Paired-Samples t-test: so sánh trước – sau trên cùng một nhóm

Paired-Samples t-test: so sánh trước – sau trên cùng một nhóm là Bài 28 của chuyên đề SPSS trong phân tích dữ liệu BĐS. Hướng dẫn Paired-Samples t-test cho cùng đối tượng đo hai lần, tập trung vào biến chênh lệch, thứ tự Pair1−Pair2, normality của differences, missing theo cặp, CI và effect size.

Biên soạn: ThS. Nguyễn Mạnh Hùng
GV. Khoa QLĐĐ&BĐS – ĐH Nông Lâm TP.HCM
Email: nguyenmanhhung@hcmuaf.edu.vn

Cập nhật 01/10/2026: Nội dung kỹ thuật đối chiếu với IBM SPSS Statistics 31. Tên menu và một số cột Output có thể khác nhẹ theo build/ngôn ngữ giao diện; khi khác, đối chiếu tài liệu chính thức của phiên bản đang sử dụng.

Lưu ý: dữ liệu BĐS, ngưỡng, giá trị chuẩn và tình huống trong bài nếu không ghi nguồn cụ thể đều là giả lập phục vụ giảng dạy. Kết quả kiểm định thống kê không tự chứng minh quan hệ nhân quả hoặc thay thế đánh giá nghiệp vụ/thị trường.

Mục tiêu học tập

Hiểu đúng bản chất thống kê của công cụ trong bài trước khi thao tác.
Biết điều kiện dữ liệu và thiết kế nghiên cứu phù hợp.
Thao tác được trên SPSS và lưu lại Syntax để tái lập.
Đọc đúng Output, gồm N, thống kê mô tả, khoảng tin cậy và p-value khi có.
Diễn giải trong bối cảnh BĐS mà không vượt quá bằng chứng.

Vị trí của bài trong mạch học

Bài thuộc Chương 4 – Kiểm định khác biệt giữa các nhóm. Từ đây sinh viên không chỉ mô tả mẫu mà bắt đầu suy luận về chênh lệch trung bình. Trình tự chuẩn là: thiết kế → dữ liệu → giả định → ước lượng → kiểm định → độ lớn hiệu ứng → diễn giải.

Paired design là cùng đối tượng đo hai lần

Ví dụ cùng khách hàng đánh giá trước và sau trải nghiệm nhà mẫu hoặc cùng chuyên gia chấm trước–sau khi có thêm thông tin.

Nếu hai nhóm người khác nhau, dùng Independent-Samples t-test.

Câu hỏi phản biện: nếu một người khác chỉ có file dữ liệu, Syntax và Output, họ có thể tái hiện quyết định này không? Nếu không, cần ghi thêm điều kiện, nhóm, đơn vị, hướng chênh lệch hoặc lý do chọn phương pháp.

Dữ liệu thường ở dạng wide

Một dòng có diem_truoc và diem_sau; nếu đang long với hai dòng mỗi người, cần restructure hoặc phương pháp khác.

Không coi hai hàng cùng ID là hai case độc lập.

Điểm kiểm thực hành: trước khi chuyển bước, kiểm N, missing, Filter/Split File/Weight Cases và ít nhất một bảng hoặc đồ thị mô tả phù hợp. Nếu trạng thái dữ liệu không đúng thì kết quả ở bước sau không còn đáng tin, dù SPSS vẫn chạy.

H0 nói về mean của difference

Định nghĩa d=biến thứ nhất−biến thứ hai; H0: μd=0.

Giả định normality trọng tâm là phân bố của differences, không phải từng cột riêng lẻ.

Thứ tự cặp quyết định dấu

Nếu pair là trước WITH sau, SPSS tính trước−sau. Điểm tăng sau có thể cho mean difference âm.

Luôn ghi thứ tự trước khi diễn giải.

Paired-Samples Statistics

Đọc N, Mean, SD, SE của từng thời điểm; đây mới là mô tả.

Không lấy p ở bảng correlation để kết luận change.

Paired-Samples Correlations

Correlation mô tả mức liên hệ giữa hai lần đo.

Correlation cao không có nghĩa mean khác hay không khác.

Paired-Samples Test

Đọc mean difference, SD/SE difference, CI, t, df, p.

Chênh gốc rất quan trọng cho ý nghĩa thực tế.

Missing theo cặp

Thiếu một lần đo làm case không có difference cho pair đó. Với nhiều pairs, cách loại missing có thể thay N.

Báo N cặp hoàn chỉnh.

Effect size cần biết standardizer

SPSS cho các lựa chọn standardizer như SD differences, corrected SD hoặc average variances tùy thiết lập.

Khi báo d/Hedges phải ghi cách chuẩn hóa.

Independence giữa các cặp

Hai lần đo trong một case được tương quan; nhưng các case khác vẫn cần độc lập theo thiết kế.

Cluster/repeated structure phức tạp cần mô hình khác.

Extreme difference cần kiểm

Tạo difference và Explore; N nhỏ có thể nhạy với một case thay đổi cực lớn.

Nếu case thật, cân nhắc sensitivity/Wilcoxon sau, không xóa tự động.

Báo cáo trước–sau

Nêu mean/SD trước-sau, mean change theo hướng định nghĩa, CI, t(df),p,effect size,N pairs.

Không chỉ nói 'cải thiện' mà không nêu mức.

Bộ dữ liệu thực hành xuyên suốt

Các bài 21–30 dùng một bộ dữ liệu BĐS thống nhất để người học thấy quan hệ giữa làm sạch, mô tả và kiểm định. Trong dữ liệu thật, tên biến có thể khác nhưng phải giữ đúng bản chất mức đo, đơn vị và đơn vị quan sát.

Tên biến	Kiểu	Ý nghĩa	Mã/đơn vị	Lưu ý
ma_bds	String	Mã tài sản/quan sát	—	Dùng truy vết case; không tính trung bình
khu_vuc	Numeric	Khu vực	1=Trung tâm; 2=Cận trung tâm; 3=Ngoại vi	Nominal
loai_bds	Numeric	Loại BĐS	1=Căn hộ; 2=Nhà phố; 3=Đất ở	Nominal
dien_tich	Numeric	Diện tích	m²	Scale
gia_rao	Numeric	Giá rao	triệu đồng	Scale
gia_m2	Numeric	Đơn giá rao	triệu đồng/m²	Scale
khoang_cach_tam	Numeric	Khoảng cách tới trung tâm	km	Scale
muc_hai_long	Numeric	Mức hài lòng	1–5; missing theo codebook	Ordinal
y_dinh_mua	Numeric	Ý định mua	1–5; missing theo codebook	Ordinal
nhom_khach	Numeric	Nhóm khách	1=Đã mua; 2=Chưa mua	Nominal
diem_truoc	Numeric	Điểm đánh giá trước	0–100	Scale
diem_sau	Numeric	Điểm đánh giá sau	0–100	Scale

Cú pháp tham khảo

Có thể thao tác bằng menu; tuy nhiên nên dùng Paste để lưu Syntax. Từ Chương 4, Test Value, mã nhóm, Confidence Interval và Post Hoc method phải được lưu để tránh tình trạng chạy lại nhưng không biết đã chọn tùy chọn nào.

T-TEST PAIRS=diem_truoc WITH diem_sau (PAIRED) /CRITERIA=CI(.95) /MISSING=ANALYSIS.

Tình huống thực hành BĐS

120 khách chấm trước và sau khi xem nhà mẫu. Mean tăng từ 68 lên 74; vì SPSS tính trước−sau nên mean difference=-6. Dấu âm ở đây phản ánh điểm sau cao hơn, không phải giảm.

Tình huống cần xử lý theo bốn lớp: (1) mô tả dữ liệu; (2) kiểm điều kiện và giả định; (3) chọn thủ tục; (4) diễn giải độ lớn và bất định. Không nhảy thẳng vào cột Sig. rồi kết luận. Nếu dữ liệu có lỗi nghiệp vụ, sửa lỗi trước; nếu dữ liệu thật nhưng không phù hợp giả định, thay cách phân tích chứ không sửa dữ liệu để đạt giả định.

Ma trận lựa chọn nhanh

Tình huống	Cách hiểu/công cụ	Mục tiêu	Điểm phải kiểm
Same subjects	Paired design	Thiết kế	Không independent
Difference	Trước−Sau	Biến kiểm định	Kiểm normality/outlier
Paired correlation	Liên hệ hai lần	Không phải test change	Không nhầm p
Mean Difference	Độ thay đổi	Có hướng	Ghi thứ tự
Effect size	Chuẩn hóa change	Nhiều standardizer	Ghi cách dùng

Quy trình 12 bước áp dụng

Xác định câu hỏi và đơn vị quan sát.
Kiểm Type, Values, Missing, Measure và đơn vị.
Kiểm Filter, Split File và Weight Cases đang ON hay OFF.
Chạy Frequencies/Descriptives/Explore phù hợp.
Kiểm ID của các case bất thường và xác minh nguồn.
Viết H0/H1 hoặc mục tiêu mô tả trước khi chạy thủ tục.
Chọn đúng menu, nhóm và tùy chọn; dùng Paste để lưu Syntax.
Đọc bảng mô tả trước bảng kiểm định.
Đọc Confidence Interval cùng p-value.
Báo effect size hoặc chênh lệch có đơn vị khi phù hợp.
Thực hiện một kiểm tra độ nhạy nếu dữ liệu có điểm bất thường hoặc giả định đáng lo.
Lưu dữ liệu, Syntax, Output và biên bản quyết định theo version.

Cách đọc Output theo thứ tự

Kiểm N: số case có khớp dữ liệu dự kiến không?
Kiểm mean/median/SD/IQR hoặc count/%: dữ liệu có hợp lý về mặt nghiệp vụ không?
Kiểm các bảng/đồ thị giả định đúng với thủ tục.
Nếu có nhiều dòng kết quả, xác định trước dòng nào phù hợp và vì sao.
Đọc độ lớn chênh lệch và Confidence Interval.
Sau cùng mới đọc p-value như một phần của bằng chứng.
Đối chiếu effect size với ý nghĩa thực tế trong BĐS.
Viết kết luận giới hạn đúng thiết kế; không dùng từ nhân quả nếu chỉ là dữ liệu quan sát.

Bài thực hành

Tạo dữ liệu trước–sau 100 case có missing và extreme differences; Explore difference rồi paired t-test.

Sản phẩm phải nộp

Biến difference
Explore difference
Paired t-test Output
Effect size
Báo cáo 200 từ

Những lỗi thường gặp

Dùng paired cho hai nhóm khác người
Kiểm normality từng cột nhưng không difference
Nhầm correlation với test
Diễn giải sai dấu
Không báo N pairs
Bù missing tùy tiện
Xóa extreme difference
Không ghi effect-size definition

Phản biện chéo tại lớp

Nhóm phản biện không hỏi trước “p bao nhiêu” mà hỏi: đây là thiết kế độc lập hay ghép cặp? Biến nào là Scale/Factor? N từng nhóm là bao nhiêu? Có missing/outlier không? Giả định variance/normality được xem ở đâu? Độ lớn chênh và Confidence Interval thế nào? Nếu đổi phương pháp, lý do là dữ liệu hay vì muốn significance?

Người trình bày phải chỉ đúng bảng Output và đúng dòng/cột làm căn cứ. Nếu không giải thích được mẫu số, hướng Mean Difference, cách tính difference, hoặc trạng thái Split/Weight, bài chưa đạt dù SPSS chạy thành công.

Tình huống kiểm tra cuối bài

Giảng viên giao tệp 300–900 case có ít nhất một bẫy liên quan trực tiếp đến Paired-Samples t-test: so sánh trước – sau trên cùng một nhóm: missing, mã nhóm sai, outlier, variance không đều, trạng thái Split/Weight hoặc chênh rất nhỏ nhưng N lớn. Sinh viên phải phát hiện bẫy trước khi kết luận và ghi rõ bằng chứng đã dùng.

Phiếu tự kiểm

Tôi có biết mỗi dòng đại diện cho gì không?
Biến kết quả và biến nhóm có đúng mức đo không?
Filter/Split/Weight hiện đang ON hay OFF?
N hợp lệ từng biến/nhóm có khớp dự kiến không?
Tôi đã xem outlier/phân bố trước kiểm định chưa?
H0/H1 hoặc mục tiêu mô tả có được viết trước không?
Tôi có đang đọc đúng bảng và đúng dòng Output không?
Mean Difference đang tính theo hướng nào?
Confidence Interval cho biết độ lớn và precision thế nào?
Effect size hoặc chênh gốc có được xem không?
Kết luận có vượt quá thiết kế dữ liệu không?
Syntax và version có đủ để người khác tái lập không?

Ghi nhớ trong 30 giây

Paired test kiểm mean differences
Normality xem difference
Thứ tự pair quyết định dấu
Correlation không phải test thay đổi
Missing một lần đo làm mất pair đó

Nguồn tham khảo

Nguồn kỹ thuật chính là IBM SPSS Statistics 31. Các khuyến nghị phương pháp được trình bày ở mức nhập môn ứng dụng; khi làm nghiên cứu chính thức cần kết hợp thiết kế nghiên cứu, lý thuyết lĩnh vực và tài liệu thống kê chuyên sâu.

https://www.ibm.com/docs/en/SSLVMB_31.0.0/pdf/IBM_SPSS_Statistics_Base.pdf
https://www.ibm.com/support/pages/controlling-order-paired-variables-paired-t-test-dialog-and-two-related-samples-tests-dialog-nonparametric-tests

Bài tiếp theo

One-Way ANOVA: so sánh trung bình giữa ba nhóm BĐS trở lên.

Bài luyện tập mở rộng

Luyện tập 1

Đảo thứ tự pair và kiểm dấu.

Yêu cầu nộp: Output hoặc Syntax cần thiết, một đoạn giải thích 100–150 từ, và ít nhất một phép kiểm đối chứng. Nếu có p-value, phải kèm thống kê mô tả và độ lớn chênh phù hợp.

Luyện tập 2

Thêm một extreme difference.

Luyện tập 3

So paired với independent để thấy sai thiết kế.

Luyện tập 4

Thử các effect-size standardizers và ghi định nghĩa.

Phòng kiểm chứng: thay đổi một điều kiện và chạy lại

Tạo một phiên bản thứ hai của dữ liệu bằng cách thay đổi có kiểm soát một yếu tố: cỡ mẫu, tỷ lệ missing, một outlier, độ chênh mean, độ phân tán hoặc cách phân nhóm. Trước khi chạy, ghi dự đoán bảng nào sẽ thay đổi. Sau khi chạy, so với dự đoán để kiểm tra người học hiểu cơ chế thay vì chỉ nhớ menu.

Ở các bài kiểm định, nên tạo hai tình huống đối nghịch: chênh rất nhỏ nhưng N lớn và chênh lớn nhưng N nhỏ. So p-value, Confidence Interval và effect size để thấy “có ý nghĩa thống kê” không đồng nghĩa “quan trọng về thực tiễn”.

Biên bản QA tối thiểu

Mục	Trước phân tích	Sau phân tích	Quyết định
N	Ghi tổng và từng nhóm	Đối chiếu Output	Khớp/không khớp
Missing	Ghi mã và tỷ lệ	Kiểm N hợp lệ	Không bù tùy tiện
Outlier	Danh sách ID	Xác minh nguồn	Giữ/sửa/gắn cờ
Giả định	Đồ thị/test liên quan	Ghi bằng chứng	Chọn thủ tục
Hiệu ứng	Mean difference/effect size	CI/p	Diễn giải thực tiễn
Version	Tên file trước	Tên file sau	Có thể quay lại