chương trình SPSS 11.5. Các thông số và phép toán thống kê được sử dụng trong nghiên cứu này cùng với ý nghĩa của nó trong phân tích kết quả được liệt kê dưới đây.
a) Phân tích sử dụng thống kê mô tả
Phần phân tích này chủ yếu sử dụng các thông số sau:
- Điểm trung bình cộng (Mean): Trung bình là giá trị bình quân. Cách tính này được dùng trong việc tính điểm đạt được của từng câu.
- Điểm trung vị (Median): là trung điểm của một phân bố. Theo đó một nửa số quan sát nhỏ hơn số trung vị và một nửa còn lại lớn hơn số trung vị. Điểm trung vị được dùng để phân biệt mức độ của điểm số.
- Độ lệch chuẩn (Standardizied Deviation): dùng để mô tả sự phân tán hay mức độ tập trung của các câu trả lời trong toàn mẫu.
b) Phân tích sử dụng thống kê suy luận
Trong phần phân tích này chúng tôi sử dụng các phép thống kê sau:
* Phân tích tương quan
Tương quan là chỉ mối quan hệ giữa hai biến số, trong đó không phân biệt biến số độc lập và phụ thuộc. Mục đích của phân tích tương quan là chỉ ra mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến. Đó là sự biến thiên của một biến số xảy ra đồng thời với sự biến thiên của biến số kia như thế nào. Mức độ liên kết giữa 2 biến số được gọi là hệ số tương quan. Hệ số tương quan thường được ký hiệu là r.
Trong nghiên cứu này chúng tôi kỳ vọng chỉ ra mối quan hệ giữa mức độ căng thẳng với đánh giá chủ quan về tác nhân gây căng thẳng, cách ứng phó, sự hỗ trợ xã hội và đặc điểm nhân cách.
* Phân tích hồi qui tuyến tính
Phép phân tích hồi qui mô tả một mối quan hệ giữa một hay nhiều biến giải thích (biến độc lập) và một biến phụ thuộc. Phân tích hồi qui được tiến hành nhằm mô tả một biến độc lập phụ thuộc thay đổi như thế nào khi một biến độc lập thay đổi.
Trong nghiên cứu này chúng tôi xem xét các đánh giá chủ quan về căng thẳng, hỗ trợ xã hội, đặc điểm nhân cách có khả năng dự báo như thế nào đến mức độ căng thẳng hay không? Nếu có thì yếu tố nào và mức độ dự đoán đến đâu? Và khả năng dự đoán của các nhóm yếu tố khi kết hợp với nhau như thế nào?
Trong các số thống kê của phép phân tích hồi qui một vài thông số sau được đưa vào phân tích:
- R2 : là hệ số xác định, hệ số này là bình phương của hệ số tương quan giữa hai biến số. Hệ số này cho chúng ta biết tỷ lệ biến thiên ở biến số phụ thuộc được giải thích bởi biến số dự đoán.
- B: là hệ số hồi qui, trong phương trình hồi qui B chính là hằng số.
- Beta: là hệ số hồi qui cho biết độ nghiêng của đường hồi qui, nó mô tả mức độ giải thích của biến số.
- Giá trị F-test và xác suất của nó giúp ta có quyết định về mức độ có nghĩa của R2
Trong nghiên cứu này chúng tôi đã sử dụng hồi qui tuyến tính đơn (dự đoán về biến phụ thuộc bởi một biến số độc lập) và hồi qui tuyến tính bội (dự đoán về biến số phụ thuộc bởi nhiều biến số độc lập).
* Phân tích so sánh
Trong nghiên cứu này chúng tôi chủ yếu sử dụng phép so sánh giá trị trung bình (compare mean). Các giá trị trung bình được coi là khác nhau có ý nghĩa về mặt thống kê khi F-test của phân tích biến thiên có giá trị vượt ngưỡng thống kê với xác suất p < 0,05. Độ mạnh của sự khác nhau được đánh giá bởi hệ số Eta.
Cách thức triển khai hỗ trợ tâm lý bằng kỹ thuật trị liệu nhận thức hành vi