Cách kiểm định phân phối chuẩn trong phần mềm SPSS

Trong phân tích thống kê, kiểm định phân phối chuẩn là một bước quan trọng để xác định xem dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không. Nếu dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống để phân tích dữ liệu, nhưng nếu không tuân theo, ta cần sử dụng các phương pháp thống kê khác để đảm bảo tính chính xác của kết quả.

Trong phần mềm SPSS, kiểm định phân phối chuẩn có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các thủ tục thống kê theo một số cách sau

Phương pháp Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk

Đầu tiên, ta cần nhập dữ liệu vào SPSS, sau đó chọn thủ tục “Explore” trong menu “Analyze”. Tiếp theo, chọn biến cần kiểm định và kéo biến đó vào mục “Dependent List”. Chọn “Plots” và đảm bảo rằng tùy chọn “Normality plots with tests” được chọn. Bấm OK để thực hiện kiểm định.

Kết quả kiểm định sẽ hiển thị trên màn hình và bao gồm các thống kê như giá trị Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk.

Nếu giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa được xác định trước( thường là 0.05), ta có thể chấp nhận giả thuyết rằng dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn. Nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa được xác định trước này, ta phải bác bỏ giả thuyết rằng dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.

Ngoài ra còn có một phương pháp ít chính xác hơn, đó là sử dụng Skewness và kurtosis

Phương pháp skewness và kurtosis

Skewness (độ lệch) và kurtosis (độ nhọn) là các thống kê mô tả được sử dụng để đánh giá hình dạng của phân phối.

Để kiểm tra phân phối chuẩn, ta có thể đọc giá trị skewness và kurtosis của biến. Trong phân phối chuẩn, giá trị skewness và kurtosis là 0. Nếu giá trị skewness lớn hơn 0, phân phối có xu hướng lệch sang phải (đuôi phân phối nằm bên phải của trung vị); nếu giá trị skewness nhỏ hơn 0, phân phối có xu hướng lệch sang trái (đuôi phân phối nằm bên trái của trung vị). Nếu giá trị kurtosis lớn hơn 0, phân phối có độ nhọn hơn so với phân phối chuẩn (đỉnh phân phối cao hơn và đuôi phân phối dày hơn); nếu giá trị kurtosis nhỏ hơn 0, phân phối có độ nhọn thấp hơn so với phân phối chuẩn (đỉnh phân phối thấp hơn và đuôi phân phối mỏng hơn).

Tuy nhiên, giá trị skewness và kurtosis không đủ để kết luận rằng phân phối là chuẩn hay không. Nên kết hợp với các phương pháp kiểm tra khác như biểu đồ Q-Q plot, Kolmogorov-Smirnov Test hoặc Shapiro-Wilk Test để đưa ra kết luận chính xác hơn.

Kết luận, kiểm định phân phối chuẩn là một bước quan trọng trong phân tích thống kê và phần mềm SPSS cung cấp các công cụ để thực hiện kiểm định này. Tuy nhiên, việc hiểu và đánh giá kết quả kiểm định là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của phân tích thống kê.

4.5/5 - (47 bình chọn)
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Góp ý
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận