Independent Samples T-Test dùng tương tự như phân tích ANOVA, tuy nhiên hạn chế là chỉ so sánh được 2 nhóm với nhau. Ví dụ dùng so sánh có sự khác biệt giữa các nhóm giới tính (nam, nữ) với sự hài lòng (thang đo likert 5 điểm) hay không.

Independent Samples T-Test dùng tương tự như phân tích ANOVA, tuy nhiên hạn chế là chỉ so sánh được 2 nhóm với nhau. Ví dụ dùng so sánh có sự  khác biệt giữa các nhóm giới tính (nam, nữ) với sự hài lòng (thang đo likert 5 điểm) hay không. 

CÁCH THỨC TIẾN HÀNH KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ ĐỘC LẬP (Independent Samples T-test)

Vào menu Analyze -> Compare Means -> Independent-samples T-test

Chọn biến định lượng cần kiểm định trị trung bình đưa vào khung Test Variable(s).

Chọn biến định tính chia số quan sát thành 2 nhóm mẫu để so sánh giữa 2 nhóm này với nhau đưa vào khung Grouping Variable.

Chọn Define Groups… để nhập mã số của 2 nhóm. Click Continue để trở lại hộp thoại chính -> Click Ok để thực hiện lệnh

 Trong kiểm định Independent-samples T-test, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene). Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc không đồng đều (độ phân tán) của dữ liệu quan sát.

Independent Samples Test
			A.Cleanliness and comfort of room
			Equal variances assumed	Equal variances not assumed
Levene’s Test for Equality of Variances	F		.138
	Sig.		.710
t-test for Equality of Means	t		-3.066	-3.040
	df		509	448.100
	Sig. (2-tailed)		.002	.003
	Mean Difference		-.231	-.231
	Std. Error Difference		.075	.076
	95% Confidence Interval of the Difference	Lower	-.379	-.380
		Upper	-.083	-.082

Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) < 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances not assumed.

Nếu Sig. ≥ 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể không khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances assumed.

Trong ví dụ trên Sig. của kiểm định F = 0.71 > 0.05 -> chấp nhận giả thuyết H0 không có sự khác nhau về phương sai của 2 tổng thể -> sử dụng kết quả ở dòng Equal variances assumed.

Nếu Sig. của kiểm định t ≤ α (mức ý nghĩa) -> có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.

Nếu Sig. > α (mức ý nghĩa) -> không có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.

Trong ví dụ trên sig. = 0.002 < 0.05 -> có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.