Trong bài viết này, Luận Văn 24 sẽ chia sẻ đến bạn cách phân tích Two way ANOVA (Phân tích ANOVA hai yếu tố). Trong trường hợp bạn không thể tự làm hoặc không có thời gian làm, hãy tham khảo dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Luận Văn 24. Trong phần này chúng ta sẽ phân tích Anova cho hai nhóm biến độc lập với 1 biến phụ thuộc gọi là phân tích two-way Anova . Cách thường dùng là phân tích one way Anova, ví dụ để so sánh giữa các nhóm tuổi khác nhau có sự khác biệt đối với sự hài lòng hay không. Giả sử ta có File dữ liệu với 3 biến, GIOITINH HAILONG NHOMTUOI, tương ứng với người lao động trong một công ty, có 2 loại giới tính, 3 loại nhóm tuổi và sự hài lòng khi làm việc tương ứng. Giả sử chúng ta đã có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi đối với sự hài lòng thì câu hỏi đặt ra tiếp theo là sự khác biệt đó có đúng cho cả hai nhóm giới tính là nam và nữ hay không. Phân tích one-way Anova không thể trả lời câu hỏi này vì phân tích này được tiến hành cho toàn bộ hai loại giới tính nam và nữ không có sự chia ra. Sự ưu việt của phân tích two-way Anova như sau: Ví dụ trường hợp chúng ta có thể tìm ra là ảnh hưởng của độ tuổi tới sự hài lòng khác nhau giữa Nam và Nữ. Đối với Nam sự hài lòng tăng theo độ tuổi trong khi đối với Nữ lại giảm theo độ tuổi, trường hợp này gọi là hiệu ứng tương tác interaction effect. Cách phân tích Two way ANOVA trong SPSS Bật chương trình SPSS lên 1. Vào menu Analyze, nhấn General Linear Model, chọn Univariate. 2. Nhấn vào biến phụ thuộc sự hài lòng HAILONG. Đưa vào ô Dependent variable. 3. Nhấn vào hai biến độc lập dạng phân loại, categorical GIOITINH,NHOMTUOI Và đưa vào ô Fixed Factors. 4. Nhấn vào nút Options. • Nhấn vào Descriptive Statistics, Estimates of effect size and Homogeneity tests. • Nhấn Continue. Nếu bạn gặp khó khăn trong quá trình xử lý dữ liệu, hãy tham khảo dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Luận Văn 24 nhé. 5. Nhấn nút Post Hoc. • Từ danh sách Factors bên trái, chọn biến NHOMTUOI ( nhóm này phải có 3 nhóm trở lên) và đưa vào ô bên phải Post Hoc Tests. • Chọn loại kiểm định (Tukey). Nhấn Continue. Kết quả ra như sau: Bảng thống kê mô tả cung cấp về: độ lệch chuẩn, số mẫu, giá trị trung bình Bảng kiểm định phương sai bằng nhau “Levene’s Test of Equality of Error Variances” cung cấp kiểm định về kết quả định bằng nhau của phương sai. Bạn sẽ muốn hệ số significant lớn hơn 5% và do đó không có ý nghĩa thống kê, như thế có thể kết luận được phương sai giữa các nhóm biến bằng nhau. Interaction effects: Chúng ta nhìn vào dòng NHOMTUOI*GIOITINH với giá trị kiểm định sig. hệ số là 0.138 lớn hơn 5% do đó ảnh hưởng tương tác “Interaction effects”là không có, điều đó chỉ ra rằng không có sự khác biệt trong ảnh hưởng của độ tuổi lên sự hài lòng theo giới tính (nam và nữ). Main effects: phân tích tác động chính để tìm xem một biến có tác động đến sự hài lòng hay không, chúng ta nhìn vào cột sig. Nếu giá trị này lớn hơn 5% thì không có tác động có ý nghĩa thống kê. Trong trường hợp này nhóm tuổi có Sig. bé hơn 5% và giới tính có Sig. lớn hơn 5% , có nghĩa là giữa các nhóm tuổi có sự khác biệt đối với sự hài lòng còn giữa nam và nữ thì không có sự khác biệt. Cụ thể muốn biết nhóm nào khác với nhóm nào giữa các nhóm tuổi thì chúng ta nhìn vào phần phân tích sâu Anova. Nếu bạn quá bận rộn và không có thời gian, hãy tham khảo dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Luận Văn 24. Với kinh nghiệm hoạt động hơn 15 năm trong lĩnh vực này cùng với đội ngũ chuyên viên trình độ cao, Luận Văn 24 chắc chắn sẽ mang đến cho bạn sản phẩm hoàn hảo nhất. Hiện tại, Luận Văn 24 đang cung cấp dịch vụ giá thuê làm luận văn tốt nghiệp, dịch vụ viết assignment , dịch vụ spss , làm tiểu luận thuê chuyên nghiệp nhất thị trường. Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ từ A-Z.
