Phân tích trung bình One-Way ANOVA trên SPSS

1. Mục đích sử dụng và giả thuyết

Trong bài viết Kiểm định Independent-Samples T Test , chúng ta đã biết kiểm định này dùng để so sánh giá trị trung bình. Tuy nhiên, hạn chế của kiểm định này là chỉ cho phép chúng ta so sánh trung bình giữa hai nhóm giá trị với nhau. Trường hợp biến định tính có nhiều hơn hai nhóm, chúng ta sẽ cần sử dụng đến một kỹ thống kê khác là One-Way ANOVA hay còn gọi với tên Tiếng Việt là ANOVA một chiều.

Xem thêm: Phân tích khác biệt trung bình Two-Way ANOVA trong SPSS

Lưu ý rằng, One-Way ANOVA có thể được sử dụng để so sánh trung bình giữa hai nhóm giá trị giống như Independent-Samples T Test. Mặc dù cơ chế tính toán và kiểm định được sử dụng ở hai loại kỹ thuật thống kê là khác nhau, nhưng kết quả cho ra sẽ tương đương nhau nếu biến định tính chỉ có hai nhóm giá trị. Xét về tính phổ biến, nếu so sánh trung bình giữa hai nhóm đối tượng, các nhà nghiên cứu ưa thích sử dụng Independent-Samples T Test hơn One-Way ANOVA.

Để kiểm định trung bình biến định lượng với các nhóm giá trị của biến định tính, chúng ta đặt giả thuyết H₀: Không có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị. Phép kiểm định F hoặc Welch được sử dụng để kiểm định giả thuyết này tùy thuộc vào phương sai giữa các nhóm giá trị là khác biệt hay không khác biệt. Trong SPSS, các số liệu của kiểm định F được lấy từ bảng ANOVA, kiểm Welch lấy từ bảng Robust Tests of Equality of Means. Kết quả kiểm định:

• Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H₀, nghĩa là có sự khác biệt trung bình một cách có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm giá trị.
• Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H₀, nghĩa là không có sự khác biệt trung bình một cách có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm giá trị.

Cũng giống như Independent-Samples T Test, trước khi đánh giá sự khác biệt trung bình, chúng ta cần kiểm định sự đồng nhất phương sai của hai nhóm giá trị biến định tính. Để thực hiện điều này, chúng ta đặt giả thuyết H_L-0: Không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị. Phép kiểm định Levene được sử dụng để kiểm định giả thuyết này. Trong SPSS, các số liệu của kiểm định Levene được lấy từ hàng Based on Mean của bảng Test of Homogeneity of Variances. Kết quả kiểm định:

• Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H_L-0, nghĩa là có sự khác biệt phương sai một cách có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm giá trị. Chúng ta sử dụng kết quả kiểm định Welch ở bảng Robust Tests of Equality of Means.
• Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H_L-0, nghĩa là không có sự khác biệt phương sai một cách có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm giá trị. Chúng ta sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA.

Quy trình đọc kết quả One-Way ANOVA được tóm gọn trong hai bước như sau:

2. Kiểm định One-Way ANOVA trên SPSS 26

Với các bạn đã có Ebook SPSS 26, các bạn sử dụng tập dữ liệu thực hành 350 – DLTH 1.sav, tương ứng với mô hình nghiên cứu và bảng câu hỏi khảo sát ở chương LÝ THUYẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU – ĐỀ TÀI THỰC HÀNH. Thực hiện kiểm định One-Way ANOVA để xem xét mức độ hài lòng công việc có khác nhau giữa các nhân viên có độ tuổi, học vấn và thâm niên khác nhau không. Biến định lượng được sử dụng là F_HL, biến định tính là Độ tuổi, Học vấn, Thu nhập. Tác giả thực hành trên ba biến định tính bởi kết quả kiểm định từ ba biến này sẽ đại diện cho những trường hợp có thể xảy ra khi phân tích One-Way ANOVA. Chúng ta vào Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA….

Hộp thoại One-Way ANOVA xuất hiện, đưa biến phụ thuộc vào mục Dependent List (có thể đưa nhiều biến định lượng vào phân tích một lượt), đưa biến định tính vào mục Factor (chỉ có thể đưa vào một biến định tính), cụ thể ở đây là biến F_HL và Độ tuổi.

Bên phải có các tùy chọn, chúng ta nhấp chuột vào Options… Tích vào bốn mục như hình bên dưới.

Ý nghĩa của các mục này:

• Descriptive: xuất bảng thống kê mô tả đặc điểm các nhóm giá trị như tần suất, trung bình (mean), độ lệch chuẩn…
• Homogeneity of vaiance test: đưa ra kết quả kiểm định khác biệt phương sai của các nhóm giá trị bằng kiểm định Levene.
• Welch hoặc Brown-Forsythe[1]: cung cấp kết quả kiểm định khác biệt trung bình trong trường hợp có khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị. Hai kiểm định này chung một mục đích nhưng cách tiếp cận là khác nhau, do vậy sẽ có trường hợp hai kiểm định cho ra kết quả không thống nhất với nhau. Thường các nhà nghiên cứu sử dụng Welch nhiều hơn.
• Means plot: xuất đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa biến định lượng với biến định tính, giúp chúng ta có cái nhìn trực quan về sự khác biệt giữa các nhóm giá trị.

Sau khi tích chọn các mục ở trên, nhấp Continue để quay lại giao diện ban đầu. Sau đó chọn OK để xuất kết quả ra output. Kết quả kiểm định gồm nhiều bảng, chúng ta sẽ đọc kết quả ở bảng Test of Homogeneity of Variances trước.

a. Kiểm định One-Way ANOVA với biến Độ tuổi

Với phiên bản SPSS 26, bảng Test of Homogeneity of Variances có nhiều thông tin hơn so với SPSS 20. Khi nhận xét kiểm định Levene, chúng ta sẽ dựa vào kết quả ở hàng Based on Mean.

Sig kiểm định Levene bằng 0.009 < 0.05, có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm tuổi, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định Welch ở bảng Robust Tests of Equality of Means.

Sig kiểm định Welch bằng 0.001 < 0.05, chấp nhận giả thuyết H₀, nghĩa là có sự khác biệt trung bình F_HL giữa các nhóm tuổi khác nhau. Như vậy, có khác biệt sự hài lòng công việc giữa các nhân viên có độ tuổi khác nhau.

Bảng Descriptives cho chúng ta các thông số mô tả của từng nhóm tuổi. Giá trị trung bình ở hai nhóm tuổi Từ 18 – 25 tuổi và Từ 26 – 35 tuổi nằm trong đoạn 2.61 – 3.40 (ý kiến trung lập – dựa theo giá trị khoảng cách đã giới thiệu trong chương THỐNG KÊ MÔ TẢ – TẦN SUẤT, TRUNG BÌNH, KẾT HỢP), nghĩa là nhân viên trong độ tuổi từ 18 – 35 cảm thấy bình thường với công việc hiện tại. Trong khi đó, giá trị trung bình hai nhóm Từ 36 – 45 tuổi và Trên 45 tuổi nằm trong đoạn 3.41 – 4.20 (ý kiến đồng ý), nghĩa là nhân viên trong độ tuổi từ 36 trở lên cảm thấy hài lòng về công việc.

Bên cạnh đó, có thể thấy rằng giá trị trung bình có xu hướng tăng dần theo mức tuổi, nghĩa là độ tuổi cao hơn thì sự hài lòng cao hơn.

Đi kèm với thống kê mô tả, chúng ta có biểu đồ đường thể hiện mối liên hệ giữa trung bình sự hài lòng và từng độ tuổi. Đường biểu diễn được vẽ dựa vào giá trị cột Mean trong bảng Descriptives, đường này có xu hướng dốc lên khi độ tuổi tăng dần cho thấy sự hài lòng của nhân viên cao hơn ở độ tuổi cao hơn.

Cần lưu ý rằng, khi đánh giá sự khác biệt trung bình, chúng ta sẽ dựa vào kết quả kiểm định chứ không đánh giá định tính qua biểu đồ hay bảng thống kê mô tả. Biểu đồ và chỉ số giá trị trung bình chỉ là bổ trợ giải thích thêm kết quả cho phép kiểm định.

b. Kiểm định One-Way ANOVA với biến Học vấn

Thực hiện kiểm định tương tự với biến Học vấn, chúng ta có kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances như sau:

Sig kiểm định Levene bằng 0.456 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm học vấn, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA.

Sig kiểm định F bằng 0.639 < 0.05, chấp nhận giả thuyết H₀, nghĩa là không có sự khác biệt trung bình F_HL giữa các trình độ học vấn khác nhau. Như vậy, không có khác biệt sự hài lòng công việc giữa các nhân viên có trình độ học vấn khác nhau.

Bảng Descriptives cho chúng ta các thông số mô tả của từng mức học vấn. Giá trị trung bình của các nhóm học vấn nằm trong đoạn 3.41 – 4.20 (ý kiến đồng ý), nghĩa là dù nhân viên có học vấn khác nhau, họ đều cảm thấy hài lòng về công việc.

[1] Andy Field, Discovering Statistics using SPSS, Sage, London, 2009.