Hướng dẫn thực hành phân tích kiểm định Paired Sample T Test

Kiểm định Paired Sample T Test được sử dụng để so sánh các phương tiện của hai phép đo lấy từ cùng một cá nhân, đối tượng, hoặc các đơn vị có liên quan. Mục đích của thử nghiệm này là để xác định xem có bằng chứng thống kê cho thấy sự khác biệt trung bình giữa các quan sát được ghép đôi hay không. Cùng theo dõi bài viết dưới đây để nắm được những yêu cầu và hướng dẫn cách chạy dạng kiểm định này nhé.

Hướng dẫn chạy kiểm định Paired Sample T Test
Hướng dẫn chạy kiểm định Paired Sample T Test

1. Trường hợp sử dụng kiểm định Paired Sample T Test

Phương pháp kiểm định Paired Sample T Test thường được sử dụng để kiểm tra những điều sau:

  • Sự khác biệt thống kê giữa hai thời điểm. Ví dụ: điểm trước và sau khi kiểm tra với một biện pháp can thiệp được thực hiện giữa hai thời điểm.
  • Sự khác biệt thống kê giữa hai điều kiện. Ví dụ: hoàn thành bài kiểm tra trong điều kiện “kiểm soát” và điều kiện “thử nghiệm”.
  • Sự khác biệt thống kê giữa hai phép đo. Ví dụ: đo sự mất thính lực ở tai trái và tai phải của đối tượng
  • Sự khác biệt thống kê giữa một cặp phù hợp.

2. Yêu cầu dữ liệu

Dữ liệu của bạn phải đáp ứng các yêu cầu sau:

  • Dữ liệu của mẫu thu thập ở dạng thang đo định lượng Ordinal hoặc Scale.
  • Biến phụ thuộc liên tục (tức là mức khoảng hoặc tỷ lệ). Các phép đo được ghép nối phải được ghi lại trong hai biến số riêng biệt.
  • Các mẫu / nhóm liên quan (tức là các quan sát phụ thuộc).
  • Các đối tượng trong mỗi mẫu hoặc nhóm đều giống nhau. Điều này có nghĩa là các đối tượng trong nhóm thứ nhất cũng thuộc nhóm thứ hai.
  • Mẫu dữ liệu ngẫu nhiên từ dân số.
  • Phân phối chuẩn (gần đúng) của sự khác biệt giữa các giá trị được ghép nối.
  • Không có ngoại lệ về sự khác biệt giữa hai nhóm liên quan.

Lưu ý: Khi kiểm tra các giả định liên quan đến tính bình thường và giá trị ngoại lệ, bạn phải sử dụng một biến thể hiện sự khác biệt giữa các giá trị được ghép nối – không phải chính các biến ban đầu.

Yêu cầu dữ liệu khi phân tích kiểm định Paired Sample T Test
Yêu cầu dữ liệu khi phân tích kiểm định Paired Sample T Test

3. Giả thuyết

Để kiểm định trung bình giữa hai biến, chúng ta đặt giả thuyết như sau:

  • Ho: Không có sự khác nhau về giá trị trung bình giữa hai biến. Tức là, sự khác biệt trung bình giữa các quan sát được ghép đôi bằng 0.
  • H1: Có sự khác nhau về giá trị trung bình giữa hai biến. Tức là, sự khác biệt trung bình giữa tổng thể được ghép đôi khác 0.

Nếu kết quả kiểm định:

  • Sig < 0.05: Bác bỏ Ho, chấp nhận H1. Kết luận có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai biến.
  • Sig > 0.05: Chấp nhận Ho, bác bỏ H1. Kế luận không có sự khác nhau về giá trị trung bình giữa hai biến.

4. Thiết lập dữ liệu

Dữ liệu của bạn nên bao gồm hai biến số liên tục (được biểu thị bằng cột) sẽ được sử dụng trong phân tích. Hai biến phải đại diện cho các biến được ghép nối cho mỗi chủ đề (hàng). 

Nếu dữ liệu của bạn được sắp xếp khác nhau (ví dụ: các trường hợp đại diện cho các đơn vị/chủ thể lặp lại), chỉ cần cấu trúc lại dữ liệu để phản ánh định dạng này.

5. Tiến hành chạy kiểm định Paired Sample T Test

Để chạy kiểm định Paired Sample T Test trong SPSS, hãy nhấp vào Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test.

Tiến hành chạy kiểm định Paired Sample T Test
Tiến hành chạy kiểm định Paired Sample T Test

Sau đó, cửa sổ Paired-Samples T Test sẽ mở ra, nơi bạn sẽ chỉ định các biến sẽ được sử dụng trong phân tích. Tất cả các biến trong tập dữ liệu của bạn xuất hiện trong danh sách ở phía bên trái. Di chuyển các biến sang bên phải bằng cách chọn chúng trong danh sách và nhấp vào các nút mũi tên màu xanh lam. Bạn sẽ chỉ định các biến được ghép nối trong vùng Paired Variables.

Hình ảnh paired samples t test window

(A) Pair: Các “cặp” cột đại diện cho số mẫu cặp t thử nghiệm để chạy. Bạn có thể chọn để chạy nhiều mẫu cặp t thử nghiệm cùng một lúc bằng cách chọn nhiều bộ biến phù hợp. Mỗi cặp mới sẽ xuất hiện trên một dòng mới.

(B) Variable1: Biến đầu tiên, đại diện cho nhóm đầu tiên của các giá trị được so khớp. Di chuyển biến đại diện cho nhóm đầu tiên sang bên phải nơi nó sẽ được liệt kê bên dưới cột “Variable1”.

(C) Variable2: Biến thứ hai, đại diện cho nhóm thứ hai của các giá trị được so khớp. Di chuyển biến đại diện cho nhóm thứ hai sang bên phải nơi nó sẽ được liệt kê bên dưới cột “Variable2”.

(D) Options: Nhấp vào Options sẽ mở ra một cửa sổ nơi bạn có thể chỉ định Confidence Interval Percentage và cách phân tích sẽ giải quyết các Missing Values (nghĩa là Exclude cases analysis by analysis hoặc Exclude cases listwise). Tại đây, phần mềm sẽ mặc định chọn độ tin cậy là 95% (tương ứng mức ý nghĩa là 5%). Trong trường hợp bạn thực hiện kiểm định với độ tin cậy khác như 93%, 97%,… hãy thay đổi con số ở đây.

Nhấp vào Continue  khi bạn hoàn thành việc tạo thông số kỹ thuật.

Hình ảnh paired samples t test window options

Việc đặt phần trăm khoảng tin cậy không có bất kỳ tác động nào đến việc tính toán giá trị p.

Nếu bạn chỉ chạy một thử nghiệm t mẫu được ghép nối , hai cài đặt “giá trị bị thiếu” sẽ tạo ra kết quả giống nhau. Sẽ chỉ có sự khác biệt nếu bạn đang chạy 2 thử nghiệm t mẫu được ghép nối trở lên. (Điều này trông giống như có hai hoặc nhiều hàng trong cửa sổ hộp thoại Kiểm tra các mẫu được ghép nối chính)

6. Ví dụ cụ thể chạy kiểm định Paired Sample T Test

6.1. Tình huống

Tập dữ liệu mẫu có điểm kiểm tra xếp lớp (trong số 100 điểm) cho bốn môn: Tiếng Anh, Đọc hiểu, Toán và Viết. Học sinh trong mẫu đã hoàn thành tất cả 4 bài kiểm tra xếp lớp khi đăng ký vào trường đại học. 

Giả sử chúng ta đặc biệt quan tâm đến phần Tiếng Anh và Toán và muốn xác định xem học sinh có xu hướng đạt điểm trung bình cao hơn trong bài kiểm tra Tiếng Anh hoặc Toán của họ. Chúng ta có thể sử dụng kiểm định Paired Sample T Test để kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể về giá trị trung bình của hai phép thử hay không.

6.2. Khảo sát

Tiến hành khảo sát 435 trường hợp được kết quả Tiếng Anh biến có điểm cao là 101,95 và điểm thấp là 59,83, trong khi môn Toán biến có điểm cao là 93,78 và điểm thấp là 35,32. Điểm tiếng Anh trung bình cao hơn nhiều so với điểm Toán trung bình (82,79 so với 65,47).

Trong đó:

  • Cuộc khảo sát môn tiếng anh trên 435 học sinh thu về 409 kết quả.
  • Cuộc khảo sát môn toán trên 435 học sinh thu về 422 kết quả.

Chỉ có 398 kết quả khảo sát thu được cho cả hai biến toán và tiếng anh. Vì vậy, kích thước mẫu hợp lệ ở đây sẽ là 398.

6.3. Tiến hành chạy phân tích

  1. Nhấp vào Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test.
  2. Chọn biến English (tiếng anh) và di chuyển nó vào vị trí Variable1 trong hộp Paired Variables. Sau đó, chọn biến Math (toán) và di chuyển nó vào vị trí Variable2 trong hộp Paired Variables.
  3. Bấm OK.

Kết quả Output (đầu ra) sẽ có 3 bảng đó là:

Bảng 1: Paired Samples Test đưa ra kết quả kiểm định giả thuyết.

Hình ảnh paired t example results

Đọc từ trái sang phải:

  • Cột đầu tiên: Cặp biến đang được kiểm tra và thứ tự thực hiện phép trừ. (Nếu bạn đã chỉ định nhiều cặp biến, bảng này sẽ có nhiều hàng)
  • Mean: Sự khác biệt trung bình giữa hai biến.
  • Standard deviation: Độ lệch chuẩn của các điểm số chênh lệch.
  • Standard error mean: Sai số chuẩn (độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của cỡ mẫu). Được sử dụng trong tính toán cả thống kê thử nghiệm và giới hạn trên và dưới của khoảng tin cậy.
  • t: Thống kê kiểm định (ký hiệu là t ) cho kiểm định T được ghép nối.
  • df: Bậc tự do của phép thử này.
  • Sig. (2-tailed): Giá trị p tương ứng với thống kê kiểm định t đã cho với bậc tự do df .

Quan sát giá trị Sig ở cuối bảng ta thấy Sig = 0.000 < 0.05 => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1. Như vậy, đã có sự khác biệt trung bình giữa điểm tiếng anh và điểm toán.

Bảng 2: Paired Samples Statistics cung cấp thống kê mô tả đơn biến (mean, sample size, standard deviation, and standard error) cho mỗi biến được nhập.

Hình ảnh paired t example statistics

Cột Mean thể hiện trung bình mức điểm đánh giá của 2 biến tiếng anh và toán. Có thể thấy tằng, khảo sát điểm môn tiếng anh (82.7441) cho kết quả trung bình cao hơn điểm môn toán (65.4468).

Tới đây ta có thể kết luận rằng: có sự khác biệt giữa điểm trung bình môn tiếng anh và toán. Cụ thể, điểm trung bình môn tiếng anh cao hơn.

Bảng 3 là Paired Samples Correlations cho thấy hệ số tương quan Pearson (với kiểm định hai phía có ý nghĩa) cho mỗi cặp biến được nhập vào.

Hình ảnh paired t example correlations

Ta thấy kết quả:

r= 0.243 và sig = 0.000 < 0.05 nghĩa là dữ liệu có tương quan với nhau.

6.4. Kết luận

  • Điểm tiếng Anh và Toán có mối tương quan tỷ lệ thuận với nhau ( r = 0,243, p <0,001).
  • Có sự khác biệt trung bình đáng kể giữa điểm Tiếng Anh và Toán ( t = 36,313, p <0,001).
  • Trung bình, điểm tiếng Anh cao hơn 17,3 điểm so với điểm Toán (95% CI [16,36, 18,23]).

Trên đây là bài viết hướng dẫn cách thực hành phân tích kiểm định Paired Sample T Test trong SPSS. Mong rằng bài viết sẽ giúp ích cho bạn trong quá trình học tập và làm việc. Chúc các bạn thành công.

0/5 (0 Reviews)
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Bài viết liên quan

Contact Me on Zalo
0988 55 2424