JavaScript is required

Cho tập tin data_09.sav chứa dữ liệu khảo sát về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng với các biến:

+ ChatLuongThongTin: Chất lượng thông tin (kiểu số, Giá trị từ 1 đến 5);

+ ChatLuongHeThong: Chất lượng hệ thống (kiểu số, Giá trị từ 1 đến 5);

+ ChatLuongDichVu: Chất lượng dịch vụ (kiểu số, Giá trị từ 1 đến 5);

+ SuHaiLong: Sự hài lòng (kiểu số, Giá trị từ 1 đến 5);

+ GioiTinh: Giới tính (kiểu số, giá trị 1 - Nữ, 2 - Nam); + NhomTuoi: Nhóm tuổi (kiểu số, giá trị 1 – Tuổi 1 đến 18, 2 - Tuổi 18 đến 25, 3 – Tuổi 25 đến 36, 4 – Tuổi 36 đến 45, 5 – Tuổi 45 đến 60);

+ TrinhDo: Trình độ (kiểu số, giá trị 1– Trung cấp, 2 – Đại học, 3 – Sau đại học); Ghi chú: Thực kiện các kiểm định với mức ý nghĩa α = 0.05.

Analyze -> Compare Means -> Independent Sample T-Test

Đưa biến định lượng vào Test Variable(s)

Đưa biến định tính vào Grouping Variable

⎝ Define Group

Nhập vào 2 giá trị biến định tính Group 1: 1- Nam

Group 2: 2-Nữ

*LÝ THUYẾT

+ Trường hợp sig Levene's Test nhỏ hơn 0.05

Nếu sig Levene's Test nhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau, chúng ta sẽ sử

Giá trị sig T-Test < 0.05 chúng ta kết luận. Có sự khác biêt ̣ có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng

Giá trị sig T-Test ≥ 0.05 chúng ta kết luận. Không có sự khác biêt ̣ có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng

* Trường hợp sig Levene's Test lớn hơn hoăc bằng 0.05 ̣

Nếu sig Levene's Test lớn hơn hoăc bằng 0.05 ̣ thì phương sai giữa 2 giới tính là không khác nhau

Giá trị sig T-Test < 0.05 chúng ta kết luận. Có sự khác biêt ̣ có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng

Giá trị sig T-Test ≥ 0.05 chúng ta kết luận. Không có sự khác biêt ̣ có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng

Kiểm định giả thuyết H0 “Không có sự khác biêt về sự hài lòng giữa 2 nhóm giới ̣ tính Nam và Nữ”. Lựa chọn kết quả đúng:

A.

Kiểm định Levene: Sig = 0.884, kiểm định T: Sig = 0.015 => Bác bỏ H0, có sự khác biệt về sự hài lòng giữa 2 nhóm Nam và Nữ.

B.

Kiểm định Levene: Sig = 0.884, kiểm định T: Sig = 0.021 => Bác bỏ H0, có sự khác biệt về sự hài lòng giữa 2 nhóm Nam và Nữ.

C.

Kiểm định Levene: Sig = 0.884, kiểm định T: Sig = 0.210 => Chấp nhận H0, không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa 2 nhóm Nam và Nữ.

D.
Kiểm định Levene: Sig = 0.884, kiểm định T: Sig = 0.105 => Chấp nhận H0, không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa 2 nhóm Nam và Nữ.
Trả lời:

Đáp án đúng: A


Đề bài yêu cầu kiểm định giả thuyết H0: "Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa 2 nhóm giới tính Nam và Nữ". Ta có kiểm định Levene's Test với Sig = 0.884 > 0.05, điều này có nghĩa là phương sai giữa hai nhóm (Nam và Nữ) là không khác nhau. Do đó, ta sẽ sử dụng dòng Equal variances assumed trong kết quả kiểm định t-test. Tiếp theo, ta xét kiểm định T-Test với Sig = 0.015 < 0.05 (theo phương án A) hoặc Sig = 0.021 < 0.05 (theo phương án B), cả hai đều nhỏ hơn 0.05. Điều này có nghĩa là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa hai nhóm giới tính Nam và Nữ. Vì vậy, ta bác bỏ giả thuyết H0. Xét kiểm định T-Test với Sig = 0.210 > 0.05 (theo phương án C) hoặc Sig = 0.105 > 0.05 (theo phương án D), cả hai đều lớn hơn 0.05. Điều này có nghĩa là không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa hai nhóm giới tính Nam và Nữ. Vì vậy, ta chấp nhận giả thuyết H0. Tuy nhiên, ta cần kết hợp cả kết quả kiểm định Levene và kiểm định T-test để đưa ra kết luận cuối cùng. Vì Sig Levene > 0.05, ta dùng kết quả ở dòng "Equal variances assumed" của t-test. Trong 4 đáp án, chỉ có A và B là bác bỏ H0. Tuy nhiên, kết quả Sig của kiểm định T-Test có sự khác nhau (0.015 và 0.021). Để xác định đáp án chính xác, ta cần có kết quả chạy SPSS cụ thể. Giả sử kết quả chính xác là Sig = 0.015. Do đó, đáp án A là phù hợp nhất với lý thuyết kiểm định giả thuyết.

Câu hỏi liên quan