Bài giảng Tin học Quản lý SPSS: Chương 4 - Phạm thị Mộng Hằng

Chương 4:<br /> L/O/G/O<br /> <br /> KIỂM ĐỊNH GIẢ<br /> THIẾT THỐNG KÊ<br /> <br /> NỘI DUNG CỐT LÕI<br /> Hoàn thành chương này người học có thể<br /> hiểu được:<br /> Kiểm định mối liên hệ giữa 02 biến định tính<br /> (Kiểm định Chi – Squared)<br /> Kiểm định trung bình của tổng thể (Kiểm định<br /> giá trị trung bình tổng thể so với giá trị cho<br /> trước)<br /> Kiểm định giá trị trung bình của 02 tổng thể<br />  Kiểm định Independent Samples T-Test<br /> (Biến định tính, và biến định lượng)<br />  Kiểm định cặp Paired - Samples T-Test (02<br /> biến định lượng)<br /> LOGO<br /> <br /> Khái niệm<br /> <br /> Kiểm định là thường là bước thứ hai sau thống<br /> kê mô tả và cũng là bước quyết định ý nghĩa và<br /> giá trị của công trình nghiên cứu.<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> 1<br /> <br /> KHÁI NIỆM<br /> <br /> Giả thuyết thống kê là những phát biểu về các tham số,<br /> quy luật phân phối, hoặc tính độc lập của các đại lượng<br /> ngẫu nhiên. Việc tìm ra kết luận để bác bỏ hay chấp<br /> nhận một giả thuyết gọi là kiểm định giả thuyết thống<br /> kê.<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> Mục đích<br /> <br /> Mục đích của kiểm định giả thiết là để rút ra kết<br /> luận về các tham số của tổng thể từ kết quả quan<br /> sát của mẫu được chọn ngẫu nhiên<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> Thiết lập một giả thiết H0 cho rằng các trung bình<br /> của tổng thể không có sự khác nhau và một giả<br /> thiết đối H1 là có sự khác nhau giữa chúng<br /> Chọn một kiểm định thống kê để đánh giá giả thiết<br /> H0<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> 2<br /> <br /> Kiểm định mối quan hệ hai biến định tính<br /> KIEÅM ÑÒNH<br /> TRONG<br /> TRÖÔØNG<br /> HÔÏP DÖÕ<br /> LIEÄU THÖÙ<br /> TÖÏ<br /> <br /> KIEÅM<br /> ÑÒNH CHI<br /> – SQUARE<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> KIEÅM ÑÒNH CHI - SQUARE<br /> <br /> Kiểm định chi-square được sử dụng<br /> để kiểm định xem có tồn tại mối quan<br /> hệ giữa hai yếu tố đang nghiên cứu<br /> trong tổng thể hay không<br /> Kiểm định này phù hợp khi hai yếu tố<br /> này là biến định tính<br /> LOGO<br /> <br /> KIEÅM ÑÒNH CHI - SQUARE<br /> Cô sôû lí thuyeát:<br /> Giaû thuyeát khoâng:<br /> <br /> H0<br /> <br /> hai bieán ñoäc laäp vôùi nhau<br /> <br /> Giả thuyết đối<br /> <br /> H1<br /> <br /> hai bieán coù lieân heä vôùi<br /> nhau<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> 3<br /> <br /> 4.1. KIEÅM ÑÒNH CHI<br /> KIEÅM ÑÒNH CHI --SQUARE<br /> SQUARE<br /> <br /> Tiêu chuẩn quyết định là<br /> Bác bỏ H0 nếu:<br /> <br /> sig  0,05<br /> <br /> Chấp nhận H0 nếu:<br /> <br /> sig  0,05<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> KIEÅMKIEÅM ÑÒNH CHISQUARE<br /> ÑÒNH CHI - - SQUARE<br /> <br /> Từ menu, chọn Analyze -> Descriptive<br /> Statistics -> Crosstabs…<br /> Nhấn nút Statistics để chọn Chi - square<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ bậc<br /> <br /> Trong trường hợp hai yếu tố nghiên cứu là hai<br /> biến thu thập từ thang đo thứ bậc, thay vì dùng đại<br /> lượng Chi-square, chúng ta có thể dùng một trong<br /> các đại lượng sau: Tau của Kendall, Gamma của<br /> Goodman và Kruskal. Các đại lượng này giúp ta<br /> phát hiện ra mối liên hệ tốt hơn chi - squre<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> 4<br /> <br /> Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của<br /> một tổng thể<br /> <br /> Nếu muốn so sánh trị trung bình của một<br /> tổng thể với một giá trị cụ thể nào đó.<br /> <br /> LOGO<br /> <br /> Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của một<br /> tổng thể<br />  Đặt giả thuyết H0 : hệ số thông minh của học sinh<br /> trường A là 105<br /> HỌC SINH<br /> 1<br /> 2<br /> 3<br /> 4<br /> 5<br /> 6<br /> 7<br /> 8<br /> <br /> IQ<br /> 110<br /> 105<br /> 102<br /> 112<br /> 120<br /> 107<br /> 99<br /> 100<br /> LOGO<br /> <br /> HỌC<br /> SINH<br /> 9<br /> 10<br /> 11<br /> 12<br /> 13<br /> 14<br /> 15<br /> 16<br /> 17<br /> 18<br /> 19<br /> 20<br /> <br /> IQ<br /> 110<br /> 109<br /> 103<br /> 115<br /> 125<br /> 115<br /> 106<br /> 110<br /> 110<br /> 117<br /> 98<br /> 124<br /> <br /> HỌC<br /> SINH<br /> 21<br /> 22<br /> 23<br /> 24<br /> 25<br /> 26<br /> 27<br /> 28<br /> 29<br /> 30<br /> <br /> IQ<br /> 107<br /> 112<br /> 122<br /> 104<br /> 105<br /> 110<br /> 120<br /> 125<br /> 120<br /> 100<br /> LOGO<br /> <br /> 5<br /> <br />