1. Khi nào dùng One-way Anova và khi nào Independent-Sample T Test?
Câu trả lời là: Chỉ có khi nào nên dùng cái này và khi nào nên dùng cái kia. Thực tế thì SPSS có bỏ đi 1 cái thì 1 cái còn lại vẫn đủ dùng. Đây chẳng qua chỉ là 2 tổ hợp kiểm định được đưa sẵn ra, để người dùng thuận tiện, cũng giống 2 loại mì ăn liền để cho 2 người có khẩu vị khác nhau lựa chọn. Cùng lắm không có nó thì chúng ta tính tay
2. Bản chất thực sự của 2 kiểm định này? Tại sao chúng có thể dùng thay thế nhau?
Thực tế các bạn hay nghe tới việc Independent-Sample T Test dừng khi biến định tính có 2 giá trị, One-way Anova dùng khi biến định tính có 3 giá trị trở lên. Câu nói trên đúng thích hợp làm câu trả lời cho câu hỏi "Khi nào nên dùng One-way Anova và khi nào nên dùng Independent-Sample T Test" hơn
Bản chất thực sự của 2 kiểm định này đều là so sánh giá trị trung bình của 2 mẫu. Tức là so sánh cặp, hay gọi là so sánh đôi một. Chẳng qua là Independent-Sample T Test có 1 đôi duy nhất còn One-way Anova thì làm cho nhiều đôi cùng lúc.
Điều này có nghĩa là Independent-Sample T Test là một trường hợp đặc biệt của One-way Anova. Không tin bạn cứ mang One-Way ANOVA ra kiểm định trung bình của biến "Giới tính" chẳng hạn. Còn nếu bạn có 1 biến định tính 5 giá trị và cần so sánh giá trị trung bình giữa chúng- nếu không dùng One way anova thì bạn dùng 10 lần Independent-Sample T Test vẫn được. Và bạn dùng 10 lần Independent-Sample T Test sẽ được kết quả chính xác hơn là 1 lần dùng One way anova. Bạn có biết tại sao không?
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét