2. KIỂM ĐỊNH MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH2.6. Ý nghĩa và mục đích 2.6. Thao tác thực hiện Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh – thứ bậc: Bước 1: Chọn menu Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs. Bước 2: Chọn 2 biến vào khung Row và Column. Bước 3: Sau đó, chọn Statistics > Chọn mục Chi Square > Chọn Continue. Bước 4: Tiếp theo, chọn Cell > Khung Count: chọn mục Observed và khung Percentage: chọn mục Total > Chọn Continue > Chọn OK để xuất ra kết quả. Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ bậc – thứ bậc: Bước 1: Chọn menu Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs. Bước 2: Chọn 2 biến vào khung Row và Column. Bước 3: Sau đó, chọn Statistics > Chọn mục Chi Square > Chọn Continue. Bước 4: Tiếp theo, chọn Cell > Khung Count: chọn mục Observed và khung Percentage: chọn mục Total > Khung Ordinal: chọn mục Gamma, Somers’d, Kendall’s tau-b > Chọn Continue > Chọn OK để xuất ra kết quả. 2.6. Kết quả kiểm định mối liên hệ giữa các biến định tính 2.6.3. Kiểm định mối liên hệ giữa giới tính và độ tuổi Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh – thứ bậc là sử dụng kiểm định Chi – Square. H 0 : Giới tính và Độ tuổi không có mối liên hệ với nhau. H 1 : Giới tính và Độ tuổi có mối liên hệ với nhau. Từ kết quả của bảng Chi – Square Tests, ta thấy giá trị Asymptotic Sig. (2 – sided) hàng Pearson Chi – Square là 0 bé hơn 0 nên có thể kết luận Giới tính và Độ tuổi có mối liên hệ với nhau. Do vậy, bác bỏ giả thuyết H 0. Cuối bảng Chi – Square Tests, có dòng thông báo cho biết có 1 ô (12%) có tần suất mong đợi dưới 5 bảng, bé hơn 20%, điều này chứng tỏ kết quả kiểm định đáng tin cậy. Bảng 2: Kết quả bảng Chi – Square Tests của Giới tính và Độ tuổi Chi – Square Tests Value df Asymptotic Sig. ( - sided) Pearson Chi – Square 19. a 3 0. Likelihood Ratio 18 3 0. Linear – by – Linear Association 0 1 0. N of Valid Cases 170 a. 1 cells (12%) have expected count less than 5. The minium expected count is 3. (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) 2.6.3. Kiểm định mối liên hệ giữa Giới tính và Trình độ học vấn: Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh – thứ bậc là sử dụng kiểm định Chi – Square. H 0 : Giới tính và Trình độ học vấn không có mối liên hệ với nhau. H 1 : Giới tính và Trình độ học vấn có mối liên hệ với nhau. Từ kết quả của bảng Chi – Square Tests, ta thấy giá trị Asymptotic Sig. (2 – sided) hàng Pearson Chi – Square là 0 bé hơn 0 nên có thể kết luận Giới tính và Trình độ học vấn có mối liên hệ với nhau. Do vậy, bác bỏ giả thuyết H 0. Cuối bảng Chi – Square Tests, có dòng thông báo cho biết có 1 ô (12%) có tần suất mong đợi dưới 5 bảng, bé hơn 20%, điều này chứng tỏ kết quả kiểm định đáng tin cậy. Bảng 2: Kết quả bảng Chi – Square Tests của Giới tính và Trình độ học vấn Chi – Square Tests
2.6.3. Kiểm định mối liên hệ giữa Độ tuổi và Trình độ học vấn: Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ bậc – thứ bậc là sử dụng một trong các đại lượng Gamma, Somers’d, Kendall’s tau – b. H 0 : Độ tuổi và Trình độ học vấn không có mối liên hệ với nhau. H 1 : Độ tuổi và Trình độ học vấn có mối liên hệ với nhau. Dựa vào bảng 2 và bảng 2, ta thấy giá trị Approx. Sig. của Somers’d, Kendall’s tau
Bảng 2: Kết quả bảng Directional Measures của độ tuổi và trình độ học vấn Value Asymp. Std. Error Approx. T Approx. Sig. Somers’d Symmetric 0 0 5 0. (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) Bảng 2: Kết quả bảng Symmetric Measures của độ tuổi và trình độ học vấn Value Asymp. Std. Error Approx. T Approx. Sig. Kendall’s tau – b 0 0 5 0.Gamma 0 0 5 0. (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) 2.6.3. Kiểm định mối liên hệ giữa Độ tuổi và Thu nhập Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ bậc – thứ bậc là sử dụng một trong các đại lượng Gamma, Somers’d, Kendall’s tau – b. H 0 : Độ tuổi và Thu nhập không có mối liên hệ với nhau. H 1 : Độ tuổi và Thu nhập có mối liên hệ với nhau. Dựa vào bảng 2 và bảng 2, ta thấy giá trị Approx. Sig. của Somers’d, Kendall’s tau
Bảng 2: Kết quả bảng Directional Measures của độ tuổi và thu nhập Value Asymp. Std. Error Approx. T Approx. Sig. Somers’d Symmetric 0 0 1 0. (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) Bảng 2: Kết quả bảng Symmetric Measures của độ tuổi và thu nhập Value Asymp. Std. Error Approx. T Approx. Sig. Kendall’s tau – b 0 0 1 0.Gamma 0 0 1 0. (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) 2.6.3. Kiểm định mối liên hệ giữa Trình độ học vấn và Thu nhập Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ bậc – thứ bậc là sử dụng một trong các đại lượng Gamma, Somers’d, Kendall’s tau – b. H 0 : Trình độ học vấn và Thu nhập không có mối liên hệ với nhau. H 1 : Trình độ học vấn và Thu nhập có mối liên hệ với nhau. Dựa vào bảng 2 và bảng 2, ta thấy giá trị Approx. Sig. của Somers’d, Kendall’s tau
Bảng 2: Kết quả bảng Directional Measures của trình độ học vấn và thu nhập ANOVA. Sử dụng phương pháp Dunnett, nếu Sig. của nhóm kiểm định chênh lệch trung bình nhỏ hơn 0 kết luận có sự khác biệt giửa 2 nhóm trên. 2.7. Thao tác thực hiện Kiểm định Independent - Samples T- Test: Bước 1: Chọn menu Analyze > Compare Mean > Independent – Samples T- test. Bước 2: Khung Variable: chọn biến định lượng > Khung Grouping Variable: chọn biến định tính. Bước 3: Sau đó, chọn Define Groups > Quy định ký hiệu mã hóa cho 2 nhóm muốn so sánh tại ô Group 1 và 2 > Chọn continue > Chọn OK để xuất ra kết quả. Phân tích phương sai ANOVA: Bước 1: Chọn menu Analyze > Compare Mean > One – Way ANOVA. Bước 2: Khung Dependent List: chọn biến phụ thuộc > Khung Factor: chọn biến định tính. Bước 3: Sau đó, chọn Options > Chọn mục Descriptive, Homogeneity of variance test, Means plot và Welch > Chọn Continue > Chọn OK để xuất ra kết quả. 2.7. Kết quả kiểm định sự khác biệt về trị trung bình 2.7.3. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính Sử dụng công cụ là phép kiểm định Independent – Samples T – Test. Kết quả chạy kiểm định Independent – Samples T – Test cho thấy sự khác biệt về giá trị trung bình trong Quyết định mua mỹ phẩm thuần chay của người tiêu dùng. Đối với Quyết đinh mua thì nam có giá trị trung bình là 3, còn nữ có giá trị trung bình là 3. Bảng 2: Kết quả kiểm định Independent – Samples T - Test Giới tính Cỡ mẫu Trung bình Độ lêch chuẩn Sai số chuẩn Quyết định Nam 58 3 0 0. Nữ 112 3 0 0. (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) Kết quả kiểm định cho thấy, giá trị Sig. của kiểm định Levene = 0 ≥ 0 tức phương sai giữa hai giới tính không khác nhau, nên ta sử dụng kết quả giá trị Sig. (2 – tailed) ở hàng Equal variances assumed = 0 < 0. Vì vậy, có thể kết luận rằng có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình giữa hai giới tính về quyết định mua mỹ phẩm thuần chay. Bảng 2: Kết quả Levene’s Test for Equality of Variances F Sig. t df Sig. (2 – tailed) Quyết định Equal variances assumed 2 0 - 2 168 0.Equal variances not assumed - 1 102 0.(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) 2.7.3. Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi Sử dụng công cụ là phân tích phương sai một yếu tố (One – Way ANOVA). Kết quả bảng 2, cho thấy giá trị Sig. của Levene Statistic = 0 < 0 tức phương sai của biến quyết định giữa các nhóm độ tuổi có sự khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê. Bảng 2: Levene Statistic df1 df2 Sig. Quyết định 2 3 166 0. (Nguồn: kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) Từ kết quả bảng ANOVA, cho thấy giữa các nhóm có giá trị Sig. = 0 < 0. Vì vậy, kết luận có sự khác biệt về quyết định mua mỹ phẩm thuần chay giữa các nhóm độ tuổi. Sử dụng công cụ là phương sai một yếu tố (One – Way ANOVA). Kết quả bảng 2, kiểm định cho thấy giá trị Sig. của Levene Statistic = 0 > 0 tức phương sai của biến quyết định giữa các nhóm thu nhập không có sự khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê. Bảng 2. Levene Statistic df1 df2 Sig. Quyết định 0 3 166 0. (Nguồn: kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) Từ kết quả bảng ANOVA, cho thấy giữa các nhóm có giá trị Sig. = 0 > 0. Vì vậy, chứng tỏ không có sự khác biệt về quyết định mua mỹ phẩm thuần chay giữa các nhóm thu nhập. Bảng 2: Kết quả phân tích ANOVA Tổng các bình phương df Trung bình các bình phương F Sig. Quyế t định Giữa các nhóm 3 3 1 2 0.Trong nhóm 75 166 0. Tổng 78 169 (Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của nhóm tác giả) Tóm lại, kết quả kiểm định sự khác biệt về quyết định mua mỹ phẩm thuần chay thì chỉ có sự khác biệt về quyết định mua giữa nam và nữ, giữa các nhóm độ tuổi. Ngoài ra, quyết định mua giữa các nhóm trình độ học vấn và các nhóm thu nhập không có sự khác biệt về mặt thống kê. |
