Bài 4
Bài 4
KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ
KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ
1. Kiểm định trung bình
2. Kiểm định phi tham số
3. Kiểm định Khi bình phương
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
/>1.1. Kiểm định t-một mẫu
Phương pháp kiểm nghiệp một mẫu được dùng để kiểm định có
hay không sự khác biệt của giá trị trung bình của một biến đơn
với một giá trị cụ thể, với giả thuyết ban đầu cho rằng giá trị
trung bình cần kiểm nghiệm thì bằng với một con số cụ thể nào
đó.
Phương pháp kiểm nghiệm này dùng cho biến dạng thang đo
khoảng cách hay tỉ lệ. Ta sẽ loại bỏ giả thuyết ban đầu khi kiểm
nghiệm chó ta chỉ số Sig. nhỏ hơn mức tinh cậy (0.05).
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
/>Compare Mean\One-Sample T Test…
Compare Mean\One-Sample T Test…Lựa chọn biến cần so sánh bằng
cách di chuyển vệt đen và chuyển
đến vào hộp thoại Test
Variable(s), nhập giá trị cần so
sánh vào hộp thoại Test Value
Options để xác định độ tin cậy
cho kiểm nghiệm, mặc định là
95% và cách xữ lý đối với các
giá trị khuyết
Chuyển biến định lượng cần so sánh
trung bình vào hộp thoại Test
variable(s). Ta có thể chọn nhiều
biến định lượng để so sánh.
Định ra các nhóm cần so sánh với
nhau (thường là biến định danh) di
chuyển vào hộp thoại Gouping
variable.
Công cụ Define Groups… cho
phép ta định ra hai nhóm cần so
sánh với nhau
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
/>Independent sample t-test
Independent sample t-testCó hai cánh định nhóm so sánh:

Sử dụng con số cụ thể, nhập hai giá trị đại diện cho hai nhóm
cần so sánh trong biến vào ô group 1 và group 2

Cách thứ hai sử dụng Cut point, nhập giá tri phân cách các giá
trị trong biến thành hai nhóm. Toàn bộ các trường hợp có giá trị
(con số mã hóa) nhỏ hơn giá trị được nhập vào trong cut point
sẽ định ra một nhóm, và toàn bộ các trường hợp có giá trị mã hóa
lớn hơn hoặc bằng giá trị trong Cut point sẽ tạo ra một nhóm
khác.
Options để xác định độ tin cậy cho kiểm nghiệm, mặc định là

thiết về giá trị trung bình đã xét ở phần I. Tuy nhiên ở đây thường
không biết phương sai của các độ lệch của tổng thể chung nên thay
bằng phương sai của các độ lệch của tổng thể mẫu , và dùng tiêu chuẩn
kiểm định t :
( )
d
S
nd
t
0
µ−
=
Nhận xét
Nhận xét
Phương pháp so sánh từng cặp như trên có ưu điểm hơn phương pháp
so sánh hai mẫu độc lập ở chỗ:
- Nó không cần giả thiết gì về phương sai của hai tổng thể chung
- Nó thường cho kết quả chính xác hơn vì đã bỏ được các nhân tố ngoại
lai ảnh hưởng đến giá trị trung bình. Tuy nhiên nhược điểm của nó là
việc bố trí thí nghiệm (điều tra) phức tạp hơn, chẳng hạn trong ví dụ
trên phương pháp so sánh từng cặp đòi hỏi phải trồng lúa thí nghiệm
trên hai mảnh của cùng một thửa ruộng với hai loại giống khác nhau.
Compare means\Paired-
Compare means\Paired-
samples t-test
samples t-testChọn hai biến ta cần so sánh di
chuyển vào hộp thoại Paired

tác động của nhân tố X ở mức i . Như vậy µi là hiệu quả trung bình của
nhân tố X ở mức i. Chúng ta muốn biết khi cho nhân tố X thay đổi ở các
mức khác nhau thì điều đó có ảnh hương hay không tới hiệu quả trung
bình. Chẳng hạn, chúng ta muốn nghiên cứu ảnh hưởng của giống tới
năng suất cây trồng. Nhân tố ở đây là giống, các loại giống khác nhau
là các mức của nhân tố. Hiệu quả của giống lên năng suất cây trồng
được đo bằng sản lượng của cây trồng. Như vậy Xi chính là sản lượng
của giống i và µi là sản lượng trung bình của giống i.
Trình bày số liệu tổng quát
Trình bày số liệu tổng quát
∑
=
=
k
1j
j
nn
∑
=
=
k
1j
j
TT
1
x
2
x
...
j

nkk
Tổng số T
1
T
2
... T
k
Trung
bình
Các bước kiểm định
Các bước kiểm định
Bước 1: Tính các trung bình.
+ Trung bình của các mẫu:
+ Trung bình chung:
i
n
1j
ji
i
i
i
n
x
n
T
x
i
∑
=
==

( )
∑∑∑∑
−=−=
i j
2
2
ij
2
i j
ij
n
T
xxxSST
( )
n
T
n
T
n.xxSSF
2
k
1j
j
2
j
j
2
k
1j
j

MSF
−
=
kn
SSE
MSE
−
=
Các bước kiểm định
Các bước kiểm định
Bước 4: Kiểm định giả thiết.
Giả thiết H0: µ1 = µ2 = ... = µk .
H1: Tồn tại ít nhất 1 cặp µj ≠ µj với j ≠ j’ .
Các kết quả nói trên được trình bày trong bảng sau đây và được
gọi là bảng ANOVA (Analysis of Variance : Phân tích phương sai).
MSE
MSF
F =
Nguồn Tổng bình
phương
Bậc tự do Phương sai (TB
bình phương)
Tỷ số F
Nhân tố SSF k - 1 MSF
Sai số SSE n - k MSE
Tổng SST n - 1
Người ta chứng minh được rằng nếu giả thiết H0 đúng thì tỷ số sẽ
có phân phối Fisher với bậc tự do là (k - 1, n - k). Giả thiết H0 sẽ
bị bác bỏ ở mức ý nghĩa α, nếu F > Fα, (k-1),( n-k) .