Cách phân tích anova hai yếu tố, two way anova

Nhóm MBA ĐH Bách Khoa hotrospss@gmail.com giới thiệu đến các bạn phân tích anova hai yếu tố (two-way Anova), mục đích , ý nghĩa và cách thực hành trên SPSS. Phần này nhóm lược dịch từ sách "SPSS Survival Manual" của tác giả JULIE PALLANT

Trong phần này chúng ta sẽ phân tích Anova cho hai nhóm biến độc lập với 1 biến phụ thuộc gọi là phân tích two-way Anova . Cách thường dùng là phân tích one way Anova, ví dụ để so sánh giữa các nhóm tuổi khác nhau có sự khác biệt đối với sự hài lòng hay không.

File dữ liệu có thể được download tại đây:2wayanova_staffsurvey4Ed.sav

File dữ liệu có 3 biến, GIOITINH HAILONG NHOMTUOI, tương ứng với người lao động trong một công ty, có 2 loại giới tính, 3 loại nhóm tuổi và sự hài lòng khi làm việc tương ứng.
Giả sử chúng ta đã có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi đối với sự hài lòng thì câu hỏi đặt ra tiếp theo là sự khác biệt đó có đúng cho cả hai nhóm giới tính là nam và nữ hay không. Phân tích one-way Anova không thể trả lời câu hỏi này vì phân tích này được tiến hành cho toàn bộ hai loại giới tính nam và nữ không có sự chia ra.
Sự ưu việt của phân tích two-way Anova như sau: Ví dụ trường hợp chúng ta có thể tìm ra là ảnh hưởng của độ tuổi tới sự hài lòng khác nhau giữa Nam và Nữ. Đối với Nam sự hài lòng tăng theo độ tuổi trong khi đối với Nữ lại giảm theo độ tuổi, trường hợp này gọi là hiệu ứng tương tác interaction effect.

Cách phân tích Two-way anova trong SPSS

Bật chương trình SPSS lên
1. Vào menu Analyze,nhấn General Linear Model, chọn Univariate.

1-menu
2. Nhấn vào biến phụ thuộc sự hài lòng HAILONG ,Đưa vào ô Dependent variable.

2

3. Nhấn vào hai biến độc lập dạng phân loại, categorical GIOITINH,NHOMTUOI Và đưa vào ô Fixed Factors.

4. Nhấn vào nút Options.
• Nhấn vào Descriptive Statistics, Estimates of effect size and Homogeneity tests.
• Nhấn Continue.

3-option

5. Nhấn nút Post Hoc.
• Từ danh sách Factors bên trái, chọn biến NHOMTUOI ( nhóm này phải có 3 nhóm trở lên) và đưa vào ô bên phải Post Hoc Tests.
• Chọn loại kiểm định (Tukey).

4-post-hoc

• Nhấn Continue.
Kết quả ra như sau:
Bảng thống kê mô tả cung cấp về: độ lệch chuẩn, số mẫu, giá trị trung bình

5-descriptive

Bảng kiểm định phương sai bằng nhau “Levene’s Test of Equality of Error Variances” cung cấp kiểm định về kết quả định bằng nhau của phương sai. Bạn sẽ muốn hệ số significant lớn hơn 5% và do đó không có ý nghĩa thống kê, như thế có thể kết luận được phương sai giữa các nhóm biến bằng nhau.

6-anova

Bảng: Test of between subject effect, đây là phần kết quả chính của phân tích two-way Anova.

Interaction effects: Chúng ta nhìn vào dòng NHOMTUOI*GIOITINH với giá trị kiểm định sig. hệ số là 0.138 lớn hơn 5% do đó ảnh hưởng tương tác “Interaction effects”là không có, điều đó chỉ ra rằng không có sự khác biệt trong ảnh hưởng của độ tuổi lên sự hài lòng theo giới tính (nam và nữ).
Main effects: phân tích tác động chính để tìm xem một biến có tác động đến sự hài lòng hay không, chúng ta nhìn vào cột sig. Nếu giá trị này lớn hơn 5% thì không có tác động có ý nghĩa thống kê. Trong trường hợp này nhóm tuổi có Sig. bé hơn 5% và giới tính có Sig. lớn hơn 5% , có nghĩa là giữa các nhóm tuổi có sự khác biệt đối với sự hài lòng còn giữa nam và nữ thì không có sự khác biệt.
Cụ thể muốn biết nhóm nào khác với nhóm nào giữa các nhóm tuổi thì chúng ta nhìn vào phần phân tích sâu Anova,

7-post-hoc

Chúng ta sẽ thấy nhóm tuổi dưới 20 so với nhóm tuổi trên 40 có sig. dưới 5%, và nhóm tuổi dưới 20 so với nhóm tuổi trên 20-40 có sig. dưới 5% Do đó ta kết luận giữa nhóm dưới 20 tuổi và nhóm trên 40 tuổi có sự khác biệt đối với việc hài lòng, cũng như kết luận giữa nhóm dưới 20 tuổi và nhóm 20-40 tuổi có sự khác biệt đối với việc hài lòng.

Các bạn cần trao đổi thêm có thể chát với nhóm tạo facebook.com/hoidapSPSS hoặc mail hotrospss@gmail.com, nhóm sẽ hỗ trợ nhé.

Video 2 way anova:

Ngoài ra nhóm hotrospss@gmail.com có các dịch vụ sau:
– 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
– Cung cấp/chỉnh sửa số liệu khảo sát để chạy ra kết quả có ý nghĩa thống kê.