Home | KTL cơ bản | Kiểm định | Kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ

Kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ

I. Giới thiệu kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ

Kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ (one sample binomial test) cho phép chúng ta kiểm tra xem tỉ lệ các giá trị của biến phân loại 2 mức có khác ý nghĩa thống kê với nhau hay không. Chẳng hạn, chúng ta muốn biết sự khác nhau trong tỉ lệ học sinh nam và nữ trong bộ dữ liệu có ý nghĩa thống kê hay không. Kiểm định khác biệt giữa hai tỉ lệ có thể được phát biểu dưới dạng giả thuyết thống kê như sau:

\({H_0}:\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{p = 0.5}\end{array}\)

Và các giả thuyết thay thế có thể là:

\(\begin{array}{l}{H_1}:\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{p \ne 0.5}\end{array}\\{H_1}:\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{p > 0.5}\end{array}\\{H_1}:\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{p < 0.5}\end{array}\end{array}\)

Xem thêm Kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ

Trang 2 sẽ trình bày cách tiến hành và đọc kết quả kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ trên SPSS.

II. Thực hành kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ trên SPSS

Sử dụng bộ dữ liệu hsb2.sav. Đối tượng khảo sát của bộ dữ liệu này là 200 học sinh từ trung học trở xuống. Các biến chính trong bộ dữ liệu bao gồm điểm số các môn toán (math), đọc (read), viết (write), chương trình học (prog), giới tính (female)… Giả sử chúng ta muốn kiểm tra tỉ lệ học sinh nam/nữ có bằng nhau hay không? Để kiểm chứng điều này, chúng ta thực hiện kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ như sau:

– Vào Analyze \( \to \) Nonparametric Tests \( \to \) Legacy dialogs \( \to \) Binomial… Kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ - Kinh tế lượng

– Cửa sổ Binomial Test mở ra và đưa biến female)vào khung Test Variable List: như hình:
Kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ - Kinh tế lượng
Lưu ý, kiểm tra giá trị tỉ lệ cần kiểm định ở ô Test Proportion: (trong trường hợp ví dụ là 0.5).

– Bấm OK để thực hiện.

III. Đọc kết quả kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ

Kết quả thực hiện kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ của mẫu như sau:
Kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ - Kinh tế lượng
Kết quả cho thấy ở mức ý nghĩa 5%, chúng ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết cho rằng tỉ lệ học sinh nam/nữ trong mẫu khảo sát là bằng nhau (sig=0.229 > 0.05 hay 5%). Điều đó, có nghĩa tỉ lệ học sinh nam/nữ trong mẫu khảo sát có thể bằng nhau.

Lưu ý: để thực hiện kiểm định khác biệt giữa 2 tỉ lệ thì giá trị của biến phân loại 2 mức phải có định dạng số (nếu dạng chuỗi thì phải được mã hóa sang dạng số) trước khi thực hiện phân tích.