CHƯƠNG – KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH I Kiểm định trung bình mẫu   Phần nói đến việc kiểm định trung bình tổng thể trường hợp mẫu lớn mẫu nhỏ, với điều kiện biết chưa biết phương sai tổng thể Để tiến hành kiểm định thống kê cho giả thuyết đó, cần thiết phải đưa giả định liệu quan sát  Ví dụ: Một trường A, muốn đánh giá xem hệ số thơng minh học sinh trường có hệ số thơng minh trung bình trường tồn quận (105) Trường A chọn ngẫu nhiên 30 học sinh để đánh giá Hệ số thơng minh trung bình học sinh trường A có khác biệt so với tồn quận ? Giả thuyết là: “hệ số thông minh học sinh trường A khác biệt so với toàn quận” Bảng liệu thu thập 30 quan sát Hoïc sinh IQ Hoïc sinh IQ Hoïc sinh IQ 110 11 115 21 112 105 12 125 22 122 102 13 115 23 104 112 14 106 24 105 120 15 110 25 110 107 16 110 26 120 99 17 117 27 125 100 18 98 28 120 109 19 124 29 100 10 103 20 107 30 110 Thực kiểm định T mẫu SPSS: Hộp thoại kiểm định T mẫu: Giá trị kiểm định Biến kiểm định Bảng kết kiểm định One-Sample Statistics N Hệ số thông minh 30 Mean Std Deviation Std Error Mean 110.73 8.05 1.47 One-Sample Test Test Value = 105 Hệ số thông minh t 3.900 df 29 Sig (2-tailed) 001 Mean Difference 5.73 95% Confidence Interval of the Difference Lower 2.73 Upper 8.74  Bảng kết kiểm định trung bình mẫu, cho ta thấy:  Sự khác biệt trung bình = Trung bình mẫu quan sát - Trung bình giả thuyết 110.7 – 105 = 5.73 Khoảng tin cậy 95% cho khác biệt trung bình từ 2.73 -> 8.74 nhỏ Giá trị kiểm định T = 3.900, với bậc tự 29 Giá trị p = 0.001 nhỏ mức ý nghĩa ∽ (0.05 0.01), nên giả thuyết Ho bị bác bỏ  II KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH MẪU Mục đích So sánh trị trung bình tiêu nghiên cứu đối tượng quan tâm Đối tượng - Aùp dụng cho mẫu độc lập Thao tác thực biến: biến định lượng để tính trung bình biến định tính dùng để chia nhóm - Aùp dụng cho mẫu phụ thuộc Thao tác thực biến định lượng liên quan tiêu nghiên cứu mẫu thu thập phụ thuộc 3 Phát biểu giả thiết * Giả thiết khơng H0: khơng có khác biệt có ý nghĩa trị trung bình mẫu * Giả thiết đối H1: có khác biệt có ý nghĩa trị trung bình mẫu 4 Kết quả: So sánh số Sig (2-tailed) đọc từ SPSS với số α (bằng 0.05 mức tin cậy 95%) Nếu Sig (2-tailed) < 0.05 -> bác bỏ H0 Nếu Sig (2-tailed) ≥ 0.05 -> chọn H0 Thao tác kiểm định trị trung bình mẫu độc lập - Chọn Analyze -> Compare Means -> Independent-samples T test - Chuyển biến định lượng vào ô Test Variables - Chuyển biến định tính vào Grouping Variable - Chọn Define Groups… khai báo mã số tượng trưng cho mẫu so sánh vào ô group group - Chọn Continue chọn OK - Đọc kết bảng Independent Samples Test Trong bảng tìm số Sig (2-tailed) - Do bảng kết có số Sig (2-tailed), để định chọn số số Sig (2-tailed) này, cần quan sát số Sig cột “Levene’s Test for Equality of Variances” - Số Sig dùng kiểm định phương sai mẫu - Nếu số Sig ≥ 0.05, nghĩa phương sai thành phố (tương ứng với dòng Equal Variances assumed) -> chọn số Sig (2-tailed) dòng thứ - Nếu số Sig < 0.05, nghĩa phương sai thành phố khơng (tương ứng với dịng Equal Variances not assumed) -> chọn số Sig (2tailed) dòng thứ hai - So sánh số Sig (2-tailed) tìm với số α trình bày Ví dụ: So sánh quy mơ hộ gia đình (biến định lượng dùng tính trung bình) thành phố (biến định tính dùng phân lọai) mẫu nghiên cứu Hướng dẫn: - Thao tác trình bày - Chuyển biến sonk vào ô Test Variables - Chuyển biến vào ô Grouping Variable - Chọn Define groups… nhập (tượng trưng Hà Nội) vào ô Group 1, nhập (tượng trưng TPHCM) vào ô Group - Số Sig (2-tailed) tìm 0.000 < 0.05 Kết luận có khác biệt có ý nghĩa số nhân trung bình hộ HN TPHCM Lưu ý: Trường hợp biến định tính phân lọai mẫu độc lập nhiều nhóm (ví dụ biến học vấn phân thành nhóm), có phương pháp thực tùy theo mục đích yêu cầu - Hoặc so sánh cặp nhóm với khơng cịn cặp Ví dụ so sánh nhóm cấp với cấp 2, cấp với cấp 3, cấp với đại học… - Hoặc chia mẫu thành nhóm lớn: nhóm trình độ phổ thơng nhóm phổ thơng cách dùng Cut Point Define Group Mã số nhập vào Cut Point mã số dùng để chia mẫu thành nhóm lớn Trong ví dụ số nhập vào ô Cut Point Thao tác kiểm định trị trung bình mẫu phụ thuộc - Chọn Analyze -> Compare Means -> Paired-samples T test - Chuyển biến định lượng cần so sánh vào ô Paired Variables - Chọn OK - Tìm số Sig (2-tailed) bảng kết Paired Samples Test - So sánh số Sig (2-tailed) với số α trình bày Ví dụ: So sánh mức lương nam nữ có phẩm chất tương đồng (bằng cấp, ngành đào tạo, trình độ tin học, ngọai ngữ, công việc giao, số năm kinh nghiệm) Hướng dẫn: - Thao tác trình bày - Chuyển biến mlnam mlnu vào ô Paired Variables - Chọn OK - Số Sig (2-tailed) tìm 0.018 < 0.05 - Kết luận có khác biệt có ý nghĩa mức lương nam nữ làm việc khu vực kinh tế có vốn đầu tư nước ngòai  ... 8. 74  Bảng kết kiểm định trung bình mẫu, cho ta thấy:  Sự khác biệt trung bình = Trung bình mẫu quan sát - Trung bình giả thuyết 110.7 – 105 = 5.73 Khoảng tin cậy 95% cho khác biệt trung bình. .. 13 115 23 1 04 112 14 106 24 105 120 15 110 25 110 107 16 110 26 120 99 17 117 27 125 100 18 98 28 120 109 19 1 24 29 100 10 103 20 107 30 110 Thực kiểm định T mẫu SPSS: Hộp thoại kiểm định T mẫu:... -> 8. 74 nhỏ Giá trị kiểm định T = 3.900, với bậc tự 29 Giá trị p = 0.001 nhỏ mức ý nghĩa ∽ (0.05 0.01), nên giả thuyết Ho bị bác bỏ  II KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH MẪU Mục đích So sánh trị trung bình