CHƯƠNG – KIỂM ĐỊNH LIÊN HỆ CÁC BIẾN I Kiểm định Chi-square Mục đích Kiểm định xem có tồn mối quan hệ yếu tố nghiên cứu tổng thể hay không Đối tượng Biến định tính hay biến định lượng rời rạc giá trị Cơ sở lý thuyết Giả thiết H0: biến kiểm định độc lập với Giả thuyết H1: biến kiểm định có liên hệ với Đại lượng kiểm định X2 Đại lượng tra bảng X2(r-1)(c-1),α X2 > X2(r-1)(c-1),α -> bác bỏ H0 X2 ≤ X2(r-1)(c-1),α -> chọn H0 Kiểm định biến danh nghĩa danh nghĩa, thứ bậc Chọn Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs… Chuyển biến vào ô Row Column Chọn Statistics chọn Chi-square, chọn Continue Chọn Cells >ø chọn hàm thống kê theo yêu cầu > chọn Cont Chọn OK Đọc bảng kết Chi-square Tests tìm số Asymp Sig (2-sided) dòng Pearson Chi-square Sig < 0.05 -> bác bỏ H0 Sig ≥ 0.05 -> chọn H0 Ví dụ: Liệu chừng cách đọc báo có liên hệ với học vấn không Kết quả: Sig = 0.009 < α = 0.05 => chọn H1 5 Kiểm định liệu thứ tự - Thao tác tương tự - Nhưng Statistics chọn thêm thống kê Gamma, Somers’d, Kendall’s tau-b, Kendall’s tau-c - Kết cần đọc số Approx Sig Approx Sig < 0.05 -> bác bỏ H0 Approx Sig ≥ 0.05 -> chọn H0 Ví dụ: Liệu chừng học vấn có liên hệ mức quan tâm chủ đề báo không? Kết quả: Sig = 0.039 < α = 0.05 => chọn H1 Lưu ý SPSS cung cấp nhiều giá trị thống kê thiết kế để đo mức độ quan hệ hai biến định tính Hai số đo hữu dụng Phi Cramer’s V  Cramer’s V Phi thống kê có quan hệ mật thiết Trong ví dụ này, thực tế biến ta có hai loại, giá trị thống kê lý tưởng  Cramer’s V dùng thông dụng có hai giá trị   (zero) cho biết mối quan hệ  cho biết có mối quan hệ hoàn hảo (Theo lý thuyết, giá trị Phi giới hạn trên) Trong ví dụ này, Cramer’s V = 0.072  Thống kê Chi-square số đo mức độ chặt chẽ mối quan hệ Không thể kết luận mối quan hệ giới tính mức sống quan trọng, có ý nghĩa thống kê (tức thống kê mức độ chặt chẽ mối quan hệ) Khi thảo luận kết cần xem xét mức độ quan hệ mẫu ý nghĩa (và phần trăm theo dòng cột)  Thống kê Chi-square phù hợp có đầy đủ liệu Theo kinh nghiệm, có 20% ô có tần số kỳ vọng nhỏ 5, Chi-Square không thích hợp Chú ý, kết xuất SPSS bao gồm số quan sát (và phần trăm) ô với tần suất kỳ vọng nhỏ Trong trường hợp này, ô (25%) có tần suất kỳ vọng nhỏ 5, kiểm định ChiSquare không thích hợp Làm có nhiều 20% ô có tần số kỳ vọng nhỏ? II Mối quan hệ biến định lượng  Mô tả mối quan hệ hai biến định lượng  Biểu đồ phân tán (scatter) hữu ích việc mô tả mối quan hệ hai biến định lượng Theo quy ước, đặt biến phụ thuộc trục tung biến độc lập trục hoành Không giống quy ước cho bảng, thường bị bỏ qua, quy ước dùng rộng rãi ngành khoa học xã hội (Xem phần hồi quy tuyến tính) Thực hiện: Graph->scatter -> Definel … set Markers by  Thêm biến điều khiển định tính  Giả sử muốn biết quan hệ chiều cao cân nặng có giống cho nam nữ không? (tập thuc_hanh.sav) Cách nghiên cứu phân biệt nam nữ biểu đồ phân tán Trong cửa sổ Simple Scatterplot, chuyển biến sex (giới tính) vào hộp Set Markers by (đánh dấu phân biệt theo trị biến điều khiển này) sau: III Mối quan hệ biến định lượng biến định tính  Thực mô tả mối quan hệ SPSS  30  hộp Dependent List (chứa biến phụ thuộc biến định lượng)  hộp Factor List (chứa yếu tố độc lập, biến định tính) 20 10 102 86 108 Phan ung 105 N = 84 sinh dau Thu tu sinh 116 sinh sau [...]... Thêm biến điều khiển định tính  Giả sử muốn biết quan hệ giữa chiều cao và cân nặng có giống nhau cho nam và nữ không? (tập thuc_hanh.sav) Cách nghiên cứu là phân biệt giữa nam và nữ trên biểu đồ phân tán Trong cửa sổ Simple Scatterplot, hãy chuyển biến sex (giới tính) vào hộp Set Markers by (đánh dấu phân biệt theo trị của biến điều khiển này) như sau: III Mối quan hệ giữa biến định lượng và biến định. .. biệt theo trị của biến điều khiển này) như sau: III Mối quan hệ giữa biến định lượng và biến định tính  Thực hiện mô tả mối quan hệ trên SPSS  30  hộp Dependent List (chứa các biến phụ thuộc và là biến định lượng)  hộp Factor List (chứa các yếu tố độc lập, và là biến định tính) 20 10 102 86 108 Phan ung 105 0 N = 84 sinh dau Thu tu sinh 116 sinh sau ... chuyển biến sex (giới tính) vào hộp Set Markers by (đánh dấu phân biệt theo trị biến điều khiển này) sau: III Mối quan hệ biến định lượng biến định tính  Thực mô tả mối quan hệ SPSS  30  hộp... chọn H1 5 Kiểm định liệu thứ tự - Thao tác tương tự - Nhưng Statistics chọn thêm thống kê Gamma, Somers’d, Kendall’s tau-b, Kendall’s tau-c - Kết cần đọc số Approx Sig Approx Sig < 0.05 -> bác bỏ... có tần suất kỳ vọng nhỏ 5, kiểm định ChiSquare không thích hợp Làm có nhiều 20% ô có tần số kỳ vọng nhỏ? II Mối quan hệ biến định lượng  Mô tả mối quan hệ hai biến định lượng  Biểu đồ phân tán