Home | KTL cơ bản | Phân tích ANOVA 2 chiều

Phân tích ANOVA 2 chiều

I. GIỚI THIỆU ANOVA 2 CHIỀU

Mở rộng phương pháp phân tích phương sai một chiều phân tích ANOVA 2 chiều được sử dụng để kiểm chứng sự khác nhau về giá trị trung bình giữa các nhóm theo 2 biến độc lập. Mục đích chính của phân tích ANOVA 2 chiều là xác định sự tương tác của 2 biến độc lập lên biến phụ thuộc. Chẳng hạn, chúng ta muốn tìm hiểu có sự khác nhau về thu nhập của người lao động theo giới tính và loại hình doanh nghiệp làm việc hay không. Ở đây, giới tính là biến nhị phân có 2 giá trị là nam và nữ; loại hình doanh nghiệp là biến phân loại với 4 giá trị: FDI, DNNN, DNTN, HTX-hộ.

Thuật ngữ tương tác trong phân tích ANOVA 2 chiều có ý nghĩa nhấn mạnh rằng tác động của một biến độc lập này lên biến phụ thuộc bị ảnh hưởng như thế nào theo biến độc lập kia.

  Xem thêm: Kiểm định tham số (Parametric tests)

Để sử dụng phân tích ANOVA 2 chiều thì dữ liệu phải thỏa mãn 6 giả thuyết sau:

  1. Biến phụ thuộc phải là biến liên tục (dạng khoảng, tỉ lệ). Tham khảo bài viết các loại thang đo trong phân tích dữ liệu.
  2. Có 2 biến độc lập là biến danh mục (từ 2 mức trở lên) và giá trị có thể dạng số hoặc chuỗi,
  3. Các quan sát trong mỗi nhóm và giữa các nhóm độc lập với nhau,
  4. Dữ liệu không có chứa các điểm dị biệt (Xem thêm phát hiện điểm dị biệt),
  5. Dữ liệu của biến phụ thuộc ở mỗi nhóm phải có dạng phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn (Xem thêm Phân phối chuẩn),
  6. Có sự đồng nhất về phương sai của biến phụ thuộc. Điều này có nghĩa, phương sai của tổng thể trong mỗi nhóm đều bằng nhau.

Giả sử, chúng ta muốn biết có sự khác nhau về thu nhập của người lao động (triệu đồng/năm) theo giới tính và loại hình doanh nghiệp hay không? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta sử dụng phân tích ANOVA 2 chiều.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!