Hướng Dẫn Cách Kiểm Định Phi Tham Số Trong SPSS Chi Tiết Nhất

5/5 - (1 bình chọn)

Trong quá trình nghiên cứu, kiểm định phi tham số đang nổi lên như một công cụ vô cùng quan trọng, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu mà không bị ràng buộc bởi giả định về phân phối chuẩn. Vậy kiểm định phi tham số trong SPSS là gì và cách thực hiện ra sao? Cùng Luận Văn Việt tìm hiểu ngay bên dưới nhé!

Kiểm định phi tham số

1. Kiểm định phi tham số trong SPSS là gì?

Kiểm định phi tham số (Nonparametric Tests) là các phương pháp thống kê toán học được sử dụng trong kiểm tra giả thuyết thống kê, không đưa ra giả định về phân bố tần số của các biến cần đánh giá. 

Thử nghiệm phi tham số được sử dụng khi có dữ liệu sai lệch và nó không phụ thuộc vào dữ liệu liên quan đến bất kỳ phân phối cụ thể nào.

4 loại kiểm định phi tham số phổ biến bao gồm:

  • Kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis.
  • Kiểm định dấu (Sign test).
  • Kiểm định dấu hạng Wilcoxon.
  • Kiểm định Mann-Whitney.

2. Kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis trong SPSS 

Kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis trong SPSS là thử nghiệm phi tham số dựa trên xếp hạng có thể được sử dụng để xác định xem có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa hai hoặc nhiều nhóm của một biến độc lập trên một biến phụ thuộc liên tục hoặc thứ tự.

Điều kiện áp dụng kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis:

  • Biến phụ thuộc: Đảm bảo là biến liên tục hoặc biến thứ tự, không yêu cầu biến phụ thuộc phải được phân phối chuẩn trong từng nhóm.
  • Biến độc lập: Đảm bảo điều kiện là biến phân loại từ hai mức trở lên.
  • Mẫu quan sát: Đảm bảo các mẫu phải có tính độc lập, không tồn tại mối quan hệ giữa các quan sát ở trong cùng một nhóm hoặc giữa các nhóm riêng lẻ.

Cách thực hiện kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis trong SPSS

Ví dụ: Cho bảng dữ liệu tiến hành xem xét số lượng đồ uống được tiêu thụ ở những người có vấn đề về uống rượu bia tại 3 địa điểm khác nhau.

Dữ liệu được thực hiện trên 3 địa điểm đang cung cấp một số hình thức điều trị giúp mọi người có thể vượt qua vấn đề uống rượu bia của họ. 3 nhóm được phân định trong 1 cột duy nhất.

Cách thực hiện kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis

Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS, nhấp chuột chọn Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > K Independent Samples…

Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS

Bước 2: Hộp thoại Test for Several Independent Samples hiện ra. Tại đây bạn kéo biến phụ thuộc vào ô Test Variable List và biến độc lập vào ô Grouping Variable.

Bước 2: Hộp thoại Test for Several Independent Samples

Bước 3: Nhấn Define Range và nhập số lượng nhóm tham gia nhiều nhất vào ô Maximum và ít nhất vào ô Minimum. Tiếp đến, bạn chọn Continue.

Nhấn Define Range

Bước 4: Chọn OK để hiển thị kết quả

Chọn OK

Bước 5: Đọc kết quả kiểm định

Đọc kết quả kiểm định

Từ bảng hiển thị kết quả ta nhận thấy: 

  • Chi-Square = 6.514
  • Asymp Sig = 0.039 (3,9%)

Với kết quả vừa chạy từ việc thực hiện kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis trong phần mềm SPSS, ta có cơ hội công bằng (3,9%) tìm thấy sự khác biệt trong việc sử dụng số lượng đồ uống ở 3 địa điểm khác nhau chỉ vì lấy mẫu ngẫu nhiên.

3. Kiểm định dấu (Sign test) 

Kiểm định dấu (Sign test) là phương pháp thống kê phi tham số để xác định liệu có sự khác biệt trong xu hướng trung tâm của hai nhóm phụ thuộc (mẫu được ghép nối) hay không?

Sign test được sử dụng khi các mẫu phụ thuộc được sắp xếp theo cặp, trong đó các biến ngẫu nhiên hai biến độc lập lẫn nhau.

Ví dụ: Một nhà nghiên cứu muốn thử nghiệm công thức mới dành cho đồ uống thể thao giúp cải thiện hiệu suất chạy bộ. Để làm điều này, nhà nghiên cứu đã tuyển dụng 20 người tham gia, mỗi người thực hiện hai thử nghiệm, trong đó họ phải chạy càng xa càng tốt trong hai giờ trên máy chạy bộ. 

Câu hỏi đặt ra liệu thức uống carbohydrate-protein mới này có dẫn đến sự khác biệt về hiệu suất so với thức uống thể thao chỉ chứa carbohydrate hay không.?

Ví dụ Sign test
Kết quả Sign test

4. Kiểm định dấu hạng Wilcoxon

Kiểm định dấu hạng Wilcoxon là một bài kiểm tra thống kê phi tham số để so sánh hai nhóm được ghép nối

Về cơ bản, các thử nghiệm Wilcoxon tính toán sự khác biệt giữa các nhóm cặp và phân tích những khác biệt này để xác định xem chúng có khác biệt đáng kể về mặt thống kê với nhau hay không.

Ví dụ: Một nhà nghiên cứu về cơn đau quan tâm đến việc tìm ra các phương pháp giảm đau lưng ở cá nhân mà không cần phải sử dụng thuốc. 

Để điều tra điều này, nhà nghiên cứu tuyển 25 người tham gia vào nghiên cứu của họ và đánh giá mức độ đau lưng của họ theo thang điểm từ 1 đến 10, với 10 cho biết mức độ đau lớn nhất.

Sau 4 tuần nhà nghiên cứu muốn biết liệu mức độ đau của những người tham gia có thay đổi sau khi họ trải qua châm cứu hay không?

Ví dụ Kiểm định dấu hạng Wilcoxon
Kết quả Kiểm định dấu hạng Wilcoxon

5. Kiểm định Mann-Whitney 

Kiểm định Mann-Whitney U là kiểm định phi tham số được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa hai nhóm độc lập khi biến phụ thuộc là thứ tự hoặc liên tục nhưng không có phân phối chuẩn.

Ví dụ: Nồng độ cholesterol trong máu có liên quan đến nguy cơ phát triển bệnh tim. Nhà nghiên cứu đã tuyển chọn ngẫu nhiên một mẫu nam giới không hoạt động được phân loại là thừa cân. Mẫu này sau đó được chia ngẫu nhiên thành hai nhóm: 

  • Nhóm 1 thực hiện chế độ ăn kiêng kiểm soát calo 
  • Nhóm 2 thực hiện chương trình tập thể dục. 

Câu hỏi điều tra: Liệu tập thể dục hoặc can thiệp giảm cân có hiệu quả hơn trong việc giảm mức cholesterol hay không?

Ví dụ Kiểm định Mann-Whitney
Kết quả Kiểm định Mann-Whitney

6. So sánh Kiểm định phi tham số và Kiểm định có tham số

Điểm giống nhau:

  • Mục tiêu chính: Cả hai loại kiểm định đều được sử dụng để kiểm tra và xác định tính đáng tin cậy của các giả định và kết luận về mẫu dữ liệu.
  • Phân loại dữ liệu: Chúng đều có khả năng xử lý dữ liệu số học (quantitative data) và dữ liệu phân loại (categorical data), tùy thuộc vào từng kiểu kiểm định cụ thể.
  • Mục đích: Cả hai loại kiểm định đều giúp tìm hiểu sự biến đổi, tương quan, và sự khác biệt trong dữ liệu.

Điểm khác nhau: 

Bảng bên dưới thể hiện sự khác biệt giữa Kiểm định phi tham số và Kiểm định có tham số dựa trên các tính chất về biến và thuộc tính:

Tính chấtPhi tham sốCó tham số
Giả địnhKhôngĐúng
Xu hướng trung tâm Giá trịGiá trị trung vịGiá trị trung bình
Tương quanSpearmanLề
Phân phối xác suấtBất kỳBình thường
Kiến thức dân sốKhông yêu cầuĐòi hỏi
Đối tượng áp dụngDữ liệu ẩn danhDữ liệu khoảng thời gian
Phạm vi áp dụngThuộc tính và  biếnBiến
Phân loạiSign Test, Kruskal-Wallis, Wilcoxon và Mann-WhitneyANOVA, Chi bình phương, Kiểm định tương quan Pearson, T-test,…

Xử lý số liệu luôn là vấn đề khó nhằn và mất nhiều thời gian thực hiện. Nếu bạn gặp khó với việc phân tích dữ liệu có thể tìm đến sự trợ giúp của dịch vụ thuê chạy SPSS uy tín từ Luận Văn Việt. Đơn vị sở hữu đội ngũ chuyên gia hơn 18 năm kinh nghiệm sẽ giúp bạn xử lý số liệu hiệu quả, chuẩn xác, đúng deadline. Tham khảo ngay!

Trong bài viết này, Luận Văn Việt đã hướng dẫn chi tiết cách chạy kiểm định phi tham số trong SPSS đơn giản với 4 loại cơ bản. Qua đây, hy vọng rằng bạn sẽ vững khái niệm, các bước thực hiện để áp dụng hiệu quả, nhanh chóng khi phân tích số liệu trong SPSS. Chúc bạn luôn học tốt và thành công!

0/5 (0 Reviews)
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận

Bài viết liên quan