(Multiple Response Tables): Giống như Basic Tables thể hiện tần suất xuất hiện và bảng chéo, tuy nhiên dạng bảng biểu này cho phép ta xây dựng bảng biểu cho các câu trả lời đa biến:
Analyze Tables
Multiple Response Sets
3.4. Lập bảng hệ số tương quan (Correlate)
• Bảng hệ số tương quan (Correlations): dùng để phản ảnh sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các biến trong mẫu khảo sát. Sự ảnh hưởng qua lại được phản ảnh bởi các hệ số, gọi là hệ số tương quan, cĩ giá trị nằm trong khỏang từ 0 đến 1. Hệ số càng lớn càng chứng tỏ sự ảnh hưởng lẫn nhau càng lớn. Thường sử dụng khảo sát dạng cặp đơi.
• Ứng dụng trên SPSS: Analyze Correlate Bivariate
(Chọn các biến cần khảo sát) Xác định các tham số hỗ trợ OK.
• Vd. Khảo sát sự ảnh hưởng giữa các biến thu nhập (A9), Tổng diện tích (Tongdientichdat) và giới tính (A1).
Chọn các biến cần khảo sát mối liên hệ để đưa vào ơ Variables. Đánh dấu chọn các lọai hệ số tương quan (Correlation
Coefficients) và cách kiểm định mức ý nghĩa (Test of
Significance) là 2 đuơi (Two-tailed) hay 1 đuơi (One-tailed), rồi OK. Bảng hệ số tương quan ở Slide kế tiếp.
Trong bảng, các hệ số Pearson Correlation phản ảnh mức độ liên quan chặt chẽ với nhau giữa các biến. Giữa 2 biến Tổng thu nhập và Tổng diện tích đất của hộ cĩ mối quan hệ tương đối chặt chẽ (Hệ số 0.628**, tương ứng với Sig.=0.000). Điều này cĩ vẻ đúng như “Diện tích đất cĩ ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập của hộ”. Giới tính cũng cĩ ảnh hưởng ít nhiều đến diện tích đất của hộ (Hệ số 0.262** với Sig.=0.003). Để khẳng định những giả thuyết này chúng ta cĩ thể thực hiện kiểm định với 2 mẫu độc lập hoặc One-way ANOVA sẽ được trình bày tiếp sau.
Dịng chữ cuối bảng: **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Mức ý nghĩa kiểm định đạt 99% Mqh mạnh: **