Chuong1 baigiang spss

Tin học ứng dụng quản trị

Làm quen với SPSS 1

Tin học ứng dụng - SPSS 1

CHƯƠNG 1: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VỚI SPSS


2222

3333

1111

4444

Phân loại và mã hóa dữ liệu

Khai báo biến và nhập liệu

Giới thiệu về SPSS

NỘI

DUNG

CHƯƠNG

1

6666

Một số xử lý trên biến

Làm sạch dữ liệu

Tóm tắt và trình bày dữ liệu

5555





11-- GiGiớới thii thiệệu vu vềề SPSSSPSS



1- Giới thiệu về SPSS

� Viết tắt Statistical Package for the Social Sciences.

� SPSS cung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu và phân tích thống kê trong một môi trường đồ họa.

� Dễ sử dụng, hỗ trợ thao tác thông qua menu kéo thả và câu

lệnh, các bảng biểu, báo cáo được trình bày đẹp, linh hoạt.

� Thông thường một qui trình nghiên cứu bao gồm 8 bước, SPSS

phục vụ cho bước thứ 7 (Xử lý, phân tích và diễn giải các dữ liệu

đã được xữ lý).

� Thông qua SPSS: Dữ liệu thô → Thông tin → Sự kiện → Tri thức




1- Giới thiệu về SPSS (tt)

� Hướng dẫn cài đặt -> xem chi tiết tại đây

� Tài liệu học tập: Slide bài giảng.

� Tài liệu tham khảo:

Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS – Hoàng Trọng &

Chu Nguyễn Mộng Ngọc (ĐHKT TPHCM-2008).


1- Giới thiệu về SPSS (tt)




22-- Phân loPhân loạại vi vàà mã hmã hóóa da dữữ liliệệuu



2- Phân loại và mã hóa dữ liệu

2.12.12.12.1---- Phân loPhân loPhân loPhân loạạạại di di di dữữữữ lilililiệệệệu: u: u: u:

� Trước khi nhập liệu và xử lý dữ liệu → cần hiểu rõ các loại dữliệu và tính chất của từng loại dữ liệu.

� Dữ liệu nghiên cứu có thể chia thành 2 loại chính là đđđđịịịịnh tnh tnh tnh tíííínhnhnhnhvà đđđđịịịịnh lưnh lưnh lưnh lượợợợngngngng, được thu thập bằng 4 thang đo cơ bản:

Dữ liệu

Dữ liệu định tính

Dữ liệu định lượng

Thang đo danh nghĩa

Thang đothứ bậc

Thang đo khoảng cách

Thang đotỷ lệ





2.12.12.12.1---- Phân loPhân loPhân loPhân loạạạại di di di dữữữữ lilililiệệệệu: (tt)u: (tt)u: (tt)u: (tt)

�Các phép toán thống kê dùng cho dữ liệu định tính cónhững đặc điểm khác với phép toán dùng cho dữ liệu định lượng.

• Phản ánh mức độ, mức độ hơn kém, tính được trị trung bình. Nóthể hiện bằng con số.

• Ví dụ: Độ tuổi, thu nhập, …

• Phản ánh tính chất, sự hơn kém, không tính được trị trung bình.

• Ví dụ: Giới tính, sự hài lòng, …

DDDDữữữữ lilililiệệệệu đu đu đu địịịịnh lưnh lưnh lưnh lượợợợngngngngDDDDữữữữ lilililiệệệệu đu đu đu địịịịnh tnh tnh tnh tíííínhnhnhnh




� CCCCÁÁÁÁC LOC LOC LOC LOẠẠẠẠI THANG ĐOI THANG ĐOI THANG ĐOI THANG ĐO:

� Thang đo là công cụ dùng để quy ước (mã hóa) các tình

trạng hay mức độ của các đơn vị khảo sát theo các đặc

trưng được xem xét. Ví dụ: tình trạng hôn nhân, mức hộ hài

lòng về một vấn đề nào đó.

� Để dễ dàng thực hiện xử lý trên máy tính thì việc mã hóa

thường được thực hiện bằng ký số thay vì ký tự.

� Có 4 loại thang đo cơ bản.







• Thang đo danh nghĩa (Nominal scale): trong thang đo này

các con số chỉ dùng để phân loại các đối tượng, nó không mang ý nghĩa nào khác

Ví dụ: “Vui lòng cho biết tình trạng hôn nhân của bạn hiện nay?”

Độc thân � 1

Đang có gia đình � 2

Ở góa � 3

Ly thân hoặc ly dị � 4

�Những con số này mang tính định danh vì không thể cộng lại hoặc tính

giá trị trung bình của “tình trạng hôn nhân”. Phép toán thống kê có thể sửdụng cho loại thang đo này là: đếm, tính tần suất của một biểu hiện.





• Thang đo thứ bậc (Ordinal scale): các con số ở thang đo danh nghĩa được sắp xếp theo một quy ước nào đó về thứ bậc hay sự hơn kém, nhưng không biết khoảng cách giữa chúng � Bất cứ thang đo thứ bậc nào cũng là thang đo danh nghĩa, nhưng không

thể suy ngược lại.

Ví dụ: “Bạn hài lòng như thế nào về mùi của sản phẩm Snack Khoai tây chiên mà bạn vừa dùng thử?”

Hài lòng Bình thường Không hài lòng

3 2 1

� Số 3 có mức độ hài lòng cao hơn số 2 hoặc số 1 nhưng không

biết cao hơn gấp mấy lần, cao hơn nhiều hay ít.







• Thang đo khoảng (Interval scale): là một dạng đặc biệt của thang đo

thứ bậc vì nó cho biết được khoảng cách giữa các thứ bậc, nó có dạng

một dãy các chữ số liên tục và đều đặn, 2 đầu của dãy số thể hiện 2

trạng thái đối nghịch nhau.

Ví dụ: Theo bạn tầm quan trọng của các yếu tố sau đây như thế nào đối với

cuộc sống của một người?(1=không quan trọng, 5=rất quan trọng)

Không quan trọng Rất quan trọng

1. Có nhiều tiền 1 2 3 4 5

2. Có sức khỏe tốt 1 2 3 4 5

� Phép toán thống kê có thể sử dụng thêm cho loại thang đo này so với 2

loại thang đo trước là: tính khoảng biến thiên, số trung bình, độ lệch

chuẩn.





• Thang đo tỷ lệ (Ratio scale): có tất cả các đặc tính khoảng cách và

thứ tự của thang đo khoảng, ngoài ra có thể thực hiện được phép toán

chia để tính tỷ lệ nhằm mục đích so sánh.

Ví dụ: “Bạn bao nhiêu tuổi?” hay “Thu nhập trung bình mỗi tháng của bạn là

bao nhiêu?”

� Đây là ví dụ tiêu biểu cho thang đo tỷ lệ. Các con số thu được từ câu hỏi

này có đặc tính là tính tỷ lệ được (chẳng hạn người 40 tuổi thì gấp đôi

người 20 tuổi, người có thu nhập 4 triệu thì bằng 2/3 người có thu nhập 6

triệu).

� Tuy nhiên SPSS gộp chung 2 loại thang đo khoảng và tỷ lệ thành một gọi

là Scale Measures (thang đo mức độ).




2.2- Mã hóa dữ liệu

� Khi nhập dữ liệu mà dữ liệu không phải là ký số như

“nữ” hay “sinh viên” thì cần phải được tạo ra một con

số mã hóa cho dữ liệu đó.

� Lưu ý: chỉ mã hóa thông tin thu thập thuộc dữ liệu định

tính, còn các thông tin thu nhập thuộc dữ liệu định

lượng đã ở dưới dạng số và có ý nghĩa nên không cần

mã hóa.


2.2- Mã hóa dữ liệu (tt)

Nữ: 2Nam: 1

10

3

11

…

14





Sau khi mã hóa:


Bảng phỏng vấn đơn giản1. Loại điện thoại di động mà bạn sử dụng chính?

�� Nokia (1)�� Samsung (2)�� Motorola (3)�� Khác (4)

2. Mức độ hài lòng chung của bạn khi sử dụng loại điện thoại trên?

Rất không hài lòng 1 2 3 4 5 Rất hài lòng3. Chi tiêu trung bình một tháng cho việc gọi điện thoại di động ……….ngàn đồng4. Bạn theo dõi thông tin về các loại điện thoại mới như thế nào?

�� Không bao giờ (1) �� Ít khi (2)�� Thỉnh thoảng (3) �� Thường xuyên (4)

5. Bạn thường sử dụng tính năng nào

�� Nghe - gọi �� Tin nhắn �� Nghe nhạc �� Quay phim, chụp hình �� Games �� Khác

6. Giới tính: �� Nam (1) �� Nữ (0)


Mã hóa trực tiếp trên bảng phỏng vấn.

Câu hỏi nhiều trả lời (MA) mã hóa như thế nào ???




33-- Khai bKhai bááo bio biếến vn vàà nhnhậập lip liệệuu



1- Thanh menu chức năng2- Biểu tượng một số chức năng thông dụng3- Cột hiển thị tên các biến4- Số thứ tự các dòng5- Data View (cửa sổ nhập liệu và thể hiện dữliệu), Variable View (cửa sổ khai báo biến)

3.1- Khai báo biến




Name: tên biến, ký tự liên tục, không có

khoảng trắng, cần đặt tên biến có độ dài

không quá 8 ký tự hay ký số, không có

ký tự đặt biệt và không được bắt đầu

bằng một ký số. Thông thường tên biến

được đặt gần với câu hỏi mà biến đó

mô tả, VD: câu hỏi 1 → c1.


Type: kiểu biến, mặc định là kiểu định

lượng (Numeric), muốn thay đổi kiểu

biến thì nhấn chuột vào nút … trong ô

Type để mở hợp thoại Type.




Width: độ rộng của biến,

là số ký số hay ký tự tối

ta có thể nhập


Decimals: số lẻ

sau dấu phẩy.




Label: nhãn biến (là tên đầy đủ của biến, sẽhiển thị trong báo cáo

thống kê và biểu đồ)


Values: giá trị mã hóa dữliệu, đây là thuộc tính

quan trọng nhất. Nhấp

chuột vào nút … để nhập

giá trị mã hóa.




Missing: khai báo

giá trị khuyết


3- Khai báo biến (tt)

Khai bKhai bKhai bKhai bááááo gio gio gio giáááá trtrtrtrịịịị khuykhuykhuykhuyếếếết (Missing)t (Missing)t (Missing)t (Missing)

� Khi gặp câu hỏi mà những người được điều tra vì lý do tế nhị họ đã từ chối

trả lời (VD: thu nhập, trình độ học vấn, …) thì trong Value label ta quy ước

giá trị 99 có nhãn là “không trả lời”.

� Sau đó sang Missing ta phải khai báo 99 là giá trị khuyết để khi tính toán các

lệnh thống kê, máy sẽ loại giá trị khuyết này ra.

L�u ý: Cách đặt số đại diện cho Missing value là tùy vào

câu hỏi thực tế, VD đặt số 99 cho Missing value là biến độtuổi sẽ gây nhầm lẫn nếu cuộc điều tra có những người

đạt 99 tuổi.




Columns: khai báo độrộng của cột biến khi ta

nhập liệu, thường chọn

là 8


Align: vị trí dữ liệu

được nhập trong

cột, thường chọn là

Right




Measure: loại thang đo của dữ liệu,

Ordinal (thang đo thứ bậc), Nominal

(thang đo danh nghĩa) và Scale (gồm

cả Interval-khoảng và Ratio-tỷ lệ).


Lưu ý:

- Nhập mỗi cột là một biến

- Mỗi dòng là dữ liệu thu thập được từ một mẩu phỏng vấn

- Có thể dùng chức năng Copy/Paste để sao chép dữ liệu từ

chương trình Excel sang SPSS. Ngoài ra, SPSS cũng cho

phép import dữ liệu từ file .xls có sẵn bằng cách vào File >

Open > Data…> Chọn tập tin đuôi *.xls.

3.2- Nhập liệu




44-- MMộột st sốố xxửử lý trên bilý trên biếếnn



4- Một số xử lý trên biến

4.1- Mã hóa lại biến (Recode)

�Bi�n đã đ��c mã hóa r�i t�i sao ph�i mã hóa l�i ?

� Khi chúng ta muốn giảm số biểu hiện của một biến định tính

xuống còn 2 hay 3 biểu hiện cơ bản

Ví dụ: với biến về trình độ chuyên môn

1.Tiến sĩ, 2.Thạc sĩ, 3.Đại học, 4.Cao đẳng, 5.Trung cấp, 6.Sơ cấp.

�Bạn có thể mã hóa lại biến này bằng cách gom chung biểu hiện 1

và 2 thành một nhóm chung là “Trên đại học”, gom biểu hiện 4,5

và 6 thành nhóm “Dưới đại học”.

�Sau khi mã hóa l�i thì bi�n c�a chúng ta ch còn 3 biu hi�n

cơ b�n là: Trên đ�i h c, Đ�i h c, D��i đ�i h c.




4.1- Mã hóa lại biến (Recode) (tt)

�Bi�n đã đ��c mã hóa r�i t�i sao ph�i mã hóa l�i ? (tt)

� Khi chúng ta muốn chuyển 1 biến định lượng có quá nhiều giá trịthành 1 biến định tính.

Ví dụ: với biến định lượng là tuổi, điều tra 1000 người cho biết họ có

tuổi từ 20 đến 60. Như vậy chúng ta sẽ có 40 độ tuổi.

�Nếu liệt kê ra thì bảng tần số của biến tuổi sẽ dài đến 40 hàng

nên ít có ý nghĩa trong việc tóm tắt và trình bày. Do đó biến này

cần được mã hóa lại thành một số nhóm giá trị giúp việc trình bày

ngắn gọn và dễ dàng hơn.

�Chúng ta có thể mã hóa biến này lại thành những nhóm tuổi như

sau: (20-30), (31-40), (41-50), (51-60).


Quy trình thực hiện việc mã hóa lại biến

1. Vào menu Transform>Recode into Different Variables mở hộp thoại Recode into Different Variables, lệnh Recode tạo 1 biến mới với các giátrị mã hóa do bạn khai báo trên cở sở biến gốc, còn biến cũ vẫn được giữ lại.

� Nếu chọn Recode into Same Variables thì lệnh Recode sẽ làm mất đi biến cũ và tạo ra 1 biến mới với các biểu hiện vừa được mã hóa.





Quy trình thực hiện việc mã hóa lại biến (tt)

2. Trong hộp thoại Recode into Different Variables → chọn biến muốn recode đưa sang khung Input Variable -> Output Variable.




3. Trong Output Variable cần đặt tên và nhãn cho biến mới, ví dụ Name: tuoiMHL và Label: Tuổi đã được mã hóa lại. Sau đó nhấp nút change để mã hóa biến tuoi->tuoiMHL. L�u ý không đ��c quên nh�p nút change.





Quy trình thực hiện việc mã hóa lại biến (tt)4. Nhấp nút Old and New Values… để mở hộp thoại xác định sự chuyển

đổi giữa giá trị cũ và giá trị mới tương ứng.

Lần lược khai báo giá trị cũ (Old Value bên tay trái) tương ứng với từng giá trị mới (New Value bên tay phải).


Giá trị khuyết của hệ thống

Giá trị khuyết của hệthống hoặc do người

dùng định nghĩa

Một khoảng giá trị cũứng với 1 giá trị mới

Khoảng từ giá trị nhỏnhất đến 1 giá trị xác

định được nhập vào

Khoảng từ 1 giá trị xác

định được nhập vào

đến giá trị lớn nhất

Từng giá trị cũ rời rạc

ứng với 1 giá trị mới



5. Xác định xong các giá trị � nút Continue để trở về hộp thoại trước đó.

Chọn OK để thực hiện lệnh mã hóa lại, lúc đó sẽ xuất hiện 1 biến mới là tuoiMHL.


Biến mới vừa được tạo do

Recode lại biến tuoi





6. Vào thuộc tính Values để gán các nhãn giá trị cho biến vừa tạo, nếu không khai báo các nhãn giá trị thì khi lập bảng tần số cho biến tuoiMHL, SPSS sẽ truy xuất ra các con số 1, 2, 3, 4 chứ không truy xuất ra các biểu hiện (20-30), (31-40), … của biến tuoiMHL.



4- Một số xử lý trên biến (tt)

4.2- Chuyển một biến dạng Category thành dạng Dichotomy

� Category là biến phân loại có thể có nhiều trị số mã hóa tượng trưng

cho nhiều trạng thái, biểu hiện khác nhau.

Ví dụ: Đạo Phật, đạo Thiên chúa, đạo Tin lành, đạo Hòa hảo, …

� Dichotomy là biến phân loại chỉ có 2 trị số mã hóa tượng trưng cho 2

trạng thái hay 2 biểu hiện khác nhau.

Ví dụ: Nam hay nữ, đồng ý hay không đồng ý, có đọc báo An Giang

hay không đọc báo An Giang, ...

� Vì sao cần phải chuyển 1 biến dạng Category→Dichotomy ?




4.2- Chuyển một biến dạng Category thành dạng Dichotomy (tt)

� Đối với câu hỏi nhiều trả lời (MA) có thể mã hóa và nhập liệu theo cả2 kiểu biến này. Mã hóa và nhập liệu theo kiểu category dễ thực hiện

hơn, tuy nhiên khi phân tích sâu thì kiểu biến dichotomy có nhiều lợi

thế hơn.

� Do vậy người ta thường nhập liệu theo kiểu category, sau đó khi cần

phân tích sâu thì chuyển sang dạng dichotomy.

Ví dụ: với câu hỏi về các loại báo mà CBCC AG thường đọc, người

được hỏi có thể nhắc đến nhiều loại báo khác nhau như: Tuổi Trẻ,

Thanh Niên, An Giang, Pháp Luật, Công An, SGGP, An Ninh, …

Giả sử thông tin về các loại báo thường đọc được thể hiện trong 5

biến (1-5). Nhà nghiên cứu muốn biết báo AG được đọc thường

xuyên đến đâu dựa trên số liệu điều tra được, nhưng lựa chọn đọc

báo AG nằm rải rác trong các biến từ 1-5 làm sao đếm được?



Ví dụ: (tt)

� Khi đó chúng ta sẽ tạo 1 biến mới với 2 biểu hiện (biến

Dichotomy): biểu hiện 1 là người có đọc báo AG, biểu hiện 0 là người không đọc báo AG.

� Sau đó đếm tần số xuất hiện số 1 sẽ biết được số người có đọc

báo AG và số người không đọc báo AG.

Cách thực hiện:

1.





Cách thực hiện: (tt)

2. Khai báo tên biến Dichotomy muốn tạo trong khung Target Variable

và nhãn biến trong khung Target Label.




3. Đưa các biến từ c1a1 đến c1a5 vào khung Varibles.






4. Nhấp nút Define Values….




5. Nhập số 3 (là số được mã hóa cho báo AG trong các biến từ c1a1-

c1a5) vào khung Value rồi bấm nút Add để đưa nó sang khung

Values to Count

Ở bước này chúng ta đã yêu cầu SPSS đếm

tất cả các trường hợp quan sát dọc theo các

biến từ c1a1 đến c1a5 nếu gặp giá trị 3 thì

SPSS gán số 1 cho biến docBAG, nếu không

thì gán số 0.






6. Bấm Continue trở lại hộp thoại chính và OK.




7. Cửa sổ Variable View có thêm 1 biến mới tên là docBAG, biến này

nhận giá trị 1 (có đọc báo AG) và 0 (không đọc báo AG).




4.3- Thủ tục Compute

Sử dụng để tính toán giá trị biến mới từ các biến có sẵn

Transform > Compute Variable…

4- Một số xử lý trên biến (tt)


55-- LLààm sm sạạch dch dữữ liliệệuu(Xem t(Xem tàài lii liệệu tham khu tham khảảo Page 35o Page 35--41)41)





66-- TTóóm tm tắắt vt vàà trtrìình bnh bàày dy dữữ liliệệuu



Click to add Title1 Bảng tần số đơn giản1

Click to add Title2 Các đại lượng thống kê mô tả2

Click to add Title1 Lập bảng tần số đồng thời tính toán các đại lượng thống kê mô tả

3NNỘỘI I

DUNGDUNGClick to add Title1 Lập bảng tổng hợp nhiều biến4

Click to add Title1 Xử lý câu hỏi có thể chọn nhiều trả lời - MA5


Click to add Title1 Trình bày kết quả bằng đồ thị6




6.1- Bảng tần số đơn giảnVD: Hãy cho biết tỉ lệ sử dụng các loại ĐTDĐ ?

Từ thanh Menu chọn

AnalyzeDescriptive Statistics

Frequencies

Hộp thoại Frequencies xuất hiện, Chọn các biến cần tính và đưa vào khung Variable(s)



6.1- Bảng tần số đơn giản (tt)VD: Hãy cho biết tỉ lệ sử dụng các loại ĐTDĐ ở trên ?

Kết quả

�Có thể thực hiện bảng tần số với tất cả các biến kiểu định tính lẫn định lượng

66-- TTóóm tm tắắt vt vàà trtrìình bnh bàày dy dữữ liliệệu (tt)u (tt)




6.2- Các đại lượng thống kê mô tả

Chỉ được tính đối với các biến định lượng, nếu tính các đại lượng này đối với các biến định tính thì kết quả sẽ không có ý nghĩa.

VD: - Tính trung bình giới tính → vô nghĩa

- Tính trung bình chi tiêu → có ý nghĩa


1.Từ thanh Menu chọn

Analyze

Descriptive Statistics

Descriptives…



6.2- Các đại lượng thống kê mô tả (tt) Cách thực hiện:

2. Chọn biến ở danh sách biến bên trái để đưa vào khung Variable(s)

3. Bấm nút Options để mở hộp thoại vàchọn các đại lượng thống kê cần tính toán.





6.2- Các đại lượng thống kê mô tả (tt) Cách thực hiện:

4. Bấm Continue để trở lại hộp thoại trước, rồi bấm OK. Bảng kết quảcác đại lượng thống kê xuất hiện.



6.2- Các đại lượng thống kê mô tả (tt)

Thay đ�i cách hin th� b�ng k�t qu�:

1. Nhấp đôi chuột vào bảng kết quả.

2. Vào menu Pivot chọn Transpose Rows and Columns





6.3- Lập bảng tần số đồng thời tính toán các đại lượng thống kê mô tả

Trong thực tế ít khi dùng lệnh tính toán các đại lượng thống kê riêng lẻmà thường kết hợp vừa lập bảng tần số vừa tính toán các đại lượng thống kê mô tả (chỉ áp dụng đối với biến định lượng)


1. Vào menu Analyze

Descriptive Statistics

Frequencies

2. Chọn biến đưa vào khung Variable(s)

và nhấn nút Statistics… để mở hộp thoại

tính các đại lượng thống kê mô tả.



6.3- Lập bảng tần số đồng thời tính toán các đại lượng thống kê mô tả (tt)

3. Trong hộp thoại này chọn các đại lượng

thống kê cần tính rồi nhấn nút Continue

để trở lại hộp thoại Frequencies.

4. Để vẽ biểu đồ tần số, bấm vào nút

Charts…






4. Trong hộp thoại Charts, nhấp chuột vào

các ô để chọn loại biểu đồ cần vẽ.

� Bar: biểu đồ dạng thanh (dùng cho biến

có các giá trị rời rạc, biến của dữ liệu

định tính).

� Pie: biểu đồ hình tròn (hay dùng cho việc

mô tả cấu trúc hiện tượng).

� Histograms: biểu đồ phân phối tần sốdùng cho biến của dữ liệu liên tục.

� Sau khi chọn loại biểu đồ → Continue

để trở về hộp thoại Frequencies.




5. Nhấn nút OK. Kết quả hiện ra:





6.4- Lập bảng tổng hợp nhiều biến6.4.1- Bảng kết hợp các biến định tính Bảng kết hợp 2 biến định tính

VD: Muốn biết số người trong từng nhóm tuổi có bao nhiêu Nam vàbao nhiêu Nữ.

� Cách thực hiện:



6.4.1- Bảng kết hợp các biến định tính (tt) Bảng kết hợp 3 biến định tính

VD: Muốn biết số người trong từng nhóm tuổi có bao nhiêu Nam vàbao nhiêu Nữ, họ ở thành phố nào.


6.4- Lập bảng tổng hợp nhiều biến




6.4.2- Bảng kết hợp biến định tính với biến định lượng Bảng kết hợp 1 biến định tính & 1 biến định lượng

VD: Muốn biết thu nhập trung bình của Hà Nội và TPHCM.




6.4.2- Bảng kết hợp biến định tính với biến định lượng (tt) Bảng kết hợp 2 biến định tính & 1 biến định lượng

VD: Muốn biết thu nhập trung bình của Hà Nội và TPHCM theo từng nhóm tuổi.






6.4.3- Đổ bảng chéo (phân tích hai biến)

� VD: Giữa nam và nữ có sự khác nhau về lựa chọn đọc báo AG hay không?




6.4.4- Tính giá trị trung bình của 1 biến định lượng phân theo 1 biến định tính

� VD: Muốn biết thu nhập trung bình của Hà Nội và TPHCM


Đưa biến định lượng vào Dependent List, đưa biến định tính vào Independent List





6.5- Xử lý câu hỏi có thể chọn nhiều trả lời (Multiple Answer-MA)

� Đối với câu hỏi MA chúng ta ghép các biến lại với nhau để tổng hợp thông tin về câu hỏi.



Chọn các biến cần

ghép đưa vào đây

Chọn vào đây vì biến

có nhiều biểu hiện

Đặt tên và nhãn cho

biến ghép

Nhấn nút Add

để xác nhận


6.5- Xử lý câu hỏi có thể chọn nhiều trả lời (tt)


Sau khi nhấn nút Add để

xác nhận, màn hình hiện

thông báo → OK

Biến ghép đã

được định nghĩa




6.5- Xử lý câu hỏi có thể chọn nhiều trả lời (tt)


Thực hiện kết hợp biến

với biến ghép mới được

định nghĩa


6.6- Trình bày kết quả bằng đồ thị

6.6.1- Các loại đồ thị cơ bản của SPSS

� Biểu đồ thanh Bar: được sử dụng biểu diễn dữ liệu dưới dạng tần sốhay tần suất%

� Biểu đồ hình tròn Pie: thường sử dụng biểu diễn dữ liệu định tính dạng tần số hay % khi chỉ có ít nhóm.

� Đồ thị đường gấp khúc (Line) và diện tích (Area): áp dụng tốt cho dữliệu định lượng.

� Cách t�o d�ng và hi�u chnh các lo�i đ� th� trên trong SPSS khági�ng nhau → ch c�n nghiên c�u 1 lo�i đ� th� → các đ� th� còn l�i t�ơng t�.





6.6.2- Đồ thị hình thanh (Bar)


6.6- Trình bày kết quả bằng đồ thị (tt)

Biểu diễn dữ liệu

của 1 biến đơn

Biểu diễn dữ liệu của

1 biến theo sự phân

tách của 1 biến khác

Giống Clustered

nhưng các thanh

trong nhóm nằm

chống lên nhau


6.6.2- Đồ thị hình thanh (Bar)

� Data in Chart:

1. Summaries for…: thể hiện 1 con số thống kê tổng

hợp cho những nhóm trường hợp khác nhau.

2. Summaries of…: thể hiện những con số thống kê

tổng hợp cho nhiều biến khác nhau.

3. Value of…: thể hiện giá trị thật của 1 biến trong

từng tình huống cụ thể.





6.6.3- Dùng đồ thị (Bar) biểu diễn dữ liệu của 1 biến đơn




6.6.3- Dùng đồ thị (Bar) biểu diễn dữ liệu của 1 biến đơn (tt)

� Kết quả:





6.6.4- Dùng đồ thị (Bar) biểu diễn dữ liệu của 1 biến được phân tách theo 1 biến khác




6.6.4- Dùng đồ thị (Bar) biểu diễn dữ liệu của 1 biến được phân tách theo 1 biến khác (tt)

� Kết quả:





CHƯƠNG CHƯƠNG 1: PHÂN T1: PHÂN TÍÍCH DCH DỮỮ LILIỆỆU NGHIÊN CU NGHIÊN CỨỨU VU VỚỚI SPSSI SPSS





Bài tập thực hành

� Sinh viên chia theo nhóm để thực hành (mỗi nhóm 5 SV)

� Sử dụng lại bảng phỏng vấn đơn giản ở slide số 18.

� Mỗi SV tự cho 20 kết quả phỏng vấn khác nhau, mỗi nhóm sẽ có 100 kết quả phỏng vấn.

� Tiến hành khai báo biến, nhập liệu, xử lý biến và thực hiện các thống kê mô tả để trả lời các câu hỏi sau:

1. Hãy cho biết tỉ lệ sử dụng các loại ĐTDĐ ở trên ?

2. Hãy cho biết trung bình chi tiêu cho việc gọi điện thoại là bao nhiêu ?

3. Giữa nam và nữ có sự khác nhau về lựa chọn ĐTDĐ ?

4. So sánh tính năng được sử dụng của ĐTDĐ ?

5. Trình bày trực quan mức độ hài lòng đối với ĐTDĐ bằng đồ thị ?

Documents

Chuong1 baigiang spss