Kiểm định sâu One-Way ANOVA trên SPSS 26

Kết quả kiểm định One-Way ANOVA cho thấy có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị. Nhưng sự khác biệt đó không phải lúc nào cũng xảy ra giữa tất cả các nhóm giá trị của biến định tính, có thể chỉ tồn tại sự khác biệt giữa một cặp hoặc một vài cặp giá trị mà thôi.

Kiểm định sâu One-Way ANOVA (kiểm định hậu One-Way ANOVA, phân tích sâu One-Way ANOVA) sẽ giúp chúng ta tìm ra chính xác cặp giá trị nào đang có sự khác biệt. Có nhiều phép kiểm định được hỗ trợ trong phân tích sâu One-Way ANOVA và được chia thành hai nhóm dựa trên sự khác biệt phương sai của các nhóm giá trị. Trong SPSS 26, hai nhóm này được đặt tên là Equal Variances Assumed và Equal Variances Not Assumed.

• Equal Variances Assumed: các kiểm định sâu cho trường hợp không có khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị (sig kiểm định Levene lớn hơn 0.05).
• Equal Variances Not Assumed: các kiểm định sâu cho trường hợp có khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị (sig kiểm định Levene nhỏ hơn 0.05).

Kết quả phân tích sâu One-Way ANOVA trên SPSS 26 sẽ biểu thị dạng bảng chéo tên là Multiple Comparisons. Bảng này chứa các chỉ số thống kê khi so sánh từng cặp giá trị với nhau, chúng ta sẽ chú ý tới giá trị sig kiểm định đầu tiên. Nếu kết quả sig kiểm định của một cặp giá trị nhỏ hơn 0.05, chúng kết luận có sự khác biệt trung bình giữa cặp giá trị đó. Ngược lại, nếu sig kiểm định lớn hơn 0.05, không có sự khác biệt trung bình.

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

Mỗi kiểm định sâu có hướng tiếp cận, công thức tính toán khác nhau, do vậy, việc xảy ra tình huống khác nhau về kết quả giữa các kiểm định trong cùng một nhóm là điều hoàn toàn có thể hiểu được. Sẽ có những trường hợp kiểm định One-Way ANOVA cho kết quả có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị nhưng khi phân tích sâu lại không tìm thấy bất kỳ sự khác biệt giữa một cặp giá trị nào. Tình huống này xảy ra khi sự khác biệt trung bình giữa các nhóm là rất nhỏ, những khác nhau trong cách tiếp cận của mỗi phép kiểm định vô tình tạo ra hai kết quả khác biệt.

Nên nhớ rằng, ranh giới việc đánh giá có khác biệt hay không có khác biệt trung bình là giá trị sig nhỏ hơn hay lớn hơn mức ý nghĩa 0.05. Giả sử giá trị sig bằng 0.049 hoặc 0.051, chúng rất gần với mức 0.05 và sự chênh lệch giữa chúng là không nhiều nhưng hai giá trị lại đại diện cho hai kết quả trái ngược nhau hoàn toàn. Nếu kết quả kiểm định One-Way ANOVA chỉ ra có khác biệt trung bình, nhưng khi chạy một kiểm định trong phân tích sâu lại không có cặp nào có sự khác biệt, hãy đổi lần lượt sang tất cả các kiểm định sâu cùng nhóm đến khi tìm được kiểm định sâu cho ra kết quả có cặp giá trị khác biệt.

Với kết quả từ kiểm định One-Way ANOVA ở bài viết Phân tích trung bình One-Way ANOVA trên SPSS chúng ta xác định được rằng có sự khác biệt trung bình sự hài lòng công việc đối với biến là Độ tuổi. Ta sẽ phân tích sâu One-Way ANOVA với biến này. Thực hiện kiểm định One-Way ANOVA với biến Độ tuổi. Tại cửa sổ các tùy chọn của One-Way ANOVA, nhấp vào Post Hoc…

Theo kết quả kiểm định One-Way ANOVA, sig kiểm định Levene của biến Độ tuổi là 0.009 < 0.05. Chúng ta sẽ sử dụng một trong các kiểm định sâu trong phần Equal Variances Not Assumed. Ở đây tác giả sẽ sử dụng kiểm định Tamhane’s T2.

Nhấp vào Continue để quay lại giao diện ban đầu, chọn OK để xuất kết quả ra output. Chúng ta sẽ đọc kết quả ở bảng Multiple Comparisons.

Bên cạnh giá trị sig cho biết có hay không sự khác biệt trung bình, chúng ta sẽ quan tâm đến cả giá trị Mean Difference (chênh lệch trung bình) để xem sự khác biệt là nhiều hay ít và giá trị trung bình nhóm nào cao hơn nhóm nào. Bảng Multiple Comparisons chia ra cột I – giá trị tham chiếu và cột J – giá trị so sánh. Cột Mean Difference sẽ được tính bằng trung bình của nhóm I trừ cho giá trị trung bình nhóm J. Do đó, nếu Mean Difference mang dấu âm, nghĩa là giá trị trung bình của giá trị tham chiếu I nhỏ hơn giá trị trung bình giá trị so sánh J. Ngược lại, nếu Mean Difference mang dấu dương nghĩa là giá trị trung bình của I lớn hơn của J.

Kết quả kiểm định Tamhane về sự khác biệt sự hài lòng giữa từng cặp độ tuổi cho thấy:

• Nhóm tuổi Từ 18 – 25 tuổi và Trên 45 tuổi, Từ 26 – 35 tuổi và Trên 45 tuổi có sig nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có khác biệt sự hài lòng công việc giữa các cặp nhóm tuổi này. Giá trị Mean Difference của nhóm Trên 45 tuổi so với hai nhóm Từ 18 – 25 tuổi và Từ 26 – 35 tuổi đều mang dấu dương và tương đối lớn cho thấy sự hài lòng công việc của nhóm Trên 45 tuổi cao hơn khác biệt so với hai nhóm còn lại.
• Giá trị sig kiểm định của các cặp độ tuổi còn lại đều lớn hơn 0.05, như vậy không có khác biệt sự hài lòng công việc giữa các nhóm tuổi này với nhau.