PHÂN TÍCH ONE WAY ANOVA

Giới thiệu ANOVA

Các biến trong phương pháp ANOVA gồm một biến phụ thuộc định lượng (Y) và nhiều biến độc lập (X) định tính.

ANOVA thường được xếp vào nhóm phân tích đơn biến vì nó được dùng để xem xét mức độ khác biệt giữa các nhóm trên cơ sở của một biến phụ thuộc (định lượng).

Để thực hiện One way ANOVA (Phân tích phương sai một yếu tố) chúng ta giả thuyết các đám đông này có cùng phương sai và có phân bố chuẩn.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), có một số giả định đối với phân tích phương sai một yếu tố:

• 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 đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
• Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất: được kiểm tra thông qua kiểm định Levene Statistic, mức ý nghĩa lớn hơn 5% là điều kiện bắt buộc để đảm bảo giả định về sự đồng nhất phương sai giữa các nhóm phân loại.

Nếu như giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau không đáp ứng được thì kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis sẽ là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho ANOVA.

Nếu kết quả phân tích ANOVA cho mức ý nghĩa quan sát (Sig.) < 5% thì có thể chứng tỏ có sự khác biệt (có ý nghĩa thống kê) về mức độ tác động của các nhóm phân loại của biến kiểm soát đối với khái niệm phụ thuộc. Ngược lại, Sig. ≥ 5% thì kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về trị trung bình của các nhóm đối tượng quan sát (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). 

Khi thực hiện phân tích ANOVA, nếu kết quả kiểm định dẫn đến việc bác bỏ H0 thì ta tiếp ục làm tiếp phân tích sâu (Phân tích Post hoc) để xác định trung bình của nhóm nào khác biệt với nhóm nào.

Các thuật ngữ trong ANOVA:

Sum of squares: Tổng các chênh lệch bình phương

Within-groups sum of squares: Tổng các chênh lệch bình phương trong nội bộ nhóm:

Between-groups sum of squares: Tổng các chênh lệch bình phương giữa các nhóm

Total sum of squares: Tổng các chênh lệch bình phương toàn bộ

Hướng dẫn phân tích One way ANOVA

Vào Analyze –> Compare means –> One way Anova

Nhập biến phụ thuộc (Ví dụ: Sự hài lòng, quyết định mua….) vào ô biến phụ thuộc Dependent List và nhập biến độc lập (biến nhân khẩu học như giới tính, tuổi, học vấn….) vào ô Factor

Trong Tab Options… Các bạn chọn Descriptive và Homogeneity of Variance test (Kiểm định phương sai đồng nhất giữa các nhóm) –> Continue –> OK

Ghi chú:

Tab: Descriptive: Sẽ thống kê mô tả điểm trung bình của từng nhóm

Tab: Homogeneity of variance test: Levene test dùng để kiểm tra phương sai đồng nhất giữa các nhóm. Nếu sig. Levene < 0.05 (5%) –> phương sai giữa các nhóm không đồng nhất. Nếu sig. Levene > 0.05 (5%) –> phương sai giữa các nhóm đồng nhất –> Tiếp tục kiểm tra khác biệt trung bình giữa các nhóm (Bảng ANOVA)

Diễn giải kết quả:

Bảng Descriptive sẽ thống kê cho biết mỗi nhóm tần số bao nhiêu, điểm trung bình….Nhìn vào bảng này có thể so sánh nhóm nào có điểm trung bình cao hơn so với nhóm nào.

Bảng Test of Homogeneity of Variances : Sig. = 0.931 > 0.05 –> Phương sai giữ các nhóm tuổi đồng nhất –> Kiểm tra tiếp Bảng ANOVA

Bảng ANOVA: Sig. = 0.236 > 0.05 –> Kết quả cho thấy STM giữa các nhóm tuổi không có sự khác biệt. Hay nói cách khác STM giữa các nhóm tuổi là như nhau.

Trường hợp nếu sig. ANOVA < 0.05 –> Tiếp tục thực hiện kiểm tra Post Hoc để xem giữa các nhóm tuổi nhóm nào có sự khác biệt về sự thỏa mãn (STM).