intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Kiểm định giả thuyết, hồi quy

Chia sẻ: Sdfv Sdfv | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:31

152
lượt xem
11
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kiểm định giả thuyết hồi quy trình bày về phân tích tương quan - 2 biến định lượng. Mối liên quan giữa hai biến định lượng có thể được biểu thị dưới dạng biểu đồ chấm và hệ số tương quan.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kiểm định giả thuyết, hồi quy

  1. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT, HỒI QUY
  2. # Phân tích tương quan - 2 biến định lượng - Mối liên quan giữa hai biến định lượng có thể được biểu thị dưới dạng biểu đồ chấm và hệ số tương quan - Nếu cả hai biến đều có phân bố chuẩn, thì hệ số tương quan Pearson’s là có giá trị - Nếu không, cần phải sử dụng hệ số tương quan Spearman’s - Từ thực đơn dọc chọn: Analyse/Correlate/Bivariate
  3. # Hệ số tương quan
  4. Kiểm định trung bình tổng thể # Kiểm định giả thuyết về trung bình của một tổng thể: Nếu muốn so sánh giá trị trung bình của một tổng thể với một giá trị cụ thể nào đó, sử dụng One-sample T-test - Vào menu, chọn Analyze/Compare Means/ One-sample T-test - Chọn biến đưa vào khung Test Variable - Khai báo Test Value
  5. # Ví dụ: Kiểm định One-sample T-test
  6. One-sample T-test - Điều kiện áp dụng: Mẫu phải được chọn ngẫu nhiên hoặc tương đương Mẫu phải có phân phối xấp xỉ chuẩn hoặc chuẩn
  7. Kiểm định trung bình tổng thể # Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa hai trung bình tổng thể: Nếu muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai tổng thể dựa trên hai mẫu độc lập, sử dụng Independent-Samples T-test - Vào menu, chọn Analyze/Compare Means/ Independent-Samples T-test
  8. Independent-Samples T-test - Chọn biến định lượng đưa vào khung Test Variable - Chọn biến định tính (chia số quan sát thành 2 nhóm mẫu độc lập) đưa vào Grouping Variable - Nhấn nút Define Groups để chỉ định hai nhóm cần so sánh với nhau - Nhấn nút Continue
  9. Independent-Samples T-test - Dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai (Levene’s Test) + Nếu giá trị Sig. 0,05: sử dụng kết quả kiểm định t ở cột Equal variances assumed
  10. Independent-samples T-test - Điều kiện áp dụng: 2 mẫu phải được chọn ngẫu nhiên, có phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn; không có các giá trị bất thường (outliers)
  11. - Ví dụ
  12. Kiểm định trung bình tổng thể # Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa hai trung bình tổng thể: Nếu muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai tổng thể dựa trên hai mẫu phụ thuộc hay mẫu phối hợp từng cặp, sử dụng Paired- samples T-test - Vào menu, chọn Analyze/Compare Means/ Paired-Samples T-test
  13. Paired-samples T-test - Điều kiện áp dụng: Kích cỡ 2 mẫu so sánh bằng nhau hoặc tương đương Chênh lệch giữa các giá trị trung bình của 2 mẫu phải có phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn
  14. Kiểm định trung bình tổng thể # Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa các trung bình tổng thể: Nếu muốn so sánh giá trị trung bình của nhiều nhóm tổng thể độc lập, sử dụng phân tích phương sai ANOVA - Phân tích phương sai 1 yếu tố (One-way ANOVA): trường hợp sử dụng 1 biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau
  15. Phân tích phương sai một yếu tố - One-way ANOVA - Điều kiện áp dụng: + Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên + Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để xem như xấp xỉ phân phối chuẩn + Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất (bằng nhau)
  16. One-way ANOVA (tt) - Cách tiến hành: Từ menu, chọn Analyze/ Compare Means/ One-way ANOVA Chọn biến định lượng đưa vào khung Dependent List Chọn biến phân loại xác định các nhóm cần so sánh đưa vào khung Factor Chọn Options; đánh dấu vào Descriptive và Homogeneity-of-variance
  17. - Ví dụ
  18. - Phân tích sâu ANOVA
  19. Kiểm định tỷ lệ tổng thể - Sử dụng Chi-bình phương hoặc/và Binomial Test - Điều kiện: + Mẫu được chọn ngẫu nhiên + Biến nhị phân (chỉ có 2 tình huống). Nếu có nhiều hơn, nên dùng lệnh Recode để chuyển thành biến có 2 lựa chọn
  20. Ví dụ: Sử dụng Binomial Test • Ho: Tỷ lệ đánh giá hài lòng trở lên đối với chuyến tham quan Đại Nội của toàn bộ khách nội địa là 80% • H1: Tỷ lệ này nhỏ hơn 80% - Chọn Analyze/ Nonparametric tests/Binomial
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2