Bài giảng Nghiên cứu marketing 2: Chương 5 - ThS. Phạm Thị Lan Phương

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:39

Thêm vào BST

Báo xấu

6
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Nghiên cứu marketing 2: Chương 5 - Kiểm định phi tham số (Nonparametric test)" trình bày các nội dung chính sau đây: Giới thiệu về kiểm định phi tham số; Các loại kiểm định phi tham số; Chi- bình phương một mẫu; Kiểm định tỉ lệ;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nghiên cứu marketing 2: Chương 5 - ThS. Phạm Thị Lan Phương

Chương 5. Kiểm định phi tham số (Nonparametric test) Ths. Phạm thị lan phương
NỘI DUNG CHƯƠNG 5 1. Giới thiệu về kiểm định phi tham số 2. Các loại KĐ phi tham số • Chi-Bình Phương một mẫu. 3. Kiểm định tỉ lệ
1. Giới thiệu về kiểm định phi tham số Kiểm định t và ANOVA đòi hỏi những giả định chặt chẽ về phân phối chuẩn của tổng thể và các phương sai của các tổng thể cần so sánh bằng nhau.  Kiểm định tham số - (Parametric test) gắn liền vs 1 tham số nào đó của tổng thể Tuy nhiên khi những giả định này không được thỏa mãn thì kết quả kiểm định sẽ không thuyết phục Khi các điều kiện về phân phối chuẩn và phương sai đồng nhất đều không được thỏa mãn, chúng ta phải sử dụng những giả định ít nghiêm ngặt hơn  Kiểm định với phân phối bất kỳ hay Kiểm định phi tham số Nonparametric test) Nhược điểm của kiểm định phi tham số là khả năng tìm được những sai biệt thật sự kém hơn trong những trường hợp mà các giả định của kiểm định có tham số được thỏa mãn Kiểm định phi tham số chỉ hữu dụng cho những trường hợp không thể sử dụng kiểm định tham số như với cỡ mẫu nhỏ (vi phạm giả định về phân phối chuẩn). Ngoài ra nó cũng thích hợp khi mẫu có những giá trị quan sát bất thường (n~ giá trị xa trung tâm, ko nằm trong pp chuẩn) và những dữ liệu định tính (định danh, thứ bậc), hay thang đo khoảng ko có phân phối chuẩn 1 cách rõ ràng.
Một số kiểm định thay thế kiểm định Independent Samples và Paired samples T-test
2. Các kiểm định phi tham số I.a-Kiểm định dấu-Sign test Kiểm định dấu là một thủ tục phi tham số đơn giản nhất, được sử dụng cho 02 mẫu liên hệ trong tình huống so sánh sự khác nhau của trị trung bình của hai tổng thể mà không cần giả thuyết nào về hình dạng của hai phân phối này. Xét ví dụ về cải tiến sản phẩm đậu phộng. Một công ty chế biến thực phẩm em khảo sát sự đánh giá của người tiêu dùng về về loại đậu phộng chế biến sẵn giữa hai thời điểm trước cải tiến và sau cải tiến. Nhà nghiên cứu Yêu cầu người dùng dùng thử cho điểm từng loại sản phẩm mà họ đã thử trên thang điểm 10. Càng ngon thì cho điểm càng cao. Giả thuyết H0: H0 : Không có khuynh hướng thích sản phẩm loại này hơn so với sản phẩm loại kia trong toàn bộ người tiêu dùng.
Trình tự tiến hành kiểm định dấu So sánh từng cặp điểm đánh giá của từng người đối với hai tình huống cụ thể (điểm đánh giá sp sau cải tiến trừ đi điểm đánh giá sp trước cải tiến). Tuy nhiên, không quan tâm đến mức độ chênh lệch mà chỉ quan tâm đến dấu của phép trừ (dấu + hoặc dấu - ), trường hợp cho điểm ngang nhau (dấu =) thì bỏ qua không xét. Nếu theo đúng giả thuyết của bài toán rằng trong tổng thể người tiêu dùng không có khuynh hướng thích loại sp này hơn so với sp kia thi khi xét về dấu khả năng một dấu “+” hay một dấu “-” là ngang nhau, tức khả năng này = 0. Giả thuyết H0:  H0: Xác suất để 1 người tiêu dùng đánh giá cao sản phẩm sau cải tiến hơn sp trước cải tiến (hoặc ngược lại) = 0.5 (50%)
Kết quả thực hiện phép trừ trên mẫu STT Trước Sau ∆ Dấu STT Trước Sau ∆ Dấu 1 7 8 1 + 11 7 9 2 + 2 8 9 1 + 12 7 5 -2 - 3 6 5 -1 - 13 8 9 1 + 4 8 9 1 + 14 9 10 1 + 5 7 8 1 + 15 7 7 0 - 6 7 9 2 + 16 7 9 2 + 7 7 7 0 - 17 8 7 -1 - 8 6 7 1 + 18 7 9 2 + 9 8 7 -1 - 19 6 6 0 - 10 6 8 2 + 20 8 8 0 - Giá trị KĐ t chính bằng số lượng dấu (+; -) đếm được (Có 12 dấu + và 4 dấu -) sẽ được đem so với giá trị giới hạn được tính ra từ phân phối nhị thức.
Thực hiện KĐ dấu với SPSS Analyze  Nonparametic test  2 Related Samples Chọn cặp biến cần kiểm tra vào ô test pair(*) Tick chọn kiểm định dấu Mở hộp thoại Options Chọn các thông số thống kê thống kê tóm lược
Output P-value = 0.077 > 0.05 Chấp nhận H0
I.b-Kiểm định dấu - McNemar Kiểm định dấu là một thủ tục phi tham số đơn giản nhất, được sử dụng cho 02 mẫu liên hệ trong tình huống so sánh sự khác nhau của trị trung bình của hai tổng thể mà không cần giả thuyết nào về hình dạng của hai phân phối này. Xét ví dụ. Một công ty chế biến thực phẩm muốn khảo sát sự đánh giá của người tiêu dùng về loại đậu phộng chế biến sẵn giữa hai thời điểm trước cải tiến và sau cải tiến. Nhà nghiên cứu Yêu cầu người dùng dùng thử trả lồi câu hỏi (1) Thích hay (2) Không thích từng loại sản phẩm mà họ đã thử. Giả thuyết H0: H0 : Không có khuynh hướng thích sản phẩm loại này hơn so với sản phẩm loại kia trong toàn bộ người tiêu dùng.
II-Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon (Wilcoxon test) Giả thuyết H0 như kiểm định dấu H0 : Không có khuynh hướng thích sản phẩm loại này hơn so với sản phẩm loại kia trong toàn bộ người tiêu dùng. Cách thực hiện : ◦ Analyze  Nonparametic test  2 Related Samples ◦ Chọn cặp biến cần kiểm tra vào ô test pair(*) ◦ Tick chọn kiểm định Wilcoxon Mở hộp thoại Options ◦ Chọn các thông số thống kê thống kê tóm lược ◦ Click Continue ◦ Click OK
Output P-value = 0.042 < 0.05 Bác bỏ H0 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon mạnh hơn kiểm định dấu
Ví dụ
Một số kiểm định thay thế kiểm định Independent Samples và Paired samples T-test
III-Kiểm định Mann - Whitney cho 2 mẫu độc lập KĐ Mann-Whitney là phép KĐ phổ biến nhất để KĐ giả thiết về sự bằng nhau của TB 2 mẫu độc lập khi các giả định không thỏa mãn . Giả thuyết H0: trung bình của hai tổng thể là như nhau. - Mann-Whitney được dùng để KĐ giả thuyết về sự giống nhau của 2 phân phối tổng thể (hay hai mẫu độc lập phải xuất phát từ hai tổng thể có phân phối giống nhau) - Giống như kiểm định Wilcoxon, để thực hiện KĐ, trước hết các giá trị quan sát từ 2 mẫu được kết hợp với nhau và xếp hạng từ giá trị nhỏ nhất đến giá trị lớn nhất. Trường hợp đồng hạng thì được thay thế bằng hạng trung bình.
Ví dụ Khảo sát tuổi thọ của bóng đèn tròn hiệu A và hiệu B, có 7 bóng hiệu A và 5 bóng hiệu B được khảo sát và ghi lại tuổi thọ của chúng