1. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
CHÖÔNG 1: KHAÙI QUAÙT VEÀ QUI TRÌNH NGHIEÂN CÖÙU – XÖÕ LYÙ THOÂNG
TIN VAØ MOÄT SOÁ LYÙ THUYEÁT THOÁNG KEÂ CÔ BAÛN SÖÛ DUÏNG TRONG
PHAÂN TÍCH THOÂNG TIN
1. Qui trình cuûa moät cuoäc nghieân cöùu
Thoâng thöôøng moät qui trình nghieân cöùu bao goàm 8 böôùc:
- Böôùc 1: Xaùc ñònh vaán ñeà caàn nghieân cöùu
- Böôùc 2: Xaùc ñònh loaïi thoâng tin caàn thu thaäp vaø nguoàn cung caáp thoâng tin
- Böôùc 3: Choïn maãu nghieân cöùu
- Böôùc 4: Thieát keá nghieân cöùu vaø xaùc ñònh phöông phaùp thu thaäp thoâng tin.
- Böôùc 5: Thieát keá baûng caâu hoûi
- Böôùc 6: Thu thaäp döõ lieäu
- Böôùc 7: Xöû lyù, phaân tích vaø dieãn giaûi caùc döõ lieäu ñaõ ñöôïc xöõ lyù
- Böôùc 8: Trình baøy vaø baùo caùo keát quaû
2. Xöõ lyù thoâng tin trong nghieân cöùu thöïc ñòa
Coù hai daïng thoâng tin nghieân cöùu caàn thu thaäp, loaïi thöù nhaát laø thoâng tin thöù caáp
vaø vaø loaïi thöù hai laø thoâng tin sô caáp.
- Thoâng tin thöù caáp laø nhöõng thoâng tin ñaõ hieän höõu treân caùc nguoàn taøi lieäu ñaõ
ñöôïc ñaêng taûi, thoâng tin naøy ñaõ ñöôïc toå chöùc thaønh baûng bieåu, ñoà thò. Loaïi
thoâng tin naøy ngöôøi nghieân cöùu chæ vieäc söû duïng vaø dieãn giaûi theo nhu caàu
nghieân cöùu cuûa mình maø khoâng caàn phaûi traõi qua moät quaù trình xöõ lyù phöùc taïp
ñoøi hoûi söï hoã trôï cuûa caùc phaàn meàm phaân tích vaø xöõ lyù thoâng tin chuyeân duïng.
- Thoâng tin sô caáp laø thoâng tin chöa hieän höõu, muoán coù thoâng tin naøy ñoøi hoûi caùc
nhaø nghieân cöùu phaûi thöïc hieän moät qui trình nghieân cöùu vôùi nhieàu böôùc ñaõ trình
baøy ôû treân. Trong nghieân cöùu thu thaäp thoâng tin sô caáp toàn taïi hai daïng nghieân
cöùu chính yeáu nghieân cöùu ñònh tính vaø nghieân cöùu ñònh löôïng. Thoâng tin trong
nghieân cöùu ñònh tính khoâng coù yù nghóa veà maët thoáng keâ, quaù trình phaân tích vaø
xöõ lyù chæ döøng ôû choå taäp hôïp, phaân nhoùm nhöõng yù kieán quan ñieåm khaùc bieät vaø
khoâng ñoøi hoûi nhieàu söï hoã trôï cuûa caùc coâng cuï vaø kieán thöùc thoáng keâ. Ngöôïc
laïi vôùi thoâng tin nghieân cöùu ñònh löôïng laïi ñoøi hoûi nhieàu kyû naêng vaø kieán thöùc
phaân tích thoáng keâ ñeå toå chöùc vaø phaân tích. Phaàn meàm SPSS laø moät coâng cuï
höõu hieäu cho vieäc xöõ lyù vaø phaân tích nhöõng thoâng tin nghieân cöùu ñònh löôïng
naøy.
Trong nghieân cöùu ñònh löôïng, döõ lieäu ban ñaàu ñöôïc thu thaäp töø hieän tröôøng laø döõ
lieäu thoâ, chuùng ta chöa theå tieán haønh phaân tích vaø dieãn giaûi nhöõng döõ lieäu daïng thoâ
naøy ngay ñöôïc maø ñoøi hoûi phaûi tieán haønh caùc böôùc xöõ lyù vaø phaân tích caàn thieát töø
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 1

2. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
maõ hoùa, kieåm tra, hieäu ñính, nhaäp lieäu ñeán taïo baûng bieåu cho döõ lieäu vaø thöïc hieän
caùc phaân tích thoáng keâ töông thích.
Nhieäm vuï toång quaùt cuûa vieäc xöõ lyù – phaân tích döõ lieäu laø chuyeån nhöõng maãu döõ
lieäu quan saùt thoâ maø ta ñaõ tieán haønh maõ hoùa vaø kieåm tra thaønh nhöõng con soá thoáng
keâ coù yù nghóa cho vieäc dieãn giaûi keát quaû nghieân cöùu. Toaøn boä coâng vieäc xöõ lyù –
phaân tích phöùc taïp naøy ñoøi hoûi caàn phaûi coù maùy tính vaø caùc phaàn meàm chuyeân
duïng hoã trôï.
3. Qui trình xöõ lyù soá lieäu
Trong moät qui trình nghieân cöùu ñònh löôïng. Vieäc xöõ lyù döõ lieäu baét ñaàu töø khi ta
nhaän ñöôïc baûng caâu hoûi ñaõ ñöôïc phoûng vaán. Qui trình xöõ lyù soá lieäu bao goàm caùc
böôùc sau:
- Böôùc 1: Kieåm tra, hieäu chænh caùc traû lôøi treân baûng caâu hoûi
- Böôùc 2: Maõ hoùa caùc caâu traû lôøi treân baûng caâu hoûi
- Böôùc 3: Nhaäp döõ lieäu ñaõ ñöôïc maõ hoùa vaøo maùy tính
- Böôùc 4: Xaùc ñònh caùc loãi trong cô sôû döõ lieäu vaø laøm saïch döõ lieäu
- Böôùc 5: Taïo baûng cho döõ lieäu vaø tieán haønh caùc phaân tích thoáng keâ
Hai giai ñoaïn ñaàu tieân laø nhöõng böôùc chuaån bò cho vieäc phaân tích baèng maùy tính
sau naøy. Giai ñoaïn 3 laø nhaäp caùc döõ lieäu ñaõ ñöôïc maõ hoùa vaøo maùy tính. Quaù trình
nhaäp lieäu naøy coù theå daãn ñeán nhöõng sai xoùt do ñoù moät böôùc keá tieáp phaûi ñöôïc thöïc
hieän tröôùc khi tieán haønh phaân tích döõ lieäu laø phaûi laøm saïch döõ lieäu ñaõ ñöôïc nhaäp
vaøo trong maùy.
4. Moät soá lyù thuyeát thoáng keâ cô baûn
4.1. Caùc tham soá thoáng keâ ño löôøng ñoä taäp trung hay hoäi tuï cuûa döõ lieäu (central
tendency measurement)
- Giaù trò trung bình (Mean): Laø giaù trò trung bình soá hoïc cuûa moät bieán, ñöôïc tính
baèng toång caùc giaù trò quan saùt chia cho soá quan saùt. Ñaây laø daïng coâng cuï
thöôøng ñöôïc duøng cho daïng ño khoaûng caùch vaø tyû leä. Giaù trò trung bình coù ñaëc
ñieåm laø chòu söï taùc ñoäng cuûa caùc giaù trò ôû moãi quan saùt, do ñoù ñaây laø thang ño
nhaïy caûm nhaát ñoái vôùi söï thay ñoåi cuûa caùc giaù trò quan saùt. Giaù trò trung bình
ñöôïc tính baèng coâng thöùc sau:
n
x i
X  i 1
n
- Trung vò (Median): Laø soá naèm giöõa (neáu löôïng quan saùt laø soá leõ) hoaëc laø giaù trò
trung bình cuûa hai quan saùt naèm giöõa (neáu soá löôïng quan saùt laø soá chaún) cuûa
moät daõy quan saùt ñöôïc xaép xeáp theo thöù töï töø nhoû ñeán lôùn. Ñaây laø daïng coâng
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 2

3. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
cuï thoáng keâ thöôøng ñöôïc duøng ñeå ño löôøng möùc ñoä taäp trung cuûa daïng döõ lieäu
thang ño thöù töï, noù coù ñaëc ñieåm laø khoâng bò aûnh höôûng cuûa caùc giaù trò ñaàu muùt
cuûa daõy phaân phoái, do ñoù raát thích hôïp ñeå phaân tích ñoái vôùi döõ lieäu coù söï cheânh
leäch lôùn veà giaù trò ôû hay ñaàu muùt cuûa daõy phaân phoái.
- Mode: Laø giaù trò coù taàn suaát xuaát hieän lôùn nhaát cuûa moät taäp hôïp caùc soá ño,
daïng naøy thöôøng ñöôïc duøng ñoái vôùi daïng döõ lieäu thang bieåu danh. Gioáng nhö
trung vò, mode khoâng bò aûnh höôûng bôûi giaù trò ñaàu muùt cuûa daõy phaân phoái.
4.2. Caùc tham soá thoáng keâ ño löôøng möùc ñoä phaân taùn cuûa döõ lieäu (Dispersion),
Khaûo saùt hai nhoùm caùc con soá sau::
Nhoùm 1: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11
Nhoùm 2: 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8
Ta thaáy soá kích thöôùt maãu cuûa hai nhoùm naøy baèng nhau, caùc giaù trò ño löôøng möùc
ñoä taäp trung cuûa döõ lieäu nhö mean, media, mode ñeàu baèng nhau vaø baèng 6. Tuy
nhieân hai döõ lieäu naøy hoaøn toaøn khaùc nhau. Nhoùm 1 caùc döõ lieäu bieán ñoåi nhieàu
hôn nhoùm 2, ñieàu naøy coù nghóa caùc giaù trò trong nhoùm 1 phaân taùn hôn, caùc giaù trò
quan saùt naèm xa giaù trò trung bình cuûa maãu hôn laø nhoùm 2. Ño löôøng ñoä phaân taùn
cho bieát ñöôïc nhöõng khaùc bieät giöõa hai nhoùm döõ lieäu. Coù moät soá coâng cuï ño löôøng
ñoä phaân taùn cuûa döõ lieäu nhö:
- Phöông sai (Variance): Duøng ñeå ño löôøng möùc ñoä phaân taùn cuûa moät taäp caùc giaù
trò quan saùt xung quanh giaù trò trung bình cuûa taäp quan saùt ñoù. Phöông sai baèng
trung bình caùc bình phöông sai leäch giöõa caùc giaù trò quan saùt ñoái vôùi giaù trò
trung bình cuûa caùc quan saùt ñoù. Ngöôøi ta duøng phöông sai ñeå ño löôøng tính ñaïi
dieän cuûa giaù trò trung bình töông öùng, caùc tham soá trung bình coù phöông sai
töông öùng caøng lôùn thì giaù trò thoâng tin hay tính ñaïi dieän cuûa giaù trò trung bình
ñoù caøng nhoû. Phöông sai cuûa maãu ñöôïc tính baèng coâng thöùc sau:
n
 (x i  x)2
S  2 i 1
n 1
- Ñoä leäch chuaån (Standard deviation): Moät coâng cuï khaùc duøng ñeå ño löôøng ñoä
phaân taùn cuûa döõ lieäu xung quanh giaù trò trung bình cuûa noù. Ñoä leäch chuaån chính
baèng caên baät hai cuûa phöông sai. Vì phöông sai laø trung bình cuûa caùc bình
phöông sai leäch cuûa caùc giaù trò quan saùt töø giaù trò trung bình, vieäc khaûo saùt
phöông sai thöôøng cho caùc giaù trò raát lôùn, do ñoù söû duïng phöông sai seõ gaëp khoù
khaên trong vieäc dieãn giaûi keát quaû. Söû duïng ñoä leäch chuaån seõ giuùp deã daøng cho
vieäc dieãn giaûi do caùc keát quaû sai bieät ñöa ra saùt vôùi döõ lieäu goác hôn.
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 3

4. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
- Khoaûng bieán thieân (Range): Laø khoaûng caùch giöõa giaù trò quan saùt nhoû nhaát ñeán
giaù trò quan saùt lôùn nhaát.
- Sai soá trung bình maãu (Standard Error of Mean) Ñöôïc duøng ñeå ño löôøng söï
khaùc bieät veà giaù trò trung bình cuûa maãu nghieân cöùu naøy so vôùi maãu nghieân cöùu
khaùc trong ñieàu kieän coù cuøng phaân phoái. Noù coù theå ñöôïc duøng ñeå so saùnh giaù
trò trung bình quan saùt vôùi moät giaù trò ban ñaàu naøo ñoù (giaû thuyeát). Vaø ta coù theå
keát luaän hai giaù trò naøy laø khaùc nhau neáu tyû soá veà söï khaùc bieät ñoái vôùi standard
error of mean naèm ngoaøi khoaûng (-2,+2). Coâng thöùc tính sai soá trung bình maãu:
S
Sx 
n
4.3. Khoaûng öôùc löôïng (Confident interval)
Laø moät öôùc löôïng xaùc ñònh khoaûng giaù trò ñaëc tröng cuûa toång theå coù theå rôi vaøo.
Döïa vaøo döõ lieäu maãu, vôùi moät ñoä tin caäy cho tröôùc ta coù theå xaùc ñònh ñöôïc giaù trò
ñaïi dieän cho ñaùm ñoâng coù theå naèm trong moät khoaûng öôùc löôïng naøo ñoù.
Ví duï goïi x laø möùc thu nhaäp trung bình cuûa ñaùm ñoâng caàn öôùc löôïng. Vôùi ñoä tin
caäy cuûa khoaûng saùt nghieân cöùu laø 95% (nghóa laø caùc öôùc löôïng seõ luoân coù moät
löôïng sai soá chaáp nhaän laø 5%). Döïa vaøo maãu quan saùt ta coù theå xaùc ñònh ñöôïc hai
giaù trò veà thu nhaäp laø a vaø b sao cho xaùc suaát ñeå thu nhaäp trung bình ñaùm ñoâng x
rôi vaøo khoaûng a vaø b (a, b) laø 95%. Luùc naøy ta coù theå dieãn giaûi raèng vôùi ñoä chính
xaùc laø 95% (hay chaáp nhaän 5% sai soá) ta bieát ñöôïc thu nhaäp trung bình cuûa ñaùm
ñoâng nghieân cöùu naèm trong khoaûng (a, b).
Coâng thöùc tính khoaûng öôùc löôïng:
SX
E  X  t , n 1
n
Hoaëc: E= p ± tα,n-1 Sp
Vôùi p laø tyû leä % taàn suaát xuaát hieän cuûa moät giaù trò quan saùt
4.4. Kieåm nghieäm giaû thuyeát (Hypothesis testing)
Beân caïnh vieäc öôùc löôïng caùc ñaëc tröng cuûa toång theå, caùc döõ lieäu maãu thu thaäp
ñöôïc coøn ñöôïc duøng ñeå ñaùnh giaù xem moät giaû thuyeát naøo ñoù veà toång theå laø ñuùng
hay sai. Ta goïi ñoù laø kieåm nghieäm giaû thuyeát. Noùi caùch khaùc kieåm nghieäm giaû
thuyeát laø döïa vaøo caùc thoâng tin maãu ñeå ñöa ra keát luaän baùc boû hay chaáp nhaän veà
giaû thuyeát cuûa toång theå
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 4

5. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
Ví duï: Sau moät thôøi gian thöïc hieän caùc chöông trình, bieän phaùp marketing (quaûng
caùo, khuyeán maõi,…) coâng ty muoán ñaùnh giaù xem thò phaàn, doanh soá coù gì thay ñoåi
so vôùi tröôùc khoâng, hay coù ñaït ñöôïc muïc tieâu ñeà ra khoâng.
Hoaëc coâng ty muoán tìm hieåu xem sôû thích cuûa ngöôøi tieâu duøng veà kieåu daùng, maøu
saéc, muøi vò khaùc nhau veà saûn phaåm cuaû coâng ty. Hoï thích ñaëc bieät moät kieåu daùng
naøo ñoù, moät maøu saéc naøo ñoù, hay caùc kieåu daùng, maøu saéc khaùc nhau ñeàu ñöôïc öa
thích nhö nhau.
Phöông phaùp kieåm nghieäm giaû thuyeát seõ giuùp giaûi quyeát nhöng yeâu caàu naøy
Ñeå kieåm nghieäm giaû thuyeát ta phaûi xaây döïng giaû thuyeát. Giaû thuyeát ñaõ hình thaønh
ñöôïc goïi laø giaû thuyeát H0 ñöôïc xem nhö ñuùng cho ñeán khi ta coù ñuû caên cöù ñeå keát
luaän khaùc hôn. Neáu giaû thuyeát H0 khoâng ñuùng thì phaûi coù moät giaû thuyeát naøo ñoù
khaùc H0 goïi laø H1 laø ñuùng. Moät soá giaû thuyeát thöôøng gaëp trong phaân tích:
_____oOo_____
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 5

6. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
CHÖÔNG 2: GIÔÙI THIEÄU VEÀ PHAÀN MEÅM SPSS
Laø phaàn meàm chuyeân duïng xöõ lyù thoâng tin sô caáp (thoâng tin ñöôïc thu thaäp tröïc
tieáp töø ñoái töôïng nghieân cöùu (ngöôøi traû lôøi baûng caâu hoûi) thoâng qua moät baû ng caâu
hoûi ñöôïc thieát keá saún.
Thoâng tin ñöôïc xöõ lyù laø thoâng tin ñònh löôïng (coù yù nghóa veà maët thoáng keâ)
Phaàn meàm SPSS coù taát caû 4 daïng maøn hình:
1. Maøn hình quaûn lyù döõ lieäu (data view):
Laø nôi löu tröõ döõ lieäu nghieân cöùu vôùi moät caáu truùc cô sôû döõ lieäu bao goàm coät, haøng
vaø caùc oâ giao nhau giöõa coät vaø haøng
- Coät (Column): Ñaïi dieän cho bieán quan saùt. Moãi coät seõ chöùa ñöïng taát caû caùc caâu
traû lôøi trong moät caâu hoûi ñöôïc thieát keá trong baûng caâu hoûi
- Haøng (Row): Ñaïi dieän cho moät tröôøng hôïp quan saùt (ngöôøi traû lôøi), Ta phoûng
vaán bao nhieâu ngöôøi (tuøy thuoäc vaøo kích thöôùc maãu) thì ta seõ coù baáy nhieâu
haøng. Moãi haøng chöùa ñöïng taát caû nhöõng caâu traû lôøi (thoâng tin) cuûa moät ñoái
töôïng nghieân cöùu
- OÂ giao nhau giöõa coät vaø haøng (cell): Chöùa ñöïng moät keát quaû traû lôøi töông öùng
vôùi caâu hoûi caàn khaûo saùt (bieán) vaø moät ñoái töôïng traû lôøi cuï theå (tröôøng hôïp
quan saùt)
2. Maøn hình quaûn lyù bieán (variables view):
Laø nôi quaûn lyù caùc bieán cuøng vôùi caùc thoâng soá lieân quan ñeán bieán. Trong maøn hình
naøy moãi haøng treân maøn hình quaûn lyù moät bieán, vaø moãi coät theå hieän caùc thoâng soá
lieân quan ñeán bieán ñoù
- Teân bieán (name): Laø teân ñaïi dieän cho bieán, teân bieán naøy seõ ñöôïc hieãn thò treân
ñaàu moãi coät trong maøn hình döõ lieäu
- Loaïi bieán (type): Theå hieän daïng döõ lieäu theå hieän trong bieán. Daïng soá, vaø daïng
chuoãi
- Soá löôïng con soá hieãn thò cho giaù trò (Width): Giaù trò daïng soá ñöôïc pheùp hieãn thò
bao nhieâu con soá.
- Soá löôïng con soá sau daáu phaåy ñöôïc hieãn thò (Decimals)
- Nhaõn cuûa bieán (label): Teân bieán chæ ñöôïc theå hieän toùm taéc baèng kyù hieäu, nhaõn
cuûa bieán cho pheùp neâu roõ hôn veà yù nghóa cuûa bieán.
- Giaù trò trong bieán (Values): Cho pheùp khai baùo caùc giaù trò trong bieán vôùi yù
nghóa cuï theå (nhaõn giaù trò)
- Giaù trò khuyeát (Missing): Do thieát keá baûng caâu hoûi coù moät soá giaù trò chæ mang
tính chaát quaûn lyù, khoâng coù yù nghóa phaân tích, ñeå loaïi boû caùc bieán naøy ta caàn
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 6

7. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
khai baùo noù nhö laø giaù trò khuyeát (user missing). SPSS maëc ñònh giaù trò khuyeán
(system missing) laø moät daáu chaám vaø töï ñoäng loaïi boû caùc giaù trò naøy ra khoûi
caùc phaân tích thoáng keâ.
- Kích thöôùt coät (columns): Cho pheùp khai baùo ñoä roäng cuûa coät
- Ví trí (align): Vò trí hieãn thò caùc giaù trò trong coät (phaûi, traùi, giöõa)
- Daïng thang ño (measures): Hieãn thò daïng thang ño cuûa giaù trò trong bieán
3. Maøn hình hieãn thò keát quaû (output):
Caùc pheùp phaân tích thoáng keâ seõ cho ra caùc keát quaû nhö baûng bieåu, ñoài thò vaø caùc
keát quaû kieåm nghieäm, caùc keát quaû naøy seõ ñöôïc truy xuaát ra moät maøn hình, vaø ñöôïc
löu giöõ döôùi moät taäp tin khaùc (coù ñuoâi laø .SPO). Maøn hình naøy cho pheùp ta xem vaø
löu giöõ caùc keát quaû phaân tích.
4. Maøn hình cuù phaùp (syntax):
Maøn hình naøy cho pheùp ta xem vaø löu tröõ nhöõng cuù phaùp cuûa moät leänh phaân tích.
Caùc cuù phaùp ñöôïc löu tröõ seõ ñöôïc söû duïng laïi maø khoâng caàn thao taùc caùc leänh
phaân tích laïi.
5. Khaùi quaùt veà phaân tích döõ lieäu
5.1. Kieåm tra döõ lieäu (Data Screening)
Moät thöïc teá luoân luoân gaëp phaûi ñoái vôùi nhöõng ngöôøi laøm coâng taùc phaân tích vaø xöû
lyù soá lieäu laø haàu nhö khoâng luùc naøo maø khoâng gaëp nhöõng vaán ñeà ñoái vôùi döõ lieäu
trong tay hoï, moät soá xuaát hieän do loãi nhaäp maùy, loãi maõ hoùa, hoaëc do caùc loãi veà
choïn maãu vaø chaát löôïng phoûng vaán, taát caû nhöõng loãi naøy thöôøng daãn ñeán nhöõng
khaùc thöôøng hoaëc tính ñaïi dieän keùm cuûa döõ lieäu thu thaäp.
Trong nhöõng cuoäc nghieân cöùu qui moâ lôùn, coâng vieäc kieåm tra döõ lieäu ñoâi khi coøn
toán nhieàu coâng söùc vaø thôøi gian hôn caû vieäc phaân tích vaø toùm taéc döõ lieäu. Do ñoù
gaàn nhö laø nhieäm vuï ñaàu tieân cuûa ngöôøi phaân tích döõ lieäu laø phaûi tieán haønh kieåm
tra döõ lieäu nhaèm xaùc ñònh ra caùc loãi trong döõ lieäu ñoàng thôøi kieåm tra xem tính
töông thích cuûa döõ lieäu nhö theá naøo so vôùi nhöõng giaû thuyeát ñöôïc yeâu caàu cho caùc
phaân tích thoáng keâ sau naøy.
 Xaùc ñònh nhöõng giaù trò vöôït troäi (Outliers) vaø caùc giaù trò loãi (Roque values)
Coù nhieàu caùch ñeå xaùc ñònh ra caùc giaù trò vôït troäi vaø giaù trò loãi. Tuy nhieân ñieàu
quan troïng laø xaùc ñònh xem caùc giaù trò vöôït troäi ñoù coù phaûi laø giaù trò loãi hay
khoâng hay do söï baát thöôøng trong maãu nghieân cöùu:
- Söû duïng coâng cuï baûng phaân boå taàn xuaát ngoaøi vieäc ñeå ñeám soá laàn xuaát hieän
cuûa töøng giaù trò rieâng bieät, noù coøn giuùp ta tìm ra caùc giaù trò loãi hoaëc caùc giaù
trò maõ hoùa sai soùt hoaëc khoâng mong ñôïi (ví duï nhö bieán giôùi tính chæ coù hai
giaù trò maõ hoùa 1 vaø 2 töông öùng vôùi giôùi tính nam vaø nöõ do ñoù khi khaûo saùt
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 7

8. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
ta seõ phaùt hieän ra caùc giaù trò khaùc vôùi giaù trò maõ hoùa 1 vaø 2). Ngoaøi ra coâng
cuï naøy coøn cho pheùp ta nhaän ra ñöôïc caùc giaù trò khuyeát (Missing values)
nhöng laïi xuaát hieän nhö laø moät giaù trò hôïp leä (Valid value)
- Ñoâi khi vieäc xaùc ñònh caùc giaù trò vöôït troäi coù theå ñöôïc xaùc ñònh moät caùch toát
hôn khi ta khaûo saùt hai hay nhieàu bieán cuøng moät luùc. Ñoái vôùi caùc bieán daïng
bieåu danh (nominal) hoaëc thöù töï (ordinal) söû duïng coâng cuï baûng cheùo ta coù
theá xaùc ñònh ñöôïc nhöõng söï keát hôïp phi lyù giöõa hai hoaëc nhieàu bieán, ví duï
nhö moät ngöôøi chöa bao giôø tieâu duøng saûn phaåm A nhöng laïi tham gia ñöa
ra nhöõng yù kieán möùc ñoä thoûa maõn trong tieâu duøng saûn phaåm A.
5.2. Thoáng keâ moâ taû (Descriptive Statistics)
Ñaây coù theå ñöôïc xem laø phaàn coát loõi vaø thöôøng gaëp nhaát trong vieäc phaân tích vaø
xöû lyù soá lieäu. Tuy nhieân tröôùc khi baét tay vaøo vieäc moâ taû döõ lieäu (ño löôøng ñoä taäp
trung hay phaân taùn, tyû leä %, moái quan heä giöõa caùc bieán …), caàn thieát phaûi naém
ñöôïc loaïi bieán ñang khaûo saùt (loaïi thang ño cuûa bieán) hay noùi caùch khaùc ta phaûi
naém ñöôïc yù nghóa cuûa caùc giaù trò trong bieán
Ñoái vôùi bieán ñònh danh hoaëc thöù töï (nominal vaø ordinal) caùc pheùp tính toaùn soá hoï c
nhö giaù trò trung bình khoâng coù yù nghóa thoáng keâ, ñaëc bieät ñoái vôùi bieán ñònh danh
moïi söï so saùnh hôn keùm giöõa caùc giaù trò trong bieán ñeàu voâ nghóa. Ngöôïc laïi caùc
bieán ñònh löôïng nhö thang ño khoaûng caùch vaø thang ño tyû leä (Interval vaø Ratio) thì
moïi söï so saùnh hay tính toaùn soá hoïc ñeà coù yù nghóa phaân tích thoáng keâ
5.3. Kieåm nghieäm caùc so saùnh trung bình maãu (Tests for Comparing Means)
Trong phaân tích thoáng keâ ngöôøi ta thöôøng söû duïng caùc pheùp kieåm nghieäm kieåm
nghieäm caùc giaû thuyeát veà giaù trò trung bình cuûa caùc bieán ñònh löôïng, vaø thoáng keâ
cung caáp cho ta caùc coâng cuï nhö kieåm nghieäm t (T-Test) hay kieåm nghieäm Z (Z-
test)
 Kieåm nghieäm t cho moät maãu, caëp maãu vaø hai maãu ngaãu nhieân ñoäc laäp
Ta coù ba daïng kieåm nghieäm t cho vieäc so saùnh caùc giaù trò trung bình cuûa maãu.
Vieäc söû duïng daïng naøo tuøy thuoäc vaøo vaán ñeà ta ñang tieán haønh so saùnh caùi gì
- Söû duïng kieåm nghieäm t cho hai maãu ngaãu nhieân ñoäc laäp (Independent
Samples T Test) laø phöông phaùp nhaèm muïc ñích kieåm nghieäm so saùnh giaù
trò trung bình cuûa moät bieán rieâng bieät theo moät nhoùm coù khaùc bieät hay
khoâng ñoái vôùi giaù trò trung bình cuûa bieán rieâng bieät ñoù theo moät nhoùm khaùc.
Vôùi giaû thuyeát ban ñaàu H0 cho raèng giaù trò trung bình cuûa hai nhoùm naøy laø
baèng nhau. Ví duï ta kieåm nghieäm thu nhaäp trung bình (bieán thu nhaäp) theo
hai nhoùm giôùi tinh laø nam vaø giôùi tính laø nöõ (bieán giôùi tính söû duïng ñeå chia
caùc giaù trò quan saùt trong bieán thu nhaäp thaønh hai nhoùm)
- Coâng cuï kieåm nghieäm t cho caëp maãu (Paired-Samples T Test) ñöôïc söû duïng
ñeå kieåm nghieäm coù hay khoâng giaù trò trung bình cuûa caùc khaùc bieät giöõa caùc
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 8

9. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
caëp quan saùt laø khaùc giaù trò 0. Vôùi giaû thuyeát ban ñaàu H0 cho raèng giaù trò
trung bình caùc khaùc bieät naøy laø baèng 0. Ví duï nhö kieåm nghieäm söï khaùc bieät
veà ñieåm thi moân hoïc cuûa hai nhoùm sinh vieân coù tham gia vaø khoâng coù tham
gia chöông trình phuï ñaïo ngoaøi giôø.
- Coâng cuï kieåm nghieäm t moät maãu (One-Sample T Test) ñeå kieåm nghieäm coù
hay khoâng giaù trò trung bình cuûa moät bieán laø khaùc bieät vôùi moät giaù trò giaû
ñònh töø tröôùc. Vôùi giaû thuyeát ban ñaàu H0 cho raèng giaù trò trung bình kieåm
nghieäm laø baèng vôùi giaù trò giaû thuyeát ñöa ra
 Phaân tích phöông sai moät chieàu (One-Way ANOVA)
Phaân tích phöông sai laø moät daïng môû roäng cuûa phöông phaùp kieåm nghieäm t hai
maãu ngaãu nhieân ñoäc laäp (Independent-Samples T Test), vaø ñöôïc söû duïng ñeå
kieåm nghieäm cho nhieàu hôn hai nhoùm. Phöông phaùp phaân tích naøy khaûo saùt söï
bieán thieân giöõa caùc trung bình maãu trong moái lieân heä vôùi söï phaân taùng cuûa caùc
quan saùt trong töøng moãi nhoùm. Vôùi giaû thuyeát ban ñaàu H0 cho raèng caùc giaù trò
trung bình naøy laø baèng nhau.
5.4. Kieåm nghieäm caùc moái quan heä (Testing Relationships)
Kieåm nghieäm moái quan heä giöõa hai bieán vaø kieåm nghieäm moái töông quan vôùi
cöôøng ñoä töông quan vaø chieàu cuûa töông quan giöõa caùc bieán trong cô sôø döõ lieäu
- Trong kieåm nghieäm moái quan heä giöõa hai bieán, ta söû duïng kieåm nghieäm
Chi-bình phöông ñeå kieåm nghieäm giaû thuyeát ban ñaàu cho raèng hai bieán theå
hieän trong baûng cheùo (bieán coät vaø bieán haøng) laø khoâng coù moái quan heä vôùi
nhau (ñoäc laäp vôùi nhau).
- Trong kieåm nghieäm töông quan giöõa caùc bieán ta söû duïng kieåm nghieäm F
kieåm nghieäm giaû thuyeát ban ñaàu cho raèng giöõa caùc bieán ñang khaûo saùt
khoâng coù töông quan vôùi nhau (heä soá töông quan R = 0)
____o0o____
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 9

10. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
CHÖÔNG 3: CHUAÅN BÒ DÖÕ LIEÄU
1. Kieåm tra vaø hieäu ñính döõ lieäu
Ñaây laø böôùc kieåm tra chaát löôïng thoâng tin trong baûng caâu hoûi nhaèm baûo ñaûm
khoâng coù baûng caâu hoûi naøo thieáu hoaëc chöùa ñöïng nhöõng thoâng tin sai soùt theo yeâu
caàu thieát keá ban ñaàu, böôùc naøy caàn thieát ñöôïc thöïc hieän tröôùc khi tieán haønh maõ
hoùa vaø nhaäp döõ lieäu vaøo maùy tính. Ngöôøi kieåm tra phaûi baûo ñaûm tính toaøn veïn vaø
tính chính xaùc cuûa töøng baûng caâu hoûi & töøng caâu traû lôøi trong baûng caâu hoûi. Thoâng
thöôøng böôùc naøy nhaøn nghieân cöùu seõ tieán haønh kieåm tra nhöõng ñaëc tính sau cuûa
baûng caâu hoûi:
- Tính logic cuûa caùc caâu traû lôøi: Ñoâi khi trong baûng caâu hoûi, do yeâu caàu nghieân
cöùu seõ coù nhöõng ñöôøng daãn, nhöõng ñieàu kieän ñeã ngöôøi traû lôøi hoaëc coù theå traû
lôøi taát caû caùc caâu hoûi hoaëc coù theå boû qua moät vaøi caâu hoûi naøo ñoù. Kieåm tra tính
logic cuûa baûng caâu hoûi cho pheùp nhaø nghieân cöùu loaïi boû nhöõng caâu traû lôøi thöø a,
cuõng nhö kòp thôøi boå xung nhöõng phaàn thieáu trong baûng caâu hoûi. Tính logic cuûa
caâu traû lôøi coøn phuï thuoäc vaøo söï keát dính vaø lieân heä laãn nhau giöõa caùc caâu hoûi
trong moät baûng caâu hoûi (ñoâi khi moät caâu traû lôøi laø coù yù nghóa neáu ñöùng rieâng
moät mình noù nhöõng laïi voâ nghóa neáu keát hôïp so saùnh vôùi caùc caâu traû lôøi tröôùc
hoaëc sau noù).
- Tính ñaày ñuû cuûa moät caâu traû lôøi vaø cuûa moät baûng caâu hoûi: Moät baûng caâu hoûi
chæ coù giaù trò neáu nhö taát caû nhöõng caâu hoûi theo yeâu caàu ñeàu ñöôïc traû lôøi ñaày
ñuû. Moãi caâu hoûi trong baûng caâu hoûi ñeàu coù moät yù nghóa, moät giaù trò nghieân cöùu
nhaát ñònh, do ñoù thieáu moät caâu traû lôøi naøo ñoù cho moät caâu hoûi cuï theå naøo ñoù seõ
laøm maát ñi giaù trò cuûa baûng caâu hoûi ñoù.
- Tính hôïp lyù vaø xaùc thöïc cuûa caùc caâu traû lôøi: Moät caâu traû lôøi ñaày ñuû chöa haún laø
caâu traû lôøi coù giaù trò, do ñoù tính chaân thöïc vaø hôïp lyù cuûa caâu traû lôøi cuõng quyeát
ñònh ñeán giaù trò cuûa caâu traû lôøi vaø cuûa baûng caâu hoûi, ñaëc bieät laø caùc caâu hoûi
chaám ñieåm, caâu hoûi môû vaø caùc caâu hoûi mang tính logic.
Quaù trình kieåm tra, raø soaùt laïi baûn caâu hoûi laø nhaèm muïc ñích kieåm tra, phaùt hieän,
söûa chöûa vaø thoâng baùo kòp thôøi cho ngöôøi thu thaäp döõ lieäu traùnh nhöõng sai soùt tieáp
theo.
Ñeå xöû lyù caùc loãi trong kieåm tra vaø hieäu ñính, ta coù theå löïa choïn caùch xöõ lyù nhö
sau tuøy thuoäc vaøo möùc ñoä sai soùt cuï theå:
- Traû veà cho boä phaän thu thaäp döõ lieäu ñeå laøm saùng toû vaán ñeà
- Suy luaän töø caùc caâu traû lôøi khaùc
- Loaïi boû toaøn boä baûn caâu hoûi
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 10

11. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
2. Maõ hoaù döõ lieäu
Laø quaù trình chuyeån dòch caâu traû lôøi thöïc cuûa ngöôøi traû lôøi vaøo töøng nhoùm, töøng
maãu ñaïi dieän vôùi caùc giaù trò ñaïi dieän töông öùng nhaèm laøm cho quaù trình toùm taéc,
phaân tích vaø nhaäp lieäu ñöôïc deã daøng vaø hieäu quaû hôn. Coù hai daïng maõ hoùa:
- Tieàn maõ hoùa: Laø vieäc maõ hoùa cho caùc caâu hoûi ñoùng. Do ñaëc ñieåm cuûa caùc loaïi
caâu hoûi naøy laø nhaø nghieân cöùu ñaõ coù saün caùc caâu traû lôøi töø tröôùc, ngöôøi traû lôøi
chæ vieäc löïa choïn caâu traû lôøi naøo phuø hôïp nhaát vôùi yù kieán cuûa mình, do ñoù vieäc
maõ hoùa cho caùc caâu hoûi naøy thöôøng ñöôïc tieán haønh töø tröôùc, ôû giai ñoaïn thieát
keá baûng caâu hoûi.
- Maõ hoaù: Trong baûng caâu hoûi ngoaøi nhöõng caâu hoûi ñoùng neâu ôû treân, coøn nhöõng
caâu hoûi môû, laø nhöõng caâu hoûi maø ngöôøi traû lôøi töï do ñöa ra caâu traû lôøi theo suy
nghó vaø dieãn giaõi cuûa chính hoï. Caùc baûng caâu hoûi nhaän veà thöôøng coù nhöõng caâu
traû lôøi raát khaùc nhau vaø raát ña daïng. Do ñoù coâng vieäc maõ hoùa nhöõng caâu traû lôøi
naøy thì caàn thieát cho quaù trình kieåm tra, nhaäp lieäu, toùm taéc vaø phaân tích sau
naøy.
Muïc ñích cuûa maõ hoùa laø taïo nhaõn cho caùc caâu traû lôøi, thöøông laø baèng caùc con soá.
Maõ hoùa coøn giuùp giaûm thieåu soá löôïng caùc caâu traû lôøi baèng caùch nhoùm caùc caâu traû
lôøi vaøo nhöõng nhoùm coù cuøng yù nghóa. Tieàn trình maõ hoùa coù theå ñöôïc tieán haønh nhö
sau:
- Ñaàu tieân, xaùc ñònh loaïi caâu traû lôøi cho nhöõng caâu hoûi töông öùng. Nhöõng caâu traû
lôøi naøy coù theå thu thaäp töø moät maãu caùc baûng caâu hoûi ñaõ hoaøn taát, thöôøng laø
25% treân toång soá baûng caâu hoûi
- Böôùc tieáp theo laø xaây döïng moät danh saùch lieät keâ caùc caâu traû lôøi, caùc caâu traû
lôøi ñöôïc lieät keâ vaø tieán haønh nhoùm caùc caâu traû lôøi theo nhöõng nhoùm ñaëc tröng
(coù cuøng yù nghóa)
- Cuoái cuøng, nhöõng nhoùm caâu traû lôøi naøy ñöôïc gaùn cho moät nhaõn hieäu, moät giaù
trò, thöôøng laø moät con soá cuï theå
_____oOo_____
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 11

12. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
CHÖÔNG 4: ÑÒNH BIEÁN VAØ NHAÄP DÖÕ LIEÄU
1. Khaùi nieäm veà bieán vaø caùc giaù trò trong bieán
Bieán laø taäp hôïp nhöõng traû lôøi cho moät caâu hoûi. Coù hai loaïi bieán nhö sau:
 Phaân loaïi bieán theo soá löôïng caâu traû lôøi:
- Bieán moät traû lôøi: Bieán daønh cho caâu hoûi coù moät traû lôøi
- Bieán nhieàu traû lôøi: Caùc bieán daønh cho nhieàu caâu traû lôøi coù theå coù trong
moät caâu hoûi nhieàu traû lôøi
Ví duï nhö trong baûng caâu hoûi coù hai caâu hoûi sau:
- Caâu hoûi 1: Haõy cho bieát baïn ôû nhoùm tuoåi naøo trong soá nhöõng nhoùm tuoåi
sau:
Nhoùm tuoåi code
Döôùi 18 1
19 ñeán 30 2
31 ñeán 40 3
41 ñeán 50 4
Treân 50 5
- Caâu hoûi 2: Noùi ñeán ñieän thoaïi di ñoäng, baïn bieát ñöôïc nhöõng nhaõn hieäu
naøo trong danh saùch lieät keâ döôùi ñaây
Nhaõn hieäu code
Ericson 1
Motorola 2
Nokia 3
Siemens 4
Panasonic 5
….V.V
Coù theå thaáy ñoái vôùi caâu hoûi 1, ngöôøi traû lôøi chæ coù theå ñöa ra moät caâu traû lôøi
duy nhaát veà tuoåi cuûa mình, do ñoù bieán chöùa ñöïng caâu traû lôøi cuûa caâu hoûi 1 laø
bieán moät traû lôøi. Trong khi xem xeùt caâu hoûi 2, ngöôøi traû lôøi coù theå neâu ra nhieàu
nhaõn hieäu maø hoï coù bieát qua, do ñoù phaûi coù nhieàu bieán chöùa ñöïng caùc traû lôøi
coù theå coù, ta goïi bieán ñoù laø bieán nhieàu traû lôøi.
 Phaân loaïi bieán theo kieåu döõ lieäu:
Coù hai loaïi bieán chính laø bieán ñònh tính vaø bieán ñònh löôïng, ñoái vôùi bieán ñònh
tính ta khoâng theå söû duïng caùc pheùp toaùn (coäng, tröø, nhaân, chia) ñeå tính toaùn caùc
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 12

13. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
giaù trò treân bieán ñoù, ngöôïc laïi bieán ñònh löôïng cho pheùp ta thao taùc caùc pheùp
toaùn treân caùc giaù trò maø noù ñaïi dieän. Vieäc xaùc ñònh daïng bieán theo caùch naøy
cho pheùp ta löïa choïn ñöôïc tham soá thoáng keâ töông thích ñeå phaân tích.
Ñeå xaùc ñònh ñöôïc bieán laø ñònh löôïng hay ñònh tính ñoùi hoûi phaûi xaùc ñònh caùc
giaù trò trong bieán thuoäc daïng thang ño naøo trong boán daïng thang ñoù sau:
- Thang ño ñònh danh (Nominal Scale): Trong daïng thang ño naøy caùc con soá
ñöôïc söû duïng ñôn thuaàn nhö moät giaù trò xaùc ñònh söï khaùc bieät cho caùc caâu
traû lôøi, caùc giaù trò quan saùt coù yù nghóa khaùc bieät nhau. Ñoái vôùi loaïi thang
bieåu danh caùc giaù trò soá ñöôïc söû duïng nhö laø kyù soá nhaän daïng vaø khoâng coù
giaù trò veà moät thöù töï cao thaáp vaø vaø ñoä lôùn giöõa caùc con soá
- Thang ño thöù töï (Ordinal Scale): Trong daïng thang ño naøy döõ lieäu ñöôïc xaép
xeáp caùc giaù trò quan saùt theo moät thöù töï cao thaáp nhaát ñònh, nhöng khoâng
dieãn taû ñöôïc ñoä lôùn giöõa vò trí cao thaáp giöõa caùc con soá. Toùm laïi thang ñoù
thöù töï bao goàm caû thoâng tin veà bieåu danh ñoàng thôøi cung caáp luoân moái quan
heä theo thöù töï giöõa caùc giaù trò nhöng khoâng ño ñöôïc khoaûng caùch giöõa caùc
giaù trò ñoù.
- Thang ñoù khoaûng caùch (Internal Scale): Gioáng nhö ñaëc tính cuûa thang ño
thöù töï, tuy nhieân ñoái vôùi thang ñoù khoaûng caùch cho pheùp ta ño ñöôïc khoaûng
caùch giöõa caùc giaù trò. Tuy nhieân do thang ño khoaûng caùch khoâng xaùc ñònh
ñöôïc ñieåm 0 chung (gioáng nhö thang ño nhieät ñoä) do ñoù ta chæ coù theå noùi giaù
trò naøy lôùn hôn giaù trò kia bao nhieâu ñôn vò nhöng khoâng theå keát luaän giaù trò
naøy lôùn hôn giaù trò kia bao nhieâu laàn.
- Thang ño tyû leä (ratio): Ñaây laø thang ño coù ñuû caùc ñaëc tính thöù töï vaø khoaûng
caùch. Ngoaøi ra vieäc xaùc ñònh ra tyû soá cheânh leäch giöõa caùc giaù trò laø coù theå
thöùc hieän do ôû thang ño naøy ñieåm 0 ñöôïc xaùc ñònh moät caùch coù yù nghóa.
Töø boán daïng thang ño treân ta phaân ra hai loaïi bieán. Bieán ñònh tính laø bieán chöùa
caùc giaù trò quan saùt ôû daïng thang ño bieåu danh vaø thöù töï. Coøn bieán ñònh löôïng
laø bieán chöùa caùc giaù trò coù daïng thang ño khoaûng caùch vaø tyû leä.
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 13

14. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
2. Phöông phaùp ñònh bieán treân SPSS (Define Variable)
Ñònh bieán trong maøn hình quaûn lyù bieán (variables view). Coâng vieäc ñònh bieán naøy
coù theå ñöôïc thöïc hieän tröôùc khi tieán haønh nhaäp döõ lieäu vaøo trong maùy
Muïc ñích cuûa vieäc ñình bieán laø gaùn nhaõn vaø caùc thoâng soá cho caùc bieán vaø gaùn yù
nghóa cho caùc giaù trò trong bieán. Sau khi ñöôïc maõ hoùa caùc döõ lieäu seõ ñöôïc ñaïi dieän
baèng nhöõng con soá vaø caùc con soá naøy coù yù nghóa khaùc nhau tuøy theo caâu traû lôøi thu
thaäp ñöôïc. Ñeå caùc con soá naøy coù theå nhaäp vaøo maùy tính vaø coù theå quaûn lyù cuõng
nhö coù yù nghóa trong SPSS, ta phaûi tieán haønh ñònh bieán cho döõ lieäu. Qui trình ñònh
bieán naøy bao goàm caùc böôùc sau:
- Gaùn teân cho bieán (Name): Ta goõ teân bieán caàn khai baùo vaøo coät ñaàu tieân
trong maøn hình Variables view (Neáu ta khoâng goõ teân bieán vaøo thì SPSS seõ
maëc ñònh teân bieán naøy laø Var000001). Teân bieán ñöôïc khai baùo naøy seõ hieån
thò treân ñaàu caùc coät trong maøn hình Data view. Teân bieán bò haïn cheá veà soá
kyù töï hieån thò, do ñoù caàn thieát phaûi khai baùo ngaén goïn vaø deã gôïi nhôù, thoâng
thöôøng neân ñaët theo thöù töï caâu hoûi trong baûng caâu hoûi nhö q1, q3, q4a, …Coù
moät soá qui öôùc sau ñaây phaûi tuaân theo khi khai baùo teân bieán:
 Baét ñaàu baèng moät chöû caùi vaø khoâng baét ñaàu baèng daáu chaám(.).
 Teân bieán khoâng ñöôïc qua 8 kyù töï
 Khoâng ñöôïc chöùa khoaûng traéng vaø caùc kyù töï ñaëc bieät nhö (!), (?), (*).
 Caùc töø khoùa sau ñaây khoâng ñöôïc duøng laøm teân bieán: ALL, NE, EQ, TO,
LE, LT, BY OR, GT, AND, NOT, GE, WITH
- Ñònh ra kieåu bieán (Type): Coù caùc daïng bieán sau coù theå ñònh daïng. Daïng con soá
(numeric); Daïng tieàn teä; daïng ngaøy (Date) hoaëc daïng chuoåi (String). Ngoaøi ra
phaàn naøy cuõng cho pheùp ta ñònh daïng caùc daïng soá ñöôïc hieãn thò khaùc nhau
(Xem hình 4-1)
Hình 4-1
Tuøy thuoäc vaøo yeâu caàu cuûa döõ lieäu, maø ta seõ ñònh loaïi bieán cho bieán, SPSS
maëc ñònh loaïi bieán laø kieåu soá (numeric); ngoaøi ra coøn coù theå khai baùo caùc kieåu
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 14

15. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
hieãn thò soá khaùc nhau nhö kieåu soá coù daáu phaåy (Comma) hay daáu chaám (Dot)
ngaên caùch giöõa caùc khoaûng caùch haøng ngaøn cuûa con soá; caùch hieãn thò theo caùc
kyù hieäu khoa hoïc (Scientific notation); Hieãn thò ngaøy, dollar vaø caùc kieåu tieàn teä
khaùc; cuoái cuøng laø caùch hieãn thò daïng chuoåi.
- Xaùc ñònh soá löôïng con soá hieãn thò cho giaù trò (Width) vaø soá löôïng con soá sau
daáu phaåy hieån thò (Decimals): Khai baùo beà roäng cuûa con soá (haøng ñôn vò, haøng
traêm, haøng trieäu, …) trong oâ Width, Vaø khai baùo soá con soá thaäp phaân sau daàu
phaåy trong oâ Decimal.
- Gaùn nhaõn cho bieán (Variable Label): Ñaët teân nhaõn cho bieán moät caùch ñaày ñuû
hôn, teân bieán naøy seõ hieãn thò yù nghóa cuûa bieán treân caùc keát quaû phaân tích trong
maøn hình keát quaû (output), coâng cuï naøy giuùp ta hieåu ñöôïc yù nghóa cuûa bieán
ñang khaûo saùt deã daøng hôn trong quaù trình phaân tích.
- Ñònh teân cho caùc giaù trò trong bieán (Value lables): Trong quaù trình maõ hoùa döõ
lieäu ta ñaõ gaùn caùc giaù trò trong bieán thaønh caùc con soá ñaïi dieän, Nhöng ñeå cho
quaù trình ñoïc vaø phaân tích caùc keát quaû nghieân cöùu deã daøng hôn ta phaûi gaùn caùc
con soá naøy caùc yù nghóa nhö noù maø noù ñang ñaïi dieän, coâng cuï ñònh laïi nhaõn cho
giaù trò cho pheùp ta thöïc hieän ñieàu naøy (Xem hình 4-2):
Hình 4-2
Gaùn nhaõn cuûa giaù trò (value lables) coù ba thao taùc:
o Gaùn moät nhaõn môùi:
 Nhaäp giaù trò vaøo hoäp thoaïi Value
 Nhaäp nhaõn cuûa giaù trò vaøo hoäp thoaïi Value Label
 Aán nuùt Add ñeå xaùc ñònh nhaõn ñoù
o Söõa ñoåi moät nhaõn:
 Di veät saùng ñeán nhaõn caàn söûa ñoåi
 Nhaäp teân nhaõn môùi, aán nuùt Change ñeå thay ñoåi
o Loaïi boû moät nhaõn:
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 15

16. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
 Di veät saùng ñeán nhaõn caàn loaïi boû
 Aán nuùt Remove ñeå loaïi boû
- Ñònh nghóa caùc giaù trò khuyeát (Missing Values): Ñöôïc duøng ñeå ñònh ra caùc giaù
trò cuï theå cho caùc giaù trò maø ta muoán loaïi boû ra khoûi caùc phaân tích vaø xöû lyù
thoáng keâ sau naøy hay coøn goïi laø caùc giaù trò khuyeát. Ví duï trong caâu hoûi veà thu
nhaäp, seõ coù moät soá tröôøng hôïp töø choái traû lôøi töông öùng vôùi giaù trò maõ hoùa laø
99. Trong quaù trình phaân tích ñeå loaïi boû taát caû caùc tröôøng hôïp naøy ra khoûi caùc
xöõ lyù thoáng ke, ta phaûi tieán haønh khai baùo giaù trò 99 laø giaù trò khuyeát trong phaàn
giaù trò khuyeát (Missing values). (Xem hình 4-3)
Hình 4-3
SPSS maëc ñònh laø khoâng coù khai baùo giaù trò khuyeát. Coù ba caùch ñeå khai baùo caùc
giaù trò khuyeát
(1) hai baùo baèng 3 giaù trò rôøi raïc (Discrete missing values)
(2) Khai baùo moät chuoåi lieân tuïc caùc giaù trò (Range of missing values)
(3) Khai baùo moät chuoåi caùc giaù trò khuyeát vaø moät giaù trò khuyeát rieâng bieät
(Rang plus one discrete missing value)
Ñoái vôùi döõ lieäu daïng chuoåi. Toaøn boä caùc giaù trò voâ duïng hoaëc troáng ñeàu ñöôïc
xem laø coù nghóa. Ñeå ñònh nghóa caùc giaù trò voâ nghóa vaø caùc giaù trò troáng laø giaù trò
khuyeát ta phaûi nhaäp vaøo moät khoaûng troáng vaøo troâng oâ ñònh ra caùc giaù trò khuyeát
rieâng bieät
- Ñònh kích côû cho coät (Column format): Ñònh ra chieàu roäng cuûa coät ñang khai
baùo bieán
- Ñònh ra vò trí hieãn thò caùc giaù trò (align): Vò trí hieãn thò caùc giaù trò trong coät
(phaûi, traùi, giöõa)
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 16

17. Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS
- Ñònh ra daïng thang ño maø bieán theå hieän (measurement): Tuøy thuoäc vaøo daïng
thang ño ñöôïc söû duïng trong bieán maø ta khai baùo trong coâng cuï measurement,
chuù yù khai baùo scale ñöôïc duøng chung cho daïng thang ño khoaûng caùch vaø thang
ño tyû leä. Vieäc khaùi baùo naøy chæ mang tính chaát quaûn lyù khoâng aûnh höôûng ñeán
keát quaû phaân tích
3. Nhaäp döõ lieäu
Döõ lieäu caàn nhaäp seõ ñöôïc nhaäp vaøo trong maøn hình Data views. Maøn hình naøy theå
hieän ra moät ma traän thoâng tin bao goàm: coät vaø haøng, vaø oâ giao nhau giöõa coät vaø
haøng. (Xem hình 2-1)
Döõ lieäu ñöôïc nhaäp theo trình töï sau:
- Khai baùo teân bieán chöùa ñöïng thoâng tin caàn nhaäp vaøo thanh beân treân moãi coät
(teân maëc ñònh cuûa caùc coät naøy trong SPSS laø var00001, …, var0000x). Phaàn
naøy ñaõ ñöôïc ñeà caäp chi tieát trong phaàn ñònh bieán.
- Choïn oâ caàn nhaäp döõ lieäu, laø phaàn giao nhau giöõa coät vaø haøng. OÂ caàn nhaäp
seõ coù khung vieàn chung quanh baùo cho ngöôøi nhaäp bieát ñoù laø oâ ñang hoaït
ñoäng, teân bieán vaø soá hieäu haøng ñöôïc hieän ôû goùc traùi cuûa cöûa soå.
- Goõ giaù trò caàn nhaäp vaøo khung ñaõ choïn, giaù trò naøy ñöôïc hieän trong thanh
söõa ñoåi (cell editor) naèm ôû treân cöûa soå. Chuù yù khi nhaäp döõ lieäu phaûi baûo
ñaûm ñuùng vôùi kieåu bieán ñaõ ñöôïc ñònh nghóa. Thoâng thöôøng caùc kieåu bieán
ñöôïc khai baùo laø daïng chuoåi (ngaén toái ña 8 kyù töï) hoaëc daïng soá, nhaèm baûo
ñaûm tính töông thích cho vieäc phaân tích sau naøy.
Ta cuõng coù theå nhaäp lieäu töø caùc phaàn meàm khaùc nhö Excel, Fox, … vaø sau ñoù
chuyeån vaøo trong SPSS.
_____oOo_____
Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam 17