SPSS là gì? Cách sử dụng phần mềm SPSS trong nghiên cứu khoa học

SPSS là một khái niệm không còn xa lạ đối với sinh viên, học viên, nghiên cứu sinh và các nhà nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều người đang còn “mơ hồ” trong khái niệm SPSS là gì? Chức năng của SPSS và cách sử dụng phần mềm SPSS ra sao? Tất cả sẽ được Luận Văn 2S giải đáp thông qua bài viết này.

SPSS là gì ?

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) được tạo ra vào năm 1968 bởi SPSS Inc vào năm 1968 và được IBM mua lại vào năm 2009. SPSS là một chương trình máy tính phục vụ công tác phân tích thống kê. Đúng như tên gọi, SPSS ban đầu được phát minh nhằm mục đích phân tích dữ liệu khoa học ứng dụng trong lĩnh vực khoa học xã hội. Tuy nhiên, không chỉ dừng lại ở đó, việc sử dụng SPSS đã được ứng dụng rộng rãi trong các các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng.

spss_la_gi_luanvan2s
SPSS là gì?

Phần mềm SPSS có công dụng gì

  • Nhập và làm sạch dữ liệu: Những dữ liệu này có thể đến từ bất kỳ nguồn nào: nghiên cứu khoa học, cơ sở dữ liệu khách hàng, Google Analytics hoặc thậm chí các tệp nhật ký máy chủ của trang web. SPSS có thể mở tất cả các định dạng tệp thường được sử dụng cho dữ liệu có cấu trúc như: 

+ Bảng tính từ MS Excel hoặc OpenOffice+ Tệp văn bản thuần túy (. txt hoặc. csv )+ Cơ sở tài liệu quan hệ ( SQL )+ Stata và SAS .

  • Phân tích tài liệu, giám sát những tham số thống kê và diễn giải tác dụng : Thống kê miêu tả ; Chạy những thống kê suy diễn ; Mô tả Thống kê đơn biến ; Dự đoán để xác lập những nhóm …
  • Tóm tắt, tổng hợp tài liệu và trình diễn dưới những dạng biểu bảng, đồ thị, map : Thực hiện vẽ nhiều loại đồ thị khác nhau với chất lượng cao .
  • Xử lý đổi khác và quản trị tài liệu .

Ứng dụng của ứng dụng SPSS

SPSS là tập hợp một mạng lưới hệ thống những giải pháp nghiên cứu và phân tích thống kê tài liệu bảo vệ đủ để giúp cho nhà nghiên cứu khoa học triển khai việc giải quyết và xử lý nghiên cứu ở nhiều nghành chuyên ngành khác nhau. Phổ biến nhất là :

  • Nghiên cứu xã hội học : Khảo sát quan điểm của dân cư, nhìn nhận chất lượng dịch vụ, chất lượng y tế …
  • Nghiên cứu thị trường : nghiên cứu sự hài lòng của người mua, nghiên cứu tác nhân tác động ảnh hưởng đến quyết định hành động mua, nghiên cứu lan rộng ra thị trường …
  • Nghiên cứu đa dạng sinh học
  • Nghiên cứu khoa học trong tăng trưởng nông lâm nghiệp
  • Nghiên cứu tâm lý học : tâm ý trẻ nhỏ, tâm ý học viên – sinh viên, tâm ý tội phạm …
  • Nghiên cứu tình hình, nghiên cứu và phân tích nguyên do, tác nhân tác động ảnh hưởng, tác động ảnh hưởng và Dự kiến xu thế tiếp theo xảy ra .

Làm quen với ứng dụng SPSS

Sau khi khởi động phần mềm SPSS, bạn sẽ nhìn thấy 2 giao diện một bên là Data View và Variable View. Trong đó:

  • Data View : Có tính năng xem, quản lý số liệu .
  • Variable View : Quản lý biến ( Tạo biến )

spss_la_gi
Giao diện phần mềm SPSS

Tạo biến mới trong SPSS

Trong phần Variable View sẽ được cho phép bạn tạo biến mới. Để quy trình tạo biến được thuận tiện, tất cả chúng ta sẽ khám phá ý nghĩa của những cột gồm có :

  • Name : Nhập tên biến. Lưu ý, tên biến phải là duy nhất, không chứa kí tự đặc biệt quan trọng và khoảng chừng trắng .
  • Type : Định dạng của biến ( Định dạng số, ký tự, ngày tháng, đơn vị chức năng tiền tệ … )
  • Width : Độ rộng tối đa của biến được cho phép
  • Decimal : Xác định điểm thập phân bạn cần hiển thị
  • Label : Nhãn biến. Vì cột Name không được cho phép bạn sử dụng bất kể ký tự đặc biệt quan trọng hoặc dấu cách nào, nên ở đây bạn hoàn toàn có thể đặt bất kể tên nào làm Nhãn cho biến mà bạn muốn gán để làm rõ biến .
  • Value : Gán nhãn cho những giá trị trong biến
  • Missing : đề cập đến tài liệu không muốn SPSS xem xét trong khi nghiên cứu và phân tích .
  • Align : Căn lề cho tài liệu nhập vào ( Căn trái, phải, giữa )
  • Measure : Thang đo của biến

Nhập tệp tài liệu Excel vào ứng dụng SPSS

Nhấp vào File > Open > Data…

Trong hộp thoại Open Data tại ô Files of type chọn All files hoặc Excel. Sau đó click chọn file bạn muốn nhập vào SPSS > Open .

Trong hộp thoại tiếp theo, bạn cần đánh dấu vào “Read Variable names from the first row of data” > OK

Cách sử dụng SPSS trong nghiên cứu khoa học

6 bước nghiên cứu và phân tích định lượng với SPSS :

  • Phân tích thống kê tần số
  • Phân tích thống kê miêu tả
  • Phân tích độ an toàn và đáng tin cậy
  • Phân tích tác nhân tò mò
  • Phân tích đối sánh tương quan
  • Phân tích hồi quy

Phân tích thống kê tần số ( Frequency )

Thống kê tần số được hiểu là việc thống kê số lần Open của những biến định tính hoặc định lượng. Tiêu biểu như biến giới tính, độ tuổi, thu nhập, học vấn …

Để phân tích thống kê tần số trong SPSS, ta thực hiện thao tác sau:

Xem thêm: Viber

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies

Hộp thoại Frequencies mở ra, đưa biến định tính cần thống kê tần suất ở bên trái vào trường Variable ( s ) bằng cách nhấn chọn và click vào mũi tên ở giữa bảng. > OK

thong_ke_tan_so_trong_spss
Phân tích thống kê tần số trong phần mềm SPSS

Kết quả sẽ được hiển thị tại bảng Frequency Table

Phân tích thống kê diễn đạt ( Descriptive )

Thống kê diễn đạt có công dụng miêu tả ngắn gọn những đặc tính của tài liệu tích lũy được. Loại thống kê diễn đạt phổ cập nhất là giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, minimum, maximum, tổng sum, S.E mean, Skewness, Kurtosis và cách sắp xếp tác dụng theo Variable list, Alphabetic, tăng dần theo giá trị trung bình Ascending Means, giảm dần theo giá trị trung bình Descending Means …Cách chạy thống kê miêu tả :

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Descriptive statistics > Descriptive

Hộp thoại Descriptives mở ra, đưa biến cần thống kê diễn đạt ở bên trái vào trường Variable ( s ) bằng cách nhấn chọn và click vào mũi tên ở giữa bảng. > OK

thong_ke_mo_ta_trong_phan_mem_spss
Thực hành phân tích thống kê mô tả

Phân tích độ an toàn và đáng tin cậy ( Cronbach’s Alpha )

Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê được sử dụng để đo lường và thống kê những biến rải rác nhằm mục đích nhìn nhận mức độ ngặt nghèo của những biến của quy mô nghiên cứu. Hệ số Cronbach Alpha được dùng trong việc tránh sai số ngẫu nhiên, nhìn nhận độ đáng tin cậy của thang đo. Độ an toàn và đáng tin cậy tương quan đến tính đúng chuẩn, tính đồng nhất của tác dụng .Phân tích độ đáng tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS, ta lần lượt triển khai :

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis…

cronbach_alpha_luanvan2s
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha bước 1

Tại hộp thoại Reliability Analysis chỉ định những biến sử dụng trong nghiên cứu và phân tích độ đáng tin cậy Cronbach’s Alpha ở cột phía bên trái và chuyển dời đến trường Items. Click vào ô Statistic … Tại hành lang cửa số Reliability Analysis, check vào ô Item, Scale, Scale if item deleted, Correlations. Sau đó bấm Continue quay trở lại hộp thoại trước > OK .

cronbach_alpha_in_spss_luanvan2s
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha bước 2

Các biến có thông số đối sánh tương quan biến tổng ( Corrected Item – Total Correlation ) < 0.3 sẽ bị loại .Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có thông số an toàn và đáng tin cậy Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên ( Hair và đồng sự, 2006 ) .

phan_tich_cronbach_alpha_trong_spssĐọc bảng kết quả cronbach Alpha

Phân tích tác nhân tò mò ( Exploratory factor analysis – EFA )

Trong nghiên cứu khoa học, việc tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm mục đích rút gọn dữ liệu và kiểm định các yếu tố đại diện trong mô hình nghiên cứu. Các thao tác thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS bạn có đọc có thể tìm hiểu trong bài viết: Phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS – Lý thuyết và thực hành

phan_tich_efa_trong_spssBảng kết quả phân tích nhân tố khám phá

Những điều kiện kèm theo khi kiểm tra thang đo bằng giải pháp nghiên cứu và phân tích tác nhân EFA :

  • Phần trăm phương sai tích góp phải trên 50 % biến thiên của những biến quan sát ( Hair và đồng sự, 1998 )
  • Tổng độ lệch bình phương của một tác nhân ( Eigenvalue ), đại lượng đại diện thay mặt cho lượng biến thiên lý giải bởi tác nhân hay phương sai của tác nhân, đại lượng này phải lớn hơn 1 .
  • Nguyên tắc chọn một biến thuộc một tác nhân gồm có biến đó phải có chỉ số lớn hơn 0.5 ở tác nhân đó và không có chỉ số quá 0.35 ở những tác nhân khác ( Igbaria và đồng sự, 1995 ) hoặc khoảng cách giữa hai trọng số tải của cùng một biến ở hai tác nhân ( factor ) lớn hơn 0.3 .
  • Trị số KMO ( Kaiser – Meyer – Olkin ) chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của nghiên cứu và phân tích tác nhân, trị số KMO lớn hơn 0.5 là điều kiện kèm theo đủ để nghiên cứu và phân tích tác nhân là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì nghiên cứu và phân tích tác nhân có năng lực không thích hợp với những tài liệu .
  • Hệ số sig phải nhỏ hơn 0.05 nhằm mục đích bảo vệ kiểm định có ý nghĩa với độ an toàn và đáng tin cậy 95 % .

Phân tích đối sánh tương quan ( Correlation )

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Correlate > Bivariate.

Tại hộp thoại Bivariate Correlations chỉ định những biến độc lập và biến nhờ vào sử dụng trong nghiên cứu và phân tích đối sánh tương quan trong list ở phía bên trái và nhấp vào nút mũi tên để chuyển dời chúng sang phải, trong trường Variables > OK

 tuong_quan_pearson_luanvan2s
Phân tích tương quan trong phần mềm SPSS

Trong bảng hiệu quả Correlations, tất cả chúng ta chăm sóc đến 2 giá trị : Pearson Correlation và Sig. ( 2 – tailed )

  • Pearson Correlation càng cao thì mức độ đối sánh tương quan càng mạnh
  • Sig. ( 2 – tailed ) < 0.05 .

phan_tich_tuong_quan_trong_spss_luanvan2s
Bảng kết quả Correlations

Phân tích hồi quy ( Regression )

Phân tích hồi quy cho biết mức độ mức độ góp phần nhiều, ít, không góp phần … của từng tác nhân độc lập vào sự đổi khác của biến nhờ vào. Để thực thi nghiên cứu và phân tích hồi quy trong SPSS, ta thực thi những thao tác sau :

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Regression > Linear…

hoi_quy_da_bien_luanvan2s1
Phân tích hồi quy bước 1

Chuyển biến phụ thuộc vào ô Dependent; Chuyển các biến độc vào ô Dependent bằng cách chọn và nhấn vào nút mũi tên. Bấm vào ô Statistics. Tại hộp thoại Linear Regression: Statistics, nhấn chọn Collinearity diagnostics để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến. Click Continue để trở lại hộp thoại Linear Regression > OK.

da_cong_tuyen_luanvan2s
Phân tích hồi quy bước 2

phan_tich_hoi_quy_trong_phan_mem_spss
Bảng kết quả phân tích hồi quy trong phần mềm SPSS

Chúng ta cần lưu ý các chỉ số:

  • Adjusted R Square ( thông số R bình phương hiệu chỉnh ) > 0.5
  • Sig. < 0.05

Mong rằng bạn đọc sẽ cảm thấy hữu ích đối với những nội dung liên quan đến SPSS là gì và những kiến thức xoay quanh việc sử dụng phần mềm SPSS mà Luận Văn 2S đã đề cập. Ngoài ra, nếu sau khi đọc xong bài viết cũng như đang thực hiện phân tích dữ liệu với SPSS, bạn gặp bất kì khó khăn, vấn đề thắc mắc cần giải đáp. Hãy liên hệ ngay với dịch vụ Hỗ Trợ SPSS của Luận Văn 2S nhé. Chúng tôi luôn sẵn sàng phục vụ bạn 24/24.

5/5 - (1 vote)
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments