Phân tích kinh doanh UEH - Sự khác nhau giữa T test và Anova

Sự khác nhau giữa t test và anova T test và anova có cùng mục đích là kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm được test. Cụ thể ở đây là Independent sample t test và Oneway anova. Ví dụ cần sử dụng t test và anova để kiểm định Ví dụ 1: Cần kiểm định về sự Hài Lòng trong công việc giữa hai nhóm giới tính Nam/Nữ. Mục đích là xem nhóm giới tính nào hài lòng trong công việc hơn, nghĩa là nhóm đó có điểm trung bình về Hài Lòng cao hơn nhóm còn lại. Ví dụ 2: Kiểm định về sự Hài Lòng trong công việc giữa giữa 3 nhóm tuổi: <30 tuổi, từ 30-40 tuổi, trên 40 tuổi. Mục đích là xem nhóm tuổi nào hài lòng trong công việc hơn, nghĩa là nhóm đó có điểm trung bình về Hài Lòng cao hơn các nhóm còn lại. Sự khác nhau giữa t test và anova T test chỉ kiểm định được cho biến có hai nhóm quan sát Anova kiểm định được cho biến có từ 2 biến quan sát trở lên, ví dụ 2 3 4 5 nhóm… Sự giống nhau giữa t test và anova: Cả hai loại thống kê này đều dùng để kiểm định giá trị trung bình. Nếu biến cần kiểm định chỉ có hai nhóm quan sát thì có thể áp dụng t test hoặc anova để kiểm định, giá trị kết quả hiển thị sẽ giống y hệt nhau.