Bài giảng Quản trị Marketing - Chương 8: Kiểm định giả thuyết thống kê

1KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊChương 82Chương này giúp sinh viên:Hiểu được bản chất và các khái niệm giả thuyết nghiên cứuBiết các bước kiểm định giả thuyếtHiểu được các loại kiểm định giả thuyếtThực hiện các kiểm định thống kê cơ bản bằng SPSS Mục tiêu chương 83Nội dung chươngCác bước kiểm định giả thuyết8.28.1Khái niệm về giả thuyết thống kêKiểm định về trung bình tổng thể5.45.5Phân tích phương sai ANOVA8.3Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính48.1 Các khái niệm cơ bản về giả thuyết thống kê5Là một nhận định, giả sử, nghi ngờ, khẳng định hay ý kiến về một hiện tượng, quan hệ hay tình huống dự định khảo sát“Giả thuyết là một mệnh đề phỏng đốn về mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến số” ( Kerlinger)“Giả thuyết là phát biểu hiên về một vấn đề nào đĩ mà tính xác thực của nĩ thường chưa được biết đến ( Black & Champim)Giả thuyết thống kê là gì?6Từ các mục tiêu nghiên cứu, nhà NC cĩ thể thiết lập các câu hỏi nghiên cứu3 dạng câu hỏinghiên cứu1. Câu hỏi mơ tả Nhằm mơ tả hiện tượngVD: KH mua hàng ở đâu, Động cơ mua là gì, KH thích gì ở sản phẩm2. Câu hỏi về sự khác biệt Nhằm so sánh sự khác biệt VD: 2 nhĩm khách hàng khác nhau cĩ lợi ích tìm kiếm SP khác nhau khơng? Cảm nhận về thương hiệu A cĩ khác thương hiệu B khơng? Khác ở điềm nào?3. Câu hỏi về sự liên hệXác định mức độ liên hệ của các hiện tượngVD: Động cơ, thu nhập cĩ ảnh hưởng đến cảm nhận về chất lượng hay khơng?7Câu hỏi: Liệu giá bán sản phẩm cĩ tác động đến doanh số bán của doanh nghiệp?- Giả thiết: Cĩ mối quan hệ giữa giá bán sản phẩm với doanh số bán của doanh nghiệp, giá bán càng cao thì doanh số càng giảmCâu hỏi: Các chương trình quảng cáo cơng ty đang thực hiện cĩ làm gia tăng nhận biết của người tiêu dùng với sản phẩm khơng?- Giả thiết: Các chương trình quảng cáo cĩ tác động đến mức độ nhận biết sản phẩm của người tiêu dùng, quảng cáo càng nhiều, sẽ cĩ nhiều người biết về sản phẩm hơnThiết lập giả thuyết nghiên cứu8Mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và kiểu thống kêMục tiêu chungQuan hệ giữa các biếnThuần Mơ tảMục tiêu cụ thểSo sánh nhĩmMức độ liên quan giữa các biếnTĩm tắt dữ liệuKiểu câu hỏi/giả thuyếtKiểu thống kê/kiểm địnhKhác biệtSự liên quanMơ tảKiểm định sự khác biệt(t-test, ANOVA)Thống kê liên quan(tương quan, hồi quy)Thống kê mơ tả(trung bình, mode, bảng chéo)Thống kê suy diễn9Giả thuyết khơng: Là giả thuyết mà ta muốn kiểm định (Ho)Giả thuyết đối: Giả thuyết ngược lại với giả thuyết khơng (H1)Ví dụ: Giả thuyết khơng: Khơng cĩ sự khác biệt giữa tuổi của nam và nữ, Ho: μnam = μnữ Giả thuyết đối: Cĩ sự khác biệt giữa tuổi của nam và nữ,  H1: μnam ≠μ nữ Giả thuyết khơng (giả thuyết thuần) và giả thuyết đối10Sai lầm trong kiểm định giả thuyết thống kê Quyết định về giả thuyết khơng HoBản chất của HoHo đúngHo saiKhơng bác bỏ (chấp nhận)Quyết định đúngProb = 1- αSai lầm loại IIProb = βBác bỏSai lầm loại IProb = α(α = mức ý nghĩa của kiểm định)Quyết định đúngProb = 1 – β11(Ví dụ phân phố student’s t)Miền chấp nhận giả thuyết HoMiền bác bỏ Ho 0,025- t (α/2,n-1)tα/2,n-1 Giá trị t tính đượcnhỏ hơn điểm tới hạnGiá trị t tính được lớn hơn điểm tới hạnP-value (sig.)>0,025P-value (sig.)=  => chấp nhận HoNếu Sig. bác bỏ HoCác bước kiểm định giả thuyết bằng SPSS148.3 Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính15Khi muốn tìm hiểu cĩ mối liên hệ nào giữa hai biến định tính trong tổng thể hay khơngLà kiểm định phổ biến trong nghiên cứu thị trườngKiểm định được sử dụng là kiểm định Chi-bình phương (Chi-Square)Áp dụng với các thang đo định danh và thứ bậcKiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính16Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến định danh- Ví dụ như muốn tìm hiểu mối quan hệ giữa giới tính và việc chọn ngành họcKiểm định mối liên hệ giữa một biến định danh và một biến thứ tự- Ví dụ: Tìm hiểu mối liên hệ giữa quan niệm về cuộc sống và trình độ học vấnKiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ tự- Ví dụ như độ tuổi cĩ ảnh hưởng tới mức độ quan tâm đến chủ đề gia đìnhCác kiểm định thường gặp17 giới tínhTotal NamNữ Gia đìnhQuan tâm nhấtCount91322 % within Gia đình40.9%59.1%100.0% Quan tâm nhìCount273158 % within Gia đình46.6%53.4%100.0% Quan tâm baCount252247 % within Gia đình53.2%46.8%100.0%TotalCount6166127 % within Gia đình48.0%52.0%100.0%Quan tâm tới gia đình * giới tính CrosstabulationKết quả kiểm định Chi bình phương18Chi-Square Tests ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square.999(a)2.607Continuity Correction Likelihood Ratio1.0022.606Linear-by-Linear Association.9891.320N of Valid Cases127 a 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10.57.19Bảng kết hợp 2 biến cho ta thấy dường như cĩ sự liên hệ giữa giới tính và mức quan tâm tới gia đình, kết quả cho thấy nữ quan tâm đến gia đình hơn nam. Kết quả kiểm định Chi bình phương, ta cĩ Sig. > 0.05, nên ta khơng bác bỏ giả thuyết Ho. Kết luận rằng với tập dữ liệu mẫu, ta chưa cĩ đủ bằng chứng để nĩi rằng giới tính cĩ liên hệ với mức độ quan tâm gia đình.Kết luận208.4 Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể21Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể Kiểm định giả thuyếtsự bằng nhau về trị trung bình của hai tổng thể Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của một tổng thể22Dùng để kiểm định cĩ hay khơng sự khác biệt của giá trị trung bình của một biến với một giá trị cụ thểÁp dụng cho các biến dạng thang đo khoảng cách hay tỷ lệ (biến định lượng) Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của một tổng thểTơi cho rằng điểm trung bình của lớp ta là 8.52324Tiến hành phỏng vấn 100 khách hàng về nhãn hiệu Trà xanh Khơng Độ, câu hỏi theo thang đo khoảng như sau:Q10. Anh(chị) hãy cho biết mức độ đồng ý của mình với nhận xét sau về Trà xanh Khơng Độ “Trà Xanh Khơng Độ là nhãn hiệu được nhiều người ưa thích” Hồn tồnkhơng đồng ý 1 2 3 4 5Nhà nghiên cứu muốn kiểm định xem trung bình của biến này cĩ bằng hay khác 3 Ví dụHồn tồn đồng ý25Kết quả kiểm địnha)Tĩm tắt One-Sample Statistics NMeanStd. DeviationStd. Error MeanNhãn hiệu được nhiều người ưa thích1003.86.792.079b) Kết quả kiểm định One-Sample Test Test Value = 3 tDfSig. (2-tailed)Mean Difference95% Confidence Interval of the Difference LowerUpperNhãn hiệu được nhiều người ưa thích10.86499.000.86.701.0226Kiểm định giả thuyết sự bằng nhau về trị trung bình của hai tổng thểTrường hợp hai mẫu độc lập (gồm 1 biến định lượng và 1 biến định tính cĩ 2 phân loại) Trường hợp mẫu phụ thuộc hay cặp mẫu27Trường hợp hai mẫu độc lập Khi muốn so sánh trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đĩ giữa 2 nhĩm mẫu độc lậpÁp dụng cho 2 biến, bao gồm:Một biến biến định lượng để tính trung bình Một biến định tính dùng để phân loại nhĩm so sánhTrước khi tiến kiểm định trung bình, ta cần phải thực hiện một kiểm định khác là Levene test 28Trường hợp hai mẫu độc lập(tt) Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene 0.05 (SPSS mặc định độ tin cậy 95%) thì phương sai của hai tổng thể khơng khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed2930Nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu cĩ sự khác nhau hay khơng giữa nam và nữ đối với một chương trình quảng cáo của nhãn hiệu X Tiến hành phỏng vấn 100 đối tượng với 47 nam và 53 nữ với câu hỏi dạng thang đo khoảng sau Bạn vui lịng đánh giá quảng cáo của nhãn hiệu X bạn vừa xemVí dụRất ghét Rất thích 1 2 3 4 531Kết quảkiểm địnhGroup Statistics Giới tínhNMeanStd. DeviationStd. Error MeanThái độ với quảng cáoNam473.131.227.179Nữ533.60.947.130 Independent Samples Test Thái độ với quảng cáo Equal variances assumedEqual variances not assumedLevene's Test for Equality of VariancesF1.567 Sig..214 t-test for Equality of MeansT-2.185-2.152 Df9886.197 Sig. (2-tailed).031.034 Mean Difference-.48-.48 Std. Error Difference.218.221 95% Confidence Interval of the DifferenceLower-.909-.916 Upper-.044-.03632Trường hợp mẫu cặp Kiểm định dùng cho hai biến trong cùng một mẫu cĩ liên hệ với nhau Dữ liệu thu thập từ dạng thang đĩ khoảng hoặc tỷ lệĐiều kiện yêu cầu cho loại kiểm định này là kích cỡ hai mẫu so sánh phải bằng nhauCác quan sát cho mỗi bên so sánh phải được thực hiện trong cùng những điều kiện giống nhauPhù hợp với dạng nghiên cứu thử nghiệm sản phẩm mới hay chương trình marketing3334Trường hợp mẫu cặp Kiểm định dùng cho hai biến trong cùng một mẫu cĩ liên hệ với nhau Dữ liệu thu thập từ dạng thang đĩ khoảng hoặc tỷ lệĐiều kiện yêu cầu cho loại kiểm định này là kích cỡ hai mẫu so sánh phải bằng nhauCác quan sát cho mỗi bên so sánh phải được thực hiện trong cùng những điều kiện giống nhauPhù hợp với dạng nghiên cứu thử nghiệm sản phẩm mới hay chương trình marketing35Ví dụNhà nghiên cứu muốn tìm hiểu mức độ ưa thích với hai sản phẩm A và B. Nhà nghiên cứu tiến hành một cuộc phỏng vấn đối tượng là 100 người sau khi cho họ dùng thử lần lươt 2 sản phẩm. Câu hỏi phỏng vấn sử dụng thang đo khoảng với 5 điểm như sau:Anh(chị) vui lịng cho biết mức độ ưa thích với các sản phẩm trên 1. Sản phẩm A Rất khơng thích Rất thích 1 2 3 4 5 2. Sản phẩm B Rất khơng thích Rất thích 1 2 3 4 536Kết quả kiểm địnhPaired Samples Statistics MeanNStd. DeviationStd. Error MeanPair 1San pham A3.421001.174.117 San pham B3.501001.000.100Paired Samples Test Pair 1 SP ASP BPaired DifferencesMean-.08 Std. Deviation.961 Std. Error Mean.096 95% Confidence Interval of the DifferenceLower-.27 Upper.11T-.833Df99Sig. (2-tailed).407Bảng kết quả cho thấy khơng cĩ sự khác biệt giữa mức độ ưa thích sản phẩm A và B (Sig.= 0.407 > 0.05) mặc dù điểm trung bình của sản phẩm B cao hơn sản phẩm B là 0.08378.5 Phân tích phương sai(ANOVA)38Phân tích phương saiLà sự mở rộng của kiểm định trung bình Giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhĩm trở lên Cĩ 2 thủ tục phân tích phương sai:ANOVA 1 yếu tố và ANOVA nhiều yếu tố39Phân tích phương sai một yếu tốĐược áp dụng trong trường hợp chúng ta chỉ sử dụng 1 biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhĩm khác nhau40Ví dụNhà nghiên cứu muốn tìm hiểu cĩ sự khác nhau về độ tuổi và mức độ đánh giá tầm quan trọng của việc “cĩ tình yêu” trong cuộc sống hay khơngBiến định lượng là biến đánh giá tầm quan trọng theo 7 mức độ (Từ 1: “khơng quan trọng đến 7: “Rất quan trọng”). Biến định tính dùng để phân loại là biến độ tuổi với 4 nhĩm khác nhau: (1) Từ 18-25, (2) từ 26-35, (3) từ 36 - 45 và (4) từ 46-504142Kết quả phân tícha) DescriptivesCó tình yêu 18-2526-3536-4546--60TotalN15014011199500Mean5.895.825.535.345.68Std. Deviation1.2721.4311.3811.2551.352Std. Error.104.121.131.126.06095% Confidence Interval for MeanLower Bound5.685.585.275.095.56 Upper Bound6.096.065.795.595.80Minimum11111Maximum7777743b) Test of Homogeneity of VariancesCó tình yêu Levene Statisticdf1df2Sig.1.6073496.187c) ANOVACó tình yêu Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups22.86637.6224.250.006Within Groups889.5724961.793 Total912.438499 Kiểm định sâu anova44Câu hỏi ơn tập và thảo luậnCho biết sự giống nhau và khác nhau trong 2 phương pháp kiểm định t (cho mẫu cặp và cho mẫu độc lập). Hãy thiết kế hai nghiên cứu trong đĩ cĩ sử dụng hai phương pháp kiểm định này khi phân tích dữ liệuTrong dự án nghiên cứu mà nhĩm anh (chị) đã chọn trong chương 1, hãy trình bày các phương pháp kiểm định mà các anh(chị) dự kiến sẽ thực hiện.