Bài giảng Nghiên cứu marketing - Chương 8: Kiểm định giả thuyết thống kê

1 
KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ 
Chương 8 
2 
Chương này giúp sinh viên: 
Hiểu được bản chất và các khái niệm giả thuyết nghiên cứu 
Biết các bước kiểm định giả thuyết 
Hiểu được các loại kiểm định giả thuyết 
Thực hiện các kiểm định thống kê cơ bản bằng SPSS 
 Mục tiêu chương 8 
3 
Nội dung chương 
Các bước kiểm định giả thuyết 
8.2 
8.1 
Khái niệm về giả thuyết thống kê 
Kiểm định về trung bình tổng thể 
5.4 
5.5 
Phân tích phương sai ANOVA 
8.3 
Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính 
4 
8.1 Các khái niệm cơ bản về giả thuyết thống kê 
5 
Là 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 đoán về mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến số” ( Kerlinger) 
“Giả thuyết là phát biểu hiên về một vấn đề nào đó mà tính xác thực của nó thường chưa được biết đến ( Black & Champim) 
 Giả thuyết thống kê là gì? 
6 
Từ các mục tiêu nghiên cứu, nhà NC có thể thiết lập các câu hỏi nghiên cứu 
3 dạng câu hỏinghiên cứu 
1. Câu hỏi mô tả 
 Nhằm mô tả hiện tượngVD: KH mua hàng ở đâu, Động cơ mua là gì, KH thích gì ở sản phẩm 
2. Câu hỏi về sự khác biệt 
 Nhằm so sánh sự khác biệt VD: 2 nhóm khách hàng khác nhau có lợi ích tìm kiếm SP khác nhau không? Cảm nhận về thương hiệu A có khác thương hiệu B không? Khác ở điềm nào? 
3. Câu hỏi về sự liên hệ Xác định mức độ liên hệ của các hiện tượngVD: Động cơ, thu nhập có ảnh hưởng đến cảm nhận về chất lượng hay không? 
7 
Câu hỏi: Liệu giá bán sản phẩm có tác động đến doanh số bán của doanh nghiệp? 
- Giả thiết: Có mối quan hệ giữa giá bán sản phẩm với doanh số bán của doanh nghiệp, giá bán càng cao thì doanh số càng giảm 
Câu hỏi: Các chương trình quảng cáo công ty đang thực hiện có làm gia tăng nhận biết của người tiêu dùng với sản phẩm không? 
- Giả thiết: Các chương trình quảng cáo có tác động đến mức độ nhận biết sản phẩm của người tiêu dùng, quảng cáo càng nhiều, sẽ có nhiều người biết về sản phẩm hơn 
  Thiết lập giả thuyết nghiên cứu 
8 
Mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và kiểu thống kê 
Mục tiêu chung 
Quan hệ giữa các biến 
Thuần Mô tả 
Mục tiêu cụ thể 
So sánh nhóm 
Mức độ liên quan giữa các biến 
Tóm tắt dữ liệu 
Kiểu câu hỏi/giả thuyết 
Kiểu thống kê/kiểm định 
Khác biệt 
Sự liên quan 
Mô tả 
Kiểm định sự khác biệt 
(t-test, ANOVA) 
Thống kê liên quan(tương quan, hồi quy) 
Thống kê mô tả(trung bình, mode, bảng chéo) 
Thống kê suy diễn 
9 
Giả thuyết không: Là giả thuyết mà ta muốn kiểm định (Ho) 
Giả thuyết đối: Giả thuyết ngược lại với giả thuyết không (H1) 
Ví dụ: 
Giả thuyết không: Không có sự khác biệt giữa tuổi của nam và nữ, Ho: μ nam = μ nữ 
Giả thuyết đối: Có sự khác biệt giữa tuổi của nam và nữ,  H1: μ nam ≠ μ nữ 
Giả thuyết không (giả thuyết thuần) và giả thuyết đối 
10 
Sai lầm trong kiểm định giả thuyết thống kê 
Quyết định về giả thuyết không Ho 
Bản chất của Ho 
Ho đúng 
Ho sai 
Không bác bỏ (chấp nhận) 
Quyết định đúng 
Prob = 1- α 
Sai lầm loại II 
Prob = β 
Bác bỏ 
Sai lầm loại I 
Prob = α 
( α = m ứ c ý nghĩa của kiểm định ) 
Quyết định đúng 
Prob = 1 – β 
11 
( Ví dụ phân phố student’s t) 
Miền chaáp nhaän giaû thuyeát Ho 
Miền baùc boû Ho 
0,025 
- t (α/2,n-1) 
tα/2,n-1 
Giaù trò t tính ñöôïc 
nhoû hôn ñieåm tôùi haïn 
Giaù trò t tính ñöôïc 
lôùn hôn ñieåm tôùi haïn 
P-value (sig.)>0,025 
P-value (sig.) 
<0,025 
Hệ số ý nghĩa (P-value hay Significant level) 
So saùnh P-value vôùi möùc yù nghóa (sai soá maãu) α baùc boû hay chaáp nhaän 
giaû thuyeát thoáng keâ (thay theá cho vieäc tra baûng phaân phoái) 
12 
Bước 1: Thành lập giả thuyết Ho. Ví dụ: Ho: θ = θ o 
Bước 2: Thành lập giả thuyết H1. Ví dụ: H1: θ ≠ θ o 
Bước 3: Xác định mức ý nghĩa α 
Bước 4: Chọn các tham số thống kê thích hợp cho việc kiếm định , xác định các miền bác bỏ ; miền chấp nhận và giá trị giới hạn 
Bước 5: Tính toán các giá trị của các tham số thống kê trong việc kiểm định dựa trên số liệu của mẫu ngẫu nhiên. 
Bước 6: Ra quyết định: Nếu các giá trị tính toán rơi vào miền bác bỏ Ho thì ra quyết định bác bỏ Ho. Ngược lại sẽ chấp nhận Ho. 
8.2 Các bước kiểm định giả thuyết thống kê 
13 
Bước 1: Xác định phép kiểm định cần thực hiện 
Bước 2: Đặt giả thuyết 
H0: không . 
H1: có  
Bước 3: Thực hiện kiểm định bằng SPSS 
Bước 4: Đọc số Sig . và so sánh với số 
Nếu Sig. >= => chấp nhận Ho 
Nếu Sig. bác bỏ Ho 
Các bước kiểm định giả thuyết bằng SPSS 
14 
8.3 Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính 
15 
Khi muốn tìm hiểu có mối liên hệ nào giữa hai biến định tính trong tổng thể hay không 
Là kiểm định phổ biến trong nghiên cứu thị trường 
Kiểm định được sử dụng là kiểm định Chi-bình phương (Chi-Square) 
Áp dụng với các thang đo định danh và thứ bậc 
Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính 
16 
Kiểm 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 học 
Kiểm 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 vấn 
Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ tự - Ví dụ như độ tuổi có ảnh hưởng tới mức độ quan tâm đến chủ đề gia đình 
Các kiểm định thường gặp 
17 
giôùi tính 
Total 
Nam 
Nöõ 
Gia đình 
Quan taâm nhaát 
Count 
9 
13 
22 
% within Gia ñình 
40.9% 
59.1% 
100.0% 
Quan taâm nhì 
Count 
27 
31 
58 
% within Gia ñình 
46.6% 
53.4% 
100.0% 
Quan taâm ba 
Count 
25 
22 
47 
% within Gia ñình 
53.2% 
46.8% 
100.0% 
Total 
Count 
61 
66 
127 
% within Gia ñình 
48.0% 
52.0% 
100.0% 
Quan taâm tôùi gia ñình * giôùi tính Crosstabulation 
Kết quả kiểm định Chi bình phương 
18 
Chi-Square Tests 
Value 
df 
Asymp. Sig. (2-sided) 
Pearson Chi-Square 
.999(a) 
2 
.607 
Continuity Correction 
Likelihood Ratio 
1.002 
2 
.606 
Linear-by-Linear Association 
.989 
1 
.320 
N of Valid Cases 
127 
a 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10.57. 
19 
Bảng kết hợp 2 biến cho ta thấy dường như có 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 có Sig. > 0.05, nên ta không bác bỏ giả thuyết Ho. 
Kết luận rằng với tập dữ liệu mẫu, ta chưa có đủ bằng chứng để nói rằng giới tính có liên hệ với mức độ quan tâm gia đình. 
Kết luận 
20 
8.4 Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể 
21 
Kiểm 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 thể 
22 
Dùng để kiểm định có hay không sự khác biệt của giá trị trung bình của một biến với một giá trị cụ thể 
Áp 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 thể 
Tôi cho rằng điểm trung bình của lớp ta là 8.5 
23 
24 
Tiến hành phỏng vấn 100 khách hàng về nhãn hiệu Trà xanh Không 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 Không Độ 
	“Trà Xanh Không Độ là nhãn hiệu được nhiều người ưa thích” 
	 Hoàn toànkhông đồng ý 
	1	 2	3	 4	 5 
Nhà nghiên cứu muốn kiểm định xem trung bình của biến này có bằng hay khác 3 
Ví dụ 
Hoàn toàn đồng ý 
25 
Kết quả kiểm định 
a)Tóm tắt 
	One-Sample Statistics 
N 
Mean 
Std. Deviation 
Std. Error Mean 
Nhaõn hieäu ñöôïc nhieàu ngöôøi öa thích 
100 
3.86 
.792 
.079 
b) Kết quả kiểm định 
	One-Sample Test 
Test Value = 3 
t 
Df 
Sig. (2-tailed) 
Mean Difference 
95% Confidence Interval of the Difference 
Lower 
Upper 
Nhaõn hieäu ñöôïc nhieàu ngöôøi öa thích 
10.864 
99 
.000 
.86 
.70 
1.02 
26 
Kiểm định giả thuyết sự bằng nhau về trị trung bình của hai tổng thể 
Trường hợp hai mẫu độc lập (gồm 1 biến định lượng và 1 biến định tính có 2 phân loại) 
Trường hợp mẫu phụ thuộc hay cặp mẫu 
27 
Trường hợp hai mẫu độc lập 
Khi muốn so sánh trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa 2 nhóm mẫu độc lập 
Áp dụng cho 2 biến, bao gồm: 
Một biến biến định lượng đ ể tính trung bình 
Một biến định tính dùng để phân loại nhóm so sánh 
Trước khi ti ến kiểm định trung bình, ta cần phải thực hiện một kiểm định khác là Levene test 
28 
Trường 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 khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed 
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene > 0.05 (SPSS mặc định độ tin cậy 95%) thì phương sai của hai tổng thể không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed 
29 
30 
Nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu có sự khác nhau hay không 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 lòng đánh giá quảng cáo của nhãn hiệu X bạn vừa xem 
Ví dụ 
Rất ghét	 	 Rất thích 
 1	 2	 3 	 4 5 
31 
Kết quảkiểm định 
Group Statistics 
Giôùi tính 
N 
Mean 
Std. Deviation 
Std. Error Mean 
Thaùi ñoä vôùi quaûng caùo 
Nam 
47 
3.13 
1.227 
.179 
Nöõ 
53 
3.60 
.947 
.130 
	Independent Samples Test 
Thaùi ñoä vôùi quaûng caùo 
Equal variances assumed 
Equal variances not assumed 
Levene's Test for Equality of Variances 
F 
1.567 
Sig. 
.214 
t-test for Equality of Means 
T 
-2.185 
-2.152 
Df 
98 
86.197 
Sig. (2-tailed) 
.031 
.034 
Mean Difference 
-.48 
-.48 
Std. Error Difference 
.218 
.221 
95% Confidence Interval of the Difference 
Lower 
-.909 
-.916 
Upper 
-.044 
-.036 
32 
Trường hợp mẫu cặp 
Kiểm định dùng cho hai biến trong cùng một mẫu có liên hệ với nhau 
Dữ liệu thu thập từ dạng thang đó khoảng hoặc tỷ lệ 
Điều kiện yêu cầu cho loại kiểm định này là kích cỡ hai mẫu so sánh phải bằng nhau 
Các quan sát cho mỗi bên so sánh phải được thực hiện trong cùng những điều kiện giống nhau 
Phù hợp với dạng nghiên cứu thử nghiệm sản phẩm mới hay chương trình marketing 
33 
34 
Trường hợp mẫu cặp 
Kiểm định dùng cho hai biến trong cùng một mẫu có liên hệ với nhau 
Dữ liệu thu thập từ dạng thang đó khoảng hoặc tỷ lệ 
Điều kiện yêu cầu cho loại kiểm định này là kích cỡ hai mẫu so sánh phải bằng nhau 
Các quan sát cho mỗi bên so sánh phải được thực hiện trong cùng những điều kiện giống nhau 
Phù hợp với dạng nghiên cứu thử nghiệm sản phẩm mới hay chương trình marketing 
35 
Ví dụ 
Nhà 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 lòng cho biết mức độ ưa thích với các sản phẩm trên 
	1. Sản phẩm A 
	Rất không thích	 Rất thích 
 	 1	 2	 3 4 	5 
	2. Sản phẩm B 
	Rất không thích	 Rất thích 
	 	1	2	 3	 4	 5 
36 
Kết quả kiểm định 
Paired Samples Statistics 
Mean 
N 
Std. Deviation 
Std. Error Mean 
Pair 1 
San pham A 
3.42 
100 
1.174 
.117 
San pham B 
3.50 
100 
1.000 
.100 
Paired Samples Test 
Pair 1 
SP A 
SP B 
Paired Differences 
Mean 
-.08 
Std. Deviation 
.961 
Std. Error Mean 
.096 
95% Confidence Interval of the Difference 
Lower 
-.27 
Upper 
.11 
T 
-.833 
Df 
99 
Sig. (2-tailed) 
.407 
Bảng kết quả cho thấy không có 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 0.08 
37 
8.5 Phân tích phương sai(ANOVA) 
38 
Phân tích phương sai 
Là sự mở rộng của kiểm định trung bình 
Giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên 
Có 2 thủ tục phân tích phương sai:ANOVA 1 yếu tố và ANOVA nhiều yếu tố 
39 
Phân tích phương sai một yếu tố 
Được áp dụng trong trường hợp chúng ta chỉ sử dụng 1 biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau 
40 
Ví dụ 
Nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu có sự khác nhau về độ tuổi và mức độ đánh giá tầm quan trọng của việc “có tình yêu” trong cuộc sống hay không 
Biến định lượng là biến đánh giá tầm quan trọng theo 7 mức độ (Từ 1: “không quan trọng đến 7: “Rất quan trọng”). 
Biến định tính dùng để phân loại là biến độ tuổi với 4 nhóm khác nhau: (1) Từ 18-25, (2) từ 26-35, (3) từ 36 - 45 và (4) từ 46-50 
41 
42 
Kết quả phân tích 
a) Descriptives 
Coù tình yeâu 
18-25 
26-35 
36-45 
46--60 
Total 
N 
150 
140 
111 
99 
500 
Mean 
5.89 
5.82 
5.53 
5.34 
5.68 
Std. Deviation 
1.272 
1.431 
1.381 
1.255 
1.352 
Std. Error 
.104 
.121 
.131 
.126 
.060 
95% Confidence Interval for Mean 
Lower Bound 
5.68 
5.58 
5.27 
5.09 
5.56 
Upper Bound 
6.09 
6.06 
5.79 
5.59 
5.80 
Minimum 
1 
1 
1 
1 
1 
Maximum 
7 
7 
7 
7 
7 
43 
b) Test of Homogeneity of Variances 
Coù tình yeâu 
Levene Statistic 
df1 
df2 
Sig. 
1.607 
3 
496 
.187 
c) ANOVA 
Coù tình yeâu 
Sum of Squares 
df 
Mean Square 
F 
Sig. 
Between Groups 
22.866 
3 
7.622 
4.250 
.006 
Within Groups 
889.572 
496 
1.793 
Total 
912.438 
499 
Kiểm định sâu anova 
44 
Câu hỏi ôn tập và thảo luận 
Cho 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 đó có sử dụng hai phương pháp kiểm định này khi phân tích dữ liệu 
Trong dự án nghiên cứu mà nhóm anh (chị) đã chọn trong chương 1, hãy trình bày các phương pháp kiểm định mà các anh(chị) dự kiến sẽ thực hiện.