Kiểm định Independent Sample T Test bằng SPSS

Khi phân tích sự khác biệt giữa một biến định lượng và một biến định tính có hai mức giá trị, các nghiên cứu định lượng thường sử dụng kiểm định Independent Samples T-Test hoặc phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA). Bài viết này tập trung trình bày cơ sở lý thuyết, quy trình thực hiện và cách diễn giải kết quả của kiểm định Independent Samples T-Test bằng phần mềm SPSS.

Việc ứng dụng kiểm định sự khác biệt trung bình trong nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng nhằm xác định liệu giá trị trung bình của một biến định lượng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm được phân loại theo một biến định tính hay không. Chẳng hạn, nghiên cứu có thể xem xét sự khác biệt về mức độ hài lòng trong công việc giữa các nhóm nhân viên có mức lương khác nhau, hoặc đánh giá sự khác biệt về ý định mua hàng giữa các nhóm khách hàng thuộc các độ tuổi khác nhau.

Kiểm định Independent Samples T-Test được sử dụng trong trường hợp biến định tính chỉ bao gồm hai nhóm giá trị. Một số ví dụ điển hình bao gồm biến giới tính (nam, nữ), biến khu vực sinh sống (TP.HCM, Hà Nội), hoặc biến vùng miền (miền Bắc, miền Nam). Trong trường hợp biến định tính có từ ba mức giá trị trở lên, việc so sánh trung bình đòi hỏi phải thực hiện nhiều cặp kiểm định (1–2, 1–3, 2–3). Cách tiếp cận này trở nên kém hiệu quả và tốn thời gian khi số lượng nhóm tăng lên.
Để khắc phục hạn chế trên, phương pháp One-way ANOVA được sử dụng nhằm so sánh giá trị trung bình của biến định lượng giữa ba nhóm trở lên một cách đồng thời, qua đó nâng cao tính hiệu quả và độ tin cậy của phân tích thống kê trong nghiên cứu.

1. Mục đích sử dụng kiểm định Independent Samples T-Test

Kiểm định Independent Samples T-Test được áp dụng trong trường hợp nghiên cứu nhằm so sánh giá trị trung bình của một biến định lượng giữa hai nhóm đối tượng độc lập. Phép kiểm định này bao gồm một hoặc nhiều biến định lượng cần phân tích giá trị trung bình và một biến định tính có đúng hai nhóm phân loại. Một số ví dụ minh họa cho việc sử dụng kiểm định Independent Samples T-Test bao gồm:

So sánh giá trị trung bình mức độ hài lòng trong công việc giữa nhóm nhân viên nam và nhóm nhân viên nữ. Trong trường hợp này, biến định lượng là mức độ hài lòng công việc, được đo lường bằng thang đo Likert 5 mức, trong khi biến định tính là giới tính, bao gồm hai nhóm với mã hóa 1 là nam và 2 là nữ.
So sánh giá trị trung bình mức chi tiêu hàng tháng giữa các hộ gia đình chưa có con và các hộ gia đình có con dưới 6 tuổi. Biến định lượng là số tiền chi tiêu trung bình mỗi tháng, biến định tính gồm hai nhóm phân loại với mã hóa 1 là chưa có con và 2 là có con dưới 6 tuổi.

Quy trình thực hiện kiểm định Independent Samples T-Test trong phần mềm SPSS được tiến hành thông qua hai bước chính như sau:

Bước 1: Kiểm định sự khác biệt về phương sai giữa hai nhóm

Trước khi tiến hành đánh giá sự khác biệt về giá trị trung bình thông qua kiểm định t, cần kiểm tra giả định về tính đồng nhất phương sai giữa hai nhóm của biến định tính. Mục tiêu của bước này là xác định liệu phương sai của hai nhóm có khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê hay không.

Giả thuyết được đặt ra là HF-0: Không tồn tại sự khác biệt về phương sai giữa hai nhóm. Phép kiểm định F được sử dụng để kiểm tra giả thuyết này. Trong SPSS, kết quả của phép kiểm định F được thể hiện trong mục Levene’s Test for Equality of Variances thuộc bảng Independent Samples Test. Cách diễn giải kết quả như sau:

Khi giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, giả thuyết HF-0 bị bác bỏ, cho thấy phương sai giữa hai nhóm có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. Trong trường hợp này, kết quả kiểm định t được sử dụng tại dòng Equal variances not assumed.
Khi giá trị Sig lớn hơn 0.05, giả thuyết HF-0 được chấp nhận, cho thấy không có sự khác biệt phương sai có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm. Khi đó, kết quả kiểm định t tại dòng Equal variances assumed được sử dụng cho việc diễn giải tiếp theo.

Bước 2: Kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai nhóm

Sau khi hoàn tất việc đánh giá giả định về phương sai, bước tiếp theo là kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai nhóm. Giả thuyết được đặt ra là Ho: Không tồn tại sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai nhóm. Phép kiểm định t được sử dụng để kiểm định giả thuyết này. Trong SPSS, các chỉ số liên quan đến kiểm định t được trình bày trong mục t-test for Equality of Means thuộc bảng Independent Samples Test. Việc diễn giải kết quả được thực hiện như sau:

Khi giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, giả thuyết Ho bị bác bỏ, cho thấy tồn tại sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai nhóm với ý nghĩa thống kê.

Khi giá trị Sig lớn hơn 0.05, giả thuyết Ho được chấp nhận, cho thấy không có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai nhóm một cách có ý nghĩa thống kê.

Tóm lại, quy trình phân tích và diễn giải kết quả kiểm định Independent Samples T-Test có thể được khái quát thông qua hai bước chính là kiểm định sự đồng nhất phương sai và kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai nhóm độc lập.