Môn nghiên cứu học trong quản trị- Kiểm định tham số

Chia sẻ: Sfdsf Sdfsd | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:22

0
30
lượt xem
5
download

Môn nghiên cứu học trong quản trị- Kiểm định tham số

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích bài tập nhóm :Nghiên cứu các công cụ trong Compare Means, One Sample T-Test, Independent Sample T-Test, Paired Sample T-Test, ANOVA – Hậu ANOVA

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Môn nghiên cứu học trong quản trị- Kiểm định tham số

  1. MÔN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG QUẢN TRỊ Đề tài: Kiểm Định Tham Số (t-Tests) GVHD: Thầy Trần Quang Trung Nhóm 2 TpHCM, 08/2012
  2. Danh sách các thành 1. viên Trần Thị Kim Quyên (nhóm trưởng) 2. Tô Chí Thành 3. Trần Trung Kiên 4. Lê Phát Tài 5. Nguyễn Thanh Bình 6. Lê Hoàng Dũng 7. Nguyên Hữu Thai Binh ̃ ́ ̀ 8. Võ Văn Thiêt ́ ̃ ́ ̣ 9. Nguyên Viêt Ngoc
  3. Mục lục Nghiên cứu các công cụ trong Compare Means 1. One Sample T-Test 2. Independent Sample T-Test 3. Paired Sample T-Test 4. ANOVA – Hậu ANOVA
  4. * Mục tiêu nghiên cứu: Kiểm tra lại kết quả nghiên cứu: độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của một người là 22. * Giả thiết: Ho - độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của một người là 22. * Thực hiện: Tiến hành xử lý trong SPSS như sau: -Analyze/Compares Mean/One Sample T – Test -Chọn biến Age When First Married là biến kiểm định (ô Test Variable); khai báo Test Value là 22. -Vào Options… chọn độ tin cậy là 99%
  5. One Sample T-Test - Tuổi trung bình khi kết hôn lần đầu là 22.79 theo mẫu - Giá trị của kiểm định t về tuổi trung bình lần đầu kết hôn là 5.456 ứng với mức ý nghĩa quan sát 0.000, nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 0.01 - P= 0.000
  6. * Mục tiêu nghiên cứu: Kiểm tra lại kết quả nghiên cứu: độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của nam và nữ là bằng nhau * Giả thiết: Ho - độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình của nam và nữ là bằng nhau * Thực hiện: - Analyze/Compares Mean/Independent Sample T – Test - Chọn biến định lượng muốn kiểm định trung bình (biến Age When First Married) đưa vào danh sách các biến cần kiểm định Test Variable. - Đưa biến giới tính vào ô biến phân nhóm (Grouping Variable) → xác định nhóm Define Groups: Chúng ta có hai nhóm (1: Nam và 2: Nữ) → Continue → OK. - Độ tin cậy được chọn là 95%.
  7. Independent Sample T-Test
  8. Independent Sample T-Test -Tuổi kết hôn trung bình của Nam là 24.16 cao hơn tuổi kết hôn trung bình của Nữ là 21.84 - Mẫu gồm có 492 nam và 710 nữ (mẫu độc lập nên kích thước không cần bằng nhau)
  9. Independent Sample T-Test  Kiểm định Levene là phép kiểm nghiệm tính đồng nhất của phương sai. Ở đây ta kiểm định giả thuyết cho rằng phương sai giữa các mẫu quan sát là bằng nhau. . Trong kiểm định Levene: p=.559>.05 → phương sai của 2 mẫu không khác nhau ↔ Chấp nhận giả thuyết H0. → Sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed.
  10. Independent Sample T-Test . Bậc tự do df=N1 + N2 -2= 492+710-2=1200 . Sig.=.000 < 0.05 → có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình tuổi kết hôn lần đầu giữa Nam và Nữ. . Tuổi trung bình kết hôn của Nam là 24.16 ± 4.86 và của Nữ là 21.84±4.929 và sự khác biệt của 2 nhóm có ý nghĩa thống kê với p=0.000
  11. * Mục tiêu nghiên cứu: Thu nhập của người ta trước và sau khi lập gia đình * Giả thuyết: Ho – Thu nhập của người ta trước và sau khi lập gia đình là như nhau * Thực hiện: Analyze – Compare Means – Paired – samples T test . Chọn 2 biến “ Total family income”(giả sử là thu nhập sau khi có gia đình) và “ Respondent’ s income”) thu nhập trước khi có gia đình)
  12. KẾT QUẢ
  13. Bảng 1: Paired Samples Statistics - Thu nhập trung bình trước khi có gia đình: 12,86 triệu/tháng - Thu nhập trung bình sau khi có gia đình: 15,96 triệu/tháng - Mẫu khảo sát: 979 người
  14. Bảng 3: Paired Samples Test - Thu nhập trung bình trước khi có gia đình thấp hơn sau khi có gia đình khoảng 3 triệu đồng/tháng - Sig nhỏ, bác bỏ Ho, tức là bác bỏ giả thuyết thu nhập trung bình trước và sau khi lập gia đình là như nhau.
  15. * Tóm tắt lý thuyết: - ANOVA là phương pháp phân tích thống kê mà trọng điểm là phương sai (thay vì giá trị trung bình). - Kiểm định tấc cả các nhóm mẫu cùng một lúc với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%. * One-way ANOVA – Phân tích phương sai một yếu tố: - 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 đủ lớn để xem như tiệm cận phân phối chuẩn. - Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
  16. * Mục tiêu nghiên cứu: Có sự khác biệt hay không về mức độ đánh giá tầm quan trọng của nghe nhạc dân gian đối với cuộc sống của một con người ở những độ tuổi khác nhau? * Giả thiết: Ho: Không có sự khác biệt về sự đánh giá tầm quan trọng của nghe nhạc dân gian giữa các nhóm tuổi khác nhau (độ tuổi không có liên hệ với sự đánh giá về tầm quan trọng của nhạc dân gian). * Thực hiện: Tiến hành xử lý trong SPSS như sau: - Analyze/Compares Mean/One-way ANOVA - Đưa biến Folk Music là biến định lượng vào ô Dependent list; Age Categories là biến phân loại xác định các đối tượng (nhóm) cần so sánh vào ô Factor.
  17. One – way ANOVA Chọn nút Options…/ chọn Homogeneity-of-variance để kiểm định sự bằng nhau của các phương sai nhóm (kiểm định Levene) Continue/OK Bảng trên cho thấy các đại lượng thống kê mô tả cho từng nhóm và toàn bộ mẫu nghiên cứu
  18. One – way ANOVA df1: số bậc tự do của mức nhân tố df2: số bậc tự do của mẫu sig.=p: mức ý nghĩa. Sig.=0.164>0.05: chấp nhận Ho, nghĩa là có sự đồng nhất về phương sai của số liệu → kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
  19. One-way ANOVA Sig.=0.000
  20. One-way ANOVA Xác định chỗ khác biệt (phân tích sâu ANOVA) Analyze/Compare Means/One – Way ANOVA Chọn Folk Music là biến phụ thuộc vào ô Dependent list; Age Categories là nhân tố cố định vào ô Factor. Trong hộp thoại One-Way ANOVA: Ở mục contrasts chọn polynomical (trong trường hợp cách giữa các mức nhân tố không đều) đồng thời chọn linear (cho dạng phương trình bậc nhất); Quadratic (cho dạng phương trình bậc hai); Cubic

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản