Kiểm định phân phối chuẩn trong SPSS được xem là một bước quan trọng trong thống kê và xác định kết quả báo cáo, giúp cho tác giả xác định xác định được các giá trị thực hiện chạy dữ liệu có sai lệch hay không. Vậy để thực hiện đúng cách và cho ra kết quả kiểm định chính xác thì sẽ cần những gì, hãy tham khảo ngay các bước hướng dẫn thực hiện đầy đủ và chi tiết nhất dưới đây!

1. Kiểm định phân phối chuẩn trong SPSS là gì?

Kiểm định phân phối chuẩn trong SPSS (tên tiếng anh Normal Distribution) được nêu ra bởi một người Anh gốc Pháp  tên  là  Abraham  de  Moivre năm 1734 . Sau  đó  Gauss,  nhà  toán  học  người Đức để  nghiên  cứu  các  dữ  liệu  về  thiên  văn  học. Đây được xem là một phân phối xác suất quan trọng trong nhiều lĩnh vực được tính dựa trên  giá trị trung bình  μ và phương sai σ2 (hay độ lệch chuẩn).

1. Kiểm định phân phối chuẩn trong SPSS

2. Cách kiểm định phân phối chuẩn trong SPSS

Để thực hiện thao tác kiểm định phân phối chuẩn trong SPSS, ta sẽ thực hiện các cách tính toán và 5 bước kiểm định, dưới đây là hướng dẫn chi tiết.

2.1. Ví dụ cách tính cụ thể

Ví dụ câu lệnh trên hệ thống kiểm định phân phối chuẩn của biến lectures:

hist.computer = ggplot(data = rexam,aes(lectures))+

  geom_histogram(aes(y=..density..),color=”black”,fill=”white”)+

  stat_function(fun = dnorm,

                args = list(mean = mean(rexam$lectures,na.rm = TRUE),

                            sd = sd(rexam$lectures,na.rm = TRUE)),

                color =’blue’,size = 1)

hist.computer

 

1. Ví dụ kiểm định phân phối chuẩn biến lectures

Biểu đồ trên cho ta thấy sự trùng khớp đa phần của biểu đồ histogram và đường cong của phân bố chuẩn nên ta có thể kết luận biến lectures tuân theo luật phân bố chuẩn.

Và để yên tâm hơn ta sẽ kiểm tra lại bằng QQ-plot.

ggqqplot(rexam$lectures)

3. Kiểm định lại bằng biểu đồ QQ-plot

Kết quả cho thấy biến lectures cũng tuân theo luật phân bố chuẩn.

2.2. 5 bước kiểm định phân phối trong SPSS

Để có thể tiến hành tính phân phối chuẩn trong hệ thống SPSS, chúng ta thực hiện theo 5 bước như sau:

Bước 1: Tại giao diện của SPSS, nhấn chọn Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies…

1. Chọn Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies

Bước 2: Tại hộp thoại Frequencies, thực hiện chuyển biến cần kiểm định sang ô Variable(s). 

1. Chuyển biến cần kiểm định sang ô Variable(s)

Bước 3: Nhấp vào Statistics, tại màn hình hiển thị, đánh dấu nháy vào 4 ô: Mean, Median, Std. deviation, Skewness và kurtosis, và  chọn Continue.

1. Đánh dấu dữ liệu tại màn hình Statistics

Bước 4: Chọn vào Charts > Histograms > Show normal curve on histogram. Nhấn Continue > OK và chờ kết quả.

1. Lệnh Charts > Histograms > Show normal curve on histogram

Bước 5: Thực hiện đọc kết quả và phân tích phân phối chuẩn 

1. Đọc kết quả dữ liệu hiển thị

Các biểu đồ cho thấy dữ liệu có dạng hình chuông, và độ tuổi được phân bổ đồng đều ở cả hai phía của điểm trung bình. Điều này ngụ ý rằng khả năng của dữ liệu kiểm tra là phân phối chuẩn.

Hiện tại nhiều bạn đang gặp những khó khăn trong việc thực hiện các thao tác thống kê và kiểm định phân phối chuẩn, chưa biết cách để hoàn thành bài nghiên cứu của mình chi tiết và đạt yêu cầu. Liên hệ ngay dịch vụ chạy spss của Best4Team giúp bạn tiết kiệm thời gian và sự hỗ trợ của đội ngũ nhân sự giàu kinh nghiệm, nhiệt tình nhé!

3. Cách nhận biết kiểm định qua vẽ biểu đồ đường cong chuẩn

Việc kiểm định bằng cách vẽ biểu đồ đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên, trung bình (mean) và trung vị (median) gần bằng nhau và độ xiên (skewness) gần bằng 0

Các bước thực  hiện kiểm định bằng cách vẽ biểu đồ đường cong chuẩn như sau:

Bước 1: Trên màn hình SPSS, vào Analyze> Descriptive > Frequencies như phần trên

1. Vào Analyze> Descriptive > Frequencies

Bước 2: Sau khi chuyển biến sang ô Variable(s), nhấn chọn Options. Tick vào 2 ô Kurtosis và Skewness, chọn Continue 

10 Chuyển biến và chọn Kurtosis với Skewness

Bước 3: Nhấn OK, sau đó chờ kết quả phân phối chuẩn qua bảng Statistics và biểu đồ histogram

11. Kết quả bảng Statistics

12 Kết quả vẽ biểu đồ đường cong chuẩn

4. Cách nhận biết kiểm định qua Chạy Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk

Ta thực hiện phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov khi cỡ mẫu lớn hơn 50 hoặc phép kiểm Shapiro-Wilk khi cỡ mẫu nhỏ hơn 50. Được coi là có phân phối chuẩn khi mức ý nghĩa (Sig.) lớn hơn 0,05.

Các bước thao tác kiểm định như sau:

Bước 1: Trên thanh công cụ, chọn Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > 1 Sample K-S

13. chọn Analyze -> Nonparametric Tests -> Legacy Dialogs 

Bước 2: Đưa biến cần kiểm định phân phối vào ô Test Variable List, và chọn phân phối muốn kiểm định trong ô Test Distribution

14. Thao tác tại Test Variable List và ô Test Distribution

Bước 3: Nhấn OK để nhận kết quả hiển thị ra màn hình, kết luận, dữ liệu kiểm tra là phân phối chuẩn.

15 Kết quả kiểm định hiển thị

5. Cách nhận biết kiểm định qua Vẽ biểu đồ xác suất chuẩn Q-Q

Người dùng thực hiện thao tác vẽ biểu đồ xác suất chuẩn (Normal Q-Q plot) khi trường hợp biểu đồ xác suất này có quan hệ tuyến tính (đường thẳng), thường được sử dụng với những nghiên cứu có kích thước mẫu lớn (>100), cách vẽ biểu đồ Q-Q như sau:

Bước 1: Tại giao diện chính của SPSS, nhấn chọn Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore

16. Lệnh Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore

Bước 2: Tại hộp thoại Explore, ta thực hiện chuyển biến kiểm định sang từ ô bên trái vào ô Dependent List và chọn Plots-> Chọn OK 

17. Chuyển biến vào Dependent List và chọn Plots

Bước 3: Tại Explore: Plots thực hiện tick vào ô Normality plots with test -> Continue -> OK để hiển thị kết quả cuối cùng.

18. Thực hiện thao tác tại Explore Plots

Xem biểu đồ Normal Q-Q Plot được hiển thị ra, ta thấy rằng  các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm gần trên đường thẳng. Có thể thấy, các dầu chấm đều nằm trên đường xu hướng. Điều này thể hiện thêm bằng chứng rằng phân phối trên là phân phối chuẩn.

19. Biểu đồ Normal Q-Q Plot nhận được như sau

Để thực hiện các kiểm định và xác định được kết quả sai lệch thì trước tiên người dùng cần có được dữ liệu đầu vào đạt chuẩn và được xử lý trước đó. Nếu bạn vẫn chưa biết các thao xử lý số liệu spss hiệu quả, Best4Team sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề này một cách nhanh chóng. Tham khảo ngay!

Việc thực hiện kiểm định phân phối chuẩn trong SPSS được nhiều người dùng quan tâm và tìm hiểu để xác định sai lệch của dữ liệu trên hệ thống. Trên đây là toàn bộ hướng dẫn chi tiết các bước và các cách kiểm định phân phối chuẩn với mong muốn giúp các bạn nắm rõ các thao tác và áp dụng vào bài nghiên cứu của mình. Chúc các bạn thành công và làm bài hiệu quả!