xác xuất thống kê trong việc khởi nghiệp về tài nguyên và môi trường

Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu[1]. Khi áp dụng thống kê trong khoa học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt đầu với tổng thể thống kê hoặc một quá trình mô hình thống kê sẽ được nghiên cứu. Tổng thế có thể gồm nhiều loại khác nhau như “tất cả mọi người đang sống trong một đất nước” hay “tập hợp các phân tử của tinh thể”. Nó đề cập tới tất cả các khía cạnh của dữ liệu bao gồm việc lập kế hoạch, thu thập dữ liệu mẫu cho các cuộc khảo sát và thí nghiệm.

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘTKHOA KHOA HỌC QUẢN LÝ

TIỂU LUẬN MÔN HỌC

CÁC PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ TRONG MÔI TRƯỜNG

TÊN TIỂU LUẬN:

THỐNG KÊ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾNÝ ĐỊNH KHỞI NGHIỆP CỦA SINH VIÊN NGÀNH

QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN MÔI TRƯỜNG

Lớp: D19QM02

MSSV: 1928501010117Nhóm: Lê Văn Hùng

GVHD: Th.S Nguyễn Thị LoanBình Dương Năm 2022

Trang 2

KHOA KHOA HỌCQUẢN LÝCT QUẢN LÝ TNMT&ĐĐ

PHIẾU CHẤM ĐIỂM TIỂU LUẬN

Tên học phần: Các phương pháp thống kê

Học kỳ: 2 Năm học: 2021-2022Họ và tên sinh viên: Lê Văn Hùng

Đặt vấn đề Phân tích rõ ràngtầm quan trọngcủa vấn đề

Phân tích khá rõràng tầm quantrọng của vấn đề

Phân tích tương đốirõ ràng tầm quan

trọng của vấn đề

Phân tích chưa rõràng tầm quan trọng

của vấn đề 1.0Nền tảng lý

Trình bày quanđiểm lý thuyết

phù hợp

Trình bày quanđiểm lý thuyết khá

phù hợp

Trình bày quanđiểm lý thuyếttương đối phù hợp

Trình bày quan điểmlý thuyết chưa phù

hợp 1.0Thống kê

mô tả

Đầy đủ bướcthực hiện, kếtquả đính kèm,kết luận rõ ràng

Đầy đủ bước thựchiện, kết quả đínhkèm chưa đạt, kết

luận rõ ràng

Đầy đủ bước thựchiện, kết quả đínhkèm chưa đạt, kếtluận chưa rõ ràng

Không có các bướcthực hiện, kết quả đikèm không đạt yêucầu, kết luận chưa rõ

Kiểm địnhđộ tin cậythang đo

luận rõ ràng

Kiểm định

luận rõ ràng

Tương quan

luận rõ ràng

Không chặt chẽ, logic1.0Kết luận Phù hợp và đầyđủ Khá phù hợp vàđầy đủ Tương đối phù hợpvà đầy đủ Không phù hợp vàđầy đủ 1.5Hình

Định dạngđịnh dạng trongNhất quán vềtoàn bài

Trang 3

Sau khi học môn các phương pháp thống kê trong môi trường em đã biết được nhiềucông cụ không chỉ áp dụng cho một lĩnh vực nhất định và có thể áp dụng nhiều lĩnhvực khác nhau Em xin được gửi lời cảm ơn tới cô Nguyễn Thị Loan giảng viên hướngdẫn của em, cô đã đã tận tình chỉ bảo và giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập vàthực hiện bài tiểu luận.

Cảm ơn tập thể lớp D19QM02 đã cùng tôi học tập và phát triển bản thân quatừng học kỳ và từng bài tập, bài tiểu luận, báo cáo.

Một lần nữa xin cảm ơn tất cả mọi người.

TP.Thủ Dầu Một, ngày …tháng năm 2022

Sinh viên thực hiện

Lê Văn Hùng

Trang 4

1.2.3.1 Chức năng nhập và làm sạch dữ liệu trong SPSS 3

1.2.3.2 Chức năng phân tích thống kê mô tả SPSS 3

1.2.3.3 Chức năng phân tích độ tin cậy SPSS 4

1.2.3.4 Chức năng phân tích nhân tố khám phá SPSS 4

1.2.3.5 Chức năng phân tích tương quan SPSS 4

1.2.3.6 Chức năng phân tích hồi quy SPSS 5

1.2.3.7 Chức năng vẽ đồ thị của SPSS 5

1.2.3.8 Chức năng xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu SPSS 5

PHẦN 2: BÀI TẬP LỚN 6

2.1 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO 6

2.1.1 Các bước thực hiện kiểm định thang đo 6

2.1.2 Nhận xét kết quả kiểm định thang đo 9

2.2 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT 12

2.2.1 Kiểm định giả thuyết trung bình COD của 50 mẫu nước thải 12

2.2.2 Kiểm định giả thuyết trung bình BOD của 50 mẫu nước thải là 5.5 13

2.2.3 Kiểm định Paired Sample T-test 15

PHẦN 3: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH KHỞI NGHIỆP CỦASINH VIÊN NGÀNH QUẢN LÝ 17

TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG 17

3.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 17

3.2 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 18

3.3 TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 18

3.4 ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH 19

3.5 XÂY DỰNG THANG ĐO 19

3.5.1 Xây dựng bảng hỏi hoàn chỉnh 20

3.5.2 Thang đo trên google form 21

3.8 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY Cronbach’s Alpha 25

3.8.1 Kiểm định thang đo lần 1 25

3.8.2 Kiểm định thang đo lần 2 26

PHỤ LỤC 27

TÀI LIỆU THAM KHẢO 37

Trang 6

BẢNG 1 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến độc lập D 9

BẢNG 2 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến độc lập E 10

BẢNG 3 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến độc lập G 10

BẢNG 4 Kết quả Cronbach’s Alpha lần 2 của biến độc lập G 11

BẢNG 5 Kết quả kiểm định COD trung bình trong 50 mẫu nước thải là 5.5 13

BẢNG 6 Kết quả kiểm định BOD trung bình trong 50 mẫu nước thải là 5.5 14

BẢNG 7 Kết quả kiểm định COD trước và sau khi xử lý không khác biệt 16

BẢNG 8 Cơ cấu mẫu nghiên cứu 23

BẢNG 9 Thống kê tần suất 24

BẢNG 10 Thống kê trung bình 25

BẢNG 11 Kiểm định độ tin cậy thang đo lần 1 25

BẢNG 12 Kiểm định độ tin cậy thang đo lần cuối 26

DANH MỤC HÌNH ẢNH, SƠ ĐỒHÌNH 1 Các bước thực hiện thống kê trung bình (1) 6

HÌNH 2 Các bước thực hiện thống kê trung bình (2) 6

HÌNH 3 Kết quả thống kê trung bình (lần 1) 7

HÌNH 4 Sửa giá trị bất thường 7

HÌNH 5 kết quả sửa thống kê trung bình 7

HÌNH 6 Các bước thực hiện kiểm định thang đo (1) 8

HÌNH 7 Các bước thực hiện kiểm định Cronbach Alpha (2) 8

HÌNH 8 Các bước kiểm định One-Sample T-test (1) 12

HÌNH 12 Các bước kiểm định Paired Sample T-test (1) 15

HÌNH 13 Các bước kiểm định Paired Sample T-test (2) 15

HÌNH 14 Mô hình nghiên cứu đề xuất 19

HÌNH 15 Chỉ số INDEX 24

Trang 7

QLTNMT Quản lý tài nguyên môi trường

Trang 8

Hai phương pháp thống kê chính được sử dụng trong phân tích dữ liệu: thống kêmô tả, đây là phương pháp tóm tắt dữ liệu từ một mẫu sử dụng các chỉ số như là giá trịtrung bình hoặc độ lệch chuẩn, và thống kê suy luận, rút ra kết luận từ dữ liệu biếnthiên ngẫu nhiên.

Toán thống kê là ứng dụng của toán học để thống kê, ban đầu được hình thành nhưlà khoa học của nhà nước – tập hợp dữ liệu và phân tích các dữ liệu về một đất nước:kinh tế, đất đai, quân sự, dân số Kỹ thuật toán học được sử dụng bao gồm các phântích toán học, đại số tuyến tính, phân tích ngẫu nhiên, phương trình vi phân, lý thuyếtxác suất và thống kê toán.

1.1.3 Phương pháp thống kê

Chúng ta có 4 phương pháp thống kê, đó là: Thu thập và xử lý số liệu, điều trachọn mẫu, nghiên cứu mối liên hệ giữa các hiện tượng và dự đoán:

 Thu thập và xử lý số liệu:

Số liệu được thu thập thường rất nhiều và hỗn độn, các dữ liệu đó chưa đáp ứngđược cho quá trình nghiên cứu Để có hình ảnh tổng quát về tổng thể nghiên cứu, sốliệu thu thập phải được xử lý tổng hợp, trình bày, tính toán các số đo; kết quả có đượcsẽ giúp khái quát được đặc trưng của tổng thể.

 Nghiên cứu các hiện tượng trong hoàn cảnh không chắc chắn

Trong thực tế, có nhiều hiện tượng mà thông tin liên quan đến đối tượng nghiêncứu không đầy đủ mặc dù người nghiên cứu đã có sự cố gắng Ví dụ như nghiên cứuvề nhu cầu của thị trường về một sản phẩm ở mức độ nào, tình trạng của nền kinh tế rasao, để nắm được các thông tin này một cách rõ ràng quả là một điều không chắc chắn.

 Điều tra chọn mẫu

Trong một số trường để nghiên cứu toàn bộ tất cả các quan sát của tổng thể là mộtđiều không hiệu quả, xét cả về tính kinh tế(chi phí, thời gian) và tính kiệp thời, hoặckhông thực hiện được.chính điều này đã đặc ra cho thống kê xây dựng các phươngpháp chỉ cần nghiên cứu một bộ phận của tổng thể mà có thể suy luận cho hiện tượngtổng quát mà vẫn đảm bảo độ tin cậy cho phép đó là phương pháp điều tra chọn mẫu.

 Nghiên cứu mối liên hệ giữa các hiện tượng:

Giữa các hiện tượng thông thường có mối liên hệ với nhau ví dụ: mối liên hệgiữa chi tiêu và thu nhập; mối liên hệ giữa lượng vốn vay và các yếu tố tác động đếnlượng vốn vay như chi tiêu, thu nhập, trình độ học vấn; mối liên hệ tốc độ phát triểnvới tốc độ phát triển của các ngành, lạm phát, tốc độ phát triển dân số… sự hiểu biếtvề mối liên hệ giữa các hiện tượng rất có ý nghĩa, phục vụ cho quá trình dự đoán

Trang 9

(2) Dự đoán dựa vào nội suy và dựa vào ngoại suy:

Dự đoán nội suy là chúng ta dựa vào bản chất của hiện tượng để suy luận Ví dụnhư chúng ta xem xét mối liên hệ giữa lượng sản phẩm sản xuất ra phụ thuộc các yếutố đầu vào như vốn, lao động và trình độ khoa học kỹ thuật.

Dự đoán dựa vào ngoại suy là chúng ta chỉ quan sát sự biến động của hiện tượngtrong thực tế, tổng hợp lại thành quy luật và sử dụng quy luật này để suy luận, dự đoánsự phát triển của hiện tượng Ví dụ như để đánh giá kết quả hoạt động của một công tyngười ta xem xét kết quả hoạt động kinh doanh của họ qua nhiều năm.

1.2 PHẦN MỀM SPSS

1.2.1 Phần mềm SPSS là gì

Phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) là một chương trình máy tính phục vụ công tác phân tích thống kê, được tạo ra lần đầu vào năm 1968 bởi SPSS Inc vào năm 1968 và được IBM mua lại vào năm 2009.

Đúng như tên gọi, SPSS ban đầu được phát minh nhằm mục đích phân tích dữ liệu khoa học và ứng dụng vào các lĩnh vực khoa học xã hội Hiện nay, SPSS đang ngày càng được sử dụng rộng rãi hơn trong các các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tếlượng.

1.2.2 Các chức năng và ứng dụng của SPSS

 Chức năng của SPSS

1 Nhập và làm sạch dữ liệu

Những dữ liệu này có thể đến từ bất kỳ nguồn nào: nghiên cứu khoa học, cơ sởdữ liệu khách hàng, Google Analytics hoặc thậm chí các tệp nhật ký máy chủ của trangweb SPSS có thể mở tất cả các định dạng tệp thường được sử dụng cho dữ liệu có cấutrúc như:

• Bảng tính từ MS Excel hoặc OpenOffice• Tệp văn bản thuần túy (.txt hoặc csv)• Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL)

• Stata và SAS.

2 Phân tích dữ liệu, tính toán các tham số thống kê và diễn giải kết quả

Bao gồm các phương thức Thống kê mô tả, Chạy các thống kê suy diễn, Mô tả Thống kê đơn biến, Dự đoán để xác định các nhóm

3 Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dữ liệu dưới dạng biểu bảng, đồ thị, bản đồThực hiện vẽ nhiều loại đồ thị khác nhau với chất lượng cao.

4 Xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu

Phần mềm SPSS được ứng dụng rộng rãi trong việc thu thập thông tin dữ liệu, từ đó xử lý các biến đổi và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn.

 Ứng dụng của phần mềm SPSS

SPSS là tập hợp một hệ thống các phương pháp phân tích thống kê dữ liệu, giúp cho nhà nghiên cứu khoa học thực hiện việc xử lý nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực chuyên

Trang 10

• Nghiên cứu xã hội học: Khảo sát ý kiến của người dân, đánh giá chất lượng dịch vụ, chất lượng y tế

• Nghiên cứu thị trường: nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng, nghiên cứu nhân tốtác động đến quyết định mua, nghiên cứu mở rộng thị trường

• Nghiên cứu đa dạng sinh học.

• Nghiên cứu khoa học trong phát triển nông lâm nghiệp.

• Nghiên cứu tâm lý học: tâm lý trẻ em, tâm lý học sinh - sinh viên, tâm lý tội phạm…

• Nghiên cứu thực trạng, phân tích nguyên nhân, nhân tố tác động, ảnh hưởng và dự đoán xu hướng tiếp theo xảy ra.

1.2.3 Các chức năng của SPSS

Nội dung của SPSS rất phong phú và đa dạng, cho phép người dùng thực hiệnnhiều phương pháp, phép toán từ đơn giản đến phức tạp, bao gồm từ việc vẽ sơ đồ,bảng biểu, thống kê mô tả đến thực hiện các phép kiểm định thang đo, phân tích hồiquy…

Dưới đây là 8 chức năng chính quan trọng của phần mềm SPSS:

1.2.3.1 Chức năng nhập và làm sạch dữ liệu trong SPSS

Chức năng cơ bản đầu tiên của SPSS là nhập và làm sạch dữ liệu, giúp loại bỏnhững điểm lỗi, xấu, trùng lặp hoặc không đầy đủ trong bộ dữ liệu và cho ra kết quảphân tích đẹp và chính xác nhất.

• Các thông tin dữ liệu nhập vào có thể lấy từ nhiều nguồn đa dạng như:• Cơ sở dữ liệu khách hàng từ hệ thống CRM

• Nghiên cứu khoa học• Google Analytics

• Các định dạng tệp lưu trên máy chủ: Excel (.xls hoặc xlsx), OpenOffice (.odt),văn bản thuần tuý (.txt hoặc csv), cơ sở dữ liệu quan hệ (.sql), STATA, SAS…

Tuỳ vào mỗi bộ dữ liệu, có thể có các cách làm sạch dữ liệu khác nhau Nhưngnhìn chung, 4 kỹ thuật làm sạch chủ yếu trong SPSS là:

• Xóa các giá trị trùng lặp/không liên quan• Sửa lỗi cấu trúc

• Lọc các ngoại lệ không mong muốn• Xử lý dữ liệu bị thiếu (Missing Value)

1.2.3.2 Chức năng phân tích thống kê mô tả SPSS

Thống kê mô tả (Descriptive Statistic) là phương pháp thống kê cung cấp nhữngthông tin tổng quát cơ bản về các đặc tính của mẫu, giúp nhà nghiên cứu có cái nhìntoàn diện và chính xác hơn khi tiếp cận và phân tích mẫu dữ liệu đó.

 Người dùng có thể thực hiện 2 dạng thống kê mô tả chính trong SPSS:

Thống kê trung bình: thường áp dụng cho các biến định lượng Output cho rabảng kết quả Descriptive Statistic bao gồm các chỉ số phân tích như:

• Maximum: giá trị lớn nhất• Minimum: giá trị nhỏ nhất• Mean: trung bình cộng

• Std Deviation: độ lệch chuẩn

Trang 11

Thống kê mô tả: thường áp dụng cho các biến định lượng Output cho ra bảng kếtquả Frequencies đọc các chỉ số thống kê như:

• Frequency: tần số• Percent: tỷ lệ phần trăm

• Valid percent: phần trăm giá trị hợp lệ• Cumulative percent: phần trăm lũy tiến

Ngoài việc tìm hiểu phần mềm SPSS có chức năng gì, để sử dụng thành thạo vàhiệu quả chương trình này, bạn cần phải có kiến thức, kỹ năng chuyên sâu về phân tíchthống kê định lượng Do đó, nhiều bạn gặp khó khăn và mất nhiều thời gian khi thựchiện các thao tác trên phần mềm Đừng lo, hãy để dịch vụ chạy SPSS của Tri ThứcCộng Đồng giúp bạn với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và trình độ cao.

1.2.3.3 Chức năng phân tích độ tin cậy SPSS

Chức năng phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha phản ánh mức độ tương quanchặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố (nhân tố A) Nó giúp kiểm tracác biến quan sát có tốt và thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ hay không.

Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên từ 0 đến 1 Hệ số này càng lớn thìđộ tin cậy của thang đó càng cao 2 tiêu chuẩn chính trong phép kiểm định độ tin cậyCronbach’s Alpha là:

Hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3: biến đạtyêu cầu

• Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng:• Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.

• Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt.• Từ 0.6 trở lên: thang đo lường được chấp nhận.

1.2.3.4 Chức năng phân tích nhân tố khám phá SPSS

Phân tố nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis) là chức năng rấtquan trọng của SPSS khi thực hiện phân tích thống kê định lượng, được dùng để tìm racấu trúc chung cơ bản của một nhóm biến đo lường giúp tiết kiệm thời gian và kinhphí cho nhà nghiên cứu

 Tiêu chí quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá EFA:

• Hệ số KMO (Kaiser - Meyer- Olkin): đạt giá trị 0.5 ≤ KMO ≤ 1.• Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): đạt giá trị tối thiểu là 0.3.

• Kiểm định Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity): hệ số sig Bartlett’s Test < 0.05.• Trị số Eigenvalues: giá trị chuẩn là 1 (Eigenvalue ≥ 1).

• Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): đạt mức ≥ 50%.

1.2.3.5 Chức năng phân tích tương quan SPSS

Phân tích tương quan Pearson cũng là một chức năng của SPSS Sử dụng hệ sốtương quan Pearson để kiểm tra, đo lường mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lậpvà biến phụ thuộc, giúp nhận diện kịp thời vấn đề đa cộng tuyến khi có sự tương quanmạnh mẽ giữa các biến độc lập.

 Hệ số tương quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1 (r có nghĩa khi

Trang 12

1.2.3.6 Chức năng phân tích hồi quy SPSS

Phân tích hồi quy SPSS là chức năng dùng để xác định mức độ ảnh hưởng củatừng biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc và được thể hiện qua các trọng số cụ thể,từ đó đưa ra được phương trình hồi quy.

Output khi sử dụng chức năng phân tích hồi quy SPSS cho ra rất nhiều bảng,trong đó cần tập trung vào 3 bảng kết quả chính sau:

• Model Summary: đánh giá độ phù hợp của mô hình phân tích hồi quy đa biến.• ANOVA: kiểm định độ phù hợp của giả thuyết với tổng thể của mô hình.

• Coefficients: kiểm tra ý nghĩa của hệ số tương quan và kiểm tra mức độ ảnh hưởngcủa các yếu tố.

Không thể phủ nhận phần mềm SPSS có chức năng rất đa dạng và là một công cụphân tích thống kê vô cùng hữu ích đối với các nhà nghiên cứu và nghiên cứu sinh,trong có bao gồm cả sinh viên và học viên thạc sĩ Sử dụng chương trình này vừa tiếtkiệm thời gian lại vừa đem lại hiệu quả cao với kết quả chính xác Còn chần chờ gìnữa, hãy xem bài viết hướng dẫn tải phần mềm SPSS và download ngay về máy tínhnhé.

1.2.3.7 Chức năng vẽ đồ thị của SPSS

Nếu như việc trình bày dữ liệu thống kê dưới dạng con số đơn thuần là quá rốimắt và khó theo dõi, thì phần mềm SPSS hiện nay đã tích hợp công cụ trực quan vẽbiểu đồ, đồ thị Chart Builder.giúp người dùng có thể tự do lựa chọn các định dạng vàđiều chỉnh thông số sao cho phù hợp với nhu cầu.

Phần mềm SPSS có chức năng tổng hợp, tóm tắt, phân tích dữ liệu và trình bàydữ liệu dưới dạng bảng biểu, bản đồ, đồ thị 9 loại biểu đồ được sử dụng phổ biếntrong SPSS:

• Bar Chart (biểu đồ cột)• Line Chart (biểu đồ đường) • Area Chart (biểu đồ miền)• Pie Chart (biểu đồ tròn)

• Scatter Plot/Dot Plot (biểu đồ phân tán)• Histogram (biểu đồ tần suất)

• High-Low Chart (biểu đồ Cao-Thấp)• Boxplot (biểu đồ hộp)

• Dual Y-Axis Chart (biểu đồ kết hợp)

1.2.3.8 Chức năng xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu SPSS

SPSS là phần mềm được ứng dụng rộng rãi trong việc xử lý các biến đổi và quảnlý cơ sở dữ liệu an toàn và hiệu quả

Chức năng được thể hiện rõ qua các tính năng sau:

• Có 4 dạng màn hình dữ liệu riêng biệt: data view (quản lý dữ liệu), variables view(quản lý biến), output (đầu ra) và syntax (cú pháp).

• Chỉnh sửa dữ liệu dễ dàng: thao tác nhập liệu và chỉnh sửa dữ liệu trong SPSS rấtđơn giản, dễ tìm kiếm, theo dõi và sao lưu.

• Chọn lọc các trường hợp đạt yêu cầu: xem xét và đánh giá các đặc điểm của dữliệu để tiếp tục sử dụng các dữ liệu tốt và loại bỏ các dữ liệu xấu, lỗi.

• Lưu output và trích xuất dữ liệu dưới nhiều dạng tập tin: MS Excel, MS Word,hình ảnh (.png), STATA, PDF, HTML…

Trang 13

PHẦN 2: BÀI TẬP LỚN

2.1 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO

Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê được sử dụng để đo lường cácbiến rải rác nhằm đánh giá mức độ chặt chẽ của các biến của mô hình nghiên cứu Hệsố Cronbach Alpha được dùng trong việc tránh sai số ngẫu nhiên, đánh giá độ tin cậycủa thang đo Độ tin cậy liên quan đến tính chính xác, tính nhất quán của kết quả.

2.1.1 Các bước thực hiện kiểm định thang đo

 Trước khi kiểm định thang đo ta phải thống kê trung bình các giá trị khuyết

và giá trị bất thường

 Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS, vào Analyze => Descriptive

Statistics => Descriptives

HÌNH 1 Các bước thực hiện thống kê trung bình (1)

 Bước 2: Đưa các biến quan sát sáng cột Variable => Style chỉnh như hình bên

HÌNH 2 Các bước thực hiện thống kê trung bình (2)

Trang 14

 Kết quả:

HÌNH 3 Kết quả thống kê trung bình (lần 1)

Có một giá trị bất thường tại Biến quan sát E5 Vì thế chúng ta cần sửa lại biến quansát này và phục vụ cho việc chạy hệ số Cronbach’s Alpha

HÌNH 4 Sửa giá trị bất thường

 Kết quả sau khi sửa giá trị bất thường:

HÌNH 5 kết quả sửa thống kê trung bình

Trang 15

 Để kiểm tra độ tin cậy của các thang đo Cronbach Alpha của các biến độc lập

D, E, G trong SPSS, thực hiện các bước sau:

 Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS, vào Analyze => Scale =>

Reliability Analysis…

HÌNH 6 Các bước thực hiện kiểm định thang đo (1)

 Bước 2: Đưa các biến quan sát thuộc cùng một nhóm nhân tố cần xét (D,E,G) vào

mục Items bên phải, sau đó chọn vào Statistics…

 Trong tùy chọn Statistics, chúng ta tích vào mục scale if item deleted giống nhưhình Sau đó chọn Continue để cài đặt được áp dụng.

HÌNH 7 Các bước thực hiện kiểm định Cronbach Alpha (2)

Trang 16

 Bước 4: Chọn OK trong cửa sổ Reliability Analysis sau đó nhận được kết quả

kiểm định

 Trong đó ta cần quan tâm các điều kiện của các chỉ số sau:

− Mức giá trị hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha :• Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.

• Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt.• Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện

− Đối với các biến quan sát trong bảng “Iteam-Total Statistics”:

• Giá trị Corrected Item-Total Correlation (hệ số tương quan biến tổng) phải lớn hơnhoặc bằng 0,3 thì biến quan sát đat yêu cầu

• Giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted (hệ số tương quan nếu loại biến đang xét)nếu lớn hơn Cronbach’s Alpha thì nên cân nhắc loại biến để tăng độ tin cậy tùytừng trường hợp.

2.1.2 Nhận xét kết quả kiểm định thang đo

 Kết quả kiểm định lần 1:

 Kết quả kiểm định thang đo biến độc lập D:

Cronbach's Alpha

N ofItems

Item-Total Statistics

ScaleMean if ItemDeleted

ScaleVariance if Item

Cronbach's Alpha if Item

D6

Trang 17

 Kết quả kiểm định thang đo biến độc lập E:

Cronbach's Alpha

N ofItems

Cronbach's Alpha

N ofItems

G18.778.295.528.646

Trang 18

Cronbach's Alpha

N ofItems

G4

Trang 19

2.2 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT

Phương pháp kiểm định T-test (còn gọi là phương pháp kiểm định sự khác biệt) đượcsử dụng để: Đánh giá trung bình của một biến với một giá trị cụ thể để xem xét giá trịtrung bình kỳ vọng có đạt được hay không Hoặc so sánh trung bình một biến giữa haihay nhiều nhóm đối tượng với nhua nhằm tìm ra sự khác biệt về đặc điểm, hành vigiữa các nhóm đối tượng Để làm được điều này, chúng ta sẽ sử dụng đến các phépkiểm định trung bình như One Sample T-test, Independent Sample T-test, PairedSample Test, One-way ANOVA,…

2.2.1 Kiểm định giả thuyết trung bình COD của 50 mẫu nước thải

− Có ý kiến cho rằng, COD trung bình của 50 mẫu nước thải là 5.5 Trong giả thuyếtnày ta chọn sử dụng kiểm định One-Sample T-test.

 Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS, chọn Analyze → Compare

Means → One-Sample T-test.

HÌNH 8 Các bước kiểm định One-Sample T-test (1)

 Bước 2: Chọn các biến cần phân tích ở cột bên trái sang cột bên phải (Test

Valuables) thông qua nút mũi tên ở giữa Đồng thời, tại ô Test Value điền giá trịgiá trị cần kiểm định là (5.5) Rồi tiếp tục nhấn Options Một cửa sổ mới sẽ hiệnra, tại ô Confidence Interval Percentage, nhập độ tin cậy là 95% Sau đó, nhấnContinue.

Trang 20

One-Sample Statistics

Std ErrorMeanCOD trước

xử lý

95% Confidence Interval ofthe Difference

LowerUpperCOD trước

xử lý

BẢNG 5 Kết quả kiểm định COD trung bình trong 50 mẫu nước thải là 5.5

 Nhận xét:

Từ bảng trên, ta có thể đọc các kết quả như sau:

• Giá trị trung bình biến (Mean) bằng 7,654 > (Test Value) 5.5• Độ lệch chuẩn (Std Deviation) là 2,0533

• Giá trị (Sig) là 0.000 < 0.05

=> Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

 Kết luận: Với giá trị (Sig) = 0,000 < 0,05, Vậy trung bình chỉ số COD của 50 mẫu

nước thải không phải là 5,5 một cách có ý nghĩa thống kê.

2.2.2 Kiểm định giả thuyết trung bình BOD của 50 mẫu nước thải là 5.5

− Có ý kiến cho rằng, BOD trung bình của 50 mẫu nước thải là 5.5 Trong giả thuyếtnày ta chọn sử dụng kiểm định One-Sample T-test.

 Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS, chọn Analyze → Compare

Means → One-Sample T-test.

Trang 21

 Bước 2: Chọn các biến cần phân tích ở cột bên trái sang cột bên phải (Test

Valuables) thông qua nút mũi tên ở giữa Đồng thời, tại ô Test Value điền giá trịgiá trị cần kiểm định là (5.5) Rồi tiếp tục nhấn Options Một cửa sổ mới sẽ hiệnra, tại ô Confidence Interval Percentage, nhập độ tin cậy là 95% Sau đó, nhấnContinue.

One-Sample Statistics

Std ErrorMeanBOD trước

xử lý

95% Confidence Interval ofthe Difference

LowerUpperBOD trước

xử lý

BẢNG 6 Kết quả kiểm định BOD trung bình trong 50 mẫu nước thải là 5.5

 Nhận xét:

• Giá trị trung bình biến (Mean) bằng 5,242 < (Test Value) 5,5• Độ lệch chuẩn (Std Deviation) là 1,0146

• Giá trị (Sig) là 0,078 > 0,05=> Chấp nhận giả thuyết H1

 Kết luận: Với giá trị (Sig) = 0,078 > 0,05, Vậy trung bình chỉ số COD của 50 mẫu

nước thải là 5,5 một cách có ý nghĩa thống kê.

Trang 22

2.2.3 Kiểm định Paired Sample T-test

− Có ý kiến cho rằng, COD trước và sau xử lý không khác biệt nhau Trong giảthuyết này ta chọn sử dụng kiểm định Paired-Sample T Test.

− Đặt giả thuyết:

• H0: Chỉ số trung bình COD trước xử lý = trung bình COD sau xử lý• H1: Chỉ số trung bình COD trước xử lý ≠ trung bình COD sau xử lý

Chọn độ tin cậy là 95%

 Bước 1: Trên thanh công cụ của SPSS, chọn Analyze → Compare Means →

Paired Samples T-test.

HÌNH 12 Các bước kiểm định Paired Sample T-test (1)

 Bước 2: Cửa sổ Paired Samples T-test mở ra, bạn chọn các biến muốn kiểm định ở

cột trái và di chuyển sang khu vực Paired Variables bằng cách chọn và nhấn vàomũi tên ở giữa Bấm chọn Options để mở ra một cửa sổ mới, nhập độ tin cậy 95%rồi chọn Continue để trở về cửa sổ cũ, bấm OK để nhận kết quả

HÌNH 13 Các bước kiểm định Paired Sample T-test (2)

Trang 23

Paired Samples Statistics

MeanN Std.Deviation

Std ErrorMeanPair

COD trước

xử lý 7.654 50 2.0533 .2904COD sau xử

lý 7.048 50 1.9113 .2703

Paired Samples Correlations

N Correlation Sig.Pair

Std ErrorMean

95% Confidence Intervalof the DifferenceLowerUpperPair 1 COD trước xử lý -

COD sau xử lý .6060 1.3201 .1867 .2308 .9812 3.246 49 .002

BẢNG 7 Kết quả kiểm định COD trước và sau khi xử lý không khác biệt

 Nhận xét:

• Giá trị trung bình biến (Mean) COD trước xử lý = 7,654 > 7,048 (Mean) sau xử lývới mức chênh lệch là (0,6060)

• Độ lệch chuẩn (Std Deviation) là 1,3201• Giá trị (Sig) là 0,002 < 0.05

=> Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

 Kết luận: Với giá trị (Sig) = 0,002 < 0,05 Vậy chỉ số COD trung bình của 50 mẫu

nước thải trước và sau khi xử lý khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.