mới là tuoiMH nằm dưới cùng  tức là biến được tạo mới nhất

6. Trên màn hình Variable View

Bạn phải vào thuộc  tính Values để gán các nhãn giá trị cho biến  tuoiMH vừa tạo, nếu không khai báo các nhãn giá trị thì khi bạn lập bảng tần số cho tuoiMH, SPSS  sẽ truy xuất ra tần số của các con số 1, 2, 3, 4 mà bạn đã gán chứ không truy xuất các biểu hiện (18- 25); (26-35) ,… của biến tuoiMH. Do đó bạn phải nhớ khai báo Values cho tuoiMH.

Sau đây là video thực hiện:

Gởi mail ngay cho hotrospss@gmail.com để được hướng dẫn:
- Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
- Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha... trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS