1. Trang chủ >
  2. Thể loại khác >
  3. Tài liệu khác >
Tải bản đầy đủ - 176 (trang)
Phân tích sâu ANOVA - xác định sự khác biệt (cont.)

Phân tích sâu ANOVA - xác định sự khác biệt (cont.)

Tải bản đầy đủ - 176trang

Output



Kết luận : ???



Chương VI

Kiểm định phi tham số

(Nonparametric test)



Giới thiệu về kiểm định phi

tham số





Kiểm định t và ANOVA đòi hỏi những giả định khá 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 ). 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 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 vì vi phạm giả định về phân phối chuẩn. Ngoài ra nó cũng thích hợp khi mẫu có những giá trị quan sát bất

thường (outlier) và những dữ liệu định tính (định danh, thứ bậc)



Một số kiểm định thay thế kiểm định Independent

Samples và Paired samples T-test



Kiểm định Mann-Whitney







Kiểm định dấu (Sign test)

Kiểm định dấu và hạng

Wilcoxon (Wilcoxon test)

Kiểm định McNeMar







Independent Samples T-test

Kiểm định sự bằng nhau của

2 trị trung bình trong trường

hợp mẫu phối hợp từng cặp

(Paired samples t-test)



Kiểm định thay thế kiểm định

ANOVA



I-Kiểm định dấu-Sign test





Kiểm định dấu là một thủ tục phi tham số đơn giản

nhất được sử dụng cho hai 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 sản phẩm đậu phộng







Giả thuyết H :



H : 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 chênh lệch mà chỉ quan tâm đến dấu của phép trừ

(dấu + hoặc dấu - ), trường hợp cho điểm ngang nhau 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 H:







H: Xác suất để một người tiêu dùng nào đó đánh giá sp sau cải tiến cao hơn

sp trước cải tiến (hoặc ngược lại) là 0.5



Kết quả thực hiện phép trừ

trên mẫu







Giá trị KĐ t chính bằng số lượng dấu cộng 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.







Notes: Khi cỡ mẫu lớn, ta sẽ thực hiện kiểm định dấu dựa trên phân phối chuẩn thay cho 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







Chọn cách xử lý các quan sát thiếu



Output





Hạng TB của

chênh lệch âm là

7,2; của chênh

lệch dương là 7,8







P-value = 0.077 >

0.05



Chấp nhận H



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Phân tích sâu ANOVA - xác định sự khác biệt (cont.)

Tải bản đầy đủ ngay(176 tr)

×