Phân tích phương sai một yếu tố anova

Phân tích phương sai một yếu tố anova là gì?

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). Như trường hợp giữa Nam và Nữ thì đối tượng nào có điểm Hài Lòng cao hơn khi mua một sản phẩm nào đó. Đó chính là trường hợp dùng phân tích anova nhé.

Bài này sẽ đề cập về lý thuyết, thực hành từng bước phân tích phương sai một yếu tố anova, cách diễn giải kết quả, ý nghĩa các chỉ số trong anova.

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 hoặc 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. 

Cách thực hiện thực hành phân tích anova một yếu tố

Đầu tiên bạn tải file số liệu phân tích anova ở đây https://phantichspss.com/filefordownload/anova-1-way.sav

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

Lần lượt đưa biến HAILONG và age vào ô bên phải theo thứ tự tương ứng như hình bên dưới. Sau đó bấm vào Options chọn Homogeneity of variance test để kiểm định phương sai đồng nhất. Đồng thời ấn vào Descriptive để xem giá trị trung bình HÀI LÒNG của từng nhóm tuổi là bao nhiêu.

Nếu nhóm tuổi có 3 nhóm trở lên và muốn kiểm định Post hoc thì ấn vào nút Post hoc để kiểm định sâu sau anova, bảng sau xuất hiện và chọn một trong những kiểm định posthoc:Tukey, LSD, Bonferroni, Duncan. Tuy nhiên bài này chỉ có 2 nhóm tuổi nên kiểm định post-hoc không được áp dụng, và kiểm định này được trình bài ở đây: https://phantichspss.com/phan-tich-sau-anova-mot-yeu-post-hoc-one-way-anova.html

Cách phân tích kết quả anova 

Kết quả kiểm định gồm ba phần:

Phần 1: thống kê mô tả từng nhóm

Nhóm tuổi <30 có 24 người và điểm trung bình hài lòng của họ là 3.45

Nhóm tuổi >=30 có 26 người và điểm trung bình hài lòng của họ là 3.4

Phần 2: kiểm định phương sai đồng nhất

Chính là bảng Test of Homogeneity of Variances

Levene test: dùng kiểm định phương sai bằng nhau hay không giữa các nhóm, với giả thiết Ho: “Phương sai bằng nhau”.Do đó, nếu

• Sig <= 0.05: bác bỏ Ho-> chưa đủ điều kiện chạy tiếp anova
• Sig >0.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để phân tích tiếp anova

Ta thấy ở bảng 2 sig=0.946 do đó chấp nhận giả thiết Ho, là phương sai đồng nhất.

Phần 3: Kiểm định anova

Chính là bảng ANOVA , với Ho là: “Trung bình bằng nhau”. Dó tùy vào kết quả mà ta sẽ kết luận một trong hai trường hợp

• Sig <=0.05: bác bỏ Ho ->  đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về điểm trung bình giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc
• Sig >0.05: chấp nhận Ho -> chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về điểm trung bình giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc

Ta thấy ở bảng 3 sig=0.827 do đó chấp nhận giả thiết Ho, là chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về điểm trung bình giữa các nhóm tuổi đối với biến Hài Lòng. Và thực tế cũng thấy điểm trung bình 2 nhóm tương ứng là 3.45 và 3.40 thì cũng gần nhau, không có sự khác biệt rõ ràng.

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 bằng các kiểm định Tukey, LSD, Bonferroni, Duncan.

VIdeo phân tích mẫu Anova

 Liên hệ nhóm Thạc Sĩ QTKD:

– SMS, Zalo, Viber:

– Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

Để được hướng dẫn:
– Khảo sát thị trường/ 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.