Paired-Sample T-Test trong SPSS

Trong trường hợp cần so sánh giá trị trung bình của hai tổng thể độc lập nhưng có mối liên hệ tương ứng theo từng cặp quan sát, tức là mỗi đơn vị quan sát ở tổng thể này tương ứng với một đơn vị ở tổng thể kia, phép kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể được thực hiện dựa trên dữ liệu mẫu thu thập theo từng cặp. Phép kiểm định này được gọi là Paired-Sample T-Test (kiểm định t cho mẫu ghép cặp).

1. Trường hợp áp dụng Paired-Sample T-Test

Paired-Sample T-Test đặc biệt phù hợp với các thiết kế nghiên cứu dạng đo lường trước và sau tác động. Một số ví dụ điển hình như sau:

Một trung tâm tiếng Anh tiến hành đánh giá điểm số bốn kỹ năng Nghe, Nói, Đọc, Viết của cùng một nhóm học viên tại thời điểm kiểm tra đầu vào và sau ba tháng áp dụng phương pháp giảng dạy mới, nhằm đánh giá hiệu quả của phương pháp này.
Một doanh nghiệp thử nghiệm chính sách chia hoa hồng mới cho một nhóm nhân viên kinh doanh để so sánh mức độ hài lòng của nhân viên trước và sau khi thay đổi chính sách.
Một công ty tiến hành thay đổi bao bì sản phẩm và khảo sát phản ứng của cùng một nhóm người tiêu dùng trước và sau khi thay đổi nhằm xác định sự khác biệt trong đánh giá của họ.

Điều kiện cần để áp dụng Paired-Samples T-Test là số lượng quan sát của hai mẫu phải bằng nhau và các quan sát phải có mối quan hệ ghép cặp rõ ràng. Quy trình kiểm định được thực hiện bằng cách tính toán hiệu số giữa hai giá trị trong mỗi cặp quan sát, sau đó kiểm định xem giá trị trung bình của các hiệu số này trong tổng thể có bằng 0 hay không. Nếu trung bình chênh lệch bằng 0 thì kết luận không tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa. Ưu điểm nổi bật của kiểm định t cho mẫu ghép cặp là khả năng kiểm soát và loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố ngoại lai không mong muốn tác động đồng thời lên các đối tượng nghiên cứu.

Để kiểm định sự khác biệt trung bình giữa hai biến, giả thuyết không H0 được đặt ra là không tồn tại sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai biến. Phép kiểm định t được sử dụng để đánh giá giả thuyết này. Kết quả kiểm định được diễn giải như sau:
Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về giá trị trung bình giữa hai biến.
Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về giá trị trung bình giữa hai biến.

Trong phần mềm SPSS, các thông tin cần thiết để diễn giải kết quả kiểm định t cho mẫu ghép cặp được trình bày trong bảng Paired Samples Test.

2. Kiểm định Paired-Samples T-Test trong SPSS

Bối cảnh nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện tại một doanh nghiệp với mục tiêu đánh giá sự thay đổi mức độ hài lòng của 300 nhân viên bán hàng trước và sau khi điều chỉnh chính sách phân chia hoa hồng. Mức độ hài lòng được đo lường bằng thang đo Likert 7 mức, trong đó 1 là mức thấp nhất và 7 là mức cao nhất; điểm số càng lớn thể hiện mức độ hài lòng càng cao.

Khảo sát lần thứ nhất được tiến hành vào ngày 01/08/2020, trước thời điểm áp dụng chính sách mới, trên toàn bộ 300 nhân viên bán hàng và thu về 300 phiếu hợp lệ.
Khảo sát lần thứ hai được thực hiện vào ngày 01/11/2020, sau khi chính sách mới được triển khai, với cùng nhóm 300 nhân viên và cũng thu về 300 phiếu hợp lệ.

Sau khi thu thập dữ liệu, các phiếu khảo sát được mã hóa và nhập liệu, tạo thành tập dữ liệu gồm biến NhanVien đại diện cho mã số nhân viên, cùng hai biến KhaoSat1 và KhaoSat2 lần lượt phản ánh kết quả khảo sát trước và sau khi áp dụng chính sách mới.