1. Mục đích sử dụng One-Sample T-Test
Kiểm định One-Sample T-Test nhằm mục đích so sánh trung bình (mean) của tổng thể với một giá trị cụ thể nào đó. Chẳng hạn như kiểm tra xem điểm trung bình kỳ thi cuối kỳ của học sinh trong lớp là cao hơn, thấp hơn hay bằng 8 điểm; kiểm tra xem chiều cao trung bình của các ứng viên tham dự cuộc thi Hoa hậu Hoàn Vũ là cao hơn, thấp hơn hay bằng 1,7 mét,..v...v...
Việc chúng ta thực hiện một phép kiểm định trung bình khác với việc chúng ta so sánh trung bình với giá trị đó. Điều này khác biệt rõ ràng khi cỡ mẫu nghiên cứu lớn và biến cần kiểm định có nhiều mức giá trị. So sánh trung bình với giá trị có sẵn là so sánh hai con số với nhau, còn kiểm định trung bình One-Sample T Test là chúng ta so sánh một khoảng dao động của giá trị trung bình với giá trị sẵn có. Khoảng dao động của giá trị trung bình sẽ phụ thuộc vào độ lệch chuẩn, sai số chuẩn của biến và độ tin cậy của phép kiểm định.
2. Kiểm định One – Sample T Test trên SPSS 26
Mình đang có một tập dữ liệu với các biến định lượng cần đánh giá trung bình là F_LD, F_CV, F_TL, F_DT, F_DK, F_DN. Trong bài viết Thống kê mô tả trên SPSS: Thống kê trung bình, min, max, độ lệch chuẩn, chúng ta đã đề cập đến đánh giá điểm trung bình thang đo Likert-5 theo hai hướng, với hướng thứ hai dựa theo giá trị khoảng cách, mức điểm từ 3.41 trở lên sẽ thể hiện rằng đáp viên hài lòng với yếu tố đó. Chúng ta sẽ thực hiện kiểm định One – Sample T Test sáu biến đại diện này với giá trị so sánh là 3.41 để xem xét sự hài lòng của nhân viên với các yếu tố Lãnh đạo (F_LD), Bản chất công việc (F_CV), Tiền lương (F_TL), Đào tạo thăng tiến (F_DT), Môi trường làm việc (F_DK), Đồng nghiệp (F_DN).
Tại giao diện SPSS, chúng ta vào Analyze > Compare Means > One-Sample T Test...
Cửa sổ One-Sample T Test xuất hiện, chúng ta đưa các biến cần kiểm định vào mục Test Variable(s), cụ thể trong trường hợp này là F_LD, F_DN, F_CV, F_TL, F_DT, F_DK. Tiếp đến, nhập giá trị so sánh vào mục Test Value, cụ thể ở đây là 3.41. Sau đó, nhấp OK để xuất kết quả ra output.
Chúng ta sẽ có hai bảng, bảng One-Sample Statistics thống kê giá trị trung bình, độ lệch chuẩn các biến, bảng còn lại là One-Sample Test cho biết kết quả kiểm định.
Chúng ta sẽ nhìn vào giá trị sig kiểm định t trong bảng One-Sample Test trước.
- Sig kiểm định t của F_CV bằng 0.084 > 0.05, chấp nhận giả thuyết H0-3, nghĩa là giá trị trung bình của F_CV bằng 3.41 một cách có ý nghĩa thống kê. Đáp viên hài lòng về yếu tố công việc.
- Sig kiểm định t của F_DT bằng 0.000 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0-5, nghĩa là giá trị trung bình của F_DT khác 3.41 một cách có ý nghĩa thống kê. Giá trị Mean Difference của F_DT mang giá trị âm, như vậy giá trị trung bình của F_DT nhỏ hơn 3.41. Đáp viên chưa hài lòng về yếu tố công việc.
- Sig kiểm định t của F_LD, F_TL, F_DK, F_DN đều bằng 0.000 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0-1, H0-2, H0-4, H0-6, nghĩa là giá trị trung bình của F_LD, F_DN, F_TL, F_DK khác 3.41 một cách có ý nghĩa thống kê. Giá trị Mean Difference của các biến này đều mang giá trị dương, như vậy giá trị trung bình của F_LD, F_TL, F_DK, F_DN lớn hơn 3.41. Đáp viên hài lòng về yếu tố lãnh đạo, đồng nghiệp, tiền lương, đào tạo thăng tiến, môi trường làm việc.
Bảng thống kê One-Sample Statistics cung cấp thêm thông tin về trung bình, độ lệch chuẩn, trung bình sai số chuẩn của từng biến.
Kết quả kiểm định cho thấy rằng giá trị trung bình của F_DT nhỏ hơn 3.41, đáp viên chưa hài lòng về yếu tố công việc. Giá trị trung bình chính xác của F_DT bằng 3.1829, nằm trong đoạn trung bình ý kiến trung lập, do vậy đáp viên tuy chưa tới mức hài lòng với yếu tố công việc nhưng vẫn ở mức trung lập với yếu tố này. Ba biến F_LD, F_DN, F_TL có trung bình khá cao, nằm trong đoạn trung bình ý kiến đồng ý, đáp viên đang ở mức hài lòng với yếu tố lãnh đạo, đồng nghiệp, tiền lương.