2 Các thao tác thực hiện: ●Dữ liệu từ Google trang tính→xuất dữ liệu về Excel: Chọn Tệp→ Tải Xuống→Microsoft Excel Đưa dữ liệu từ Excel vào SPSS: khởi động SPSS→Chọn File→Download→tại fi
Trang 1Bài tập thực hành phân tích dữ liệu các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của sinh viên Đại Học Nha
Trang khi xem phim tại rạp CGV
1) Kết quả thông tin về mẫu:
Sau khi thu thập 151 bảng câu hỏi được thu thập từ đối tượng các bạn sinh viên Đại Học Nha Trang đã từng đến và xem phim tại rạp CGV trên địa bàn Tp Nha Trang Thu được 151 bảng câu hỏi khảo sát đầy đủ thông tin và phù hợp với yêu cầu
2) Các thao tác thực hiện:
●Dữ liệu từ Google trang tính→xuất dữ liệu về Excel:
Chọn Tệp→ Tải Xuống→Microsoft Excel
Đưa dữ liệu từ Excel vào SPSS: khởi động SPSS→Chọn File→Download→tại files of type chọn Excel→Open
Trang 3Dự liệu đã được vào spss thành công.
2 Chọn biến “Giới tính” bằng cách nhập chuột vào tên biến sau
đó nhấn dấu mũi tên đưa biến vào khung Variable
3 Nhấp OK để có được kết quả như sau
4 Các biến tiếp theo như “Đã từng xem phim tại CGV”, “Tần suất xem phim”, làm tương tự như biến “Giới tính”
Trang 6Được kết quả như sau:
-Trong số 151 người khảo sát, thì có 74 người là nam (chiếm 49%) và 77 người là
nữ (chiếm 51%)
-Trong số 151 người điền khảo sát thì có 19 người có trình độ học vấn là Cao đẳng(chiếm 12.6%), 122 người có trình độ học vấn là Đại học (chiếm 80.8%), 6 ngườitrình độ học vấn là Sau Đại học (chiếm 4%), 4 người trình độ học vấn là Trung cấp(chiếm 2.6%)
-Trong số 151 người điền khảo sát thì có 47 người có mức thu nhập hiện tại dưới2.000.000 VNĐ (chiếm 31.1%), 47 người có mức thu nhập hiện tại từ2.000.000VNĐ đến 3.000.000VNĐ (chiếm 31.1%), 57 người có mức thu nhậphiện tại từ 3.000.000VNĐ đến 5.000.000VNĐ (chiếm 37.7%)
-Trong số 151 người điền khảo sát thì có 144 người từng xem phim tại cụm rạpCGV trên địa bàn thà phố Nha Trang (chiếm 95 4%), có 7 người chưa từng đếnxem phim tại cụm rạp CGV trên địa bàn thà phố Nha Trang (chiếm 4.6%).Trong số 151 người điền khảo sát thì có 34 người đã từng đến xem phim tại rạpBeta (chiếm 22.5%), có 44 người đã từng đến xem phim tại rạp CGV (chiếm29.1%), có 35 người đã từng đến xem phim tại rạp Galaxy (chiếm 23.2%), có 38người đã từng đến xem phim tại rạp Lotte (chiếm 25.2%)
-Trong số 151 người điền khảo sát thì có 90 người thường đi xem phim cùng bạn
bè (chiếm 59.6%), có 14 người thường đi xem phim cùng gia đình (chiếm 9.3%),
có 11 người thường đi xem phim một mình (chiếm 7.3%), có 36 người thường đixem phim với người yêu (chiếm 23.8%)
-Trong số 151 người điền khảo sát thì có 56 người có tần suất đi xem phim tại rạptrong một tháng là dưới 1 lần (chiến 37.1%), có 2 người có tần suất đi xem phimtại rạp trong một tháng là trên 10 lần (chiếm 1.3%), có 70 người có tần suất đi xemphim tại rạp trong một tháng là từ 1 đến 4 lần (chiếm 46.4%), có 23 người có tầnsuất đi xem phim tại rạp trong một tháng là từ 4 đến 10 lần (chiếm 15.2%)
b Thống kê trung bình:
Các bước thực hiện:
Trang 71 Vào menu Analyze -> Descriptive Statistics -> Descriptives , hộp thoại sẽ xuất hiện.
2 Chọn các biến đại lượng như sản phẩm, giá, kênh phân phối, nhóm tham khảo, điều kiện kinh tế, thương hiệu, quyết định mua ở danh sách bên trái nhấp mũi tên
để đưa các biến vào khung Variables
3 Nhấn chọn Options sau đó nhấp chuột vào đại lượng thống kê cần thiết như Minimum, Mean, Maximum
4 Sau đó nhấn nút Continue và OK và nhận kết quả như sau
Kiểm định độ tin cậy cảu thang đo: Cơ sở vật chất
Trang 8Thu được kết quả như hình trên.
_ Làm tương tự với các biến còn lại: Nhân viên, Giá vé, Sự thuận tiện, Khuyến mãi, Mức độ hài lòng
Trang 104 Kiểm định thang đo Crombach’s Alpha và EFA
3 nhấn vào ô Statistic… Tại cửa sổ Reliability Analysis: check vào ô
“Scale if item deleted” Sau đó bấm Continue để trở lại cửa sổ ban đầu
4 OK để xuất kết quả ra Output
Thực hiện với biến: Cơ sở vật chất
Trang 12Các biến Nhân viên, Sự thuận tiện, Giá vé, Khuyến mãi, Mức độ hài lòng làmtương tự
Trang 17Nhân tố EFA cho các biến độc lập
Đầu tiên ta vào Analyze -> Dimension Reduction -> Fator -> ta click nhữngbiến độc lập sang ô Variables -> chọn Descriptives -> chọn KMO and Bartlett’s test
of sphericity -> Continue -> chọn Extraction -> ở ô Method chọn principal
components -> Continue -> chọn Rotation -> click vào varimax -> Continue ->chọn Options -> click vào Sorted by size và Suppress small coefflciens -> ở phầnAbsolute value below nhập 0.5 -> Continue -> nhân OK để kết thúc
Trang 205 Phân tích hồi quy tuyến tính
Bước1: Vào Analyze => Chọn Regression => Linear Regression => Xuất hiện
Trang 21hộp thoại Linear Regression
+ khoảng 0,7-0,9 là tương quan chặt chẽ, trên 0,9 là tương quan rất chặt chẽ2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính
2.4.1 Mục đích
Nó giúp xác định được nhân tố nào đóng góp nhiều/ít hoặc không đóng góp vào sự thay đổi của biến phụ thuộc, để từ đó đưa ra các giải pháp cần thiết và kinh
tế nhất
2.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Bước1: Vào Analyze => Chọn Regression => Linear Regression => Xuất hiệnhộp thoại Linear Regression
Bước 2: Add các biến phụ thuộc (biến HL) vào ô Dependent, các biến độc lập(CSVC, NV, GV, STT, KM) vào ô Indenpendents => Vào mục Statistics, tick chọncác
mục Model, Collineariity diagnostics, Durbin- Watson như trong ảnh vàclick
Continue
Bước 3: Vào mục Plots => Đưa *ZRESID vào mục Y và *ZPRED vào mục X
=> Tick chọn các mục như trong ảnh và click Continue Mục Plots sẽ xuất ra cácbiểu đồ phục vụ cho việc kiểm tra vi phạm các giả định hồi quy => OK