Sự khác nhau giữa kiểm định anova và biến điều tiết

Mục lục

Khi làm bài luận, các biến dạng như độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp là các biến kiểm soát control variable. Bài này sẽ giới thiệu đến bạn sự khác khau và giống nhau giữa một biến kiểm soát đó khi nào sử dụng trong anova, khi nào sử dụng trong quan hệ điều tiết, để bạn có cái nhìn thiết thực hơn và không bị nhầm lẫn khi làm bài nhé.

Ví dụ mô hình dùng anova

Thì biến GIỚI TÍNH sẽ được dùng anova, hoặc t-test để kiểm định

Ví dụ mô hình dùng biến điều tiết moderator

Thì biến GIỚI TÍNH này chính là biến điều tiết moderator. Cần dùng các phép thống kê điều tiết để xử lý biến điều tiết.

–Anova là so sánh giữa một biến phân loại và 1 biến định lượng liên tục. Nghĩa là so sánh 2 biến với nhau. Cụ thể trong trường hợp mô hình này là dùng anova để so sánh xem có sự khác biệt về giới tính Nam/Nữ so với ý định mua hàng hay không. Nghĩa là ví dụ người Nam thì ý định mua hàng cao hơn người Nữ.
–Quan hệ điều tiết là so sánh việc 1 biến tác động vào 1 mối quan hệ. Lưu ý ở đây mối quan hệ chính là mũi tên( mũi tên từ nhân tố “Hiểu biết về sản phẩm” tác động đến “Dự định mua hàng”). Cụ thể biến điều tiết là giới tính, có hai loại là Nam/Nữ. Thì giả thiết ở đây là : Giới tính tác động vào mối quan hệ “Hiểu biết về sản phẩm” tác động đến “Dự định mua hàng”. Ví dụ :
+ Độ lớn của hệ số hồi quy mối quan hệ “Hiểu biết về sản phẩm” tác động đến “Dự định mua hàng” của giới tính Nam là 0.2
+ Độ lớn của hệ số hồi quy mối quan hệ “Hiểu biết về sản phẩm” tác động đến “Dự định mua hàng” của giới tính Nữ là 0.4
Thì rõ ràng giới tính Nữ làm cho mối quan hệ này có giá trị cao gấp đôi giới tính Nam. Từ đó cũng tạo ra hàm ý quản trị nào đó để dùng làm kiến nghị trong việc tăng cường dự định mua hàng của người tiêu dùng Nam/Nữ. Dĩ nhiên không phải nhìn bằng mắt để kết luận giả thiết điều tiết này đạt hay không đạt. Mà phải qua kiểm định biến điều tiết.

Sự giống nhau giữa kiểm định anova và biến điều tiết

Kiểm định anova và biến điều tiết có sự giống nhau, đó cùng là hai khác niệm dễ gây lúng túng cho các bạn khi mới bắt đầu nghiên cứu. Ngoài ra không có điểm nào giống nhau cả, vì đây là hai khái niệm khác nhau.

Hai cách kiểm định biến điều tiết thông dụng

-Dùng phương pháp phân tích đa nhóm multigroup analysis
-Dùng interaction effect. Đây là cách nhân hai biến độc lập và điều tiết với nhau. Chúng ta có thể làm thủ công hoặc dùng phầm mềm process chuyên dụng trong Spss, hoặc dùng PLS để xử lý các giả thiết điều tiết này.

Kết luận anova và biến điều tiết

Khi bắt đầu vẽ mô hình, với việc vẽ mũi tên trong mô hình tác động vào đâu quyết định bản chất của mối quan hệ đó, các bạn nhớ vẽ cho đúng để không bị bắt bẻ nhé.

Bạn cứ trao đổi thêm với nhóm ở đây, hoặc comment bên dưới nhé

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.

– SMS, Zalo, Viber: