Hệ số Sig., p-value là gì? Cách đọc trong SPSS, AMOS, SmartPLS

Trong phân tích dữ liệu bằng SPSS, AMOS và SmartPLS, hệ số Sig (Significance) hay còn gọi là P-value là chỉ số được sử dụng rất phổ biến để kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Việc hiểu sai hoặc đọc nhầm Sig có thể dẫn đến kết luận sai toàn bộ mô hình, đặc biệt trong các nghiên cứu định lượng, luận văn và bài báo khoa học.

Bài viết này giúp bạn hiểu Sig là gì, P-value là gì, cách đọc Sig đúng chuẩn, và cách áp dụng trong từng phần mềm thống kê.

1. Hệ số Sig (P-value) là gì?

Sig (P-value) là xác suất cho biết kết quả quan sát được xảy ra do ngẫu nhiên trong trường hợp giả thuyết không (H0) là đúng.

Nói đơn giản:

• Sig càng nhỏ → kết quả càng đáng tin cậy

• Sig càng lớn → mối quan hệ càng kém chắc chắn

Trong nghiên cứu định lượng, Sig được dùng để quyết định: Chấp nhận giả thuyết nghiên cứu (H1),  hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu.

Các phần mềm như AMOS, SmartPLS, Stata… thường sử dụng ký hiệu p-value, trong khi SPSS dùng ký hiệu Sig. để thể hiện mức ý nghĩa thống kê.

Trong SPSS, ở một số bảng kết quả, Sig. có thể được trình bày dưới dạng Sig. (2-tailed) hoặc Sig. (1-tailed). Trường hợp bảng kết quả chỉ hiển thị Sig. mà không ghi rõ 1-tailed hay 2-tailed, thì mặc định Sig. đó được hiểu là Sig. (2-tailed), tức là kiểm định hai phía – cách kiểm định phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu học thuật.

2. Khác biệt giữa Sig. (2-tailed) và Sig. (1-tailed)

Trong SPSS, một số bảng kết quả không chỉ hiển thị Sig. mà còn phân biệt thành Sig. (2-tailed) và Sig. (1-tailed). Hai dạng này khác nhau ở cách xây dựng giả thuyết và hướng kiểm định.

a. Sig. (2-tailed) – Kiểm định hai phía

Sig. (2-tailed) được sử dụng khi giả thuyết thay thế (H₁) không xác định hướng, tức là chỉ quan tâm có khác biệt hay không, chứ không quan tâm khác theo hướng nào.

Ví dụ kiểm định trung bình giữa hai nhóm:

H₀: μ₁ = μ₂
H₁: μ₁ ≠ μ₂

Trong trường hợp này, kết quả có thể:

• Nhóm 1 lớn hơn nhóm 2

• Hoặc nhóm 1 nhỏ hơn nhóm 2

Vì vậy cần kiểm định hai phía, và sử dụng Sig. (2-tailed). Đây là dạng kiểm định phổ biến nhất trong SPSS, được dùng nhiều trong luận văn và nghiên cứu khoa học vì tính khách quan và an toàn.

b. Sig. (1-tailed) – Kiểm định một phía

Sig. (1-tailed) được sử dụng khi giả thuyết thay thế (H₁) có hướng rõ ràng, tức là nhà nghiên cứu đã xác định trước chiều tác động.

Ví dụ kiểm định trung bình giữa hai nhóm:

H₀: μ₁ ≤ μ₂
H₁: μ₁ > μ₂

Trong trường hợp này, chỉ quan tâm một hướng duy nhất (μ₁ lớn hơn μ₂), nên chỉ xét một phía của phân phối.

Khi đó:

• Sig. (1-tailed) ≈ 1/2 Sig. (2-tailed)

Kiểm định một phía có độ nhạy cao hơn nếu giả thuyết đúng hướng, nhưng rủi ro sai lệch cao nếu giả định hướng ban đầu không chính xác.

3. Cách đọc hệ số Sig. (p-value) trong SPSS

Trong SPSS, Sig. chính là p-value, dùng để kiểm tra xem kết quả phân tích có ý nghĩa thống kê hay không. SPSS thường hiển thị Sig. dưới các dạng: Sig.; Sig. (2-tailed); Sig. (1-tailed)

Nếu bảng kết quả chỉ ghi Sig. mà không ghi rõ 1-tailed hay 2-tailed, thì mặc định đó là Sig. (2-tailed).

a. Sig. trong Paired-Sample T Test

Paired-Sample T Test là phép kiểm định thống kê dùng để so sánh giá trị trung bình của cùng một nhóm đối tượng trong hai thời điểm khác nhau hoặc dưới hai điều kiện đo khác nhau (trước – sau, lần 1 – lần 2).

Trong ví dụ minh họa ở hình bên dưới, bài toán nghiên cứu được đặt ra như sau:

• Giả thuyết H₀ (giả thuyết gốc): Không tồn tại sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai lần khảo sát.

• Giả thuyết H₁ (giả thuyết thay thế): Tồn tại sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai lần khảo sát.

Kết quả kiểm định sẽ dựa vào giá trị Sig. (p-value) để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H₀.

Kết quả kiểm định Independent Samples T-Test cho thấy Sig. của Levene’s Test bằng 0.086 > 0.05, do đó giả định phương sai bằng nhau được thỏa mãn. Giá trị Sig. (2-tailed) của kiểm định T bằng 0.208 > 0.05, cho thấy không tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về giá trị trung bình của biến HL giữa hai nhóm nghiên cứu.

b. Sig. trong phân tích tương quan Pearson

Bảng kết quả Correlations thể hiện mức độ tương quan tuyến tính giữa các cặp biến thông qua hệ số tương quan Pearson và giá trị Sig. (p-value).

Xét cặp biến TC và HL trong bảng kết quả:

Giả thuyết kiểm định:

• H₀: Không tồn tại mối tương quan giữa TC và HL

• H₁: Tồn tại mối tương quan giữa TC và HL

Kết quả từ bảng Correlations

• Hệ số tương quan Pearson r = 0.577

• Giá trị Sig. (2-tailed) < 0.001

=> Sig. < 0.05, nên bác bỏ giả thuyết H₀. Điều này cho thấy giữa TC và HL tồn tại mối tương quan tuyến tính có ý nghĩa thống kê.

Hệ số tương quan r = 0.577 > 0 cho thấy mối tương quan cùng chiều và ở mức tương đối mạnh. Nghĩa là, khi giá trị của TC tăng thì giá trị của HL có xu hướng tăng theo.

Lưu ý khi đọc bảng tương quan Pearson

• Sig. (2-tailed) chính là p-value dùng để kiểm định mối tương quan

• Sig. < 0.05: Có tương quan có ý nghĩa thống kê

• Sig. ≥ 0.05: Không có bằng chứng về mối tương quan

• Hệ số r chỉ phản ánh chiều và mức độ tương quan, không khẳng định quan hệ nhân quả

c. Sig. trong hồi quy Regression

Một trong những mục tiêu chính của phân tích hồi quy là đánh giá xem các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không, thông qua hệ số Sig. (p-value) trong bảng Coefficients.

Trong ví dụ này, biến phụ thuộc là HL, các biến độc lập gồm: TC, DU, HH, DC, NL và GC.

Giả thuyết kiểm định:

• H₀: Biến độc lập không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc HL

• H₁: Biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc HL

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các biến TC, DU, DC, NL và GC đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc HL với mức ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Riêng biến HH có Sig. = 0.219 > 0.05, cho thấy biến này không có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến HL.

4. Các mức diễn giải phổ biến của p-value (Sig.) trong SPSS, AMOS và SmartPLS 3

Trong các phần mềm phân tích dữ liệu như SPSS, AMOS và SmartPLS, hệ số Sig. (p-value) được sử dụng với cách diễn giải giống nhau, dựa trên ngưỡng ý nghĩa thống kê phổ biến là 0.05.

Cách kết luận nhanh theo Sig.

• Sig. < 0.05 → Bác bỏ giả thuyết H₀ → Chấp nhận giả thuyết H₁

• Sig. ≥ 0.05 → Không bác bỏ giả thuyết H₀ → Kết quả không có ý nghĩa thống kê

Trong AMOS và SmartPLS, cách đọc hệ số Sig (p-value) về bản chất giống hoàn toàn SPSS, vì cả ba phần mềm đều dựa trên cùng nguyên lý kiểm định giả thuyết thống kê. Nếu p-value (Sig) < 0.05 thì mối quan hệ có ý nghĩa thống kê và chấp nhận giả thuyết nghiên cứu (H₁); ngược lại, nếu p-value ≥ 0.05 thì mối quan hệ không có ý nghĩa thống kê. Sự khác biệt giữa SPSS, AMOS và SmartPLS chỉ nằm ở cách trình bày kết quả (Sig., P, t-value, C.R.), còn nguyên tắc so sánh và diễn giải hoàn toàn tương đương.

Lưu ý khi sử dụng hệ số Sig. / p-value

Khi sử dụng hệ số Sig. (p-value) trong SPSS, AMOS và SmartPLS, người dùng cần lưu ý một số điểm quan trọng sau:

• Sig. chỉ phản ánh ý nghĩa thống kê, không phản ánh mức độ mạnh hay yếu của mối quan hệ. Một kết quả có Sig. < 0.05 chưa chắc đã có tác động lớn về mặt thực tiễn, do đó cần kết hợp đọc thêm hệ số Beta, hệ số tương quan hoặc R².

• Không nên hiểu máy móc Sig. = 0.000 là bằng 0. Trên thực tế, phần mềm chỉ làm tròn và giá trị đúng cần hiểu là p-value < 0.001, tức là có ý nghĩa thống kê rất cao.

• Sig. phụ thuộc vào cỡ mẫu. Với mẫu lớn, p-value rất dễ nhỏ hơn 0.05 ngay cả khi mối quan hệ yếu, vì vậy không nên chỉ dựa duy nhất vào Sig. để kết luận mô hình.

• Nên ưu tiên sử dụng Sig. (2-tailed) vì đây là cách kiểm định an toàn, khách quan và được sử dụng phổ biến nhất.

Kết luận

Hệ số Sig. (p-value) là chỉ số cốt lõi trong phân tích dữ liệu định lượng, được sử dụng rộng rãi trong SPSS, AMOS và SmartPLS để kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Dù cách hiển thị khác nhau, nhưng nguyên tắc đọc Sig ở cả ba phần mềm là hoàn toàn giống nhau.

Việc hiểu đúng Sig giúp người nghiên cứu tránh sai lệch kết luận, đánh giá chính xác mối quan hệ giữa các biến và đảm bảo độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu. Trong thực tế, Sig. nên được sử dụng kết hợp với các chỉ số khác để đưa ra kết luận toàn diện và có giá trị khoa học cao.

-------------------

Nội dung được Resdata biên soạn dựa trên kinh nghiệm trực tiếp trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu cho nhiều đề tài nghiên cứu khác nhau. Trong trường hợp bạn gặp khó khăn khi thao tác AMOS, chưa tự tin trong việc đọc và diễn giải kết quả, hoặc cần hỗ trợ để hoàn thiện mô hình nghiên cứu đúng hướng và đúng chuẩn học thuật, dịch vụ AMOS tại Resdata sẵn sàng đồng hành và hỗ trợ bạn giúp bạn vượt qua mọi deadline cận kề nhất.

Resdata hỗ trợ bạn những gì?

 ✅ Tư vấn & định hướng toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu AMOS: Rà soát thang đo, phát hiện và xử lý các biến không phù hợp, đồng thời định hướng từng bước phân tích (Cronbach’s Alpha, EFA, hồi quy/SEM…) theo đúng bản chất dữ liệu, bối cảnh nghiên cứu và mục tiêu đề tài, giúp kết quả phản ánh thực tế nghiên cứu và đáp ứng yêu cầu học thuật.

✅ Hỗ trợ SPSS 1 kèm 1 qua ultraview: Hướng dẫn chi tiết từng bước thực hành và cách viết nhận xét chuẩn học thuật.

✅ Xử lý nhanh – đúng chuẩn: Xử lý kết quả trong ngày Phù hợp cho khóa luận, luận văn, luận án và bài báo khoa học.

✅ Cam kết chỉnh sửa theo góp ý của giảng viên/hội đồng cho đến khi đạt yêu cầu.

Nếu bạn đang gặp phải các tình huống trên và chưa tìm được hướng xử lý phù hợp, đừng ngần ngại liên hệ ngay: Hotline: 0907 786 895.

Resdata luôn sẵn sàng đồng hành cùng bạn với phương châm Nhanh chóng – Tin cậy – Bảo mật – Chi phí hợp lý.