Kiểm định Friedman – SPSS

Với kết quả này, dù theo tiêu chí kiểm định nào thì luôn có ít nhất một biến không thỏa mãn giả định phân phối chuẩn. Do vậy, kiểm định ANOVA lặp 1 chiều không phải là một lựa chọn sử dụng phù hợp.

Khi đó, chúng ta cần thiết phải sử dụng một kiểm định thay thế, đó là: kiểm định Friedman. Kiểm định Friedman được thực hiện trên SPSS như sau:

1.

Vào Analyze \( \to \) Nonparametric Tests \( \to \) Legacy Dialogs \( \to \) K Related Samples…

2.

Cửa sổ Tests for Several Related Samples mở ra và đưa 3 biến none, discount và biến gift vào khung Test Variables: và thiết lập nút Statistics… như hình bên dưới:

Ghi chú: đảm bảo rằng tùy chọn Friedman trong phần Test Type đã được chọn. Ngoài ra, nếu kiểu biến đo lường là liên tục thì bạn có thể chọn cả Quartiles hoặc Descriptives ở nút Statistics… ngược lại, nếu kiểu biến đo lường là thứ tự thì lựa chọn Quartiles có lẽ cho nhiều ý nghĩa hơn.

3.

Bấm Continue để về cửa sổ Tests for Several Related Samples và OK để thực hiện.

4.

Kết quả kiểm định Friedman

• Bảng Descriptive Statistics thống kê mô tả về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, GTLN, GTNN và các khoảng phân vị của biến đo lường ở hai nhóm (phân vị 50% chính là giá trị trung vị – median). Theo đó, số lượng sản phẩm smart phone trung bình được bán ở các cửa hàng trong trường hợp có quà tặng là cao nhất, tiếp đến là giảm giá.
  
• Bảng Ranks cho biết thông tin về thứ hạng trung bình của 3 biến theo kiểm định Friedman.
  
• Bảng Test Statistics cho biết giá trị thống kê Chi bình phương kiểm định Friedman. Với chi bình phương bằng 6.515 (Asymp. Sig. bằng 0.038) cho thấy có sự khác nhau về số lượng sản phẩm trung bình bán ra ở các cửa hàng trong 3 chương trình (mức ý nghĩa 5%).

Gợi ý: sử dụng kiểm định dấu hạng Wilcoxon