Please Enable JavaScript in your Browser to visit this site

KTL cơ bảnPhân tích hồi quy

Phân tích ANOVA lặp 1 chiều

I. GIỚI THIỆU VỀ ANOVA LẶP 1 CHIỀU

Phân tích ANOVA lặp 1 chiều (One-way repeated measures ANOVA) tương tự như phân tích ANOVA 1 chiều. Tuy nhiên, các nhóm đối tượng trong ANOVA lặp 1 chiều là có quan hệ với nhau. Chúng ta sử dụng ANOVA lặp 1 chiều khi các đối tượng cần đo lường của bạn chứa giá trị quan sát của từ 3 nhóm có liên quan trở lên. Có hai trường hợp phổ biến là: (i) đối tượng khảo sát được đo lường nhiều lần để tăng khả năng chính xác của việc suy rộng cho tổng thể; (ii) hoặc khi đối tượng tham gia trả lời câu hỏi cho nhiều nhóm để so sánh.

Ví dụ: Một giám đốc Marketing muốn đánh giá doanh thu bán hàng (triệu đồng/năm) của mảng điện thoại ở 24 cửa hàng khu vực TpHCM (kí hiệu 1-24). Số liệu doanh thu điện thoại 24 cửa hàng được thu thập trong 3 năm 2011, 2012 và 2013 được cho ở file ANOVA lặp 1 chiều. Trong ví dụ này, biến đo lường là doanh thu bán hàng; 3 nhóm quan sát là năm 2011, năm 2012 và năm 2013. Mỗi cửa hàng sẽ có một cặp 3 giá trị cho biến đo lường (1 cho năm 2011, 1 cho năm 2012 và 1 cho năm 2013). Câu hỏi vị giám đốc này đặt ra là doanh thu điện thoại ở các cửa hàng này có sự khác nhau về doanh thu ở các cửa hàng trong 3 năm 2011, 2012 và 2013.

Kiểm định ANOVA lặp 1 chiều dựa trên 5 giả thuyết như sau:

  1. Biến đo lường là biến liên tục. Tham khảo bài viết các loại thang đo trong phân tích dữ liệu.
  2. Các quan sát của các nhóm có liên hệ với nhau, nghĩa là một đối tượng chỉ ứng với chỉ một cặp quan sát.
  3. Không có điểm dị biệt trong tập dữ liệu
  4. Biến phụ thuộc cần đo lường phải có phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn.
  5. Phương sai của sai phân giữa các nhóm phải bằng nhau (giả định sphericity)

Xem thêm: kiểm định tham số

Trang 2 sẽ trình bày cách giải quyết vấn đề ở ví dụ đặt ra trên SPSS

1 2 3Next page
Back to top button