Bài viết này sẽ tập trung hướng dẫn chi tiết về Phân tích sự khác biệt trung bình Two-Way ANOVA trong SPSS, giúp phân tích đồng thời ảnh hưởng của hai biến độc lập lên một biến phụ thuộc, bao gồm cả hiệu ứng tương tác giữa các yếu tố. Nội dung trình bày rõ ràng từ cơ sở lý thuyết, các bước thực hiện trên SPSS đến cách đọc và diễn giải kết quả thống kê, kèm ví dụ minh họa cụ thể.
1. Lý thuyết về Two-way ANOVA
Trong nghiên cứu định lượng, để xem xét sự khác biệt của một biến định lượng giữa các nhóm được xác định bởi một biến định tính, chẳng hạn như phân tích mức độ hài lòng trong công việc giữa các nhóm giới tính hoặc giữa các nhóm độ tuổi khác nhau, phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA) thường được sử dụng. Tuy nhiên, trong trường hợp nhà nghiên cứu mong muốn mở rộng phạm vi phân tích bằng cách đồng thời đánh giá ảnh hưởng của hai biến định tính lên một biến định lượng, phương pháp One-way ANOVA không còn phù hợp. Khi đó, phân tích phương sai hai yếu tố (Two-way ANOVA) được áp dụng nhằm đánh giá sự khác biệt cũng như mối tương tác giữa các biến độc lập.
Giả định rằng kết quả phân tích One-way ANOVA cho thấy quyết định mua hàng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm khách hàng thuộc các độ tuổi khác nhau. Đồng thời, nhà nghiên cứu nhận thấy giới tính có khả năng ảnh hưởng đến cả độ tuổi và quyết định mua hàng. Trong bối cảnh này, việc sử dụng phân tích phương sai hai yếu tố là cần thiết nhằm kiểm tra liệu sự khác biệt trong quyết định mua hàng theo độ tuổi có được duy trì nhất quán giữa hai nhóm giới tính nam và nữ hay không, cũng như đánh giá tác động tương tác giữa độ tuổi và giới tính đối với quyết định mua hàng.
2. Thực hành phân tích Two-way ANOVA trên phần mềm SPSS 26
Xét bộ dữ liệu gồm 350 nhân viên đang làm việc tại một doanh nghiệp, với các biến nghiên cứu được xác định như sau:
– Sự hài lòng công việc là biến định lượng, ký hiệu F_HL;
– Giới tính nhân viên là biến định tính, ký hiệu GioiTinh;
– Thâm niên làm việc là biến định tính, ký hiệu ThamNien.
Mục tiêu của phân tích Two-way ANOVA là đánh giá sự khác biệt về mức độ hài lòng công việc giữa các nhóm thâm niên, đồng thời xem xét liệu sự khác biệt này có thay đổi theo giới tính của nhân viên hay không.
Để thực hiện phân tích Two-way ANOVA trên SPSS, tại giao diện chính của phần mềm, chọn Analyze > General Linear Model > Univariate.
Khi cửa sổ Univariate xuất hiện, đưa biến F_HL vào ô Dependent Variable, đồng thời đưa hai biến định tính GioiTinh và ThamNien vào ô Fixed Factor(s).
Tiếp theo, tại tùy chọn Plots ở bên phải, lần lượt đưa từng biến GioiTinh và ThamNien vào mục Horizontal Axis và nhấn Add để tạo biểu đồ mô tả mối quan hệ giữa các biến.
Trong trường hợp muốn thể hiện đồng thời ảnh hưởng của hai biến định tính lên biến phụ thuộc F_HL trên cùng một đồ thị, một biến sẽ được đưa vào Horizontal Axis và biến còn lại vào Separate Lines, sau đó nhấn Add. Theo nguyên tắc trình bày trực quan, nên ưu tiên đưa biến có số lượng mức ít hơn vào Separate Lines để biểu đồ dễ quan sát; trong nghiên cứu này, biến GioiTinh chỉ gồm hai mức Nam và Nữ nên được lựa chọn cho vị trí này.
Sau khi thiết lập xong, cấu hình biểu đồ sẽ hiển thị trong mục Plots, nhấn Continue để quay lại cửa sổ Univariate.
Tại tùy chọn Post Hoc, chuyển các biến định tính từ mục Factor(s) sang Post Hoc Tests for nhằm thực hiện phân tích hậu nghiệm khi kết quả ANOVA cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. Trong phần Equal Variances Assumed, có thể lựa chọn các phương pháp so sánh cặp như LSD hoặc Bonferroni. Đối với Two-way ANOVA, nếu giả định phương sai bằng nhau giữa các nhóm bị vi phạm, kết quả so sánh trung bình sẽ không được diễn giải do các ước lượng khi đó không còn độ tin cậy. Sau khi thiết lập xong, nhấn Continue để quay lại cửa sổ chính.
Tiếp theo, trong tùy chọn EM Means, đưa toàn bộ các biến trong mục Factor(s) and Factor Interactions sang Display Means for nhằm hiển thị giá trị trung bình ước lượng cho từng nhóm và từng tổ hợp nhân tố. Sau đó nhấn Continue.
Cuối cùng, tại tùy chọn Options, tích chọn Descriptive statistics để xuất thống kê mô tả và Homogeneity tests để kiểm định giả định đồng nhất phương sai. Nhấn Continue để quay về cửa sổ ban đầu và chọn OK để SPSS thực hiện phân tích và hiển thị kết quả trong cửa sổ Output.
3. Trình bày và diễn giải kết quả phân tích Two-way ANOVA trên SPSS 26
Trong bước diễn giải kết quả, trước hết cần xem xét tổng quan các thống kê mô tả, bao gồm thống kê mô tả đơn và thống kê mô tả kết hợp biến, được thể hiện trong hai bảng Between-Subjects Factors và Descriptive Statistics. Các bảng này cung cấp thông tin nền tảng về số lượng quan sát và giá trị trung bình của biến phụ thuộc theo từng nhóm của các biến độc lập.
Bảng Levene’s Test of Equality of Error Variances dùng để kiểm định giả định về tính đồng nhất của phương sai sai số giữa các nhóm.
Trường hợp giá trị sig của kiểm định Levene tại dòng Based on Mean lớn hơn 0.05, có thể kết luận rằng phương sai sai số giữa các nhóm là bằng nhau; khi đó, giả định về đồng nhất phương sai được thỏa mãn và có thể tiếp tục diễn giải các kết quả so sánh trung bình ở các bảng phía dưới.
Ngược lại, nếu giá trị sig của kiểm định Levene tại dòng Based on Mean nhỏ hơn 0.05, có thể kết luận rằng phương sai sai số giữa các nhóm không đồng nhất; trong trường hợp này, phép kiểm định Two-way ANOVA không đáp ứng đầy đủ giả định và việc đánh giá sự khác biệt trung bình không còn đáng tin cậy, do đó cần dừng phân tích tại đây.
Trong ví dụ minh họa, giá trị sig của kiểm định Levene tại dòng Based on Mean bằng 0.354 và lớn hơn 0.05, cho thấy phương sai sai số giữa các nhóm là đồng nhất. Vì vậy, có thể tiếp tục xem xét kết quả phân tích sự khác biệt trung bình.
Bảng quan trọng nhất trong phân tích Two-way ANOVA là bảng Tests of Between-Subjects Effects. Giá trị sig tại ba dòng GioiTinh, ThamNien và GioiTinhThamNien cho biết liệu có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về giá trị trung bình của biến F_HL theo từng biến định tính và theo sự kết hợp giữa các biến đó hay không. Trong đó, giá trị sig tại dòng tương tác GioiTinhThamNien có ý nghĩa đặc biệt quan trọng vì phản ánh ảnh hưởng đồng thời của hai biến GioiTinh và ThamNien lên F_HL.
Cụ thể, kết quả phân tích cho thấy:
– Giá trị sig của kiểm định F tại dòng GioiTinh bằng 0.800 và lớn hơn 0.05, cho thấy không tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa các nhân viên thuộc các nhóm giới tính khác nhau.
– Giá trị sig của kiểm định F tại dòng ThamNien bằng 0.000 và nhỏ hơn 0.05, cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa các nhân viên có thâm niên làm việc khác nhau. Khi đó, SPSS sẽ cung cấp thêm kết quả phân tích hậu kiểm ANOVA cho biến ThamNien trong bảng Post Hoc Test nhằm xác định cụ thể các cặp nhóm có sự khác biệt.
– Giá trị sig của kiểm định F tại dòng GioiTinh*ThamNien bằng 0.002 và nhỏ hơn 0.05, cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa các nhóm thâm niên khi xét theo các nhóm giới tính khác nhau, tức là tồn tại hiệu ứng tương tác giữa giới tính và thâm niên làm việc.
Biểu đồ thể hiện giá trị trung bình của F_HL theo thâm niên và giới tính cho thấy các xu hướng sau:
– Đối với nhân viên nam, mức độ hài lòng công việc có xu hướng tăng dần theo thâm niên, thể hiện qua đường biểu diễn màu xanh dương có độ dốc tăng khi thâm niên làm việc tăng.
– Đối với nhân viên nữ, mức độ hài lòng công việc không có sự thay đổi đáng kể giữa các mức thâm niên khác nhau, thể hiện qua đường biểu diễn màu đỏ có xu hướng gần như đi ngang khi thâm niên tăng.
Từ bảng Tests of Between-Subjects Effects, có thể xác định rằng tồn tại sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm nhân viên có thâm niên làm việc khác nhau. Đồng thời, SPSS cũng cung cấp kết quả phân tích sâu ANOVA nhằm xác định chi tiết những cặp nhóm thâm niên nào có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. Cách diễn giải bảng phân tích này tương tự như trong phân tích One-way ANOVA và có thể tham khảo thêm tại bài viết hướng dẫn phân tích sâu One-way ANOVA trong SPSS.
Nếu gặp khó khăn trong quá trình thực hiện và diễn giải phân tích phương sai hai yếu tố ANOVA, người nghiên cứu có thể tham khảo dịch vụ phân tích SPSS của Phạm Lộc Blog hoặc liên hệ trực tiếp qua địa chỉ email xulydinhluong@gmail.com để được hỗ trợ.