Hướng dẫn sử dụng phần mềm nghiên cứu SPSS

Hướng dẫn sử dụng SPSS Hướng dẫn sử dụng SPSS HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG SPSS TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING 1 Hướng dẫn sử dụng SPSS ỨNG DỤNG TIN HỌC VÀO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING Ngày nay, việc ứng dụng tin học để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu marketing là hết sức phổ biến Có một số phần mềm được sử dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên nghiến marketing, mỗi loại đều có những ưu nhược điểm nhất định Do vậy, cần xác định phần mềm nào được sử dụng trong quá trình phân tích để đạt đượ.

Hướng dẫn sử dụng SPSS HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG SPSS TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING - Hướng dẫn sử dụng SPSS ỨNG DỤNG TIN HỌC VÀO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING Ngày nay, việc ứng dụng tin học để phân tích liệu nghiên cứu marketing phổ biến Có số phần mềm sử dụng để phân tích liệu nghiên nghiến marketing, loại có ưu nhược điểm định Do vậy, cần xác định phần mềm sử dụng q trình phân tích để đạt hiệu cao Trong khuôn khổ học phần này, giới thiệu phần mềm SPSS FOR WINDOWS (Statistical Package for Social Sciences) để phân tích liệu Ưu điểm phân mềm tính đa mềm dẻo việc lập bảng phân tích, sử dụng mơ hình phân tích đồng thời loại bỏ số công đoạn (bước) không cần thiết mà số phân mềm khác gặp phải Để đạt kết mong muốn, cần phải: - Nắm vững mục tiêu nghiên cứu dự án - Nắm vững tuân thủ cam kết dự án thời gian, chi phí, nguồn nhân lực Trên sở xác định bảng câu hỏi mô hình phân tích (kế hoạch phân tích liệu), q trình nhập liệu phân tích thơng qua số công đoạn sau: NHẬP LIỆU: Giao diện nhập liệu Kích hoạt SPSS, thấy giao diện SPSS sau: hoặc: - Hướng dẫn sử dụng SPSS Trong đó: + Variable Name: tên biến (dài kí tự khơng có kí tự đặc biệt) + Type: kiểu mã hóa + Labels: nhãn biến, phần nhập nhiều giá trị nhãn phù hợp với thiết kế bảng câu hỏi Sau nhập xong trị mã hoá, nhấn Add để lưu lại giá trị + Value: Giá trị giá trị mã hóa (value) tương ứng với nhãn giá trị (value label) + Missing: ký hiệu câu trả lời phải trả lời bị bỏ qua (lỗi), ý giá trị phải có nét đặc thù riêng biệt so với giá trị khác để dễ dàng phân biệt q trình tính tốn + Column: thiết đặt độ lớn cột mang tên biến vị trí nhập liệu biến +Measure: thang đo lường Trên sở cấp độ thang đo lường (biểu danh, thứ tự, khoảng cách tỉ lệ), SPSS phân thành thang đo (biểu danh (nominal), thứ tự (ordinal) scale (khoảng cách tỉ lệ) Một số ý nhập liệu Nhập giá trị khuyết Trong q trình vấn, có câu hỏi mà được vấn phải trả lời câu hỏi đó, nhiên, số nguyên nhân, người vấn bỏ qua vài câu hỏi (hoặc câu trả lời) gọi giá trị khuyết Để đảm bảo thơng tin q trình phân tích, cần phải định nghĩa giá trị sau: Nhấn Missing - Hộp hội thoại Missing Values xuất - Nhấn Discrecte missing values, đặt trị missing values vào ô trống, trị nhập ô trống đại diện cho giá trị khuyết Chúng ta định nghĩa giá trị khuyết theo khoảng giá trị nhấn nhập liệu vào Range plus one optional discrete missing value Tất giá trị khuyết khơng tham gia vào q trình phân tích Chèn biến bảng ghi - Nhấn Data/Insert Variable - Nhấn Data/Insert Case - Tìm đến bảng ghi cần thiết: Go to Case - Hướng dẫn sử dụng SPSS Sắp xếp bảng ghi - Nhấn Sort Case - Sắp xếp theo biến Sort by với chiều tăng (Ascending) giảm (Descending) Biến biến thành bảng ghi - Nhấn Data/Transpose - Variable(s) biến cần thay đổi Kiểm tra giá trị nhập - Nhãn toàn giá trị: Nhấn View/ Value Labels - Kiểm tra biến đó: Utilities/Variables - Kiểm tra mã hoá Utilities/File Info, với mã hoá này, ta kiểm tra lại lần cơng việc định nghĩa biến làm danh bạ cho việc nhập số liệu sau Tạo biến khơng có ràng buộc điều kiện Trong q trình nhập liệu, để rút ngắn thời gian nhập liệu để phục vụ mục đích phân tích, cịn tạo biến từ kiện cấu trúc biến nhập - Tạo biến không điều kiện: Giả sử theo số liệu thống kê trên, để biết số năm cơng tác cịn lại trước nghỉ hưu năm (giả sử lao động nghỉ hưu sau 25 năm công tác) Như ta thành lập biến nghihuu 25-nam + Nhấn Transform/Compute + Trong ô Target Variable nhập biến (nghihuu), cần phải định nghĩa Type&Label để tiện cho việc quản lí so sánh giá trị sau + Trong ô Numeric Expression nhập giá trị cần gán cho biến từ biến đích cho trước Chú ý: Khi gặp biến thuộc kiểu chuỗi, ngày tháng cần phải tìm hàm tương ứng để quy giá trị giá trị tương đồng mà so sánh (sử dụng hàm Function) - Tạo biến có điều kiện: Cũng ví dụ cần phân chia thành nam nữ sau thiết đặt giá trị xong - Hướng dẫn sử dụng SPSS - Nhấn If nhấn Include if case satisfies condition hộp hội thoại để thiết đặt điều kiện (áp dụng cho người có giới tính nam điều kiện thiết đặt gioitinh=1 hộp hội thoại: Mã hoá lại biến: Trong số trường hợp, nhu cầu q trình phân tích, cần phải mã hóa lại biến Có hai hình thức mã hoá sau: - Mã hoá dùng lại tên biến cũ: + Nhấn Transform/Recode/Into Same Variables + Đưa biến cần mã hố lại vào Numeric Variable + Nhấn If để thiết đặt điều kiện (nếu có) + Nhấn Old and New Values để thay đổi mã hố * Trong Old Value giá trị cũ, New Value giá trị cần nhập * Nếu nhập giá trị thang điểm biểu danh, khoảng cách, tỷ lệ nhập Value * Nếu mã hoá giá trị với thang điểm khoảng cách - Nhấn Range - Hướng dẫn sử dụng SPSS Ví dụ: Để phục vụ cho việc phân tích, ta mã hố lại tuổi sinh viên theo thang điểm khoảng cách sau: 1 : 2 : 3 : Dưới năm Từ đến 14 năm Trên 14 năm * Giá trị 14 năm bấm Range/throught Highest nhập liệu * Giá trị năm bấm Range/Lowest throught nhập liệu * Có thể giữ nguyên giá trị khuyết hay cần thay đổi, giữ nguyên cần ý giá trị có rơi vào trường hợp mã mã hoá không để khỏi ảnh hưỏng đến giá trị phân tích - Mã hố dùng lại khơng dùng tên biến cũ (lưu biến mới): + Nhấn Transform/Recode/Into Different Variables +Tên biến đặt ô Name với thơng số thoả mãn biến bình thường + Nhãn biến thiết đặt Label, sau nhấn Change để lưu - Hướng dẫn sử dụng SPSS + Các thông số khác thực mã hố dùng lại biến cũ PHÂN TÍCH MÔ TẢ (THỐNG KÊ MÔ TẢ): Bảng phân bố tần suất Bảng phân phối tầng suất thể với tất biến định tính (rời rạc) với thang đo biểu danh, thứ tự biến định lượng (liên tục) với thang đo khoảng cách tỉ lệ Nhấn vào để lựa chọn thông số đo lương (mode, median, trung bình…) Nhấn vào để vẽ đồ thị tầng suất biến sô Central tendancy: Đo lường khuynh hướng hội tụ: tham số trung bình (mean), median, mode, tổng (sum) Dispersion: Đo lường độ phân tán: độ lệch chuẩn (std deviation), phương sai Distribution: Kiểm định phân phối chuẩn (skenessvà kurtosis) - Hướng dẫn sử dụng SPSS Tần suất xuất Valid Tỷ lệ phần trăm Loai hinh doanh nghiep Frequency 88 Percent 44.0 Valid Percent 44.0 Xay dung 56 28.0 28.0 72.0 Cong nghiep 56 28.0 28.0 100.0 200 100.0 100.0 Dich vu thuong mai Total Cumulative Percent 44.0 So lao dong Frequency Valid Tu den Tu den 20 Tu 21 den 200 Tu 200 den 300 Tren 300 Total 25 61 63 45 Percent 12.5 30.5 31.5 22.5 Valid Percent 12.5 30.5 31.5 22.5 Cumulative Percent 12.5 43.0 74.5 97.0 200 3.0 100.0 3.0 100.0 100.0 Loai hinh doanh nghiep Cong nghiep 28.0% Dich vu thuong mai 44.0% Xay dung 28.0% - Hướng dẫn sử dụng SPSS Lập bảng so sánh Bảng so sánh nhân tố: Loai hinh doanh nghiep So lao dong Tu den Tu den 20 Tu 21 den 200 Tu 200 den 300 Tren 300 Group Total Dich vu thuong mai Count Row % 28.0% 26 42.6% 26 41.3% 27 60.0% 33.3% 88 44.0% Xay dung Count Row % 24.0% 21 34.4% 19 30.2% 15.6% 50.0% 56 28.0% Cong nghiep Count Row % 12 48.0% 14 23.0% 18 28.6% 11 24.4% 16.7% 56 28.0% Phân tích biến định lượng Ước lượng tham số trung bình (một nhóm) - Hướng dẫn sử dụng SPSS Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn One-Sample Statistics N Thu nhap nam (trieu) Mean 33224.00 200 Std Deviation 12932.72 One-Sample Test Std Error Mean 914.48 Giới hạn ước lượng Giới hạn ước lượng Test Value = Thu nhap nam (trieu) t 36.331 df 199 Sig (2-tailed) 000 Mean Difference 33224.00 95% Confidence Interval of the Difference Lower 31420.68 Upper 35027.32 Ước lượng khác biệt hai tham số trung bình (độc lập phụ thuộc) KIỂM ĐỊNH THAM SỐ Kiểm định t tham số trung bình mẫu Như biết, thu nhập trung bình đối tượng vấn 33,224 triệu/năm, có giả thiết cho thu nhập đối tượng mà vấn tổng thể 32 triệu/năm, cần kết luận nhận định có khơng Khi đó, giả thiết tốn là: H0 : = 0= 32 (triệu) H1: 0 = 32 (triệu)  Nhấn Analyze – Compare Means – One sample T test  Chọn biến cần phân tích vào Test Variable(s), đặt giá trị 0 vào ô Test Value Nhấn Option để thiết đặt độ tin cậy (giả sử đ tin cậy 95%) - 10 Hướng dẫn sử dụng SPSS Phân tích phương sai (Analysis of variance – ANOVA) Giả sử muốn so sánh thu nhập trung bình đối tượng làm lĩnh vực dịch vụ - thương mại, xây dựng công nghiệp có khác hay khơng Giả thiết đối thiết là: H0: Thu nhập trung bình người làm lĩnh vực dịch vụ - thương mại, xây dựng công nghiệp H1: Thu nhập trung bình người làm lĩnh vực dịch vụ - thương mại, xây dựng công nghiệp không (có nghĩa tồn thu nhập trung bình ngành khác với thu nhập trung bình hai ngành cịn lại)  Nhấn Analyze – Compare Means – One-way ANOVA  Chọn biến cần phân tích (định lượng) vào Dependent List biến phân loại vào ô Factor  Nhấn Post Hoc để chọn loại kiểm định nhằm xác định cụ thể khác biệt nhóm (nhóm khác với nhóm nào) Chúng ta chọn Bonferroni Tukey’s-b (hai thống kê cho kết quả)  Nếu phương sai nhóm cần so sánh không nhau, chọn Tamhane’s T2 (ứng dụng cho kiểm định t cặp phương sai chúng không nhau) - 14 Hướng dẫn sử dụng SPSS  Nhấn Continue, nhấn Option để thiết đặt lựa chọn  Trong Homogeneity-of-variance để kiểm định phương sai nhóm, Means plot để làm cho hình minh họa Test of Homogeneity of Variances Thu nhap nam (trieu) Levene Statistic df1 414 df2 Sig 197 661  Vì Sig >0,05 nên ta khẳng định phương sai nhóm nhau, thỏa mãn điều kiện phân tích ANOVA ANOVA Thu nhap nam (trieu) Between Groups Within Groups Total Sum of Squares 87185676.623 33196619123.377 33283804800.000 df 197 199 Mean Square 43592838.312 168510756.971 F 259 Sig .772  Với F=0,259 p-value = 0,772>0,05 nên chưa có sở để bác bỏ H0 hay chưa có sở để chấp nhập H1  Trong trường hợp khác, ta bác bỏ H0 chấp nhận H1, với thống kê Bonferonni ta biết khác cặp tham số trung bình  Means plots - 15 Hướng dẫn sử dụng SPSS -35000 34000 33000 32000 Dich vu thuong mai Xay dung Cong nghiep Loai hinh doanh nghiep Hồi quy tuyến tính Giả sử mong muốn tìm mối tương quan hai biến năm làm việc (biến độc lập) thu nhập hàng năm (biến phụ thuộc) tổng thể, thực  Vẽ sơ đồ, kiểm tra thị giác mối quan hệ  Vào Graphs, nhấn Scatter  Chọn Simple bấm Define - 16 Hướng dẫn sử dụng SPSS  Chọn biến vào ô Y Axis (biến phụ thuộc) X Axis (biến độc lập), bấm OK 100000 80000 60000 40000 20000 10 12 14 16 18 20 Nam lam viec  Chúng ta xem đường hồi quy lí thuyết dãy liệu cách click hai lần vào chuôt  Sau hình ra, vào Chart – Option, hội hội thoại – Bấm OK – Hội hội thoại là: - 17 Hướng dẫn sử dụng SPSS  Bấm Fit Options chọn Linear regression  Bấm Continue OK 100000 80000 60000 40000 20000 10 12 14 16 18 20 Nam lam viec - 18 Hướng dẫn sử dụng SPSS Rõ ràng hình vẽ bên, ta hình dung có mối quan hệ tuyến tính (theo đường thẳng) số năm làm việc thu nhập/năm Để kiểm tra cách xác, ta thực thao tác hồi quy  Vào Analyze Regression chọn biến vào ô tương ứng ANOVAb Model Sum of Squares 449.294 1250.926 1700.220 Regression Residual Total df 198 199 Mean Square 449.294 6.318 F 71.115 Sig .000a a Predictors: (Constant), Thu nhap nam (trieu) b Dependent Variable: Nam lam viec Vì F=71,115 p-value=0,000 nên khẳng định tồn tạo mơ hình hay tồn mối quan hệ hai biến năm làm việc thu nhập tổng thể Model Summary Model R 514a R Square 264 Adjusted R Square Std Error of the Estimate 261 2.51 a Predictors: (Constant), Thu nhap nam (trieu) Ta có: Hệ số tương quan R Hệ số xác định R - Hệ số tương quan R đo lường mức độ tương quan hai biến - Hệ số xác định R đánh giá mức độ phù hợp mơ hình thể mối quan hệ tương quan tuyến tính 2 R = 0,264 có nghĩa biến số năm làm việc giải thích 26,4% thu nhập/ năm nhân viên (còn lại biến số khác) - 19 Hướng dẫn sử dụng SPSS -2 Ta có R a =0,261, ta kết luận mối quah hệ hai biến yếu R a =0,261