Kiểm định Independent-Samples T Test trên SPSS 26

1. Mục đích sử dụng và giả thuyết

Kiểm định Independent-Samples T Test được sử dụng khi muốn so sánh trung bình một biến định lượng giữa hai nhóm đối tượng đáp viên khác nhau. Tham gia vào phép kiểm định sẽ là một hoặc nhiều biến định lượng cần đánh giá trung bình và một biến định tính có hai nhóm giá trị. Ví dụ như:

• So sánh trung bình mức độ hài lòng công việc giữa nhân viên nam và nhân viên nữ. Biến định lượng sự hài lòng công việc được đo bằng thước đo Likert 5 mức độ, biến định tính giới tính gồm hai giá trị phân loại với 1 là nam và 2 là nữ.
• So sánh trung bình số tiền chi tiêu hàng tháng giữa các gia đình chưa có con và có con dưới 6 tuổi. Biến định lượng là số tiền chi tiêu mỗi tháng, biến định tính gồm hai giá trị phân loại với 1 là chưa có con và 2 là có con dưới 6 tuổi.

Trường hợp, biến định tính có từ ba giá trị trở lên, chúng ta sẽ sử dụng kiểm định One-way ANOVA, chi tiết các bạn xem tại bài viết Phân tích trung bình One-Way ANOVA trên SPSS.

Để kiểm định trung bình biến định lượng với hai nhóm giá trị của biến định tính, chúng ta đặt giả thuyết H₀: Không có sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm giá trị. Phép kiểm định t được sử dụng để kiểm định giả thuyết này. Trong SPSS, các số liệu của kiểm định t được lấy từ mục t-test for Equality of Means trong bảng Independent Samples Test. 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 hai 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 hai nhóm giá trị.

Trước khi đánh giá có hay không sự khác biệt về trung bình thông qua kiểm định t, 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_F-0: Không có sự khác biệt phương sai giữa hai nhóm giá trị. Phép kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết này. Trong SPSS, các số liệu của kiểm định F được lấy từ mục Levene’s Test for Equality of Variances trong bảng Independent Samples Test. Kết quả kiểm định:

• Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H_F-0, nghĩa là có sự khác biệt phương sai một cách có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm giá trị. Chúng ta sử dụng kết quả kiểm định t ở hàng Equal variances not
• Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H_F-0, nghĩa là không có sự khác biệt phương sai một cách có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm giá trị. Chúng ta sử dụng kết quả kiểm định t ở hàng Equal variances assumed.

Quy trình đọc kết quả Independent-Samples T Test được tóm gọn trong hai bước như sau:

Nếu bạn cần hỗ trợ phân tích Independent-Samples T Test hoặc các phân tích T Test liên quan, có thể tham khảo dịch vụ chạy SPSS của Xử Lý Định Lượng. Team sẽ tư vấn và đưa ra hướng phân tích phù hợp với thông tin bài.

2. Kiểm định Independent-Samples T Test 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 Independent-Samples T Test để xem xét mức độ hài lòng công việc có khác nhau giữa nhân viên nam và nhân viên nữ không. Biến định lượng được sử dụng là F_HL, biến định tính là Giới tính có 2 giá trị Nam/Nữ. Vào Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test…

Cửa sổ Independent-Samples T Test xuất hiện, đưa biến định lượng vào mục Test Variable (s), cụ thể là biến F_HL. Chúng ta có thể đưa nhiều biến định lượng vào mục này để đánh giá trung bình cùng lúc với biến Giới tính. Tiếp tục đưa biến định tính vào mục Grouping Variable, cụ thể trong trường hợp này là biến GioiTinh. Nhấp chuột chọn vào biến GioiTinh trong Grouping Variable để nền biến này tô vàng, lúc này mục Define Groups… sẽ sáng lên, chúng ta nhấp vào mục này.

Biến Giới tính có hai giá trị đã được mã hóa gồm 1 là nam và 2 là nữ, chúng ta sẽ điền hai số này vào hai ô trống Group 1 và Group 2 (không cần phải sắp xếp 1 đến 2, có thể điền ngược lại 2, 1). Tiếp tục nhấp vào Continue để quay về cửa sổ ban đầu. Sau đó nhấp OK để xuất kết quả ra output.

Kết quả kiểm định gồm hai bảng là Group Statistics và Independent Samples Test. Chúng ta sẽ đọc kết quả ở bảng Independent Samples Test trước.

Sig kiểm định F bằng 0.144 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa hai nhóm nam và nữ, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở hàng Equal variances assumed. Sig kiểm định t bằng 0.491 > 0.05, chấp nhận giả thuyết H₀, nghĩa là không có sự khác biệt trung bình F_HL giữa các giới tính khác nhau. Như vậy, không có khác biệt sự hài lòng công việc giữa nhân viên nam và nhân viên nữ trong công ty.

Bảng Group Statistics cho chúng ta các thông số mô tả của từng nhóm giới tính. Giá trị trung bình ở hai nhóm đều nằm trong đoạn 3.41 – 4.20 (ý kiến đồng ý – dựa theo giá trị khoảng cách đã giới thiệu trong chương THỐNG KÊ MÔ TẢ – TẦN SUẤT, TRUNG BÌNH, KẾT HỢP ở Ebook SPSS 26), nghĩa là nhân viên nam và nữ đều cảm thấy hài lòng về công việc. Giá trị trung bình của hai nhóm nam/nữ bằng 3.5012 và 3.4523, không có sự chênh lệch nhiều.