Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page1
Nội dung ôn thi
1) Chạy Frequency
2) Chạy Table
3) Chạy Crosstab
4) Kiểm định mối quan hệ giữa các biến định tính
5) Kiểm định biến định lượng
6) Chạy hồi quy
7) Chạy ma trận tương quang
8) Phân tích nhân tố
9) Đánh giá đô tin cậy của thang đo
10) Xử lý câu hỏi đa trả lời
11) Tạo biến mới trên cơ sở các biến cũ
12) Điều chỉnh dữ liệu của biến

Tiến trình thi như sau:
Máy tính cá nhân của mọi người
dữ liệu sẽ gửi khi thi, có khoảng 10 file
moi nguoi chọn 1 file ngâu nhiên
Giai doạn 1: thực hiện hết các nội dung trên
Giai đoạn 2: Giảng viên học trực tiếp 3/12 câu ở trên, học viên trả lời trong 2 phút
bằng cách thực hiện thao tác trên máy cho giảng viên xem

Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page2

I. Thang đo
1. Định danh: là thang đo định ra cái danh
VD: 1: Nam; 2: Nữ
Đây là thang đo yếu nhất
2. Thứ tự: là thang đo định danh đồng thời được sắp xếp theo một thứ tự nhất
định
3. Thang đo khoảng: là thang đo thứ tự đồng thời có khoảng cách đều nhau (đo
mức độ cảm nhận)
4. Thanh đo tỷ lệ: là loại thang đo khoảng đồng thời có thể chia được vì có gốc
(VD: mức lương). Đây là thang đo mạnh nhất.
Thang đo định danh và thang đo thứ tự là thang đo định tính, kết quả xuất ra
luôn luôn là %
Thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ là thang đo định lượng, kết quả xuất ra
luôn là giá trị mean (TB)
Measure
Scale: khoảng và tỷ lệ : định danh
Ordinal : thứ tự định

Nominal: định danh tính
II. Mô tả dữ liệu
1. Biến định tính:
1.1 Frequency (Analyze\Descriptive statistics\ Frequency)
Đưa tất cả các biến định tính vào để chạy


1.2 Crosstab (Analyze\Descriptive statistics\ Crosstab)
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page3

Chọn Cell, tại mục Percentages đánh dấu kiểm vào mục Column

Có 3 cách chọn mẫu dữ liệu
N - N (Nominal – Nominal)
VD: Giới tính và loại hình tốt nghiệp

N - O (Nominal – Ordinal)
VD: Giới tính và số thời gian tự học
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page4

O - O (Ordinal – Ordinal)
Khoảng cách đường đi học và số giờ tự học

2. Biến định lượng
2.1 Descriptives (Analyze\Descriptive statistics\Descriptives)
2.2 Explore (độ nhọn, độ bè) (Analyze\Descriptive statistics\Explore)

3. Biến định tính – định lượng
3.1 Mean (Analyze\Compare Means\Means)
Ở khung Dependen list (chọn biến định lượng)
Ở khung Independen list (chọn biến định tính)
VD:
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page5

III. Suy diễn
1. Kiểm định giả thuyết :
Ho:
H1: -> #H0
Thông tin kiểm định
Sig
α : mức ý nghĩa
1 – α : Độ tin cậy
Sig < α (α thông thường bằng 5%) : Bác bỏ Ho
 Biến định tính ( )
Crosstabs (Analyze\Descriptive statistics\ Crosstabs)
N – N
N – O
O – O
Ho: Không
Giả thuyết Ho cho biến định tính bằng 0 (Giữa biến này và biến kia
không có mối quan hệ, không thể giải thích được cho nhau, không thể
suy rộng được)
Ví dụ: N - N
chạy kiểm định giữa giới tính và loại hình tốt nghiệp
Ho: Không có mối quan hệ giữa giới tính và loại hình tốt nghiệp

(Analyze\Descriptive statistics\Crosstabs)
Rows : chọn giới tính
Column: Chọn loại hình tốt nghiệp
Chọn Statistics , đánh dấu kiểm vào Chi – Square
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page6



Kết quả

Với Sig=0.000 < 5%
KL: Đã có đủ bằng chứng về mặt thống kê để bác bỏ Ho là không có
mối quan hệ giữa giới tính và loại hình tốt nghiệp nên chấp nhận H là
có mối quan hệ giữa giới tính và loại hình tốt nghiệp
Ví dụ: O - O
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page7
chạy kiểm định giữa giới tính và loại hình tốt nghiệp
Ho: Không có mối quan hệ giữa giới tính và loại hình tốt nghiệp
(Analyze\Descriptive statistics\Crosstabs)
Rows : chọn giới tính
Column: Chọn loại hình tốt nghiệp



Nên xem thông số ở phần Kendal
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS


Page8
 Biến định lượng ( )
+ 1 Biến định lượng
Ho: là bằng, là như nhau, là giống nhau, là không có sự khác biệt.
Sử dụng : One Sample T Test (Analyze\Compare Means\ One-Sample
T Test)
Đưa biến định lượng cần kiểm định vào Test Variable và nhập giá trị
so sánh vào Test value
Ví dụ: Đánh giá mức độ môn học rất cần thiết , giá trị so sánh là 3,5
Ho: Mức độ đánh giá của lớp này so với lớp trước là như nhau:

Kết quả:

Mean = 4.38, giá trị trung bình của lớp này là 4,38 so với của lớp trước
là 3,5
Sig = 0.000 < 5% nên bác bỏ Ho
Nếu kiểm định là mà thấp hơn mean thì xem xét lại môn học đó có cần
thiết không
+ 1 biến định lượng và 1 biến định tính
𝐻
0
𝛿
2
:= (phương sai)
𝐻
0
µ
:=
Sử dụng : Independent Sample T Test (Analyze\Compare Means\

Independent-Sample T Test)
Đưa biến định lượng vào Test Variable
Đưa biến định tính vào Crouple Variable
Ví dụ : môn học cần thiết và loại hình tốt nghiệp
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page9

Chọn Define Group
Group 1: 1
Group 2: 2

Kết quả

Kết quả ra 2 dòng, dòng trên là phương sai, nếu kết quả (sig) = 5% thì
lấy kết quả của dòng trên, ngược lại thì lấy kq (sig) của dòng dưới.
Mean chính quy = 4.37; tại chức = 4.58, nghĩa là tại chức thấy môn
học cần thiết hơn chính quy.
 Một biến định lượng + 1 biến định tính (> 2 nhóm)
Sử dụng : One way ANOVA (Analyze\Compare Means\ One way
ANOVA)
Đưa biến định lượng vào Ô Depent List
Đưa biến định tính vào ô Factor
Ví dụ: Loại hình và môn học
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page10


Chọn Option


Check vào Homogeneity of variance test -> continue
Kết quả

Bảng 1: Khẳng định có cho phép ANOVA sử dụng không
Bảng 2: Khằng định giữa các nhóm có sự khác biệt không
IV. Hồi quy (Dữ liệu số 4)
𝛾
1
= 𝛽
0
± 𝛽
1
𝑋
1
± 𝛽
2
𝑋
2
± … . ± 𝛽
𝑛

𝐻𝑜: = 𝛽
1
= 𝛽
2
= 𝛽
3
= … . = 𝛽
𝑛

= 0

Muốn tốt phải bác bỏ Ho
1. Đa cộng tuyến phần dư
2. Phần dư có phân phối chuẩn
3. Phương sai của phần dư không đổi
4. Không có sự tương quan của phần dư
Sử dụng Linear (Analyze \ Regression \ Liner)
Chọn biến phụ thuộc vào Dependent (Ở đây chọn biến mức tiêu thụ xăng)
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page11
Chọn biến độc lập vào Independent (chọn các biến còn lại)

Kết quả


Phương án để chọn mô hình tốt là loại β có sig lớn nhất rồi chạy lại, loại đến khi nào
bác bỏ được Ho, tức là các β còn lại đều nhỏ hơn 5%.

Chỉ số Adjusted R Square > 70% là tốt.
 Tính Blue
Sử dụng Linear (Analyze \ Regression \ Liner)
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page12

Chọn Statistics

Check vào mục Confidence intervals và Durbin – Walson


Các chỉ số
Blue của β
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page13
Sử dụng Plots
Sử dụng Linear (Analyze \ Regression \ Liner)

Chọn Plots

Đưa ZRESID vào Y
Và ZPRED vào X
Check vào Histogram và Normal probability plot

Giá trị Durbin – Watson < 2 là đạt yêu cầu
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page14


V. Đánh giá thang đo (dữ liệu số 5 kem đánh răng)
1. Crossback Alpha
Sử dụng Reliability Analysis ( Analyze \ Scale \ Reliability Analysis)
Chọn 6v vào ô items (Số lượng items ít nhất là 3)
Model: Alpha
Phân tán
thì tốt, tập
trung thì
không tốt

Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page15

Kết quả

Cronback’s Alpha = 0.559
Cronback’s alpha < 0,5 : không đạt yêu cầu
Cronback’s alpha 0,5 – 0,6 : tạm được
Cronback’s alpha > 0,6 : Đạt yêu cầu
Nếu >0,6 thì v1, v2,v3,v4,v5,v6 đủ đại diện cho 1 nhân tố
Nếu < 0.5 thì chạy khác
Sử dụng Reliability Analysis ( Analyze \ Scale \ Reliability Analysis)
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page16

Chọn Stactisc

Check vào Scale if item deleted
Kết quả
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page17

Tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3 thì tốt
Loại biến có TQBT nhỏ nhất đến khi nào Cronback’s Alpha đạt yêu cầu thì
ngưng.
VI. Phân tích nhân tố
Phân tích tất cả các item -> ? nhân tố, từ đó mới chạy cronback cho từng

nhân tố
Sử dụng Factor (Analyze\ Dimension Reduction \ Factor)

Chọn Descriptives
Tương
quan biến
tổng
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS

Page18

Check vào KMO and Bartlett’s test of sphericity
Kết quả
Có 2 nhân tố

Item nào có component lớn hơn thì sẽ thuộc component đó
Ví dụ ở bảng dữ liệu này thì: item ngừa sâu răng sẽ thuộc nhân tố 2; item
làm trắng răng sẽ thuộc nhân tố 1
Sau đó chạy cronback của các nhân tố chỉ bao gồm các items thuộc nhân
tố đó xem nó có đủ đại diện cho nhân tố đó không.
Đặt lại tên cho nhân tố
Đẹp: v2, v4, v6 (F1)
Khỏe : v1, v3, v5 (F2)
Chạy hồi quy F1 và F2 để xem nhân tố nào quyết định
Tạo 1 biến F1 chứa giá trị trung bình v2, v4, v6 bằng cách chọn
Transform \ compute variable
Target variable: Dep
Numeric Expression: (v2+v4+v6)/3
Võ Hồng Kim Ngân – ôn tập SPSS


Page19

Xuất hiện biến Dep trong variable view và giá trị torng Data view
VII. Xử lý dữ liệu (sử dụng dữ liệu số 2 kichikichi)
Kiểu dữ liệu đa trả lời
Sử dụng Analyze\Multiple Response \ Define Variable Sets

Chọn 8 mục của câu 7: Biết kichi qua hình thức nào vào ô Variable in Sets
Đặt tên: Name: C7group
Label: Biet kichikichi qua hinh thuc
Counted value: 8
Add
Sau đó chạy Analyze\Multiple Response\Frequence
Analyze\Multiple Response\Crostab
(1; số lượng(m))