nhập liệu dữ liệu chéo

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (5.02 MB, 43 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

NGUYỄN VĂN CANG

THÁNG 8 /2019

1

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

1. Nhập liệu dữ liệu chéo1.1. Chuẩn bị dữ liệu chéo

Dữ liệu chéo là dữ liệu thu thập theo từng đơn vị tổng thể, tại một thời gian

nhất định. Trên từng đơn vị tổng thể, dữ liệu được thu thập theo một số biến được chọn lựa phục vụ cho việc nghiên cứu hiện tượng. Dạng tổng quát của dữ liệu chéo Trong bảng trên, dữ liệu của một đơn vị tổng được thể hiện trên một dịng. Ví dụ: Có dữ liệu mẫu về 18 đơn thư khiếu nại của khách hàng được chọn ngẫu Kí hiệu: B.T: Bồi thường

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS2

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

1.2. Khai báo nhập liệu

Kích hoạt biểu tượng SPSS trên Desktop hay Start Program SPSS. Ta được màn hình gốc như sau:

- Nếu đã có sẵn tệp dữ liệu, vào File để mở tệp dữ liệu đang có nhu cầu. - Nếu chưa có sẵn tệp dữ liệu: Ta phải khai báo khuôn mẫu của dữ liệu trước khi nhập.

liệu như ở trang sau.

+ Khai báo ần lượt từng biến, mỗi biến một dòng (trên máy gọi là một l

variable). Trong đó:

* Name: Đánh vào tên rút gọn của biến (tối đa 8 ký tự khơng có ký tự đặc biệt). Tên này sẽ được hiển thị ở đầu vào và sử dụng trong quá trình xử lý trên máy cho tiện.

* Type: Chọn kiểu dữ liệu cho biến như số, chuổi, ngày… * Width: Xác định độ rộng (ký tự) cho dữ liệu.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

* Decimals: Số chữ số thập phân của kiểu dữ liệu số.

* Label: Khai báo tên gốc của biến. Tên này dài hơn Name ở trên cho dể nhận diện ở dữ liệu đầu ra.

* Values: Nếu nhập đầy đủ giá trị gốc thì chọn None. Với các biến định tính (thuộc tính), để nhập liệu nhanh chóng, người ta thường mã hóa các giá trị của biến bằng các số nguyên. Ví dụ, biến ‘Yêu cầu của khách hàng’ được mã hóa như sau:

Ta khai báo từng Value và Value Label tương ứng rồi chọn add đưa vào ô

chứa. Chọn OK để kết thúc khai báo.

* Missing: Khai báo giá trị mã hóa đặc biệt cho những giá trị bị khuyết (khơng có số liệu) nếu có của biến. Nên chọn những giá trị khơng có thực nhưng đúng kiểu dữ liệu đã khai báo cho biến đó. Chẳng hạn, với biến ‘Tuổi’, -1 nghĩa là không thu thập được, -2 nghĩa là chờ bổ sung. Tất cả các giá trị có mã khai báo ở ô này sẽ không tham gia vào quá trình xử lý dữ liệu của máy.

Nếu chọn mặc định None thì khi có giá trị bị khuyết (nhập liệu cho biến khác ở đơn vị tổng thể nào đó mà khơng nhập cho biến có mặc định none) máy sẽ gán dấu phẩy hệ thống. Đây là mã system missing và nó cũng khơng tham gia vào quá trình xử lý dữ liệu của máy.

* Column: Khai báo độ rộng cho cột nhập dữ liệu. * Align: Chọn định vị trái, giữa hay phải cho cột dữ liệu.

* Measure: Chọn loại thang đo dữ liệu của biến: danh định (Nominal), thứ bậc (Ordinal) và khoảng cách hay tỉ lệ (Scale).

+ Sau khi khai báo xong tất cả các biến, nếu chưa muốn nhập liệu ngay, ta vào File Save as để lưu. Nếu muốn nhập liệu ngay, bấm c ọn h Data View ở đáy màn

hình để chuyển qua màn hình nhập liệu:

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS5

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

Trên màn hình này, ta nhập dữ liệu của một đơn vị tổng thể trên một dòng màn hình. Nhập dần dần cho đến đơn vị tổng thể cuối cùng. Vào File Save as để lưu dữ liệu.

1.3. Nhập liệu và mã hóa dữ liệu cho các dạng câu hỏi trên bảng hỏi

1.3.1. Với câu hỏi mở, định lượng

Câu 1. Bạn cho biết thu nhập một tháng là bao nhiêu ?...

Dữ liệu câu hỏi này được nhập theo một biến và khơng cần mã hóa.

1.3.2. Với câu hỏi đóng, danh định, được chọn một đáp án

Câu 2. Anh (chị) thuộc tôn giáo nào sau đây? □ Công giáo

□ Phật giáo □ Tôn giáo khác □ Không tôn giáo

Tên biến Kiểu biến Nhãn biến Mã hóa dữ liệu C2 String Tôn giáo

1 = Công giáo 2 = Phật giáo 3 = Tôn giáo khác 4 = Không tôn giáo

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

1.3.3. Với câu hỏi đóng, danh định, được chọn nhiều đáp án Câu 3. Anh (chị) đã từng làm những công việc nào sau đây?

□ Giáo viên □ Công nhân □ Buôn bán

Dữ liệu dạng câu hỏi này được nhập theo k biến với k là số đáp án của câuhỏi và được mã hóa như sau:

Tên biến Kiểu biến Nhãn biến Mã hóa dữ liệu C3.1 Numeric Giáo viên 1 = Giáo viên0 = Chưa làm gv C3.2 Numeric Công nhân 1 = Công nhân

0 = Chưa làm cn C3.3 Numeric Buôn bán 1 = Buôn bán0 = Chưa làm bb

Chú ý kiểu biến ở Câu 3 đúng ra là kiểu string. Tuy nhiên ở đây chọn kiểu numeric với mục đích dễ tổng hợp ba biến C3.1, C3.2 và C3.3.

1.3.4. Với câu hỏi đóng, định lượng, được chọn một đáp án

Câu 4. Bạn cho biết chi tiêu một tháng là bao nhiêu ? □ Dưới 1 triệu

□ 1 – 2 triệu □ 2 – 3 triệu □ Trên 3 triệu

Dữ liệu câu hỏi này có thể được nhập tương tự câu 1, khơng cần mã hóa mà nhập liệu dựa trên các trị số giữa. Câu hỏi này cũng có thể nhập liệu như câu 2, dựa trên các giá trị mã hóa cho từng khoảng chi tiêu.

1.3.5. Với câu hỏi mở, danh định

Câu 5. Anh (chị) cho biết nghề nghiệp hiện tại?... Dữ liệu câu hỏi này được nhập theo một biến và có thể được mã hóa như sau: Cần xem xét tất cả các biểu hiện trả lời trên khoảng 30% số phiếu để quyết định phân chia chúng vào bao nhiêu nhóm là thích hợp. Trường hợp này cần ứng dụng lý thuyết phân tổ (xem chương 2, bài tập 1 và 2) để quyết định phân chia chúng làm bao nhiêu tổ là vừa. Sau đó, mã hóa theo từng tổ:

Tên biến Kiểu biến Nhãn biến Mã hóa dữ liệu

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

Trong quá trình nhập liệu nếu xuất hiện thêm nhiều biểu hiện “Nghề khác” nữa, nếu cần, có thể tách tổ 5 thêm một số tổ mới và mã hóa thêm.

1.3.6. Với câu hỏi hỗn hợp

Ví dụ: Câu 6. Anh (chị) thuộc tôn giáo nào sau đây? □ Không tôn giáo

□ Công giáo □ Phật giáo

□ Tôn giáo khác (xin ghi rõ:……….)

Dữ liệu câu hỏi này được nhập theo một biến và được mã hóa tương tự như câu 2. Riêng đáp án “Tơn giáo khác” được mã hóa như “Nghề khác” trong câu 5.

1.3.7. Với câu hỏi đóng trên thang đo Likert

Dữ liệu

câu hỏi này có thể được nhập theo một biến tương tự câu 1.

Bấm chọn: Analyze Tables Multiple Response Sets. Trong cửa sổ sau, kê khai như hình vẽ:

1.5. Các xử lý nhập liệu đặc biệt khác

a- Chèn một biến (variable) mới: bấm chọn Data Insert variable. b- Chèn một đơn vị tổng thể (case) mới: bấm chọn Data Insert case.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

c- Tìm đến một đơn vị tổng thể trên tệp dữ liệu đang mở: bấm chọn Data go to case.

d- Xem thông tin khai báo các biến: bấm chọn View Variables. Nếu muốn quay lại xem dữ liệu: View Data.

e- Xem chi tiết thông tin về các biến: bấm chọn Utilities Variables.

2. Tạo biến mới từ các biến cũ đã có 2.1. Sử dụng Compute

Ví dụ, ta cần thiết lập thêm biến ‘lngtsp’ từ biến ‘gtsp’ đã có với lngtsp = ln(gtsp). Hoặc thiết lập biến mới ‘gantuoi’ từ biến đã có ‘tuoi’ với: gantuoi = 1 if tuoi > 35 và gantuoi = 0 if tuoi 35.≤

Bấm chọn Transform Compute. Ta có cửa sổ:

+ Trong ô Target variable: Khai báo tên rút gọn của biến mới (Name); + Trong ô Type&Lable: Khai báo kiểu dữ liệu (Type) và nhãn của biến (Lable). + Trong ô Numeric Expression: Khai báo biểu thức tính giá trị biến mới từ các biến cũ.

+ Nếu cần lọc dữ liệu, chọn ô bên dưới để khai báo các điều kiện lọc. If Chọn OK để có kết quả của biến mới.

Chú ý: Các giá trị Missing của biến cũ sẽ được tự động gán giá trị khuyết hệthống System Missing (dấu phẩy hệ thống) cho biến mới.

2.2. Sử dụng Recode

Bấm chọn Transform Recode Into different variables.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

Chọn tiêu thức cũ để

9

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

Sau khi khai báo như hình trên, bấm chọn ô Old and New Values để khai báo các tổ.

Ví dụ, ta cần phân tổ biến ‘Loại sự cố’ thành 3 tổ: tổ 1 gồm Bể và Nứt, tổ 2 gồm Cháy và Kêu, tổ 3 gồm Rỉ. Ta khai báo như sau (tổ chỉ gồm một giá trị):

Hoặc, phân tổ biến ‘Tuổi’ thành 3 tổ: dưới 30, từ 30 đến 40, 40 trở lên. Ta khai báo như sau (tổ có một hoặc hai giới hạn):

+ Trong ô Old value, chọn lựa khai báo từng tổ theo biến cũ. Trong ơ New value khai báo ‘giá trị mã hóa của tổ’ tương ứng với tổ đã khai báo ở Old value, như hướng dẫn trong hình ở trang sau:

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

+ Chú ý:Việc khai báo phải được tiến hành dần từng tổ và phải được xác nhận bằng nút Add, một lần cho một tổ;

+ Để sửa một khai báo trong ô Old New: Chọn dịng muốn sửa trong ơ này rồi chọn ơ Change;

+ Để gở bỏ một khai báo trong ô Old New: Chọn dịng muốn gở bỏ trong ơ này rồi chọn ơ Remove;

+ Chọn ô để đặt biểu thức điều kiện lọc (nếu có);If + Chọn Continue để quay lại, chọn OK để kết thúc.

Chú ý:

* Muốn hủy bỏ toàn bộ các khai báo để khai báo lại từ đầu thì bấm chọn ơReset.

* Các giá trị mã hóa của mỗi tổ là giá trị định danh nên khơng tính được cácsố đo mơ tả thống kê. Do dó nên bấm chọn ơ Output variables are strings để chuyểnqua dữ liệu chuổi, tránh nhầm lẫn về sau.

* Các mã Missing trên biến cũ cũng được chuyển đổi từng giá trị một. Nếumuốn chuyển tất cả một lần sang Missing hệ thống thì bấm chọn ơ System-missingtrong ơ New Value.

* Sau khi có được biến mới nên chọn Variable View ở đáy màn hình để khaibáo Values Label cho các tổ của biến mới. Ví dụ, với biến tuổi ở trên ta khai báo như

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

3. Thống kê mô tả

3.1. Sắp xếp các đơn vị tổng thể theo một biến nào đó

Bấm chọn Data Sort case.

Chọn biến muốn sắp xếp đưa vào ô Sort by. Chọn OK.

3.2. Mô tả thống kê theo một biến định lượng

3.2.1. Mô tả một biến định lượng (chưa phân tổ) theo bảng tần số sắp xếprút gọn, phân phối đồ (Histogram) và các số đo mô tả

Bấm chọn Analyze Descriptive Statistic Frequency.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

Khi bấm chọn ơ Statistics ta có cửa sổ sau:

Khi bấm chọn ơ Charts ta có cửa sổ sau:

Ta được bảng phân phối và đồ thị có dạng:

TUOIFrequency Percent ValidPercent CumulativePercent

</div>Trang 18<div class="page_container" data-page="18">

3.6. Mô tả tương quan tuyến tính giữa hai biến số lượng

Dựa trên dữ liệu chéo, ta tiến hành hồi qui như sau: Bấm chọn : Analyze Correlate Bivariate

Ta có kết quả dưới dạng

tuoi khach hanggia tri san phamtuoi cua khach hangPearson Correlation1-.058

tuoi khach hanggia tri san pham

Spearman's rhotuoi cua khach hangCorrelation Coefficient1.000-.355

Hệ số tương quan Pearson giữa tuổi khách hàng và giá trị sản phẩm là -0,058. Hệ số tương quan Spearman giữa tuổi khách hàng và giá trị sản phẩm là -0,035. Tương quan tuyến tính nghịch nhưng không đáng kể.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 19<div class="page_container" data-page="19">

4. Ước lượng Thống kê

4.1. Ước lượng Số trung bình của chọn ngẫu nhiên đơn thuần

Bấm chọn Analyze Descriptive Statistic Explore. Ta được cửa sổ sau. Sau đó thực hiện các thao tác như trong hình sau.

4.2. Ước lượng Tỉ lệ của chọn ngẫu nhiên đơn giản

. Analyze Descriptive Statistic Explore

Trước hết, ta tiến hành như mục 2 (hoặc mục 3 cũng rất thuận tiện) để thành lập biến ‘GÁN’ từ biến đang nghiên cứu, với giá trị 1 cho các biểu hiện đang quan tâm, giá trị 0 cho tất cả các giá trị cịn lại. Sau đó, tiến hành như mục 4.1, trên biến ‘GÁN’.

5. Kiểm định giả thuyết 5.1. Kiểm định tham số

5.1.1. Kiểm định giả thuyết về số trung bình một tổng thể- Với dữ liệu chéo đã có sẵn:

Analyze Compare Means One-Sample T-Test.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 20<div class="page_container" data-page="20">

Chú ý: * Sig.(1-tailed) = Sig.(2-tailed) / 2

- Với dữ liệu đã được sắp xếp rút gọn:

Tuổi 23 25 27 28 31 Tần số 5 8 12 10 4

Ta nhập dữ liệu này theo hai biến. Biến thứ nhất ‘Tuoi’ nhập các giá trị rút gọn của biến. Biến thứ hai ‘ts’ nhập tần số. Sau đó, chỉ định tần số cho dữ liệu bằng cách bấm chọn Data Weight Cases.

Sau đó, các thao tác kiểm định khác tiến hành bình thường như trên.

5.1.2. Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa hai số trung bình của haitổng thể, mẫu độc lập

- Trường hợp so sánh giữa hai nhóm của cùng một biến nào đó trên cùng một dữ liệu chéo đã có. Bấm chọn:

Analyze Compare Means Independent-Samples T-Test. Thao tác như trong hình trên. Sau đó, bấm chọn OK.

</div>Trang 21<div class="page_container" data-page="21">

- Trường hợp dữ liệu đã được sắp xếp rút gọn:

Mẫu của tổng thể thứ nhất Mẫu của tổng thể thứ hai

Ta nhập dữ liệu này theo ba biến. Biến thứ nhất ‘Tuoi’ nhập các giá trị rút gọn của Tuổi ở cả hai mẫu. Biến thứ hai ‘ts’ nhập Tần số tương ứng ở cả hai mẫu. Biến thứ ba ‘Mau’ nhập giá trị 1 cho mẫu thứ nhất, giá trị 2 cho mẫu thứ hai. Sau đó, chỉ định tần số cho dữ liệu này như ở mục 5.1.1.

Các thao tác kiểm định khác tiến hành như trường hợp trên. Chỉ lưu ý là biến ‘Mau’ được dùng để phân nhóm.

5.1.3. Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa hai số trung bình của hai

</div>Trang 22<div class="page_container" data-page="22">

Ta nhập hai biến ‘mau1’ và ‘mau2’ như dữ liệu chéo thông thường. Tuy nhiên cần lưu ý hai biến này là cùng loại, trật tự dữ liệu phải được giữ nguyên. Sau đó bấm chọn:

Analyze Compare Means Paired-Samples T-Test.

Chọn cả hai biến cùng một lúc (bấm chọn biến thứ nhất, nhấn Shift rồi bấm chọn biến thứ hai) đưa vào ô Paired Variables. Bấm chọn OK ta được kết quả.

Chú ý: Sig.(1-tailed) = Sig.(2-tailed) / 2

5.1.4. Kiểm định giả thuyết về Tỉ lệ tổng thể

Bằng cách thiết lập biến ‘GAN’ với giá trị (1,0) như đã trình bày ở mục 2 (hoặc mục 3 cũng rất thuận tiện), ta tiến hành các thao tác kiểm định tương tự các kiểm định Số trung bình. Tuy nhiên cần lưu ý kích thước mẫu phải bằng hoặc lớn hơn 40.

5.2. Kiểm định phi tham số

5.2.1. Kiểm định giả thuyết về sự giống nhau của hai tổng thể, mẫu cặp

Nhập liệu tương tự mục 5.1.3. Sau đó bấm chọn: Analyze Nonparametric Tests 2 Ralated Samples.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 23<div class="page_container" data-page="23">

Chọn cả hai biến cùng một lúc (bấm chọn biến thứ nhất, nhấn Shift rồi bấm chọn biến thứ hai) đưa vào ô Test Pair(s) List. Bấm chọn loại phương pháp kiểm định. Cuối cùng bấm chọn OK ta được kết quả.

Analyze Nonparametric Tests 2 Independent Samples.

Thao tác như trong hình trên. Cuối cùng bấm chọn OK.

Trường hợp dữ liệu đã được sắp xếp rút gọn. Các thao tác nhập liệu tương tự mục 5.1.2. Tuy nhiên, cần lưu ý, biến dùng để phân nhóm phải có kiểu dữ liệu Numeric. Các thao tác kiểm định khác tiến hành như trên.

5.2.3. Kiểm định giả thuyết về sự giống nhau của nhiều tổng thể, mẫu độclập Kiểm định hạng Kruskal-Wallis

Trường hợp so sánh giữa ba nhóm trở lên của cùng một biến nào đó trên cùng một dữ liệu chéo đã có. Bấm chọn:

Analyze Nonparametric Tests K Independent Samples.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 24<div class="page_container" data-page="24">

Thao tác như trong hình trên. Cuối cùng bấm chọn OK.

Trường hợp dữ liệu đã được sắp xếp rút gọn. Các thao tác nhập liệu tương tự

mục 5.1.2. Tuy nhiên, cần lưu ý, biến dùng để phân nhóm phải có kiểu dữ liệu Numeric và có từ 3 giá trị khác nhau trở lên. Các thao tác kiểm định khác tiến hành như trên.

5.2.4. Kiểm định giả thuyết về sự độc lập giữa hai biến

a. Phương pháp kiểm định tương quan hạng Spearman. Bấm chọn: Analyze Correlate Bivariate.

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS

</div>Trang 25<div class="page_container" data-page="25">

Thao tác như trong hình trên. Cuối cùng bấm chọn OK. b) Kiểm định Khi bình phương. Bấm chọn:

Analyze Descriptive Statistics Crosstabs.

Thao tác như trong hình trên. Cuối cùng bấm chọn OK.

Chú ý: Để kiểm định này bảo đảm ý nghĩa thì tần số kết hợp lý thuyết trongbảng chéo phải khơng ít hơn 5.

5.2.5. Kiểm định giả thuyết về phân phối tổng thể Phương pháp kiểm định

Khi bình phương.

Ví dụ, có dữ liệu vể thu nhập (triệu đồng) ở một thị trường như sau:

Nguyễn Văn Cang Xử lý dữ liệu trên SPSS