SPSS là gì - Cách sử dụng phần mềm SPSS trong nghiên cứu khoa học – Luận Văn 2s

SPSS - Cách sử dụng phần mềm SPSS nghiên cứu khoa học – Luận Văn 2s SPSS khái niệm khơng cịn xa lạ sinh viên, học viên, nghiên cứu sinh nhà nghiên cứu khoa học Tuy nhiên, nhiều người “mơ hồ” khái niệm SPSS gì? Chức SPSS cách sử dụng phần mềm SPSS sao? Tất Luận Văn 2S giải đáp thông qua viết SPSS gì? SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) tạo vào năm 1968 SPSS Inc vào năm 1968 IBM mua lại vào năm 2009 SPSS chương trình máy tính phục vụ cơng tác phân tích thống kê Đúng tên gọi, SPSS ban đầu phát minh nhằm mục đích phân tích liệu khoa học ứng dụng lĩnh vực khoa học xã hội Tuy nhiên, khơng dừng lại đó, việc sử dụng SPSS ứng dụng rộng rãi các nghiên cứu điều tra xã hội học kinh tế lượng SPSS gì? Phần mềm SPSS có chức  Nhập làm liệu: Những liệu đến từ nguồn nào: nghiên cứu khoa học, sở liệu khách hàng, Google Analytics chí tệp nhật ký máy chủ trang web SPSS mở tất định dạng tệp thường sử dụng cho liệu có cấu trúc như: + Bảng tính từ MS Excel OpenOffice + Tệp văn túy (.txt csv) + Cơ sở liệu quan hệ (SQL) + Stata SAS    Phân tích liệu, tính tốn tham số thống kê diễn giải kết quả: Thống kê mô tả; Chạy thống kê suy diễn; Mô tả Thống kê đơn biến; Dự đốn để xác định nhóm Tóm tắt, tổng hợp liệu trình bày dạng biểu bảng, đồ thị, đồ: Thực vẽ nhiều loại đồ thị khác với chất lượng cao Xử lý biến đổi quản lý liệu Ứng dụng phần mềm SPSS SPSS tập hợp hệ thống phương pháp phân tích thống kê liệu đảm bảo đủ để giúp cho nhà nghiên cứu khoa học thực việc xử lý nghiên cứu nhiều lĩnh vực chuyên ngành khác Phổ biến là:       Nghiên cứu xã hội học: Khảo sát ý kiến người dân, đánh giá chất lượng dịch vụ, chất lượng y tế Nghiên cứu thị trường: nghiên cứu hài lòng khách hàng, nghiên cứu nhân tố tác động đến định mua, nghiên cứu mở rộng thị trường Nghiên cứu đa dạng sinh học Nghiên cứu khoa học 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 dự đoán xu hướng xảy Làm quen với phần mềm SPSS Sau khởi động phần mềm SPSS, bạn nhìn thấy giao diện bên Data View Variable View Trong đó:   Data View: Có chức xem, quản lý số liệu Variable View: Quản lý biến (Tạo biến) Giao diện phần mềm SPSS Tạo biến SPSS Trong phần Variable View cho phép bạn tạo biến Để trình tạo biến dễ dàng, tìm hiểu ý nghĩa cột bao gồm:          Name: Nhập tên biến Lưu ý, tên biến phải nhất, không chứa kí tự đặc biệt khoảng trắng Type: Định dạng biến (Định dạng số, ký tự, ngày tháng, đơn vị tiền tệ…) Width: Độ rộng tối đa biến cho phép Decimal: Xác định điểm thập phân bạn cần hiển thị Label: Nhãn biến Vì cột Name khơng cho phép bạn sử dụng ký tự đặc biệt dấu cách nào, nên bạn đặt tên làm Nhãn cho biến mà bạn muốn gán để làm rõ biến Value: Gán nhãn cho giá trị biến Missing: đề cập đến liệu không muốn SPSS xem xét phân tích Align: Căn lề cho liệu nhập vào (Căn trái, phải, giữa) Measure: Thang đo biến Nhập tệp liệu Excel vào phần mềm SPSS Nhấp vào File > Open > Data Trong hộp thoại Open Data ô Files of type chọn All files Excel Sau click chọn file bạn muốn nhập vào SPSS > Open Trong hộp thoại tiếp theo, bạn cần đánh dấu vào “ Read Variable names from the first row of data” > OK Cách sử dụng SPSS nghiên cứu khoa học bước phân tích định lượng với SPSS:       Phân tích thống kê tần số Phân tích thống kê mơ tả Phân tích độ tin cậy Phân tích nhân tố khám phá Phân tích tương quan Phân tích hồi quy Phân tích thống kê tần số (Frequency) Thống kê tần số hiểu việc thống kê số lần xuất biến định tính định lượng Tiêu biểu biến giới tính, độ tuổi, thu nhập, học vấn… Để phân tích thống kê tần số SPSS, ta thực thao tác sau: Từ công cụ SPSS chọn Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies Hộp thoại Frequencies mở ra, đưa biến định tính cần thống kê tần suất bên trái vào trường Variable(s) cách nhấn chọn click vào mũi tên bảng > OK Phân tích thống kê tần số phần mềm SPSS Kết hiển thị bảng Frequency Table Phân tích thống kê mơ tả (Descriptive) Thống kê mơ tả có tác dụng mơ tả ngắn gọn đặc tính liệu thu thập Loại thống kê mô tả phổ biến giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, minimum, maximum, tổng sum, S.E mean, Skewness, Kurtosis cách xếp kết theo Variable list, Alphabetic, tăng dần theo giá trị trung bình Ascending Means, giảm dần theo giá trị trung bình Descending Means… Cách chạy thống kê mô tả: Từ công cụ SPSS chọn Analyze > Descriptive statistics > Descriptive Hộp thoại Descriptives mở ra, đưa biến cần thống kê mô tả bên trái vào trường Variable(s) cách nhấn chọn click vào mũi tên bảng > OK Thực hành phân tích thống kê mơ tả Phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) Cronbach Alpha phép kiểm định thống kê sử dụng để đo lường biến rải rác nhằm đánh giá mức độ chặt chẽ biến mơ hình nghiên cứu Hệ số Cronbach Alpha dùng việc tránh sai số ngẫu nhiên, đánh giá độ tin cậy thang đo Độ tin cậy liên quan đến tính xác, tính quán kết Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha SPSS, ta thực hiện: Từ công cụ SPSS chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis… Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha bước Tại hộp thoại Reliability Analysis định biến sử dụng phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha cột phía bên trái di chuyển đến trường Items Click vào ô Statistic… Tại cửa sổ Reliability Analysis, check vào ô Item, Scale, Scale if item deleted, Correlations Sau bấm Continue trở hộp thoại trước > OK Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha bước Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) < 0.3 bị loại Tiêu chuẩn chọn thang đo có hệ số tin cậy Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên (Hair đồng sự, 2006) Đọc bảng kết cronbach Alpha Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory factor analysis - EFA) Trong nghiên cứu khoa học, việc tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm mục đích rút gọn liệu kiểm định yếu tố đại diện mô hình nghiên cứu Các thao tác thực phân tích nhân tố khám phá EFA SPSS bạn có đọc tìm hiểu viết: Phân tích nhân tố khám phá EFA SPSS - Lý thuyết thực hành Bảng kết phân tích nhân tố khám phá Những điều kiện kiểm tra thang đo phương pháp phân tích nhân tố EFA:     Phần trăm phương sai tích lũy phải 50% biến thiên biến quan sát (Hair đồng sự, 1998) Tổng độ lệch bình phương nhân tố (Eigenvalue), đại lượng đại diện cho lượng biến thiên giải thích nhân tố hay phương sai nhân tố, đại lượng phải lớn Nguyên tắc chọn biến thuộc nhân tố bao gồm biến phải có số lớn 0.5 nhân tố khơng có số q 0.35 nhân tố khác (Igbaria đồng sự, 1995) khoảng cách hai trọng số tải biến hai nhân tố (factor) lớn 0.3 Trị số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin) số dùng để xem xét thích hợp phân tích nhân tố, trị số KMO lớn 0.5 điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, cịn trị số nhỏ 0.5 phân tích nhân tố có khả khơng thích hợp với liệu  Hệ số sig phải nhỏ 0.05 nhằm đảm bảo kiểm định có ý nghĩa với độ tin cậy 95% Phân tích tương quan (Correlation) Từ công cụ SPSS chọn Analyze > Correlate > Bivariate Tại hộp thoại Bivariate Correlations định biến độc lập biến phụ thuộc sử dụng phân tích tương quan danh sách phía bên trái nhấp vào nút mũi tên để di chuyển chúng sang phải, trường Variables > OK Phân tích tương quan phần mềm SPSS Trong bảng kết Correlations, quan tâm đến giá trị: Pearson Correlation Sig (2-tailed)   Pearson Correlation cao mức độ tương quan mạnh Sig (2-tailed) < 0.05 Bảng kết Correlations Phân tích hồi quy (Regression) Phân tích hồi quy cho biết mức độ mức độ đóng góp nhiều, ít, khơng đóng góp nhân tố độc lập vào thay đổi biến phụ thuộc Để thực phân tích hồi quy SPSS, ta thực thao tác sau: Từ công cụ SPSS chọn Analyze > Regression > Linear… Phân tích hồi quy bước Chuyển biến phụ thuộc vào ô Dependent; Chuyển biến độc vào ô Dependent cách chọn nhấn vào nút mũi tên Bấm vào ô Statistics Tại hộp thoại Linear Regression: Statistics, nhấn chọn Collinearity diagnostics để đánh giá tượng đa cộng tuyến Click Continue để trở lại hộp thoại Linear Regression > OK Phân tích hồi quy bước Bảng kết phân tích hồi quy phần mềm SPSS Chúng ta cần lưu ý số:   Adjusted R Square (hệ số R bình phương hiệu chỉnh) > 0.5 Sig