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

ppt 44 trang ngocly 17/05/2021 300
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Quản trị marketing - Chương 8: Kiểm định giả thuyết thống kê", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pptbai_giang_quan_tri_marketing_chuong_8_kiem_dinh_gia_thuyet_t.ppt

Nội dung text: Bài giảng Quản trị marketing - Chương 8: Kiểm định giả thuyết thống kê

  1. Chương 8 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ 1
  2. Mục tiêu chương 8 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 2
  3. Nội dung chương 8.1 Khái niệm về giả thuyết thống kê 8.2 Các bước kiểm định giả thuyết 8.3 Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính 5.4 Kiểm định về trung bình tổng thể 5.5 Phân tích phương sai ANOVA 3
  4. 8.1 Các khái niệm cơ bản về giả thuyết thống kê 4
  5. Giả thuyết thống kê là gì? 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 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) 5
  6. ➢ Từ các mục tiêu nghiên cứu, nhà NC cĩ thể thiết lập 1. Câu hỏi mơ tả các câu hỏi • Nhằm mơ tả hiện tượng nghiên cứu VD: 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 3 dạng câu hỏi VD: 2 nhĩm khách hàng khác nhau cĩ lợi ích tìm kiếm nghiên cứu 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 hệ Xác định mức độ liên hệ của các hiện tượng VD: Động cơ, thu nhập cĩ ảnh hưởng đến cảm nhận về chất lượng hay khơng? 6
  7. Thiết lập giả thuyết nghiên cứu Câu 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 giảm Câu 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 hơn 7
  8. Mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và kiểu thống kê Mục tiêu chung Quan hệ giữa các biến Thuần Mơ tả Mức độ liên quan Mục tiêu cụ thể So sánh nhĩm Tĩm tắt dữ liệu giữa các biến Kiểu câu hỏi/ Khác biệt Sự liên quan Mơ tả giả thuyết Kiểu thống kê Kiểm định sự khác biệt Thống kê liên quan Thống kê mơ tả /kiểm định (t-test, ANOVA) (tương quan, hồi quy) (trung bình, mode, bảng chéo) 8 Thống kê suy diễn
  9. Giả thuyết khơng (giả thuyết thuần) và giả thuyết đối Giả 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 9
  10. Sai lầm trong kiểm định giả thuyết thống kê Quyết định về Bản chất của Ho giả thuyết khơng Ho Ho đúng Ho sai Khơng bác bỏ Quyết định đúng Sai lầm loại II (chấp nhận) Prob = 1- α Prob = β Sai lầm loại I Quyết định đúng Prob = α Prob = 1 – β Bác bỏ (α = mức ý nghĩa của kiểm định) 10
  11. Hệ số ý nghĩa (P-value hay Significant level) (Ví dụ phân phố student’s t) P-value (sig.)>0,025 P-value (sig.) <0,025 Miền bác bỏ Ho 0,025 Miền chấp nhận giả thuyết Ho - t (α/2,n-1) tα/2,n-1 Giá trị t tính được Giá trị t tính được nhỏ hơn điểm tới hạn lớn hơn điểm tới hạn So sánh P-value với mức ý nghĩa (sai số mẫu) α ➔ bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết thống kê (thay thế cho việc tra bảng phân phối) 11
  12. 8.2 Các bước kiểm định giả thuyết thống kê • Bước 1: Thành lập giả thuyết Ho. Ví dụ: Ho: θ = θo • Bước 2: Thành lập giả thuyết H1. Ví dụ: H1: θ ≠ θo • 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 tốn 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 tốn rơi vào miền bác bỏ Ho thì ra quyết định bác bỏ Ho. Ngược lại sẽ chấp nhận Ho. 12
  13. Các bước kiểm định giả thuyết bằng SPSS • Bước 1: Xác định phép kiểm định cần thực hiện • Bước 2: Đặt giả thuyết • H0: khơng . • H1: cĩ • 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 13
  14. 8.3 Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính 14
  15. Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính • Khi muốn tìm hiểu cĩ mối liên hệ nào giữa hai biến định tính trong tổng thể hay khơng • 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 15
  16. Các kiểm định thường gặp • 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 cĩ ảnh hưởng tới mức độ quan tâm đến chủ đề gia đình 16
  17. Kết quả kiểm định Chi bình phương Quan tâm tới gia đình * giới tính Crosstabulation giới tính Total Nam Nữ Quan Count 9 13 22 tâm % within nhất 40.9% 59.1% 100.0% Gia đình Count 27 31 58 Quan Gia đình % within tâm nhì 46.6% 53.4% 100.0% Gia đình Count 25 22 47 Quan % within tâm ba Gia đình 53.2% 46.8% 100.0% Count 61 66 127 Total % within 48.0% 52.0% 100.0% 17 Gia đình
  18. Chi-Square Tests Asymp. Sig. (2- Value df sided) Pearson Chi-Square .999(a) 2 .607 Continuity Correction Likelihood Ratio 1.002 2 .606 Linear-by-Linear .989 1 .320 Association N of Valid Cases 127 a 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10.57. 18
  19. Kết luận Bảng 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. 19
  20. 8.4 Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể 20
  21. Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể Kiểm định Kiểm định giả thuyết giả thuyết sự bằng nhau về về trị trung bình trị trung bình của một tổng thể của hai tổng thể 21
  22. Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của một tổng thể o Dùng để kiểm định cĩ hay khơng sự khác biệt của giá trị trung bình của một biến với một giá trị cụ thể o Áp dụng cho các biến dạng thang đo khoảng cách hay tỷ lệ (biến định lượng) Tơi cho rằng điểm trung bình của lớp ta là 8.5 22
  23. Ví dụ Tiến 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 tồn khơng Hồn tồn đồng ý đồng ý 1 2 3 4 5 o Nhà nghiên cứu muốn kiểm định xem trung bình của biến này cĩ bằng hay khác 3 24
  24. Kết quả kiểm định a)Tĩm tắt One-Sample Statistics Std. Std. Error N Mean Deviation Mean Nhãn hiệu được nhiều người ưa 100 3.86 .792 .079 thích b) Kết quả kiểm định One-Sample Test Test Value = 3 95% Confidence Sig. (2- Mean Interval of the t Df tailed) Difference Difference Lower Upper Nhãn hiệu được 10.86 nhiều người ưa 99 .000 .86 .70 1.02 4 thích 25
  25. 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 cĩ 2 phân loại) Trường hợp mẫu phụ thuộc hay cặp mẫu 26
  26. Trường 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 lập Áp 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 sánh Trước khi tiến kiểm định trung bình, ta cần phải thực hiện một kiểm định khác là Levene test 27
  27. 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 khơng khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed 28
  28. Ví dụ Nhà 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 xem Rất ghét Rất thích 1 2 3 4 5 30
  29. Group Statistics Kết quả Std. Std. Deviatio Error kiểm định Giới tính N Mean n Mean Thái độ Nam 47 3.13 1.227 .179 với quảng cáo Nữ 53 3.60 .947 .130 Independent Samples Test Thái độ với quảng cáo Equal variances Equal variances not assumed assumed Levene's Test for Equality F 1.567 of Variances 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% Lower -.909 -.916 Confidence Interval of the Upper 31 -.044 -.036 Difference
  30. Trường 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 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 32
  31. Trường 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 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 34
  32. 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 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 5 35
  33. Kết quả kiểm định Paired Samples Test Paired Samples Statistics Pair 1 Std. Std. SP A Deviat Error SP B Mean N ion Mean Paired Mean -.08 Pair 1 San .117 Differences pham 3.42 100 1.174 A Std. Deviation .961 San Std. Error Mean .096 pham 3.50 100 1.000 .100 B 95% Lower -.27 Confidence Interval of Upper Bảng kết quả cho thấy khơng cĩ sự khác biệt the .11 giữa mức độ ưa thích sản phẩm A và B Difference (Sig.= 0.407 > 0.05) mặc dù điểm trung bình của T -.833 sản phẩm B cao hơn sản phẩm B là 0.08 Df 99 Sig. (2-tailed) .407 36
  34. 8.5 Phân tích phương sai (ANOVA) 37
  35. Phân tích phương sai Là 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 tố 38
  36. 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 nhĩm khác nhau 39
  37. Ví dụ Nhà 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 khơng Biến 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 46-50 40
  38. Kết quả phân tích a) Descriptives Có tình yêu 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 Lower Bound 5.56 95% 5.68 5.58 5.27 5.09 Confidence Interval for Upper Bound 6.09 6.06 5.79 5.59 5.80 Mean Minimum 1 1 1 1 1 Maximum 7 7 7 7 7 42
  39. c) ANOVA Có tình yêu b) Test of Homogeneity of Variances Có tình yêu Sum of Square Mean s df Square F Sig. Between Levene 22.866 3 7.622 4.250 .006 Statistic df1 df2 Sig. Groups 1.607 3 496 .187 Within 889.57 496 1.793 Groups 2 Total 912.43 499 8 Kiểm định sâu anova 43
  40. Câu hỏi ơn 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 đĩ cĩ sử dụng hai phương pháp kiểm định này khi phân tích dữ liệu ⚫ Trong 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. 44