• Dữ liệu thường được thu thập bằng các cơng cụ nghiên cứu có cấu trúc. • Các kết quả dựa trên kích thước mẫu lớn
• Tiến hành nghiên cứu có thể được lặp đi lặp lại để nâng cao độ tin cậy.
• Cần đưa ra câu hỏi nghiên cứu được xác định rõ ràng để tìm ra các câu trả
lời khách quan.
• Tất cả các khía cạnh của nghiên cứu được thiết kế cẩn thận trước khi DL được thu thập.
4.2.1.2. Đặc điểm chính của dữliệu định lượng
• Dữ liệu được thể hiện dưới dạng số và số liệu thống kê, thường được sắp xếp theo bảng, biểu đồ, số liệu hoặc các dạng khác khơng phải là văn bản.
• Sử dụng các công cụ, chẳng hạn như bảng câu hỏi hoặc phần mềm máy tính, để thu thập dữ liệu số.
• Mục tiêu tổng quát của một nghiên cứu định lượng là phân loại các tính năng, đếm và xây dựng các mơ hình thống kê nhằm giải thích những gì được quan sát thấy.
4.2.3 Các cơng cụ hỗtrợphân tích dữliệu định lượng
• Có nhiều cơng cụ, phần mềm phục vụ trong phân tích dữ liệu. Đối với các dữ liệu định lượng thì có một số công cụ phổ biến dùng để xử lý dữ
liệu như Excel, SPSS, Eviews, Stata hay R,…
• Trong phạm vi bài giảng này nhóm tác giả tập trung vào giới thiệu chức năng của 2 công cụ đầu tiên (excel và SPSS) trong phân tích dữ liệu định lượng
Excel
Bảng tính Excel là một phần mềm của tập đoàn Microsoft, đây là một trong những phần mềm phổ biến nhất trong nghiên cứu khoa học. Excel có rất nhiều tính năng, trong phạm vi bài giảng này chỉ tập trung vào những chức năng cơ bản dùng trong thu thập và phân tích dữ liệu
SPSS
SPSS là viết tắt của statistics package for social science, đây là gói phần mềm thống kế cho khoa học xã hội của hãng IBM. SPSS là một phần mềm thống kê được sử dụng phổ biến và rộng rãi nhất trên thế giới mặc dù hiện nay phần mềm mã nguồn mở đang phát triển. SPSS có rất nhiều tính năng trong phân tích dữ liệu
SPSS có một sốchức năng chính sau
• Phân tích thống kê mơ tả
• Phân tích nhân tố ảnh hưởng
• Phân tích độ tin cậy của thang đo nghiên cứu
• Phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính
• Phân tích hồi qui logistics
• Kiểm định mối liên hệ giữa các biến số • Phân tích cụm
Một số cơng cụ khác :
• Hiện nay có rất nhiều cơng cụ khác hỗ trợ như Epidata (dùng để nhập dữ
liệu), Eviews, Stata hay R.
• Eviews: là phần mềm kinh tế lượng rất nổi tiếng và rất mạnh trong phân tích hồi quy, phân tích số liệu thời gian (time series) và dự báo
• Stata là phần mềm rất mạnh trong phân tích dữ liệu mảng (panel data)
• R là phần mềm mã nguồn mở, với tính năng phân tích mạnh mẽ, hơn nữa là hồn tồn miễn phí trong khi các phần mềm ở trên đều là phần mềm thương mại với chi phí bản quyền rất cao