Tin mới

Khái quát về kiểm định phi tham số

Admin| 12/10/2017
PHÉP KIỂM PHI THÔNG SỐ
(Non-parametric tests)
 
Nguồn: TS. Nguyễn Ngọc Rạng

Tác giả: Luanhay.vn

Từ khóa: hồi quykiểm định, eview, stataspss, luận văn, luận hay, bảng hỏi, mô hình
 
I.  GIỚI THIỆU
            Kỹ thuật kiểm định thống kê có thông số (parametric tests) thường đòi hỏi 1 số giả định (assumptions) về mẫu nghiên cứu được khảo sát, đặc biệt nhất là tính phân phối bình thường, biến số được đo ở thang khoảng (interval) hoặc thang tỉ số (ratio), và mẫu ngẫu nhiên và độc lập. Ngược lại, kỹ thuật kiểm định phi thông số không đòi hỏi giả định về tính phân phối bình thường của mẫu nghiên cứu (do vậy còn được gọi là phép thống kê phân phối tự do –distribution-free statistics).
            Kỹ thuật kiểm định phi thông số có thể được sử dụng để phân tích số liệu về mẫu nghiên cứu đo lường ở thang định danh, thang thứ tự, thang khoảng, và/hoặc thang tỉ số. Kỹ thuật này cũng được sử dụng khi cỡ mẫu nhỏ (≤ 30) hoặc khi có nhiều giá trị cực trong tập hợp số liệu. Đặc biệt, kỹ thuật được sử dụng khi dạng phân phối của dân số khảo sát không được biết hoặc được biết là phân phối không bình thường.
              Kỹ thuật kiểm định phi thông số có thể được sử dụng để kiểm định giả thuyết về:
            + Mối liên quan giữa các biến số
            + Mối liên quan giữa các biến số trong các mẫu cặp đôi (paired samples)
            + Mối liên quan giữa các biến số trong hai mẫu độc lập
            + Mối liên quan giữa các biến số trong ≥ 3 mẫu độ lập.
 
II.   PHÉP KIỂM CHI-SQUARE
        1/  Hệ số Phi (Phi coefficient)           
            Đo độ mạnh của mối liên quan giữa 2 biến số (trong phép kiểm Chi-square) trong bảng 2x2
                                   
           Hệ số Phi cũng được diễn đạt như hệ số tương quan Pearson r, nhưng chỉ biến thiên trong khoảng  0 đến 1.
 
        2/  Hệ số Cramér’s V
            Đo độ mạnh của mối liên quan giữa 2 biến số (trong phép kiểm Chi-square) trong  bảng lớn hơn bảng 2x2
                                  
                        m : số nhỏ hơn trong số hàng hoặc cột của bảng RxC
            Hệ số Cramér’s V biến thiên từ 0 đến 1. Ngưỡng có ý nghĩa thống kê cũng giống như của χ2.
III.  McNEMAR TEST
        Là một biến thể của χ2 test với 1 độ tự do. Được sử dụng khi số liệu ở dạng cặp đôi và được đo lường ở thang định danh.
        Các giả định của McNemar test:
        + Số liệu dạng nhị phân.
        + Các số đo nhị phân là những cặp giá trị đo được từ cùng 1 đối tượng hoặc đối tượng đã
           được bắt cặp (matched pairs).
        + Các lớp nhị phân độc lập hỗ tương với nhau (mutually exclusive).
        + Số liệu trong các ô (celss) của bảng là số cặp đếm được.
IV.  SPEARMAN RHO (The Spearman Rho Rank Order Correlation Coefficient)
        Spearman rho test được sử dụng khi ít nhất 1 trong 2 biến số khảo sát được đo lường ở thang thứ tự. Hệ số tương quan tính được từ kỹ thuật Spearman rho là kết quả của việc xếp hạng các số liệu, mà không dùng giá trị thực của chúng.
        Để tính Spearman rho, chuỗi thống kê được xếp hạng từ thấp đến cao. Các giá trị bằng nhau (tied observations) được xếp hạng ngang nhau, tính bằng trung bình các thứ hạng của chúng.
Sau khi đã xếp hạng, hiệu giữa các thứ hạng của biến số X và Y sẽ được tính, tổng lại, và bình phương lên, và được sử dụng để tính số TKKĐ rrho
                                    rrho = 1– [(6 ΣD2)/n(n2 – 1)]
Spearman rho có biến thiên và cách diễn đạt giống như Pearson r.
V.  SIGN TEST
           
      Thường được sử dụng để đánh giá số liệu ở dạng cặp đôi (matched pairs) của 1 mẫu khảo sát. Sign test không đòi hỏi dân số khảo sát phải phân phối bình thường. Giả thuyết trống của sign test được phát biểu:
                        P(Xi > Yi) = P(Xi < Yi) = 0,5                                   
Trong 1 cặp, lấy Xi trừ cho Yi. Nếu Yi nhỏ hơn Xi, dấu của hiệu số sẽ là dấu cộng (+), và nếu Yi lớn hơn Xi, dấu của hiệu số sẽ là dấu trừ (–). Nếu số trung vị hiệu bằng 0, số dấu (+) và số dấu (–) ở 2 bên số trung vị sẽ bằng nhau. Như vậy, giả thuyết trống có thể được phát biểu :
                        H: P(+) = P(–) = 0,5
Số TKKĐ là S và bằng số dấu (+) đếm được trong các hiệu tính được từ các cặp.
Nếu H0 đúng, S có phân phối nhị phân với np=0,5.
                   
VI.  MANN-WHITNEY WILCOXON TEST
 
            Khi so sánh các mẫu độc lập mà các giả định để được sử dụng student’s t test không thỏa thì Mann-Whitney Wilcoxon test (Mann-Whitney U test) là lựa chọn thay thế. Trong test này, số trung vị của 2 dân số, X và Y, được so sánh với nhau. Test sử dụng các thứ hạng (ranks) của những giá trị đo được từ 2 mẫu và sắp xếp lại như trong 1 mẫu. Trong Mann-Whitney U test, giả thuyết trống được phát biểu:
                        H0:  MX = MY
Các vùng từ chối của Mann-Whitney test theo giả thuyết
 

VII.  KRUSKAL-WALLIS TEST
            Khi so sánh các mẫu độc lập mà các giả định để được sử dụng One-way ANOVA test không thỏa thì Kruskal-Wallis là lựa chọn thay thế. Kruskal-Walis test đòi hỏi các mẫu phải độc lập lập và có ≥ 3 nhóm (k ≥ 3). Trong test này, số trung vị của các dân số được so sánh với nhau. Test sử dụng các thứ hạng (ranks) của những giá trị đo được từ các mẫu và sắp xếp lại như trong 1 mẫu. Trong Kruskal-Wallis test, giả thuyết trống được phát biểu:
                        H0:  M1 = M2 = M3 = ……… = Mn
Số TKKĐ:
                      
k:  số mẫu (khảo sát)                                               Rj: tổng các thứ hạng trong mẫu thứ j
nj: số giá trị (đo được) trong mẫu thứ j      n: tổng số giá trị (đo được) của các mẫu
Qui tắc quyết định: Từ chối H0 nếu giá trị tính được của H lớn đến mức giá trị p tìm thấy nhỏ hơn α (0,01).
 
 Xem thêm lý thuyết về: Hướng dẫn hồi quy FEM/REM với Stata, Mô hình hồi quy tuyến tính, FEM và REM,  phân tích Tương quan và Đa cộng tuyến; phương sai sai số thay đổi ; tự tương quan, Hausman test; kiểm định phi tham số, VAR, MDS; EFA, VECM, CFA, SEM, PMG. Xem thêm một số bài nghiên cứu ứng dụng lý thuyết   Tra cứu giá trị thống kê qua bảng tính sẵn giá trịhồi quykiểm định, eview, stataspss
 
Để có thêm thông tin chi tiết liên hệ:Mr.Quân – Luanhay.vn  - 0127 800 1762/  097 9696 222 – hoặc email: luanhay@luanhay.comluanvanhay@gmail.com  – Add: Tầng 8, tòa nhà Sáng tạo, số 1 Lương Yên, Hai Bà Trưng, Hà Nội
 

Đăng ký tuyển sinh

Hide Buttons