Bài 5. Phân tích hiệp phương sai đa biến một chiều (One-way MANCOVA)

3.3. Tiếp tục kiểm tra các giả định

3.3.1. Giả định 9: Không được có các ‘ngoại lệ đơn biến’ (univariate outlier) đáng kể trong các nhóm của biến độc lập về từng biến phụ thuộc.

Chúng ta có thể kiểm tra các ngoại lệ đơn biến bằng cách kiểm tra các phần dư chuẩn hóa sử dụng ma trận đồ thị phân tán. Bạn vui lòng đọc bài ANCOVA một chiều hoặc ANCOVA hai chiều để biết cách vẽ đồ thị phân tán cho phần dư cho mỗi nhóm của biến độc lập. Kết quả như hình dưới đây:

Nhận xét: Quan sát đồ thị phân tán cho thấy các điểm dữ liệu là phân phối đều xung quanh đường thẳng phân phối. Nó biểu lộ rằng không có điểm ngoại lệ đáng kể trong các nhóm của biến độc lập, nghĩa là giả định 9 là được đáp ứng.

3.3.2. Giả định 11: Cần có ‘tính chuẩn đa biến’ (multivariate normality).

Chúng ta có thể kiểm tra tính chuẩn của từng phần dư cho mỗi nhóm của biến độc lập để ‘phỏng đoán’ về việc liệu có tính chuẩn đa biến bằng cách sử dụng thử nghiệm Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk hoặc vẽ đồ thị phân tán. Bạn vui lòng đọc bài ANCOVA một chiều hoặc ANCOVA hai chiều để biết cách kiểm tra tính chuẩn thị phần dư cho mỗi nhóm biến độc lập. Kết quả được trình bày dưới đây:

Bảng Test of Normality cho thấy kết quả kiểm tra Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk. Do cỡ mẫu nhỏ hơn 50 nên chúng ta sử dụng kết quả kiểm tra Shapiro-Wilk. Các giá trị p > 0.05 trong tất cả trường hợp cho thấy các phân phối của các phần dư điểm thi toán, điểm văn và điểm anh là chuẩn.