30/08/2015

Chuỗi video hướng dẫn sử dụng SPSS trong nghiên cứu

bình luận
Hướng dẫn sử dụng SPSS 20 cơ bản là bộ chuỗi video được phát triển tại Phạm Lộc Blog. Bộ video này mình tập trung giới thiệu tới các bạn những thao tác cơ bản nhất về cách sử dụng phần mềm SPSS áp dụng vào các bài nghiên cứu tiểu luận, báo cáo, luận văn...

huong-dan-su-dung-spss-20
Hướng dẫn sử dụng SPSS 20 cơ bản 

BỐ CỤC

Phần 1: Đề tài nghiên cứu, mô hình và bảng câu hỏi nghiên cứu
Phần 2: Gạn lọc bảng câu hỏi, tải và cài đặt SPSS 20, tạo biến và nhập liệu
Phần 3: Phân tích thống kê mô tả Frequency và Desciptive
Phần 4: Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha
Phần 5: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phần 6: Tương quan Pearson và hồi quy đa biến
Phần 7: Kiểm định ANOVA, T-Test

icon8 Xem thêm: TOP 50 mẫu Slide PowerPoint đẹp phục vụ cho thuyết trình

NỘI DUNG CHI TIẾT


Phần 1: Đề tài nghiên cứu, mô hình và bảng câu hỏi nghiên cứu



Phần này mình giới thiệu tới các bạn 3 chủ điểm chính:
  • Lựa chọn đề tài nghiên cứu
  • Tìm kiếm, xây dựng mô hình nghiên cứu
  • Xây dựng bảng câu hỏi nghiên cứu

Việc lựa chọn đề tài nghiên cứu bước khởi đầu khá quan trọng. Do đặc tính của nghiên cứu khoa học có sử dụng phân tích định lượng thường phải có một mô hình nghiên cứu đã được chấp nhận rộng rãi. Xây dựng mô hình mới phải mất khá nhiều thời gian và phải được công nhận bởi nhiều chuyên gia, chính vì vậy, chúng ta nên cân nhắc việc lựa chọn đề tài dựa vào: tính cấp thiết của nghiên cứu, khả năng sử dụng vào thực tế của nghiên cứu, thời gian và ngân sách cho nghiên cứu.

XEM VIDEO




Phần 2: Gạn lọc bảng câu hỏi, cài đặt và thiết lập SPSS 20, tạo biến và nhập liệu



Phần này mình giới thiệu tới các bạn 3 chủ điểm chính:
  • Gạn lọc bảng khảo sát, loại bỏ các bảng khảo sát không đạt yêu cầu
  • Cách tải phần mềm SPSS 20 Full bản quyền và một số thiết lập cơ bản trước khi sử dụng SPSS 20
  • Cách tạo biến và nhập liệu trên SPSS 20

Với từ khóa "SPSS 20" các bạn tìm kiếm trên google sẽ có rất nhiều kết quả được trả về. Tuy nhiên, mình khuyến khích các bạn tải bản SPSS 20 Full tại Blog cá nhân của mình. Bởi vì phiên bản mình upload là phiên bản đã đóng gói, lược bỏ các thao tác cài đặt rườm rà và đặc biệt, bản này đã kích hoạt sẵn bản quyền cho các bạn. Mình đã upload lên host drive.google.com, đây là host miễn phí của google với tốc độ tải cực kỳ nhanh, các bạn không phải mất phí, hay yêu cầu tài khoản VIP gì cả.

Bên cạnh đó, mình cũng giới thiệu sơ lược về giao diện SPSS 20, cách tạo biến và nhập liệu cơ bản trên phần mềm.

XEM VIDEO




Phần 3: Phân tích thống kê mô tả Frequency và Descriptives



Phần này mình giới thiệu tới các bạn 3 chủ điểm chính:
  • Phân tích thống kê mô tả trên Frequency
  • Phân tích thống kê mô tả trên Descriptives
  • Vẽ biểu đồ trên SPSS và Excel

Trong quá trình nhập liệu, do lượng số liệu nhập vào khá lớn dẫn tới có sai sót về số liệu, các bạn thường xuyên gặp phải 2 lỗi: nhập thiếu giá trị và nhập nhân đôi giá trị.

Rất khó để kiểm tra bằng mắt những ô dữ liệu bị lỗi, chính vì vậy mà chúng ta sẽ sử dụng giá trị missing / max / min trong thống kê mô tả để kiểm tra sai sót và sửa lỗi.

Thống kê mô tả SPSS 20 chia ra làm 2 phần: Frequency, Desciptives. Tùy mục đích sử dụng chúng ta sẽ tương ứng dùng thống kê nào để cho ra kết quả output có ích.

Các bạn có thể vẽ biểu đồ trên SPSS, tuy nhiên SPSS không mạnh lắm về hình ảnh, đa dạng về biểu đồ. Do vậy, chúng ta có thể sử dụng số liệu trên SPSS và đưa vào Excel để vẽ biểu đồ. Giao diện vẽ biểu đồ trên Excel thân thiện hơn và phổ biến hơn với người dùng, đồ họa và hình ảnh đẹp mắt, việc chỉnh sửa cũng dễ dàng.

XEM VIDEO




Phần 4: Kiểm định Cronbach's Alpha


Phần này mình giới thiệu tới các bạn 3 chủ điểm chính:
  • Mục đích của kiểm định Cronbach's Alpha
  • Cách thực hiện kiểm định Cronbach's Alpha
  • Một số lưu ý trong quá trình thực hiện kiểm định

Cronbach's Alpha giúp kiểm định độ tin cậy của thang đo (xem chi tiết câu hỏi số 9 trong bài viết: Một số câu hỏi phản biện về SPSS trước hội đồng).

Cần lưu ý, trích nguồn các tiêu chí kiểm định vào bài làm để phần phân tích có sức thuyết phục, các bạn có thể lấy nguồn về kiểm định Cronbach Alpha ở đây.

Một số bạn thắc mắc, nên chạy EFA hay Cronbach Alpha trước bởi vì các bài mẫu trên mạng có người làm cái này có người làm cái kia trước. Theo mình tìm hiểu dựa trên các bài viết trên mạng, sách của thầy Hoàng Trọng và cô Mộng Ngọc mình xin trả lời thắc mắc này như sau:
Đối với mô hình mới hoàn toàn bạn sẽ chạy EFA trước. Mô hình mới hoàn toàn có nghĩa là bạn không thể tìm mô hình này ở bất cứ tài liệu nào, bạn xây dựng nó từ những lý thuyết bạn tìm được và qua sự kiểm duyệt của chuyên gia. Khi xây dựng mô hình mới, bạn sẽ không có các nhân tố ban đầu có sẵn, bạn chỉ có thể liệt kê ra hàng loạt các tiêu chí (chính là các câu hỏi/tiêu chí trong bảng khảo sát), bạn chưa thể sắp xếp nó vào nhóm nào cả thì khi đó, sử dụng EFA sẽ giúp ích khá nhiều để bạn có thể phân loại tiêu chí theo từng nhóm và sau đó đặt tên nhóm, hoàn thành mô hình.
Còn đối với các mô hình có sẵn, chúng ta cứ theo trình tự Cronbach Alpha trước, EFA sau mà làm, phần này không giải thích gì thêm.


XEM VIDEO



Phần 5: Phân tích nhân tố khám phá EFA


Phần này mình giới thiệu tới các bạn 3 chủ điểm chính:
  • Khái niệm và mục đích của phân tích nhân tố khám phá EFA
  • Cách thực hiện phân tích nhân tố khám phá
  • Một số lưu ý trong quá trình thực hiện phân tích

Cần lưu ý, trích nguồn các tiêu chí kiểm định vào bài làm để phần phân tích có sức thuyết phục, các bạn có thể lấy nguồn về phân tích EFA ở đây.

Khi phân tích khám phá EFA, các bạn nhớ loại bỏ các biến đã bị loại trước đó. Ví dụ bước Cronbach Alpha bị loại 2 biến quan sát thì khi chạy EFA, các bạn không sử dụng lại 2 biến đó nữa mà bỏ đi.


XEM VIDEO




Phần 6: Tương quan Pearson và Hồi quy tuyến tính bội


Phần này mình giới thiệu tới các bạn 5 chủ điểm chính:
  • Phân biệt tương quan và tương quan tuyến tính 
  • Cách thực hiện tương quan pearson
  • Sự khác nhau giữa tương quan và hồi quy tuyến tính
  • Cách thực hiện hồi quy tuyến tính bội
  • Một số chú ý trong phân tích tương quan pearson và hồi quy

Cần lưu ý, tương quan Pearson phản ánh mối quan hệ tuyến tính giữa các cặp biến. Cặp biến không thỏa điều kiện tương quan Pearson sẽ xảy ra 2 trường hợp. Hoặc là cặp biến đó hoàn toàn không có tương quan. Hoặc là cặp biến đó có mối quan hệ phi tuyến.

Tại bước tương quan Pearson, biến có sig lớn hơn 0.05 nhưng có thể vẫn sẽ có ý nghĩa khi phân tích hồi quy. Bởi vì trong Pearson, các cặp biến so sánh với nhau ở mối quan hệ độc lập, chỉ xét trong phạm vi 2 biến đó. Còn trong hồi quy, không có sự so sánh từng cặp nữa mà mỗi biến độc lập sẽ được xem xét sự tương quan với biến phụ thuộc khi đặt cạnh các biến độc lập còn lại. Do đó, một biến có thể không tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở bước phân tích Pearson nhưng lại hoàn toàn có ý nghĩa trong phương trình hồi quy tuyến tính.

Có rất nhiều bạn thắc mắc nên sử dụng hệ số hồi quy chuẩn hóa (hệ số Beta) hay chưa chuẩn hóa (hệ số B) khi viết phương trình hồi quy. Để hiểu rõ hơn vấn đề này, các bạn đọc bài viết Sự khác nhau giữa hệ số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa theo đường dẫn ở đây.


XEM VIDEO



Phần 7: Kiểm định ANOVA, T-Test


Phần này mình giới thiệu tới các bạn 2 chủ điểm chính:
  • Trường hợp nào thì sẽ sử dụng ANOVA, trường hợp nào sử dụng T-Test
  • Cách thực hiện và một số lưu ý

Phần này các bạn vui lòng xem bài viết Hướng dẫn phân tích chi tiết ANOVA trong SPSS theo đường dẫn ở đây.

NHẬN BÀI VIẾT QUA EMAIL