Phạm Trường Sơn – Lớp QTKD K29 Bài tập Nghiên cứu Marketing BÀI LÀM Ngày sinh 2/9/1991 Mẫu= 200-2-9=189 1. Phân tích mối quan hệ giữa 2 biến định tính. Chọn 2 biến: Trình độ chuyên môn và Giới tính. B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết • H0: Không có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính. • H1: Có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính. B2: Phương pháp kiểm định: bảng chéo B3: Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent Trình độ chuyên môn * Giới tính 189 100.0% 0 0.0% 189 100.0% Trình độ chuyên môn * Giới tính Crosstabulation Count Giới tính Total Nam Nu Trình độ chuyên môn Trung cấp 8 2 10 Cao đẳng 3 8 11 Đại học 82 81 163 Sau đại học 2 3 5 Total 95 94 189 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2- sided) Pearson Chi-Square 6.074 a 3 .108 Likelihood Ratio 6.415 3 .093 Linear-by-Linear Association 1.173 1 .279 N of Valid Cases 189 a. 3 cells (37.5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2.49. α =0.05 Chi 2 =6.074; df=3 P(Chi 2 ;df)=0.108>0.05 Vậy chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: Không có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính 2. Phân tích mối quan hệ giữa 2 biến định lượng. Chọn 2 biến: Lãnh đạo và Lương. B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết • H0: Không có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương. • H1: Có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương. B2: Phương pháp kiểm định: tương quan và hồi quy đơn. B3: Variables Entered/Removed a Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Lương b . Enter a. Dependent Variable: Lãnh đạo b. All requested variables entered. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .125 a .016 .010 1.09557 a. Predictors: (Constant), Lương ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 3.534 1 3.534 2.944 .088 b Residual 224.451 187 1.200 Total 227.984 188 a. Dependent Variable: Lãnh đạo b. Predictors: (Constant), Lương Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 5.409 .289 18.742 .000 Lương 038 .022 125 -1.716 .088 a. Dependent Variable: Lãnh đạo Bảng ANOVA: F=2.944 và Sig=0.088>0.05 Vậy chưa đủ cơ sở bác bỏ H0: Không có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương. Bảng COEFFICIENTS: Mối quan hệ thể hiện ở cột β Lãnh đạo=5.409 - 0.038xLương+ ε Bảng MODEL: R 2 =0.016, vậy biến độc lập (Lương) giải thích được 1.6% biến phụ thuộc (Lãnh đạo) R=0.125<0.3; R 2 <0.1: Có tương quan ở mức thấp giữa Lãnh đạo và Lương. 3. Phân tích mối quan hệ giữa 1 biến định tính và 1 biến định lượng. Chọn 2 biến: Giới tính và Thu nhập. B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết • H0: Thu nhập trung bình của nam bằng thu nhập trung bình của nữ. • H1: Thu nhập trung bình của nam khác thu nhập trung bình của nữ. B2: Phương pháp kiểm định: T-Test. B3: Group Statistics Giới tính N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Thu nhập Nam 95 15.2591 2.84220 .29160 Nu 94 15.0436 2.65113 .27344 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df Sig. (2- tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Thu nhập Equal variances assumed .513 .475 .539 187 .591 .21550 .39990 57340 1.00440 Equal variances not assumed .539 186.354 .590 .21550 .39975 57313 1.00413 Ta thấy: T=0.539; df=186 P(0.539;186)=0.590>0.05 Vậy chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: Thu nhập trung bình của nam bằng thu nhập trung bình của nữ . Trường Sơn – Lớp QTKD K29 Bài tập Nghiên cứu Marketing BÀI LÀM Ngày sinh 2/9/1991 Mẫu= 200-2-9=189 1. Phân tích mối quan hệ giữa 2 biến định tính. Chọn 2 biến: Trình độ chuyên môn và Giới tính. B1:. N Percent Trình độ chuyên môn * Giới tính 189 100.0% 0 0.0% 189 100.0% Trình độ chuyên môn * Giới tính Crosstabulation Count Giới tính Total Nam Nu Trình độ chuyên môn Trung cấp 8 2 10 Cao đẳng. thuyết và đối thuyết • H0: Không có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính. • H1: Có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính. B2: Phương pháp kiểm định: bảng chéo B3: Case Processing