HUONG DAN THUC HANH SPSS

Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung SPSS 16.0 CÁCH THỨC TIẾN HÀNH LỆNH FREQUENCIES (Tính tần số) Sau mở file liệu, vào menu Analyze  Descriptive Statistics  Frequencies Màn hình xuất hộp thoại sau: Vẽ biểu đồ Chọn biến muốn tính tần số (biến Place V1) cách click chuột vào tên biến đưa sang khung Variable(s) Click Ok Trường hợp muốn vẽ biểu đồ thực thêm bước trước click Ok Để vẽ biểu đồ click chuột vào ô Charts… Chọn dạng biểu đồ Chart type, chọn giá trị thể biểu đồ số đếm (frequencies) hay phần trăm (percentages) Click Continue để trở lại hộp thoại Frequencies  Ok để thực lệnh Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung TÍNH TRỊ TRUNG BÌNH (2 CÁCH) CÁCH DÙNG LỆNH FREQUENCY Vào menu Analyze  Descriptive Statistics  Frequencies Đưa biến cần tính trị trung bình vào variables bước phần trước Click chọn thẻ Statistic, mở hộp thoại, click chọn thông số cần thiết: Ý nghĩa số thông số thông dụng: Mean: trung bình cộng Sum: tổng cộng (cộng tất giá tị tập liệu quan sát) Std Deviation: độ lệch chuẩn Minimum: giá trị nhỏ Maximum: giá trị lớn S.E mean: sai số chuẩn ước lượng trị trung bình CÁCH DÙNG LỆNH DESCRIPTIVES (Tính điểm trung bình) Hướng dẫn thực hành SPSS Vào menu Statistics GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Analyze  Descriptive  Descriptives…, xuất hộp thoại Chọn hay nhiều biến (định lượng) muốn tính điểm trung bình đưa vào khung Variable(s) Click vào Options… để xuất hộp thoại Descriptive Options Chọn đại lượng thống kê muốn tính tốn cách click vào ô vuông cần thiết Chọn cách xếp kết tính tốn theo thứ tự danh sách biến (Variable list), thứ tự Alphabetic nhãn biến, thứ tự tăng dần (Ascending list), thứ tự giảm dần (Descending list) Click Continue để trở hộp thoại Descriptive  Ok để thực lệnh Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Ý nghĩa giá trị trung bình thang đo khoảng (Interval Scale) Giá trị khoảng cách = (Maximum - Minimum) / n = (5 -1) / = 0.8 Giá trị trung bình Ý nghĩa 1.00 - 1.80 Rất khơng đồng ý/Rất khơng hài lòng/Rất khơng quan trọng 1.81 - 2.60 Khơng đồng ý/Khơng hài lòng/ Khơng quan trọng 2.61 - 3.40 Khơng ý kiến/trung bình 3.41 - 4.20 Đồng ý/ Hài lòng/ Quan trọng 4.21 - 5.00 Rất đồng ý/ Rất hài lòng/ Rất quan trọng CÁCH THỨC TIẾN HÀNH PHÂN TÍCH BẢNG CHÉO (CROSSTABULATION) Phân tích bảng chéo dùng để kiểm định mối quan hệ biến định tính với cách dùng kiểm định Chi – bình phương (Chi-square) Cách thức tiến hành với SPSS sau: Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung V o m e n u A n a l y z e  Descriptive Statistics  Crosstabs…, Xuất hộp thoại sau: Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Chọn đưa biến vào khung Row(s) (dòng) Column(s) (cột) Layer of (đối với trường hợp biến) Click vào ô Statistics, xuất hộp thoại sau: Chọn kiểm định cần thiết Trong trường hợp ta dùng kiểm định Chi – bình phương (Chi-square) - Các kiểm định Norminal dùng để kiểm định mối liên hệ biến biểu danh - Các kiểm định ô Ordinal dùng để kiểm định mối liên hệ biến thứ tự Click vào continue để trở lại hộp thoại Crosstabs  Click vào ô Cells, hộp thoại sau xuất hiện: Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Ở ô Counts chọn Observed (thể tần số quan sát) Trong trường hợp muốn thể tần số mong đợi chọn Expected Chọn cách thể phần trăm theo dòng hay theo cột ô Percentages Click Continue để trở lại hộp thoại Crosstabs  Ok để thực lệnh CÁCH ĐỌC KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH Khi thực kiểm định, ta có giả thuyết H0: khơng có mối quan hệ biến H1: có mối quan hệ biến Để kết luận chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0, ta dùng kiểm định phù hợp Dựa vào giá trị P (p-value) (SPSS viết tắt p-value sig.) để kết luận chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0 p-value (sig.) ≤ α (mức ý nghĩa)  bác bỏ giả thuyết H0 Có nghĩa có mối quan hệ có ý nghĩa biến cần kiểm định p-value (sig.) > α (mức ý nghĩa)  chấp nhận H0 Khơng có mối quan hệ biến cần kiểm định ĐỐI VỚI KIỂM ĐỊNH CHI – BÌNH PHƢƠNG Hàng bảng Chi-square tests thể giá trị P Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Likelihood Ratio df Asymp Sig (2-sided) 16.217a 039 18.708 017 Linear-by-Linear Association 202 653 N of Valid Cases 511 p-value a cells (44.4%) have expected count less than The minimum expected count is 1.69 Cuối bảng Chi-Square tests SPSS đưa dòng thơng báo cho biết % số có tần suất mong đợi Kiểm định Chi-bình phương có ý nghĩa số quan sát đủ lớn, Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung có q 20% số bảng chéo có tần số lý thuyết nhỏ giá trị chi-bình phương khơng đáng tin cậy Trong ví dụ có đến 44.4% số có tần số mong đợi 5, biện pháp cho trường hợp ta gom biểu biến lại để tăng số quan sát nhóm CÁCH THỨC TIẾN HÀNH KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA TỔNG THỂ ĐỘC LẬP (Independent Samples T-test) Vào menu Analyze  Compare Means  Independent-samples T-test Chọn biến định lượng cần kiểm định trị trung bình đưa vào khung Test Variable(s) Chọn biến định tính chia số quan sát thành nhóm mẫu để so sánh nhóm với đưa vào khung Grouping Variable Chọn Define Groups… để nhập mã số nhóm Click Continue để trở lại hộp thoại  Click Ok để thực lệnh Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Trong kiểm định Independent-samples T-test, ta cần dựa vào kết kiểm định phương sai tổng thể (kiểm định Levene) Phương sai diễn tả mức độ đồng không đồng (độ phân tán) liệu quan sát Independent Samples Test A.Cleanliness and comfort of room Equal variances assumed Levene's Test for Equality of F Variances 138 Sig t-test for Equality of Means Equal variances not assumed 710 t -3.066 -3.040 df 509 448.100 Sig (2-tailed) 002 003 -.231 -.231 075 076 Lower -.379 -.380 Upper -.083 -.082 Mean Difference Std Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference 10 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung GIÁ TRỊ CỦA BIẾN N1, N2, VÀ N3 CHO QUAN SÁT Chúng ta thực lệnh thống kê mơ tả (tính trị trung bình nhóm tổng mẫu quan sát – kết cột cuối 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) biến N1, N2, N3 PHÂN TÍCH BIỆT SỐ Phân tích phân biệt dùng để giải số tình nhà nghiên cứu muốn tìm thấy khác biệt nhóm đối tượng nghiên cứu với nhau, ví dụ phân biệt khách hàng trung thành không trung thành số đặc điểm nhân học, phân biệt phân khúc khách hàng số tiêu chí lợi ích sử dụng sản phẩm… Điều kiện phân tích phân biệt phải có biến phụ thuộc (là biến dùng để phân loại đối tượng thường sử dụng thang đo định danh thứ tự), số biến độc lập (là số đặc tính dùng để phân tích khác biệt nhóm đối tượng, thường sử dụng thang đo khoảng tỷ lệ) Phân tích biệt số thực việc sau: - Xây dựng hàm phân tích phân biệt (discriminant functions) để phân biệt rõ xã biểu biến phụ thuộc - Nghiên cứu xem nhóm có khác biệt có ý nghĩa hay không xét yếu tố độc lập - Xác định biến độc lập nguyên nhân gây khác biệt nhóm Có trường hợp phân tích biệt số: phân tích biệt số nhóm (khi biến phụ thuộc có biểu hiện), phân tích biệt số bội (khi biến phụ thuộc có từ biểu trở lên) 45 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Ví dụ: phân tích lợi nhuận hộ tham gia làng nghề nhà nghiên cứu phân thành nhóm: hộ có lợi nhuận (lợi nhuận > 0) hộ khơng có lợi nhuận (LN ≤ 0) Nhà nghiên cứu muốn xem xét khác biệt nhóm hộ có lợi nhuận yếu tố: tuổi, năm kinh nghiệm, vốn, số lao động, số mặt hàng, tính chất làng nghề (1-đã công nhận, – chưa công nhận), tính chất hoạt động hộ (1-hộ chuyên, – hộ kiêm) Để giải cho tình trên, phân tích biệt số tiến hành sau: Bƣớc Chia mẫu quan sát thành phần Đối với phân tích phân biệt, ta phải chia mẫu quan sát thành phần: mẫu ước lượng hay mẫu phân tích (là phần dung để ước lượng hàm phân biệt); phần lại để kiểm tra tính đắn hàm phân biệt (mẫu kiểm tra) Khi cỡ mẫu đủ lớn, ta chia thành phần theo tỷ lệ tồn mẫu Ví dụ: ví dụ trên, cỡ mẫu 122 mẫu (có 66 mẫu ko có LN – chiếm 54% 56 mẫu có LN – chiếm 46%) Ta tiến hành chia thành phần, phần gồm 61 mẫu: có 33 mẫu ko có LN 28 mẫu có LN Bƣớc Tiến hành phân tích biệt số SPSS Vào Analyze  Classify  Discrimina nt, xuất hộp thoại sau: - Đưa biến phân loại nhóm hộ có LN khác vào Grouping Variable  Khai báo Define Range (1 hộ có TN, hộ ko có TN)  Continue 46 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung - Đưa biến độc lập vào ô Independents - Xác định biến quan sát dùng để phân tích kiểm tra Selection Variable Tiếp theo khai báo Value Khi phân chia mẫu bước 1, ta mã hóa nhóm dùng để phân tích 1, nhóm dùng để kiểm tra 0, nên nhập số vào ô Value for Selection Variable  Continue - Tiếp theo chọn nút Statistics khai báo sau: trung bình, bảng phân tích phương sai đơn, ma trận hệ số tương quan hiệp phương sai… - Tiếp theo chọn nút Classify, khai báo phần sau  Continue ● Tại ô Prior Probabilities: xác suất dung để phân biệt đối tượng Có cách xác định: Xác suất nhóm (All groups equal), Xác suất theo tỷ lệ hay quy mơ nhóm (Compute from group sizes) ● Display: thể kết chi tiết quan sát (case wise results), bảng kết phân biệt tóm tắt (summary table) ● Use Vovariance Matrix: phân biệt quan sát ma trận hiệp phương sai nội nhóm trung bình hay ma trận hiệp phương sai nhóm riêng biệt ● Plots: vẽ biểu đồ phân tác chung cho nhóm hay riêng cho nhóm, vẽ biểu đồ vị trí 47 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Bƣớc Giải thích kết - Bảng Tests of Equality of Group Means Nếu xem xét cách riêng biệt có tính chất hoạt động hộ (hộ chuyên hay hộ kiêm), số mặt hàng, vốn cố định, tính chất làng nghề (đã chưa cơng nhận) có khả phân biệt cách có ý nghĩa khác biệt hộ có lợi nhuận hộ khơng có lợi nhuận Tests of Equality of Group Means Wilks' Lambda - Tuoi 999 Namkinhnghiem Tính chất hộ F df1 df2 Sig .071 59 791 998 138 59 712 862 9.437 59 003 Tong lao dong 975 1.496 59 226 Somathang 923 4.925 59 030 Von co dinh (1000d) 922 4.988 59 029 Von luu dong (1000d) 962 2.322 59 133 Tinh chat nghe 721 22.785 59 000 Bảng Eigenvalues Vì trường hợp có nhóm (có lợi nhuận khơng có lợi nhuận) nên có hàm phân biệt ước lượng Giá trị eigen 0.858 chiếm đến 100% phương sai giải thích nguyên nhân Hệ số tương quan canonical tương ứng 0.680, cho thấy 46% phương sai biến phụ thuộc (lợi nhuận) giải thích mơ hình (bình phương hệ số 0.680 = 0.46 = 46%) Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance a 858 Cumulative % 100.0 Canonical Correlation 100.0 680 a First canonical discriminant functions were used in the analysis - Tiếp theo xác định xem hàm phân biệt ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê hay không Với hệ số Wilk  0.538 giá trị p 0.000 nhỏ mức ý nghĩa 5% nhiều, nên kết luận phân biệt có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5%, tiến hành giải thích kết Wilks' Lambda Test of Function(s) - Wilks' Lambda 538 Chi-square 34.068 df Sig 000 Kết giải thích sau: 48 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Tầm quan trọng biến thể qua độ lớn trị tuyệt đối hệ số chuẩn hóa (bảng Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients) Các biến có trị tuyệt đối hệ số chuẩn hóa lớn đóng góp nhiều vào khả phân biệt hàm Hoặc xem xét điều bảng Structure Matrix, mức độ tác động biến xếp theo thứ tự giảm dần Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Function Tuoi 147 Namkinhnghiem 316 Tính chất hộ 551 Tong lao dong 105 Somathang 229 Von co dinh (1000d) 464 Von luu dong (1000d) 197 Tinh chat nghe 816 Theo kết quả, ta thấy biến tính chất làng nghề biến dự đoán quan trọng dùng để phân biệt nhóm lợi nhuận, tiếp đến biến tính chất hoạt động hộ, vốn cố định số mặt hàng Dấu hệ số tất biến dự đoán dương cho thấy hộ tham gia làng nghề công nhận, hộ chuyên sản xuất, vốn cố định vốn lưu động cao, số mặt hang nhiều, tổng lao động nhiều, nhiều kinh nghiệm tuổi chủ hộ cao hộ có khả có lợi nhuận - Đánh giá hàm phân biệt thông qua mẫu kiểm tra Bảng Classification Results cho thấy kết phân loại dựa mẫu phân tích Tỷ lệ phân biệt (26+22)/61 = 0.787 = 78.7%, tỷ lệ tính dựa vào mẫu nhà nghiên cứu chọn Để kiểm tra tính đắn hàm phân biệt ước lượng, ta phải thực kiểm tra mẫu chọn cách ngẫu nhiên Tỷ lệ (16+19)/61 = 0.574 = 57.4% Có thể kết luận mơ hình phân biệt tốt Classification Results LN cao - Thap a,b Predicted Group Membership Cases Selected Original Count Total 26 33 22 28 49 Hướng dẫn thực hành SPSS % Cases Not Selected Original Count % GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung 78.8 21.2 100.0 21.4 78.6 100.0 16 17 33 19 28 48.5 51.5 100.0 32.1 67.9 100.0 a 78.7% of selected original grouped cases correctly classified b 57.4% of unselected original grouped cases correctly classified ************************ CHÚC THÀNH CƠNG ************************ PHÂN TÍCH CỤM Khái niệm ứng dụng: Phân tích cụm tên nhóm kỹ thuật đa biến có mục tiêu phân loại đơn vị dựa vào số đặc tính chúng Các kỹ thuật nhận diện phân loại đố tượng hay biến cho đối tượng cụm tương tự xét theo đặc tính chọn để nghiên cứu Nội cụm đồng caotrong chúng có khác biệt lớn Vì phân loại thành cơng đối tượng cụm nằm gần với đối tượng khác cụm nằm cách xa diễn tả đồ thị Trong thực tế phân tích cụm ứng dụng nhiều lĩnh vực khác như: nghiên cứu hành vi, xã hội, tâm lý, kinh doanh Trong tiếp thị, phân tích cụm dùng để phân kúc thị trường, tìm hiểu hành vi khách hàng… Các tham số thống kê phân tích cụm: - Agglomeration Schedule (sơ đồ tích tụ): cung cấp thông tin kết hợp đối tượng hay quan sát giai đoạn tích tụ thành cụm - Cluster centroid (trung bình cụm): giá trị trung bình theo biến tất quan sát 50 Hướng dẫn thực hành SPSS - - GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung hay phần tử cụm cụ thể Cluster centers (trung tâm cụm hay hạt giống) điểm khởi đầu để xây dựng cụm, cụm xây dựng xung quanh hạt giống Cluster membership (tư cách thành viên): cho biết đối tượng thuộc cụm Dendrogram (biểu đồ hình cây): phương tiện đồ họa để trình bày kết phân cụm Các đường dọc đại diện cho cụm Biểu đồ xem từ trái sang phải Distances between cluster centers (khoảng cách hạt giống): cho biết khoảng cách cặp cụm Các cụm rời xa khác biệt khó gộp lại với Icicle (biểu đồ cột): Các cột biểu đồ tương ứng với đối tượng phân cụm, dòng tương ứng với số cụm Similarity/ distance coefficient matrix (ma trận hệ số khoảng cách/ tương đồng): chứa khoảng cách cặp đối tượng phân cụm hay cặp quan sát Thực phân tích cụm SPSS: 3.1 Phân cụm thứ bậc Từ Analyze chọn Classify chọn Hierarchical Cluster 51 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Các biến số file liệu xuất ô danh sách biến nguồn phía trái hộp thoại Hãy chọn biến cần phân tích Sau chọn thuộc tính Cluster, Dislay, Plost, Method… ● Đọc kết quả: Đây kết việc sử dụng Ward để phân tích Agglomeration Schedule Stage Cluster Combined Coefficients Stage Cluster Appears Cluster Cluster First Next Stage Cluster Cluster 14 16 1.000 0 6 2.000 0 13 3.500 0 15 11 5.000 0 11 6.500 0 16 10 14 8.167 12 10.500 10 20 13.000 0 11 10 15.583 12 52 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung 10 18.500 13 11 23.000 15 12 19 27.750 17 13 17 33.100 10 14 14 15 41.333 13 16 15 51.833 11 18 16 64.500 14 19 17 18 79.667 12 18 18 172.667 15 17 19 19 328.600 16 18 Bảng kết phân cụm dạng sơ đồ tích tụ cho biết số quan sát hay cụm kết hợp Cluster Membership Case Clusters Clusters Clusters 1:Case 1 1 2:Case 2 2 3:Case 1 4:Case 3 5:Case 2 6:Case 1 7:Case 1 8:Case 1 9:Case 2 10:Case 10 3 53 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung 11:Case 11 2 12:Case 12 1 13:Case 13 2 14:Case 14 3 15:Case 15 1 16:Case 16 3 17:Case 17 1 18:Case 18 19:Case 19 3 20:Case 20 2 Hình biểu đồ hình thể trình phân cụm Khoảng cách cụm hữu ích cần xác định số cụm kết Khi xác định số cụm ta biết kết phân cụm phần tử quan sát Kết thể bảng Nhìn vào bảng ta biết phần tử thuộc cụm kết cuối ta chấp nhận có 2,3 hay cụm * * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * * C L U S T E R A N A L Y Dendrogram using Average Linkage (Between Groups) Rescaled Distance Cluster Combine C A S E Label Num 10 15 20 25 + -+ -+ -+ -+ -+ 14 16 10 19 18 13 11 ─┐ ─┼─┐ ─┘ ├─┐ ───┘ ├─────────────┐ ─────┘ ├───────────────────┐ ───────────────────┘ │ ─┬───────┐ ├─────────┐ ─┘ │ │ │ ─┬─┐ ├─────────────────────────────┘ │ ─┘ ├─┐ │ │ 54 Hướng dẫn thực hành SPSS 20 12 17 15 GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung ───┘ ├───┘ │ ─────┘ │ ─┬─────────┐ │ ─┘ │ │ ─┬─┐ ├─┐ │ ─┘ │ │ │ │ ───┼───┐ │ ├───────────────────────────────────┘ ───┘ ├───┘ │ ───────┘ │ ─────────────┘ Trong phân tích cụm ta sử dụng vài tiêu chí để định số cụm: - Phân tích lý thuyết - Khoảng cách cụm - Quy mô tương đối Sau xác đinh số cụm ta dùng thủ tục tính trung bình cho biến số nghiên cứu theo cụm bảng bên dưới: Cụm số Đi mua Đi mua sắm Đi mua sắm Tìm mua Ko quan tâm Đi mua sắm sắm thú tốn tiền kết hợp với đáng đến việc giúp tiết kiệm vui ăn uống mua mua sắm tiề nhờ so sánh giá V1 V2 V3 V4 V5 V6 5.750 3.625 6.000 3.125 1.875 3.875 1.667 3.000 1.833 3.500 5.500 3.333 3.500 5.833 3.333 6.000 3.500 6.000 Từ điểm trung bình ta nhận dạng biến chi phối cụm từ đặt tên cho cụm, hay đặt tên cho nhóm với đặc trưng trội 3.2 Phân cụm không thứ bậc: Lệnh K-Means Cluster mở hộp thoại bên dưới: 55 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Các biến số file liệu xuất ô danh sách biến nguồn Bên cạnh phải chọn thuộc tính thống kê: - Number of Clusters: số cụm cần thực - Method: Có phương pháp: + Iterate and classify: Các hạt giống cụm cập nhật thay đổi suốt trình phân cụm + Classify only: Các hạt giống cụm ban đầu không cập nhật dùng để phân cụm - Iterate: Xác định số lần cập nhật tiêu chuẩn dừng (tiêu chuẩn hội tụ) trình cập nhật hạt giống cụm - Save: Tạo biến - Options: Tính đại lượng thống kê mơ tả ● Đọc kết phân tích: Initial Cluster Centers Cluster di mua sam la thu vui di mua sam la ton tien ket hop mua sam voi an uong tim mua nhung gi dang mua nhat di mua sam 4 khong quan tam viec di mua sam co the tiet kiem nhieu so sanh gia ca 56 Hướng dẫn thực hành SPSS GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Iteration History a Iteration Change in Cluster Centers 1.846 1.801 2.266 264 257 252 a Iterations stopped because the maximum number of iterations was performed Iterations failed to converge The maximum absolute coordinate change for any center is 184 The current iteration is The minimum distance between initial centers is 7.746 Bảng bên cho thấy quan sát thuộc cụm khoảng cách quan sát so với trung tâm Cluster Membership Case Number Cluster Distance 1.412 2 1.345 3 2.518 1.408 1.861 1.240 1.510 2.098 1.742 10 1.162 11 1.056 12 1.589 13 2.617 14 1.401 15 2.838 16 1.630 17 2.621 57 Hướng dẫn thực hành SPSS 18 3.575 19 2.110 20 2.059 GV: Th.S Phạm Lê Hồng Nhung Final Cluster Centers Cluster di mua sam la thu vui di mua sam la ton tien ket hop mua sam voi an uong tim mua nhung gi dang mua nhat di mua sam khong quan tam viec di mua sam co the tiet kiem nhieu so sanh gia ca Bảng bên cho thấy khoảng cách cụm phương án phân cụm cuối phân tách rõ Distances between Final Cluster Centers Cluster 5.568 5.698 5.568 5.698 6.928 6.928 Kiểm định F biến cụm trình bày bảng Giả thuyết H0 khác biệt cụm ngẫu nhiên F lớn, có nhiều sở để bác bỏ giả thuyết kết luận khác biệt cụm có sở Trong thực tế thường sử dụng giá trị Sig.