Khi thực hiện các nghiên cứu trong kiểm định, người nghiên cứu phải hiểu rõ hệ số Sig trong spss là gì. Đây là một hệ số có vai trò quan trọng khi tiến hành thống kê. Để giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về sig. trong spss là gì, chúng tôi đã tổng hợp các nội dung có liên quan đến hệ số này trong bài viết dưới đây.
1. Khái niệm về hệ số Sig
Trước hết, chúng ta cần trả lời được hệ số Sig trong spss là gì? Sig là viết tắt của từ Significance Level và được xem như là giá trị p trong một số phần mềm kiểm định khác. Trong các kiểm định ý nghĩa giả thuyết rỗng, hệ số Sig là xác suất thu được kết quản kiểm định là cực trị so với các kết quả quan sát được trong điều kiện thực tế trong trường hợp giả thuyết vô hiệu là đúng.
Đọc thêm về anova 2 yếu tố
2. Ý nghĩa hệ số Sig
Ý nghĩa của hệ số Sig trong spss là gì? Đây là xác suất của các dữ liệu nghiên cứu trong trường hợp H0 vô hiệu là đúng. Nói một cách khác, hệ số Sig sẽ cho biết tỷ lệ dữ liệu thỏa mãn với giá trị p.
Ví dụ: p = 5%, nghĩa là 5% dữ liệu đang nghiên cứu sẽ phù hợp với một điều kiện nào đó. Ở đây, xác suất giả thuyết vô hiện H0 không phải là 5% mà là xác suất xảy ra cử dữ liệu.
Đọc ngay kiểm định trung bình 1 tổng thể
3. Bài toán ví dụ về vai trò của hệ số sig
Bài toán ví dụ: Cho các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Trong đó, biến độc lập bao gồm: age, weight, heart rate, gender; biến phụ thuộc là VO2max.
Các bước triển khai chạy kiểm định dựa trên hệ số sig:
- Bước 1: Trên thanh công cụ, chọn Analyze > Regression > Linear.
- Bước 2: Chuyển biến phụ thuộc vào ô Dependent; Chuyển các biến độc lập vào ô Dependent bằng cách chọn và nhấn vào nút mũi tên.
- Bước 3: Chọn Collinearity diagnostics (để tính ra hệ số VIF – hệ số phóng đại phương sai) để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến. Sau đó nhấn chọn ô Continue để quay lại hộp thoại Linear Regression.
- Bước 4: Nhấn OK để output kết quả
4. Đọc kết quả kiểm định 2 giả thuyết
Sau khi triển khai các bước kiểm định, kết quả output của giá trị Sig trong spss là gì? Thông thường, chúng ta có thể đọc các kết quả kiểm định giả thuyết theo hai loại bảng: Model Summary và Anova. Cùng tìm hiểu cụ thể hơn về kết quả trong hai loại bảng này.
4.1. Bảng Model Summary
Trong bảng Model Summary trên, hệ số Adjusted R Square là 0.559, tương đương 55.9% biến thiên của biến phụ thuộc sẽ được giải thích theo 4 nhân tố độc lập. Theo đó, chúng ta có thể nói rằng ở mức 55.9%, mô hình hồi quy này phù hợp với dữ liệu ban đầu và các biến độc lập có thể giải thích được 55.9% biến thiên của biến phụ thuộc.
4.2. Bảng ANOVA
Trong bảng ANOVA trên, giá trị F = 32.393, giá trị Sig. = 0.000. Do giá trị Sig nhỏ hơn 5% nên đây là mô hình hồi quy phù hợp, các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
Xem ngay cách chạy anova trong spss
Như vậy, giá trị Sig có vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ phù hợp của kết quả với biến ban đầu. Chúng tôi hy vọng đã bạn đọc đã giải đáp được câu hỏi giá trị Sig trong spss là gì và có thêm những thông tin có giá trị cho việc nghiên cứu.
