Phân tích sâu One-way ANOVA trong SPSS

Sau khi đã xác định được có sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các nhóm giá trị của biến định tính. Chúng ta hoàn toàn có thể đi vào kiểm định sâu One-way ANOVA để tìm ra cặp giá trị nào đang có sự khác biệt.

Không phải lúc nào cũng có sự khác biệt trung bình biến định lượng giữa tất cả các nhóm giá trị của biến định tính, có thể chỉ tồn tại sự khác biệt đó giữ a một cặp hoặc một vài cặp giá trị mà thôi. Phân tích sâu ANOVA sẽ giúp chúng ta tìm ra được chính xác cặp giá trị nào. Lưu ý rằng, chỉ phân tích sâu ANOVA khi các bạn đã hoàn thành phân tích cơ bản và xác định rằng có sự khác biệt biến định lượng đối với những giá trị khác nhau của biến định tính. Trường hợp không có sự khác biệt thì không cần đi vào phân tích sâu.

Có thể bạn muốn xem:

Dưới đây tác giả sẽ thực hành ví dụ phân tích sâu One-way ANOVA giữa biến định lượng là sự hài lòng (ký hiệu HL) đối với các giá trị của biến định tính Thâm niên làm việc (ký hiệu ThamNien) và biến Thu nhập (ký hiệu ThuNhap).

** Lưu ý: Bài viết này tiếp tục nội dung với bài Hướng dẫn phân tích chi tiết One-Way ANOVA trong SPSS, nếu bạn nào chưa xem nên click vào đây để tìm hiểu về cách chạy ANOVA cơ bản rồi mới quay lại xem bài này nhé. OK, đi vào nội dung chính nào!

1. Biến Thâm niên

Tại giao diện các tùy chọn của One-way ANOVA, đưa biến HL vào ô Dependent List, đưa biến ThamNien vào ô Factor. Các tùy chọn vẫn thực hiện giống như phân tích ANOVA cơ bản, điểm khác biệt đó là chúng ta sẽ bổ sung thêm phần Post Hoc.

Trong giao diện cửa sổ Post Hoc, sẽ có 2 mục là Equal Variances Assumed và Equal Variances Not Assumed. Nếu bạn chưa hiểu 2 mục này là gì, bạn nên xem lại bài phân tích ANOVA cơ bản ở đây.

Equal Variances Assumed: Các kiểm định sâu cho trường hợp giả định phương sai bằng nhau được chấp nhận. Hay nói cách khác, không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị của biến định tính. Sig của Levene’s Test lớn hơn hoặc bằng 0.05.
Equal Variances Not Assumed: Các kiểm định sâu cho trường hợp giả định phương sai bằng nhau bị bác bỏ. Hay nói cách khác, có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị của biến định tính. Sig của Levene’s Test nhỏ hơn 0.05.

Kết quả kiểm định sig Levene’s Test của biến Thâm niên là 0.002 < 0.05. Như vậy giả định phương sai bằng nhau giữa các nhóm thâm niên đã bị vi phạm hay nói cách khác, phương sai giữa các nhóm thâm niên làm việc là khác nhau.

Chúng ta sẽ sử dụng một trong các kiểm định sâu trong phần Equal Variances Not Assumed. Ở đây tác giả sẽ sử dụng kiểm định Tamhane’s T2.

Tiếp tục nhấp vào Continue và OK, chúng ta sẽ nhìn bảng Multiple Comparisions phần kết quả Post Hoc trong file Output.

Đây là một bảng trình bày chéo có hay không sự khác biệt trung bình biến định lượng giữa 1 giá trị biến định tính với các giá trị còn lại. Cặp giá trị nào có sig nhỏ hơn 0.05, nghĩa là có sự khác biệt trung bình biến định lượng giữa cặp giá trị đó.

Cụ thể trong ví dụ này, mỗi giá trị sig biểu diễn cho một mối quan hệ trung bình sự hài lòng giữa 2 giá trị của biến Thâm niên, nếu sig cặp nào nhỏ hơn 0.05 nghĩa là có sự khác biệt sự hài lòng giữa 2 mức thâm niên đó, ngược lại là không có.

Các cặp giá trị Dưới 1 năm và Từ 1-3 năm, Từ 1-3 năm và Từ 3-5 năm, Từ 3-5 năm và Trên 5 năm đều có sig > 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt sự hài lòng giữa các nhân viên có thâm niên làm việc dưới 1 năm so với nhóm nhân viên có thâm niên từ 1-3 năm, giữa nhân viên có thâm niên từ 1-3 năm với nhân viên có thâm nhiên từ 3-5 năm, giữa nhân viên có thâm niên từ 3-5 năm với nhân viên có thâm niên trên 5 năm.
Các cặp giá trị Dưới 1 năm và Từ 3-5 năm, Dưới 1 năm và Trên 5 năm, Từ 1-3 năm và Trên 5 năm đều có sig < 0.05, nghĩa là có sự khác biệt sự hài lòng giữa các nhân viên có thâm niên làm việc dưới 1 năm so với nhóm nhân viên có thâm niên từ 3-5 năm, giữa nhân viên có thâm niên dưới 1 năm với nhân viên có thâm nhiên trên 5 năm, giữa nhân viên có thâm niên từ 1-3 năm với nhân viên có thâm niên trên 5 năm.

2. Biến Thu Nhập

Thao tác tương tự như biến Thâm niên, tuy nhiên sẽ có một chút khác biệt tại mục Post Hoc. Kết quả kiểm định cho kết quả sig Levene’s Test của biến Thu nhập là 0.101 > 0.05. Như vậy giả định phương sai bằng nhau giữa các nhóm thu nhập không bị vi phạm hay nói cách khác, phương sai giữa các nhóm thu nhập là bằng nhau.

Chúng ta sẽ sử dụng một trong các kiểm định sâu trong phần Equal Variances Assumed. Ở đây tác giả sẽ sử dụng kiểm định Bonferroni.

Tiếp tục nhấp vào Continue và OK, chúng ta sẽ nhìn bảng Multiple Comparisions phần kết quả Post Hoc trong file Output.

Cách nhận xét tương tự như ở biến Thâm niên. Mỗi giá trị sig biểu diễn cho một mối quan hệ trung bình sự hài lòng giữa 2 giá trị của biến Thu nhập, nếu sig cặp nào nhỏ hơn 0.05 nghĩa là có sự khác biệt sự hài lòng giữa 2 mức thu nhập đó, ngược lại là không có.

Trên đây là bài hướng dẫn kiểm định sâu ANOVA trong SPSS . Các bạn thấy hữu ích nhớ Like & Share giúp mình nhé.

--------
Nếu bạn gặp khó khăn khi thực hiện phân tích phương sai một yếu tố ANOVA, bạn có thể tham khảo dịch vụ phân tích SPSS của mình ở đây hoặc liên hệ trực tiếp email phamlocblog@gmail.com. Dịch vụ mình cung cấp giúp kiểm soát được có khác biệt hay không có khác biệt biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của các biến định tính và đi vào phân tích sâu để tìm ra sự khác biệt của từng nhóm giá trị.

1. Biến Thâm niên

2. Biến Thu Nhập

Cùng chuyên mục