Giới thiệu
Hôm nay nhóm MBA Bách Khoa sẽ bàn về Phép kiểm định nào phù hợp khi so sánh quan hệ giữa biến định tính với định tính, định tính với định lượng.
Kiểu biến nào thì dùng loại phân tích nào phù hợp, anova hay crosstab chi bình phương.
Cách thực hiện
Đầu tiên các bạn tải file về nhé phantichspss.com/filefordownload/Crosstab_or_Anova.sav
Giải thích sơ lược về số liệu: có ba cột
- Giới tính mã hóa là Nam/Nữ. Đây là biến định tính phân loại
- Độ tuổi được mã hóa là các mức tuổi khác nhau. Đây là biến định tính phân loại
- Chi tiêu hàng tháng tính bằng đồng.. Đây là biến định lượng
Giờ vấn đề đặt ra là sẽ tìm quan hệ giữa các cặp biến này với nhau, vậy thì sử dụng phương pháp nào trong spss
- Quan hệ giữa GIỚI TÍNH và ĐỘ TUỔI
- Quan hệ giữa GIỚI TÍNH và CHI TIÊU
- Quan hệ giữa ĐỘ TUỔI và CHI TIÊU
Việc so sánh dựa trên nguyên tắc sau:
- Nguyên tắc 1: So sánh hai biến định tính với nhau: crosstab
- Nguyên tắc 2: So sánh một biến định tính và một biến định lượng: oneway anova, hoặc independent sample t test
Vậy việc so sánh sẽ dùng phương pháp
- Quan hệ giữa GIỚI TÍNH và ĐỘ TUỔI: sử dụng crosstab, mục tiêu là xem xem giữa giới tính và độ tuổi quan hệ như thế nào(Tuổi càng cao thì giới tính càng là nữ nhiều hơn chẳng hạn)
- Quan hệ giữa GIỚI TÍNH và CHI TIÊU : sử dụng t test hoặc anova, mục tiêu là xem xem chi tiêu trung bình của từng nhóm giới tính có khác nhau hay không? Như ta thấy chi tiêu trung bình của Nam là khoảng 3.15 triệu, nữ là 3.32 triệu
- Quan hệ giữa ĐỘ TUỔI và CHI TIÊU: sử dụng anova,mục tiêu là xem xem chi tiêu trung bình của từng nhóm độ tuổi có khác nhau hay không? Ta thấy trên 25 tuổi có vẻ chi tiêu mạnh hơn.
Ứng với mỗi phương pháp sẽ có phân tích chi tiết hơn như các bài trước đây của nhóm.
Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.
– SMS, Zalo, Viber:
– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
– Email: hotrospss@gmail.com
