Vật lý
Với kết quả các phân tích ở Chương 2 và các ưu điểm, nhược điểm riêng của từng phần mềm đã phân tích ở trên thì cả SPSS và R đều cho khả năng phân tích dữ liệu rất tốt. Đối với các nghiên cứu về Khoa học giáo dục nói riêng và Khoa học giảng dạy Vật lý nói chung thì cả hai phần mềm này đều có thể đáp ứng tốt được.
Do vậy đối với các nghiên cứu về Khoa học giảng dạy Vật lý ở nước ta có thể tham khảo cách lựa chọn phần mềm phù hợp như sau:
+ Đối với các dự án nghiên cứu lớn với sự tham gia của nhiều nhà nghiên cứu cùng đóng góp kết quả cho đề tài thì việc đồng bộ hóa dữ liệu, cách phân tích và cách thể hiện kết quả phải được ưu tiên. Lựa chọn phần mềm phải có khả năng tính toán mạnh mẽ, nhưng thao tác sử dụng đơn giản, đồng bộ giữa tất cả các nhà nghiên cứu tham gia vào đề tài. Hơn nữa với các dự án lớn có nguồn kinh phí nhiều thì việc mua bản quyền SPSS không quá đáng kể. Do đó lựa chọn SPSS làm phần mềm phân tích số liệu chính là lựa chọn phù hợp.
+ Đối với các đề tài nghiên cứu nhỏ có ít nhà nghiên cứu tham gia đóng góp kết quả (khoảng từ 1 đến 3 nhà nghiên cứu) thì việc tiết kiệm chi phí nghiên cứu phải được ưu tiên. Do số lượng ít nên các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng liên lạc, trao đổi, thống nhất phương pháp phân tích và phương pháp thể hiện kết quả phân tích do đó không cần đến sự động bộ từ SPSS. Số tiền phải bỏ ra cho bản quyền của SPSS là tương đối lớn nên trong trường hợp này lựa chọn R làm phần mềm phân tích dữ liệu chính là lựa chọn phù hợp hơn.
Đây là nhận xét về đối tượng đề tài phù hợp với từng phần mềm. Tuy nhiên, như đã phân tích thì rào cản lớn nhất của SPSS là phí mua bản quyền tương đối lớn, bù lại thao tác sử dụng đơn giản và thân thiện hơn. Do đó các nhà nghiên cứu không phải lo lắng về kinh phí phát sinh và không có nhiều thời gian tìm hiểu về phần mềm
R thì có thể sử dụng SPSS cho nghiên cứu.
Như vậy, với các đối tượng sử dụng như trên thì khóa luận đã trả lời được các câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra về đối tượng sử dụng phần mềm SPSS và R. Bên cạnh đó chúng ta cũng thấy được nguyên do hai phần mềm này có thể tồn tại cùng nhau
mà không bên nào có thể loại bỏ bên còn lại. Do hai phần mềm này có đối tượng sử dụng khác nhau nên phần mềm nào cũng cần thiết.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
Qua thời gian tìm hiểu và xây dựng khóa luận này, chúng tôi đã rút ra một số kết luận sau
1.1. Đặc điểm của tình hình sử dụng phần mềm xử lý số liệu SPSS và R ở nước ta
Ở nước ta phần mềm xử lý số liệu vẫn chưa được sử dụng thường xuyên và rộng rãi trong các nghiên cứu về Khoa học giáo dục nói chung và Khoa học giảng dạy Vật lý nói riêng.
Nguyên nhân của vấn đề này là do khả năng tiếp cận của các nhà nghiên cứu với SPSS và R còn khó khăn:
+ Phần mềm SPSS có giao diện sử dụng tương đối quen thuộc với đa số các nhà nghiên cứu. Tuy nhiên SPSS là phần mềm thương mại với giá mua bản quyền tương đối lớn (99$/tháng). Do vậy các nhà nghiên cứu cũng khó tiếp cận và sử dụng phần mềm.
+ Phần mềm R thì hoàn toàn ngược lại, R là phần mềm miễn phí có thể tiếp cận dễ dàng. Tuy nhiên R không chỉ đơn thuần là phần mềm thống kê mà có thể xem như là một ngôn ngữ thống kê. Vì vậy giao diện sử dụng của R tương đối xa lạ, khó làm quen và khó sử dụng. Do đó để sử dụng được R các nhà nghiên cứu cũng phải bỏ thời gian tìm hiểu về R, dẫn đến khó tiếp cận.
1.2. Ưu và nhược điểm của hai phần mềm SPSS và R
Qua phần giới thiệu và phân tích một số chức năng cơ bản của hai phần mềm
SPSS và R ở Chương 1 và Chương 2, chúng tôi đã thực hiện so sánh và đưa ra các ưu và nhược điểm của từng phần mềm ở Chương 3.
Qua đó chúng ta thấy được ưu điểm lớn nhất của phần mềm SPSS là giao diện và cách sử dụng trực quan, thân thiện, dễ làm quen và sử dụng với hầu hết mọi đối tượng. Bên cạnh đó nhược điểm lớn nhất của SPSS là phí mua bản quyền lớn dẫn tới khó tiếp cận.
Ngược lại, ưu điểm lớn nhất của phần mềm R là miễn phí, dễ tiếp cận với hầu hết mọi người. Song song với đó, nhược điểm lớn nhất của R là giao diện và cách sử dụng phức tạp và rắc rối dẫn đến khó sử dụng cho mọi người.
1.3. Đối tượng nên sử dụng phần mềm xử lý số liệu SPSS và R trong lĩnh vực Khoa học giảng dạy Vật lý
Qua phân tích ở Chương 3, chúng ta nhận thấy:
+ Phần mềm SPSS rất phù hợp với các đề tài lớn với nhiều nhà nghiên cứu tham gia. Ở đó họ có nguồn kinh phí lớn để chi trả cho bản quyền SPSS và sự động bộ, thống nhất, đơn giản là ưu tiên hướng tới khi lựa chọn phần mềm xử lý số liệu chính. + Phần mềm R lại rất phù hợp với các đề tài nhỏ với khoảng 1 đến 3 nhà nghiên cứu tham gia. Ở đó họ có thể dễ dàng liên hệ, thảo luận, thống nhất cách thức phân tích và thể hiện kết quả phân tích số liệu. Hơn nữa việc tiết kiệm chi phí nghiên cứu được ưu tiên khi lựa chọn phần mềm xử lý số liệu chính.
1.4. Hạn chế của khóa luận
Trong khuôn khổ khóa luận này, chúng tôi nhận thấy những hạn chế sau: + Sử dụng cơ sở dữ liệu mức tiêu thụ xăng để minh họa cho một số chức năng mà chưa tìm được số liệu về Khoa học giảng dạy Vật lý.
+ Chưa giới thiệu và phân tích được đầy đủ các chức năng của hai phần mềm
SPSS và R. Các chức năng được phân tích trong khóa luận chỉ là những chức năng cơ bản của cả hai phần mềm. Dựa vào đó các nhà nghiên cứu có thể lựa chọn phần mềm phù hợp.
+ Chưa phân tích được sở sở lý thuyết về thống kê của các chức năng cơ bản được giới thiệu trong khóa luận.
2. Kiến nghị
2.1. Các đề tài về Khoa học giảng dạy Vật lý
Đối với các đề tài nghiên cứu về Khoa học giáo dục nói chung và Khoa học giảng dạy Vật lý nói riêng thì việc xử lý số liệu khảo sát là một phần tương đối quan trọng để đánh giá độ hiệu quả của đề tài. Do đó các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này cần chủ động nghiên cứu và sử dụng các phần mềm thống kê chuyên dụng như
SPSS và R để đảm bảo tính khoa học trong xử lý số liệu nghiên cứu của họ.
2.2. Các cơ sở đào tạo đại học, cao đẳng và sau đại học
Các cơ sở đào tạo đại học, cao đẳng và sau đại học cần chủ động tích cực giảng dạy và hướng dẫn cho sinh viên và học viên cao học về các phần mềm xử lý số liệu thống kê chuyên dụng như SPSS và R.
Bên cạnh đó, sinh viên và học viên cao học cần tích cực, chủ động tìm hiểu và nghiên cứu các phần mềm xử lý số liệu thống kê chuyên dụng như SPSS và R để có thể sử dụng thành thạo trong các đề tài nghiên cứu của mình.
3. Hướng phát triển của đề tài.
Trong phạm vi làm việc của khóa luận này, chúng tôi chỉ tập chung giới thiệu và phân tích các chức năng cơ bản của hai phần mềm SPSS và R. Qua đó so sánh, đưa ra ưu, nhược điểm và nhận xét các đối tượng nên sử dụng phần mềm nào.
Hai phần mềm SPSS và R còn rất nhiều chức năng phục vụ cho các phân tích thống kê cao cấp và phức tạp mà trong khóa luận này chúng tôi chưa đề cập đến hoặc chưa phân tích kỹ. Do đó hướng phát triển của đề tài này có thể là phân tích chi tiết về từng phần mềm hoặc các chức năng năng cao cấp của từng phần mềm.
Trong phạm vi khóa luận, chúng tôi chỉ tập chung phân tích về lĩnh vực Khoa học giảng dạy Vật lý mà chưa phân tích khả năng sử dụng phần mềm SPSS và R trong các lĩnh vực khác. Đó cũng là một hướng phát triển rất hay của đề tài về việc sử dụng phần mềm SPSS và R trong các lĩnh vực nghiên cứu khác như kinh tế, y tế,…
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Trang web
[1] Bài tập Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Khoa Toán – Thống kê Đại học Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh (EUH). [Online]. Available:
http://sems.ueh.edu.vn/tin-tuc/-du-lieu-bai-tap-phan-tich-du-lieu-nghien-cuu- voi-spss--30. (Truy cập ngày 21/4/2020)
[2] Giới thiệu về phần mềm SPSS. [Online]. Available:
https://luanvanaz.com/gioi-thieu-ve-phan-mem-spss.html. (Truy cập ngày 15/3/2020)
Tiếng Việt
[3] Banhnalak Bosanthay. (2017). Tổ chức dạy học chương ‘Dòng điện một chiều’ – Vật lý lớp 9 THCS ở nước CHDCND Lào theo hướng phát huy tính tích cực, tự lực học tập của học sinh. (Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục, Đại học Sư phạm Tp.HCM, Tp.HCM).
[4] Đinh Vũ Nguyên Chương. (2017). Tổ chức dạy học chủ đề tích hợp ‘Năng lượng’ cho sinh viên chuyên ngành kỹ thuật. (Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục, Đại học Sư phạm Tp.HCM, Tp.HCM).
[5] Bùi Xuân Dương. (2017). Tổ chức dạy học giải quyết vấn đề một số kiến thức của chương ‘Các định luật bảo toàn’ – Vật lý 10 với sự hỗ trợ của phần mềm Crocodile PHYsics. (Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục, Đại học Sư phạm Tp.HCM, Tp.HCM).
[6] Vi Quốc Hải. (2010). Xử lý số liệu Glonass phục vụ nghiên cứu địa động lực.
Tạp chí các khoa học về trái đất, vol. 32, tr. 343–347.
[7] Hoàng Thị Hạnh. (2016). Vận dụng mô hình PEER INSTRUCTION trong dạy học một số kiến thức chương ‘Chất khí’ – Vật lý 10. (Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục, Đại học Sư phạm Tp.HCM, Tp.HCM).
[8] Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2. TP. Hồ Chí Minh: NXB Hồng Đức.
[9] Nguyễn Thanh Huy. (2017). Xây dựng cơ sở học liệu cho việc dạy và học học phần thiên văn và quang học trong môn khoa học tự nhiên ở bậc tiểu học. (Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục, Đại học Sư phạm Tp.HCM, Tp.HCM).
[10] Nguyễn Công Khanh. (2001). Ứng dụng SPSS for windows xử lý và phân tích dữ liệu trong các nghiên cứu về giáo dục, y tế, tâm lý và xã hội. Hà Nội: Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội.
[11] Hà Thị Trúc Linh. (2016). Xây dựng và sử dụng hệ thống câu hỏi TNKQ theo định hướng phát triển năng lực chuyên biệt và dạy học chương ‘Cảm ứng điện từ’ – Vật lý 11. (Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục, Đại học Sư phạm Tp.HCM, Tp.HCM).
giá chất lượng câu hỏi trắc nghiệm khách quan nhiều lựa chọn. J. Sci. HNUE, Educ. Sci, vol. V52, no. No 6, pp. 110–117.
[13] Nguyễn Duy Sang. (2016). Nghiên cứu phổ nhiệt huỳnh quang bằng phần mềm r. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, vol. V47a, pp. 79–85.
[14] Nguyễn Văn Tuấn. (2014). Phân tích Dữ liệu với R. Tp. HCM: Nhà xuất bản Tổng hợp Tp.HCM.
[15] Đàm Việt Thắng. (2017). Tổ chức hoạt động ngoại khóa về ứng dụng kỹ thuật chương ‘Cơ học chất lưu’ – Vật lý 10 theo hướng phát huy tính tích cực và phát triển năng lực sáng tạo của học sinh. (Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục, Đại học Sư phạm Tp.HCM, Tp.HCM).
[16] Nguyễn Đình Thọ. (2014). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. Tp.HCM: NXB Tài chính.
Tiếng Anh
[17] Daniel Arkkelin. (2014). Using SPSS to Understand Research and Data Analysis. United States: Valparaiso University.
[18] Andy Field. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. United States: Sage edge.
[19] Joost R. van Ginkel, L. Andries van der Ark. (2005). SPSS Syntax for Missing Value Imputation in Test and Questionnaire Data. Appl. Psychol. Meas, vol. V.29, no. No.2, pp.152-153.
[20] Stevan Z. Knezevic, Jens C. Streibig, Christian Ritz. (2007). Utilizing R Software Package for Dose-Response Studies: The Concept and Data Analysis.
Weed Technol, vol. V.21, pp.840-848.
[21] Robert A. Muenchen. (2009). R for SAS and SPSS Users. Germany: Springer. [22] J. Nunnally. (1978). Psychometric Theory. New York: McGraw-Hill.
[23] Roland Pfister, Katharina Schwarz, Robyn Carson, Markus Jancyzk. (2013). Easy methods for extracting individual regression slopes: Comparing SPSS, R, and Excel. Tutor. Quant. Methods Psychol, vol. V.9, pp.72-78.
[24] Christian Ritz, Jens C. Streibig. (2005). Bioassay analysis using R J. Stat. Softw, vol. V.12, pp.1-22.
[25] Samuel B. Green, Neil J. Salkind. (2005). Using SPSS for Windows and Macintosh. Analyzing and Understanding Data. New Jersey: Prentice Hall.