2021 - 0 - SPSS - GIOI THIEU - PHAN TICH DON GIAN.pdf

BBA Program – DUE Assoc.Prof. LE VAN HUY, PhD. 22/08/2021
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Trình bày:
PGS. TS. LÊ VĂN HUY
levanhuy@due.edu.vn

SLIDE BÀI GIẢNG THEO SÁCH:
Lê Văn Huy, Trương Trần Trâm Anh (2012), Phương
pháp nghiên cứu trong kinh doanh, Nhà xuất bản Tài
chính, 277 trang
Huy, L. V., Anh, T. T. T. (2012), Research Methods for
Business, Finacial Publishing,
Hanoi, Vietnam, 277 pages

GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC
VỀ
PHẦM MỀM SPSS
Trình bày:
PGS. TS. LÊ VĂN HUY
levanhuy@due.edu.vn

NỘI DUNG CHÍNH
• Giới thiệu về SPSS
• Mã hóa dữ liệu
• Giao diện và nhập liệu
• Một số điểm thường sử dụng

SƠ LƯỢC VỀ SPSS
• SPSS là gì?
SPSS FOR WINDOWS (Statistical Package for
Social Sciences)
• Tại sao là SPSS?
• STATA
• EVIEWS
• EXCEL
• SAS
• Tiếng Việt trong SPSS

TIẾNG VIỆT (THEO UNICODE)

VÍ DỤ VỀ BẢNG CÂU HỎI
Xin vui lòng cho biết ý kiến của Anh (Chị) với mỗi câu hỏi dưới đây:
A.1. Lĩnh vực kinh doanh chính của doanh nghiệp mà Anh (Chị) đang công tác là:
 Thương mại và dịch vụ  Công nghiệp
 Xây dựng  Khác
A.2. Số lượng cán bộ công nhân viên làm việc trong doanh nghiệp của Anh (chị): ………………………………người
A.3 Hiện tại, doanh nghiệp của Anh (chị) hiện có sử dụng máy vi tính:
 Có, và số lượng khoảng ………….. máy  Xin vui lòng chuyển sang A.5
 Không  Xin vui lòng trả lời các câu hỏi tiếp theo
A.4 Doanh nghiệp của Anh (chị):
 dự định sử dụng máy vi tính trong vòng 12 tháng tới  Xin vui lòng chuyển sang PHẦN A.5
 không dự định sử dụng máy vi tính trong vòng 12 tháng tới  Xin vui lòng chuyển sang PHẦN C
A.5. Doanh nghiệp của Anh (Chị) hiện tại đang sử dụng Internet:
 Đúng  Xin trả lời các câu hỏi tiếp theo
 Không, nhưng dự định sử dụng trong 12 tháng tới  Xin vui lòng chuyển sang PHẦN B
 Không và cũng không dự định sẽ sử dụng trong 12 tháng tới  Xin vui lòng chuyển sang PHẦN C
A.6. Doanh nghiệp của Anh (Chị) kết nối Internet thông qua:
 Đường dây điện thoại với modem (*)  Đường ADSL hoặc cable (*)
 Hình thức khác  Không biết

MÃ HÓA DỮ LIỆU
• Các loại mã hóa
• Mã hóa trước
• Mã hóa sau
• Ví dụ
• 1: Nam 0: Nữ
• 1: Đồng ý 0: Không đồng ý
• 1: Rất không đồng ý 7: Rất đồng ý
• Lập danh bạ mã hoá
• Tại sao?

LẬP DANH BẠ MÃ HÓA DỮ LIỆU
• Câu 1: (Thang đo: Biểu danh – Nominal)
• Tên biến: LVKD
• Nhãn: Lĩnh vực kinh doanh
• Giá trị1:
• Thương mại và dịch vụ
• Công nghiệp
• Xây dựng
• Khác
• Câu 2: (Thang đo: Tỉ lệ)
• Tên biến: SLNV
• Nhãn: Số lượng nhân ivên

ĐỊNH NGHĨA CÁC BIẾN
Hiển thị theo
biến
Hiển thị theo
Giá trị

ĐỊNH NGHĨA CÁC BIẾN
4 loại thang đo:
- Nominal: Biểu danh
- Ordinal: Thứ tự
- Scale: Khoảng cách
(Interval) và Tỷ lệ (Ratio)

MỘT SỐ THAO TÁC CẦN BIẾT
SAU KHI NHẬP LIỆU

CHỌN DỮ LIỆU THEO ĐIỀU KIỆN

HÃY THỰC HÀNH
• Lựa chọn dữ liệu với điều kiện
• Giới tính = Nam
• Chú ý quan trọng: Sau khi chọn và phân tích
sau, hãy trả về dữ liệu gốc khi chọn All case

MÃ HÓA LẠI BIẾN
• Hãy mã hóa lại biến TUOI
• Tuổi < 25
• Tuổi > = 25
• Nên mã hóa và lưu lại trên biến mới

MÃ HÓA LẠI BIẾN

TÍNH TOÁN CÁC BIẾN

ĐỌC DỮ LIỆU TỪ EXCEL

PHÂN TÍCH MÔ TẢ

PHÂN TÍCH MÔ TẢ
Thống kê xu
hướng hội
tục
Đồ thị
Kiểm tra độ
phân tán
Kiểm tra
phân phối

NHẬP LIỆU CHO CÂU HỎI NHIỀU LỰA CHỌN
• Ví dụ:
• Bạn hãy cho biết nhiều nhất 9 loại báo mà bạn
thường đọc tại Cơ quan (nơi làm việc)
• Hà Nội mới
• SGGP
• Lao Động
• Tiền Phong
• Tuổi trẻ
• Phụ nữ Việt Nam
• Sài Gòn Tiếp thị
• Thế giới Phụ nữ
• An ninh thế giới
 Có thể chọn nhiều hơn một phương án  làm thế nào để
nhập liệu

Analyze
Multiple Response
Define Variable Sets

Nhập thông tin
Biến: BAO
Label: Báo thường đọc
Nhấn Add
Nhập kiểu định nghĩa Dichotomies /
Categories
Nhập số lượng lựa chọn

Mô tả tần suất
Chọn và chuyển tên biến cần
tính

Kết quả thống kê

Kết quả thống kê
Chọn các biến vào phân tích
Nhấn Define Rangers để định nghĩa biến nominal
ở cột

THỐNG KÊ CHO CÂU HỎI NHIỀU LỰA
CHỌN

BẢNG BIỂU (Custom Tables)
Kéo biến GIOITINH
sang ô cột, biến
TRINHDO sang ô
dòng

Kéo biến GIOITINH
sang ô cột, biến
TRINHDO sang ô
dòng
Nếu tính thêm %
thì chọn Compact
Sau đó chọn
Sumary Statistics

Tùy theo mục đính
tính % theo hàng,
hoặc cột thì chọn
tại đây và kéo sang
phần Display
Sau đó chọn Apply
to Selection

CÁC PHÂN TÍCH
MỐI QUAN HỆ GIỮA 2 BIẾN

NỘI DUNG CHÍNH
• Mối quan hệ 2 biến định tính (Crosstab)
• Mối quan hệ một biến định lượng và một biến
định tính (ANOVA)
• Mối quan hệ giữa 2 biến định lượng

ÔN LẠI MỘT SỐ KIẾN THỨC
• Biến định tính
• Thang đo biểu danh (nominal)
• Thang đo thứ tự (ordinal)
• Biến định lượng (thang đo hệ metric hay
scale)
• Thang đo khoảng cách (interval)
• Thang đo tỷ lệ (Ratio)

LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH
• Căn cứ: Dựa vào thang đo lường của các biến
Biểu danh (Normal)
Thứ tự (Ordinal)
Hệ metric (scale)
Biểu danh (Normal)
Thứ tự (Ordinal)
Bảng chéo
(Crosstable)
Phân tích
phương sai
(ANOVA)
Hệ metric (scale)
Phân tích
phương sai
ANOVA
Tương quan và Hồi
quy (đơn)
Correlation &
Regression

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT
• Giả thuyết:
Có (tồn tại) mối quan hệ giữa 2 biến X1 và X2
Kết luận:
Sig. = P(F) = 0.011 <= 0.05 = 5%
 Có mối quan hệ giữa biến X1 và X2
Sig. = P = 0.11 > 0.05 = 5%
 Chưa có cơ sở khẳng định có mối quan hệ
giữa biến X1 và X2
August 22, 2021

MỐI QUAN HỆ GIỮA
HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH
(BẢNG CHÉO - CROSSTABs)

PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH
• Phương pháp: Bảng chéo (Crosstab)
• Điều kiện: hai biến định tính
• Các giả thuyết:
H0: Hai biến độc lập với nhau (hai biến không có MQH)
H1: Hai biến có mối quan hệ với nhau
• 2: Cơ sở để khẳng định MQH phi tuyến tính
• 2:
• xác định có hay không một mối liên hệ giữa hai
biến,
• không chỉ ra được cường độ của mối liên hệ đó.
• Cramer-V: Biến động từ 0 đến 1.

PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH

MQH GIỮA
MỘT BIẾN ĐỊNH TÍNH
VÀ MỘT BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
(PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI - ANOVA)

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA)
• Kiểm định sự bằng nhau của hai giá trị trung
bình hoặc nhiều hơn
• Mở rộng của kiểm định t-Student
• Các điều kiện sử dụng
• Các mẫu được rút ra theo cách ngẫu nhiên và
độc lập
• Các tổng thể có phân phối chuẩn (hoặc gần phân
phối chuẩn)
• Các tổng thể có cùng phương sai

MỘT SỐ CÂU HỎI TRONG THỰC TẾ
• Có tồn tại sự khác nhau Tuổi trung bình giữa
CBCNV Nam và Nữ (Giới tính)?
• Thu nhập của CBCNV ở các khu vực Bắc,
Trung, Nam có khác nhau hay không?

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA)
• Giả sử chúng ta muốn phân tích mối quan hệ
giữa 2 biến:
• Tuổi (biến định lượng)
• Giới tính (biến định tính)
• Giả thuyết
• H1: Tồn tại sự khác nhau về độ tuổi trung bình
giữa CBCNV người nam và người nữ

TRÌNH TỰ ANOVA
Các biến
định lượng
Biến
định tính

CÁCH TÍNH
Tổng bình
phương
Bậc
tự do
Trung bình của
các bình phương
(Variance)
Fisher Sig.
nhân tố
(được giải
thích)
SCF
k-1 MCF=SCF/(k-1) MCF/MCR <=0.05
phần dư:
Residual
(không được
giải thích)
SCR n-k MCR=SCR/(n-k)
Total
SCT
=SCF+SCR
n-1

KẾT QUẢ
Hãy kết
luận !!
Câu hỏi:
Cụ thể sự khác nhau đó như thế nào giữa
các bộ phận???

TRÌNH TỰ ANOVA

MỐI QUAN HỆ GIỮA
HAI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
(CORRELATION VÀ REGRESSION)

TƯƠNG QUAN (CORRELATION)
• Xem xét mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến
• Tương quan có:
• Tương quan 2 biến – Bivariate Correlations
• Tương quan riêng phần – Partial Correlations
• Điều kiện:
• 2 biến định lượng
• Ví dụ: Độ tuổi và thu nhập

• Mục tiêu nghiên cứu: Giả định nhà nghiên cứu
muốn tìm hiểu có mối quan hệ như thế nào giữa
độ tuổi và thu nhập.
• Câu hỏi nghiên cứu: Độ tuổi và thu nhập có mối
quan hệ với nhau hay không ?
• Hai biến được chọn: Độ tuổi và thu nhập (2 biến
định lượng).
• Giả thuyết: Có mối quan hệ giữa hai biến Độ tuổi
và thu nhập

Vì Pearson = 0,075 và Sig = 0,291 nên chưa
có cơ sở để bác bỏ H0 nghĩa là….

TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN
• Nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính của hai biến
có loại trừ ảnh hưởng của các yếu tố khác.

TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN

HỒI QUY ĐƠN
• Mục đích:
• Tìm mối quan hệ như thế nào giữa hai biến (mối
quan hệ nhân quả)
• Điều kiện
• Hai biến định lượng
• Hai biến phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn
• Mô hình lý thuyết:
Yi = B0 + B1*Xi + 
• Xi: trị quan sát thứ i của biến độc lập
• Yi : giá trị dự đoán thứ i của biến phụ thuộc
• B0 và B1: hệ số hồi quy

• Các hệ số góc (bj)
• Sự biến đổi của giá trị trung bình của các Y khi Xj tăng
thêm 1 đơn vị, mọi yếu tố khác không đổi.
• Kiểm định: tương tự như hồi qui đơn với (n-p-1) bậc
tự do
• Hệ số chặn - hằng số (b0)
• Giá trị trung bình của Y khi Xj = 0
DIỄN GIẢI DỮ LIỆU

HỒI QUY ĐƠN
• Mục tiêu nghiên cứu: Mối quan hệ giữa Thu
nhập của CBCNV và độ tuổi.
• Câu hỏi nghiên cứu: Thu nhập của CBCNV có
phụ thuộc vào độ tuổi?
• Hai biến được chọn: Độ tuổi là biến độc lập và
Thu nhập là biến phụ thuộc.
• Giả thuyết
• H: Thu nhập của CBCNV có phụ thuộc vào độ
tuổi.

KẾT QUẢ
Vì F= 1,119 và Sig = 0,291
>0,05 nên chưa có cơ sở
để kết luận có mối quan
hệ

MỘT VÍ DỤ KHÁC
• Mục tiêu nghiên cứu: Nên tác động thế nào
của phong cách lãnh đạo để tạo ra sự trung
thành của nhân viên.
• Câu hỏi nghiên cứu: Lòng trung thành của
nhân viên có phụ thuộc vào phong cách lãnh
đạo?
• Hai biến được chọn: Lãnh đạo là biến độc lập
và Lòng trung thành là biến phụ thuộc.
• Giả thuyết:
H: Có mối quan hệ giữa PCLĐ và LONGTT

HỒI QUY ĐƠN
Vì F= 75,549 và Sig =
0,000 <0,05 nghĩa là 2
biến có mối quan hệ
MQH thể hiện:
LONGTTi = 0,957 +0,667*lãnh
đạo +
R2: Biến độc lập giải thích
?% biến phụ thuộc
R2= 0,276 nên
biến lãnh đạo
giải thích 27,6%
LTT

HỆ SỐ XÁC ĐỊNH R2
Tỉ lệ biến đổi của biến phụ thuộc được giải thích
bằng tất cả các biến độc lập
R2 = Biến đổi được giải thích = SCR
Tổng biến đổi SCT
Không bao giờ giảm khi các đại lượng được thêm
vào
Vấn đề khi ta so sánh các mô hình

R2 R2 điều chỉnh (R2a)
HỆ SỐ XÁC ĐỊNH ĐIỀU CHỈNH R2a

2021 - 0 - SPSS - GIOI THIEU - PHAN TICH DON GIAN.pdf

Empfohlen

Empfohlen

Weitere ähnliche Inhalte

Empfohlen

Empfohlen (20)

2021 - 0 - SPSS - GIOI THIEU - PHAN TICH DON GIAN.pdf