Kiểm Định Independent Sample T Test Trong SPSS

Kiểm định Independent Samples T Test là một phương pháp thống kê được sử dụng rất phổ biến trong các đề tài nghiên cứu khoa học xã hội, y tế và tâm lý học. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ hướng dẫn các bạn cách kiểm định Independent Sample T Test trong SPSS.

1. Kiểm định Independent Sample T Test là gì?

Kiểm định Independent Sample T Test hay kiểm định T cho hai mẫu độc lập là một phương pháp kiểm định thống kê được sử dụng để so sánh giá trị trung bình của hai nhóm độc lập.

Mục tiêu của kiểm định T Test là xác định xem khác biệt trung bình giữa các nhóm có phải thật sự không hay hoàn toàn do ngẫu nhiên. Nói cách khác, phép kiểm định này trả lời cho câu hỏi: "Liệu có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa trung bình của hai nhóm độc lập hay không?".

Tương tự như One-Way ANOVA, kiểm định Independent Sample T Test cũng được sử dụng rất phổ biến đối với các ngành khoa học xã hội, y tế và tâm lý học.

Ví dụ: Có sự khác biệt về học lực giữa học sinh nam và học sinh nữ hay không?

Xem thêm: Phân biệt kiểm định T-Test và ANOVA

2. Kiểm định Independent Sample T Test trong SPSS

Để kiểm định T Test trong SPSS, bạn tiến hành chọn Analyze ➪ Compare Means ➪ Independent Samples T Test.

Xem thêm: Thống kê mô tả với SPSS

Lúc này, bảng Independent Samples T Test sẽ xuất hiện. Tại đây, bạn lần lượt đưa biến định lượng (trong trường hợp này là biến Hài Lòng) sang cột Test Variable (s). Đối với cột Grouping Variable, bạn sẽ tiến hành đưa biến cần so sánh vào (trong trường hợp này là biến Giới Tính).

Tiếp theo, bạn cần phải khai báo giá trị của các nhóm độc lập đối với biến so sánh. Để thực hiện, bạn hãy chọn Define Groups và khai báo giá trị của các nhóm tương ứng. Trong trường hợp này thì 1 là nam, 2 là nữ.

Xem thêm: Phân tích nhân tố khám phá EFA

Cuối cùng, bạn chọn Continue và OK để phần mềm SPSS tiến hành phân tích.

Tại bảng Group Statistics, bạn hãy nhìn sang cột Mean để xem xét về giá trị trung bình về sự hài lòng của Nam và Nữ. Dựa trên kết quả, có thể thấy sự hài lòng của nhóm Nam có phần nhiều hơn Nữ một chút.

Tuy nhiên, để kiểm tra xem sự khác biệt này có mang ý nghĩa thống kê hay không thì bạn cần xem bảng Independent Sample Test.

Xem thêm: Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha

Trước khi tiến hành xem kết quả từ bảng này, Marketing Du Ký sẽ gửi đến bạn các chỉ số cần so sánh.

Xem thêm: Phân tích tương quan Pearson

Dựa trên kết quả của bảng Independent Samples Test, có thể thấy Sig của kiểm định F > 0.05 (Sig F = 0.469) nên ta kết luận rằng không có sự khác biệt về phương sai giữa nhóm Nam và Nữ. 

Kế đến, ta tiến hành xem kết quả của hàng Equal variances assumed. Theo đó, giá trị Sig của kiểm định T > 0.05 (Sig T = 0.475) nên ta kết luận không có sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm Nam và Nữ.

Xem thêm: Phân tích hồi quy tuyến tính bội

Tóm lại, việc kiểm định Independent Sample T Test hỗ trợ các nhà nghiên cứu rất nhiều trong việc xác định xem có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm độc lập hay không. Hy vọng rằng bạn đã có thể biết cách thực hiện thông qua bài viết này của Marketing Du Ký.