Kiểm định dấu hạng Wilcoxon

II. THỰC HÀNH KIỂM ĐỊNH DẤU HẠNG WILCOXON TRÊN SPSS

1.

Vào Analyze \( \to \) Nonparametric Tests \( \to \) Legacy Dialogs \( \to \) 2 Related Samples…
Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon

2.

Cửa sổ Two-Related-Samples Tests mở ra và đưa biến Metal8 và biến Metal11 vào ô Test Pairs: và thiết lập nút Options như hình bên dưới:
Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon

Đảm bảo rằng tùy chọn Wilcoxon trong phần Test Type đã được chọn.

– Bấm Continue để trở về cửa sổ Paired-Samples T Test và bấm OK để tiến hành thực hiện.

3.

Phân tích kết quả kiểm định dấu hạng Wilcoxon

Kết quả phân tích dấu hạng Wilcoxon được thể hiện ở các bảng sau:
Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon

  • 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. Theo đó, hàm lượng nhôm trung bình trong nhóm thu thập tháng 11 là cao hơn so với mẫu thu thập tháng 8.
    Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon
  • Bảng Ranks cho biết thông tin về hạng của hai biến Metal8, Metal11 như trung bình hạng (Mean Rank), tổng hạng (Sum of Ranks). Theo đó, có 3 mẫu chênh lệch (-) và thứ hạng trung bình (-) là 5.33 và 10 mẫu chênh lệch dương (+) với thứ hạng tương ứng là 7.50; Đồng thời không có mẫu không thay đổi hàm lượng Al. Chúng ta cần quan tâm đến giá trị kiểm định W = 16 (là giá trị nhỏ hơn trong 2 nhóm chênh lệch (+) và (-)).

Với giá trị kiểm định này so với đơn vị lệch chuẩn Z= -2,062 và mức ý nghĩa thống kê 5% (Sig 2-tailed = 0,039) ở bảng Test Statistics cho thấy có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng trung vị của các chênh lệch bằng 0.

4.

GHI CHÚ VỀ T-TEST CẶP ĐÔI

  • Bạn cũng có thể sử dụng kiểm định t-test cặp đôi trong trường hợp muốn kiểm tra trung bình sự chênh lệch (mean difference) của biến đo lường theo 2 nhóm liệu có bằng 0 và sự chênh lệch này có phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn. Điều này phù hợp trong trường hợp cở mẫu lớn. Trong trường hợp cở mẫu nhỏ thì chúng ta sử dụng kiểm định dấu hạng Wilcoxon.
  • Ngoài ra, bạn có thể sử dụng kiểm định dấu (Sign test) khi bạn muốn kiểm định giả thuyết cho rằng số trường hợp chênh lệch (+) và (-) là bằng nhau (chẳng hạn, số trường hợp hàm lượng Al tăng và giảm ở thời điểm lấy mẫu tháng 8 và tháng 11 là bằng nhau) mà không cần quan tâm đến độ lớn của sự thay đổi.

Kiểm định dấu (Sign test)

Kiểm định dấu là kiểm định phi tham số đơn giản nhất được sử dụng cho 2 mẫu có liên hệ nhau. Giả sử trong ví dụ trên, tính toán sự chênh lệch giữa hai thời điểm, chúng ta dễ dàng có được kết quả là 3 trường hợp hàm lượng giảm và 10 trường hợp hàm lượng tăng. Trên SPSS, quá trình này được thực hiện như sau:

  • Vào Analyze \( \to \) Nonparametric Tests \( \to \) Legacy Dialogs \( \to \) 2 Related Samples…
  • Cửa sổ Two-Related-Samples Tests mở ra và đưa biến Metal8 và biến Metal11 vào ô Test Pairs: và thiết lập nút Options như hình bên dưới:
    Kiểm định dấu - Sign test

Bỏ chọn Wilcoxon và đảm bảo rằng tùy chọn Sign trong phần Test Type đã được chọn.

  • Bấm Continue để trở về cửa sổ Paired-Samples T Test và bấm OK để tiến hành thực hiện.

Kết quả cho thấy có 3 trường hợp thay đổi âm (Negative Differences) và 10 trường hợp thay đổi dương (Positive Differences). Với Exact Sig. (2-tailed) = 0.092 cho thấy chưa đủ bác bỏ giả thuyết cho rằng số trường hợp thay đổi âm bằng số trường hợp thay đổi dương (mức ý nghĩa 5%).
Kiểm định dấu - Sign test

Do vậy, theo nguyên tắc kiểm định trên, kiểm định dấu thường yếu và khó phát hiện sự khác biệt giữa 2 nhóm.

1. Laureysens, I., và cộng sự. 2004. “Clonal variation in heavy metal accumulation and biomass production in a poplar coppice culture Seasonal variation in leaf, wood and bark concentrations”, Environ. Pollution 131: 485-494.

 

Previous page 1 2

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button