ch ii - phan tich du lieu - t - test + anova - mba

Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics

CÁC PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆGIỮA 2 BIẾN

CROSSTAB (BẢNG CHÉO)ANOVA

TS. LÊ VĂN HUYEmail: [email protected]


NỘI DUNG CHÍNH

Mối quan hệ 2 biến định tính (Crosstab)Mối quan hệ một biến định lượng và một biến định tính (ANOVA)Mối quan hệ giữa 2 biến định lượng


ÔN LẠI MỘT SỐ KIẾN THỨC

Biến định tínhThang đo biểu danh (nominal)Thang đo thứ tự (ordinal)

Biến định lượng (thang đo hệ metric hay scale)Thang đo khoảng cách (interval)Thang đo tỷ lệ (Ratio)


LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH

Căn cứ: Dựa vào thang đo lường của các biến

Biểu danh (Normal)Thứ tự (Ordinal)

Hệ metric (scale)

Biểu danh (Normal)Thứ tự (Ordinal)

Bảng chéo(Crosstable)

Ph.tích phương sai(ANOVA)

Hệ metric (scale)Ph.tích phương sai

ANOVA

Tương quan và Hồi quy (đơn)

Correlation &Regression


MỐI QUAN HỆ GIỮA

HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH

(BẢNG CHÉO - CROSSTAB)


PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH

Phương pháp: Bảng chéo (Crosstab)

Điều kiện: hai biến định tính

Các giả thuyết:H0: Hai biến độc lập với nhau (hai biến không có MQH) H1: Hai biến có mối quan hệ với nhau

χ2: Cơ sở để khẳng định MQH phi tuyến tính

χ2: xác định có hay không một mối liên hệ giữa hai biến,

không chỉ ra được cường độ của mối liên hệ đó.

Cramer-V: Biến động từ 0 đến 1.


PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH



MỘT BIẾN ĐỊNH TÍNH VÀ MỘT BIẾN ĐỊNH LƯỢNG

(PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI - ANOVA)


PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA)

Kiểm định sự bằng nhau của hai giá trị trung bình hoặc nhiều hơn

Mở rộng của kiểm định T-Student

Các điều kiện sử dụngCác mẫu được rút ra theo cách ngẫu nhiên và độc lập

Các tổng thể có phân phối chuẩn (hoặc gần phân phối chuẩn)

Các tổng thể có cùng phương sai


MỘT SỐ CÂU HỎI TRONG THỰC TẾ

Có tồn tại sự khác nhau giữa Lương của CBCNV Nam và Nữ

Thu nhập của CBCNV ở các khu vực Bắc, Trung, Nam có khác nhau hay không?



Giả thuyết

H0: µ1 = µ2 = ... = µk

Cụ thể

H0: Lương TBNam = Lương TBNữ

(Tất cả các trung bình của tổng thể là bằng nhau)

H1: các trung bình của tổng thể không hoàn toàn bằng nhau

Ít nhất một giá trị trung bình của tổng khác biệtKhông có nghĩa:

µ1 ≠ µ2 ≠... ≠ µk


GIẢ THUYẾT Ho

Nếu giả thuyếtH0 là đúng

1 2 3µ µ µ= =

H0 : µ1 = µ2 = ... = µk

H0 là sai

1 2 3µ µ µ= ≠1 2 3µ µ µ≠ ≠


CÁCH TÍNH

Tổng bình phương Bậc tự

do

Trung bình củacác bình phương

(Variance)

Fisher

nhân tố(được giải

thích)

SCFk-1 MCF=SCF/(k-1) MCF/MCR

phần dư: Residual

(không đượcgiải thích)

SCR n-k MCR=SCR/(n-k)

TotalSCT

=SCF+SCRn-1



Giả sử chúng ta muốn phân tích mối quan hệgiữa 2 biến:

Tuổi (biến định lượng)Giới tính (biến định tính)

Giả thuyếtH0: Không tồn tại sự khác nhau về độ tuổi trung bình giữa CBCNV người nam và người nữH1: Tồn tại sự khác nhau về độ tuổi trung bình giữa CBCNV người nam và người nữ


TRÌNH TỰ ANOVA

Các biến định lượng

Biến định tính


KẾT QUẢ

Hãy kết luận !!

Câu hỏi:Cụ thể sự khác nhau đó như thế nào giữa

các bộ phận???


TRÌNH TỰ ANOVA


KẾT QUẢ ANOVA



HAI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG

(CORRELATION VÀ REGRESSION)


TƯƠNG QUAN (CORRELATION)

Xem xét mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến

Tương quan có:Tương quan 2 biến – Bivariate Correlations

Tương quan riêng phần – Partial Correlations

Điều kiện:2 biến định lượng

Ví dụ: Độ tuổi và thu nhập



Mục tiêu nghiên cứu: Giả định nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu có mối quan hệ như thế nào giữa độ tuổi và thu nhập.

Câu hỏi nghiên cứu: Độ tuổi và thu nhập có mối quan hệ với nhau hay không ?

Hai biến được chọn: Độ tuổi và thu nhập (2 biến định lượng).

Giả thuyết H0: Độ tuổi và thu nhập không có liên hệ với nhau.



Vì Pearson = 0,075 và Sig = 0,291 nên chưa có cơ sở đểbác bỏ H0 nghĩa là….


TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN (PARTIAL CORRELATION)

Nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính của hai biến có loại trừ ảnh hưởng của các yếu tố khác.


TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN (PARTIAL CORRELATION)


HỒI QUY ĐƠN

Mục đích: Tìm mối quan hệ giữa hai biến (mối quan hệ nhân quả)

Điều kiệnHai biến định lượng

Hai biến phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn

Mô hình lý thuyết:

Yi = B0 + B1*Xi + εXi: trị quan sát thứ i của biến độc lập

Yi : giá trị dự đoán thứ i của biến phụ thuộc

B0 và B1: hệ số hồi quy


DIỄN GIẢI DỮ LIỆU

Các hệ số góc (Bj)Sự biến đổi của giá trị trung bình của các Y khi Xj tăngthêm 1 đơn vị, mọi yếu tố khác không đổi.Kiểm định: tương tự như hồi qui đơn với (n-p-1) bậc tựdo

Hệ số chặn - hằng số (B0)Giá trị trung bình của Y khi Xj = 0


HỒI QUY ĐƠN

Mục tiêu nghiên cứu: Mối quan hệ giữa Thu nhập của CBCNV và độ tuổi.

Câu hỏi nghiên cứu: Thu nhập của CBCNV cóphụ thuộc vào độ tuổi?

Hai biến được chọn: Độ tuổi là biến độc lập vàThu nhập là biến phụ thuộc.

Giả thuyếtH0: Thu nhập của CBCNV có không phụ thuộc vào độtuổi.

H0: Thu nhập của CBCNV có phụ thuộc vào độ tuổi.


KẾT QUẢ

Vì F= 1,119 và Sig = 0,291 >0,05 nên chưa có cơ sở để

bác bỏ H0


MỘT VÍ DỤ KHÁC

Mục tiêu nghiên cứu: Nên tác động thế nào của phong cách lãnh đạo để tạo ra sự trung thành của nhân viên.

Câu hỏi nghiên cứu: Lòng trung thành của nhân viên có phụ thuộc và phong cách lãnh đạo?

Hai biến được chọn: Lãnh đạo là biến độc lập vàLòng trung thành là biến phụ thuộc.


HỒI QUY ĐƠN

Vì F= 75,549 vàSig = 0,000 <0,05 bác bỏ H0 nghĩa là

2 biến có mối quan hệ

MQH thể hiện:LTTi = 0,957

+0,667*lãnh đạo +ε

R2=0,276 MQH giữa 2 biến là…

R2= 0,276 nên biến

lãnh đạo giải thích 27,6%

LTT


HỆ SỐ XÁC ĐỊNH R2

Tỉ lệ biến đổi của biến phụ thuộc được giải thíchbằng tất cả các biến độc lập

R2 = Biến đổi được giải thích = SCRTổng biến đổi SCT

Không bao giờ giảm khi các đại lượng được thêmvào

Vấn đề khi ta so sánh các mô hình


HỆ SỐ XÁC ĐỊNH ĐIỀU CHỈNH R2a

R2 điều chỉnh (R2a)R2

ch ii - phan tich du lieu - t - test + anova - mba

Documents