- Sau khi mở file dữ liệu, vào menu Analyze Descriptive Statistics Frequencies Màn hình sẽ xuất hiện hộp thoại sau: Vẽ biểu đồ 2. - Chọn dạng biểu đồ ở Chart type, chọn giá trị thể hiện trên biểu đồ là số đếm (frequencies) hay phần trăm (percentages). - Click Continue để trở lại hộp thoại Frequencies Ok để thực hiện lệnh. - Deviation: độ lệch chuẩn Minimum: giá trị nhỏ nhất Maximum: giá trị lớn nhất S.E. - Vào menu Analyze Descriptive Statistics Descriptives…, xuất hiện hộp thoại 2. - Click vào ô Options… để xuất hiện hộp thoại Descriptive Options. - Click Continue để trở về hộp thoại Descriptive Ok để thực hiện lệnh. - CÁCH THỨC TIẾN HÀNH PHÂN TÍCH BẢNG CHÉO (CROSSTABULATION) Phân tích bảng chéo dùng để kiểm định mối quan hệ giữa các biến định tính với nhau bằng cách dùng kiểm định Chi – bình phương (Chi-square). - Xuất hiện hộp thoại sau: 3. - Click vào ô Statistics, xuất hiện hộp thoại sau: 5. - Chọn các kiểm định cần thiết. - Trong trường hợp này ta dùng kiểm định Chi – bình phương (Chi-square. - Các kiểm định ở ô Norminal dùng để kiểm định mối liên hệ giữa các biến biểu danh. - Các kiểm định ở ô Ordinal dùng để kiểm định mối liên hệ giữa các biến thứ tự. - Click vào continue để trở lại hộp thoại Crosstabs Click vào ô Cells, hộp thoại sau xuất hiện: 7. - Click Continue để trở lại hộp thoại Crosstabs Ok để thực hiện lệnh. - Chọn biến định lượng cần kiểm định trị trung bình đưa vào khung Test Variable(s). - Click Continue để trở lại hộp thoại chính Click Ok để thực hiện lệnh CÁCH THỨC TIẾN HÀNH KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ PHỤ THUỘC HAY PHỐI HỢP TỪNG CẶP (Paired-Samples T-test) 1. - Click Ok để thực hiện lệnh. - Xem cách đọc kết quả kiểm định ở phần trên. - Cũng dùng giá trị Sig. - CÁCH THỨC TIẾN HÀNH PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA – Analysis of Variance) Phân tích phương sai ANOVA là phương pháp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. - Có 2 kỹ thuật phân tích phương sai: ANOVA 1 yếu tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố(2 hay nhiều biến để phân loại). - Ở phần thực hành cơ bản chỉ đề cập đến phân tích phương sai 1 yếu tố (One-way ANOVA). - Một số giả định đối với phân tích phương sai một yếu tố. - Từ menu Analyze Compare Means One-Way ANOVA, xuất hiện hộp thoại sau: 2 kỹ thuật dùng để kiểm định sâu ANOVA 2. - Click vào nút Option để mở hộp thoại One-Way ANOVA Options. - Trong hộp thoại One-way ANOVA Options. - Click chọn ô Homogeneity of variance test để kiểm định sự bằng nhau của các phương sai nhóm (thực hiện kiểm định Levene). - Click chọn Continue để trở lại hộp thoại ban đầu click Ok để thực hiện lệnh. - Dựa vào kết quả kiểm định ANOVA, nếu H 0 được chấp nhận thì kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm với nhau. - Nếu H 0 bị bác bỏ có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm trở lại hộp thoại One – way ANOVA để thực hiện kiểm định sâu ANOVA nhằm xác định cụ thể trung bình của nhóm nào khác với nhóm nào, nghĩa là tìm xem sự khác biệt của các nhóm xảy ra ở đâu. - Tuy nhiên có thể thực hiện kiểm định ANOVA và sâu ANOVA cùng lúc với nhau. - Xuất hiện hộp thoại sau. - Chọn phương pháp đưa biến vào ở ô Method. - Mặc định SPSS sẽ chọn phương pháp đưa biến vào là Enter. - Đây là phương pháp mà SPSS sẽ xử lý tất cả các biến độc lập mà nhà nghiên cứu muốn đưa vào mô hình. - Phương pháp đưa vào dần (forward selection). - Phương pháp loại trừ dần (backward elimination). - Tiếp theo SPSS sẽ lặp lại thủ tục trên cho đến khi nào giá trị F của biến có hệ số tương quan nhỏ nhất lớn hơn điều kiện thì quá trình này sẽ dừng lại. - Phương pháp chọn từng bước (stepwise selection) là sự kết hợp của phương pháp đưa vào dần vào loại trừ dần và là phương pháp được sử dụng thông thường nhất. - ô Sử dụng phương pháp đưa biến vào nào phụ thuộc vào tính chất của cuộc nghiên cứu. - Và phương pháp được sử dụng nhiều nhất là phương pháp chọn từng bước (stepwise selection). - Click vào ô Statistics…, để mở hộp thoại sau. - Click Continue để trở lại hộp thoại Linear Regressions click Ok để thực hiện lệnh. - Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân ( hai biểu hiện 0 và 1) thì không thể phân tích với dạng hồi quy thông thường mà phải sử dụng hồi quy Binary Logistic. - Cách thức tiến hành phân tích hồi quy Binary Logistic với SPSS 1. - Vào menu Analyze Regression Binary Logistic, xuất hiện hộp thoại sau: 2. - Chọn phương pháp đưa biến vào (Method) tương tự như hồi quy tuyến tính thông thường. - Forward: Conditional là phương pháp đưa dần vào theo điều kiện. - Forward: LR là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa (maximum-likelihood estimates. - Forward: Wald là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Wald. - Backward: Conditional là phương pháp loại trừ dần theo điều kiện. - Backward: LR là phương pháp loại trừ dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa. - Backward: Wald là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Wald. - Để hiện đồ thị phân loại giá trị thật và giá trị dự báo của biến phụ thuộc, chọn Option, chọn Classification plots trong phần Statistics and plots. - Click Continue trở về hộp thoại đầu tiên. - Muốn tính được giá trị dự đoán, là xác suất mà một đối tượng sẽ … (biến phụ thuộc Y), ta chọn Predict value trong hộp thoại Save. - Chọn Continue Ok để thực hiện lệnh. - Click chọn ô Descriptives…, xuất hiện hộp thoại sau. - Chọn kiểm định Bartlett. - Trong phân tích nhân tố, cần kiểm định mối tương quan của các biến với nhau (H0: các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể). - Nếu giả thuyết H0 không được bác bỏ thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp. - Click continue để trở lại hộp thoại Factor analysis 5. - Click chọn ô Extraction để mở hộp thoại sau. - Chọn phương pháp rút trích nhân tố, phương pháp mặc định là rút các thành phần chính – Principal components. - Phân tích ma trận tương quan hay hiệp phương sai ở ô Analyze. - Chỉ có những nhân tố nào lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. - Click Continue để trở lại hộp thoại Factor Analysis. - Click chọn ô Rotation (Xoay nhân tố) để mở hộp thoại sau: Xoay nhân tố là thủ tục giúp ma trận nhân tố trở nên đơn giản và dễ giải thích hơn. - Có nhiều phương pháp xoay khác nhau trong đó được sử dụng rộng rãi nhất là Varimax procedure (xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hoá số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố). - Click Continue để trở lại hộp thoại chính. - Click chọn ô Factor Score để tính điểm các nhân tố Nếu nhà nghiên cứu muốn xác định tập hợp nhân tố ít hơn để sử dụng trong các phương pháp phân tích đa biến tiếp theo (phân tích ANOVA, hồi quy. - Mặc định của chương trình là phương pháp tính nhân số Regression (theo đơn vị đo lường độ lệch chuẩn. - Click Continue để trở lại hộp thoại ban đầu click Ok để thực hiện lệnh. - CÁCH THỨC XỬ LÝ Đối với câu hỏi nhiều lựa chọn, khi cần phân tích tần số chúng ta không sử dụng công cụ thống kê mô tả tính Frequency thông thường. - Từ menu Analyze Multiple Response Define Variable Sets… để mở hộp thoại sau: 2. - Và sẽ đếm giá trị “Có” ở ô Counted value. - Có, nên ở ô này ta sẽ nhập giá trị cần đếm là “2. - Trong ví dụ trên có 6 biến, ta sẽ đếm từ giá trị 1 đến 6 tại ô Range: 1 through: 6. - Phân tích tần số (Frequency) 1. - Từ menu Analyze Multiple Response Frequency, xuất hiện hộp thoại sau: 2. - Đến khi xử lý số liệu, nhà nghiên cứu lại muốn sử dụng nhóm tuổi để phân tích và viết báo cáo: 1. - Tiếp tục thay đổi giá trị của biến bằng cách click chọn Old and New Values…, mở hộp thoại sau: 6. - Ta lần lượt khai báo giá trị cũ bên tay trái (Old Value) thành giá trị mới bên tay phải (New Value. - Với giá trị cũ có các dạng sau đây. - Value: từng giá trị cũ rời rạc - System-missing: giá trị khuyết hệ thống - System or user missing: giá trị khuyết của hệ thống hoặc do người sử dụng định nghĩa - Range: một khoảng giá trị (từ … đến. - Range, LOWEST through value: một khoảng giá trị từ giá trị nhỏ nhất đến một giá trị được nhập vào - Range, value through HIGHEST: một khoảng giá trị từ giá trị nhập vào đến giá trị lớn nhất 7. - Chọn Continue trở về hộp thoại trước, và chọn OK để hoàn tất kệnh. - Tiếp tục thực hiện các phép thống kê mô tả hay kiểm định dựa trên biến mới vừa tạo nhằm phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu. - CÁCH TÍNH TOÁN GIÁ TRỊ BIẾN MỚI TỪ BIẾN CÓ SẴN Có thể sử dụng SPSS để cộng, trừ, nhân chia các biến đã có sẵn để trở thành 1 biến mới (thủ tục TransformCompute). - Thủ tục tính toán này được sử dụng khá nhiều trong phân tích số liệu. - Đặc biệt đối với những đề tài có sử dụng phân tích nhân tố để gom nhóm. - Sau khi tiến hành gom nhóm các yếu tố có cùng tính chất, ta sẽ tính toán giá trị của nhóm bằng thủ tục Compute này. - Ví dụ: kết quả sau khi tiến hành phân tích nhân tố như sau KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂNKẾT TỐ QUẢ SAU KHI COMPUTE VÀ THỐNG KÊ MÔ TẢ Với N1, N2, N3 là ký hiệu mã hoá cho 3 nhóm được gom từ 12 biến đánh giá chất lượng dịch vụ. - Nếu những bước tiếp theo của đề tài cần thực hiện kiểm định t, ANOVA hay phân tích hồi quy liên quan đến các tiêu chí đánh giá chất lượng dịch vụ này, chúng ta sẽ không dùng 12 biến để thực hiện mà dùng nhóm lớn (3 nhóm). - Để tính được giá trị cho các nhóm lớn (bằng trị trung bình của các biến trong nhóm) nhằm phục vụ cho mục đích kiểm định t, ANOVA hay phân tích hồi quy, chúng ta sẽ thao tác trong SPSS theo trình tự như sau 1. - Tiến hành tính toán cho nhóm Vào menu Transform Compute Variables, xuất hiện hộp thoại sau: PHÍM CÔNG CỤ CHO CÁC PHÉP TÍNH MŨI TÊN ĐƯA BIẾN VÀO Ô CÔNG THỨC Tại ô Target Variable, ta nhập vào tên biến mới sẽ chứa giá trị tính toán (tên biến của nhóm). - Sau đó chọn nút OK để hoàn tất lệnh, một hộp thoại xuất hiện để xác định quá trình tính toán biến, ta tiếp tục chọn OK. - Lệnh compute đã giúp ta tính toán được nhóm lớn (3 nhóm) cho từng quan sát (từng đối tượng nghiên cứu một) GIÁ TRỊ CỦA BIẾN N1, N2, VÀ N3 CHO QUAN SÁT 1 Chúng ta có thể thực hiện lệnh thống kê mô tả (tính trị trung bình của các nhóm trên tổng mẫu quan sát – kết quả 2 cột cuối cùng ở VD trang 1), kiểm định t, ANOVA hay phân tích hồi quy (đối với nhà nghiên cứu thuộc trường phái đồng ý trị trung bình làm biến độc lập X) trên 3 biến N1, N2, và N3 này.