SPSS Là Gì? Cách Sử Dụng Phần Mềm SPSS Trong Nghiên Cứu Khoa ...

SPSS là một khái niệm không còn xa lạ đối với sinh viên, học viên, nghiên cứu sinh và các nhà nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều người đang còn “mơ hồ” trong khái niệm SPSS là gì? Chức năng của SPSS và cách sử dụng phần mềm SPSS ra sao? Tất cả sẽ được Luận Văn 2S giải đáp thông qua bài viết này.

SPSS là gì?

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) được tạo ra vào năm 1968 bởi SPSS Inc vào năm 1968 và được IBM mua lại vào năm 2009. SPSS là một chương trình máy tính phục vụ công tác phân tích thống kê. Đúng như tên gọi, SPSS ban đầu được phát minh nhằm mục đích phân tích dữ liệu khoa học ứng dụng trong lĩnh vực khoa học xã hội. Tuy nhiên, không chỉ dừng lại ở đó, việc sử dụng SPSS đã được ứng dụng rộng rãi trong các các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng.

SPSS là gì?

Phần mềm SPSS có chức năng gì

• Nhập và làm sạch dữ liệu: Những dữ liệu này có thể đến từ bất kỳ nguồn nào: nghiên cứu khoa học, cơ sở dữ liệu khách hàng, Google Analytics hoặc thậm chí các tệp nhật ký máy chủ của trang web. SPSS có thể mở tất cả các định dạng tệp thường được sử dụng cho dữ liệu có cấu trúc như:

+ Bảng tính từ MS Excel hoặc OpenOffice

+ Tệp văn bản thuần túy (.txt hoặc .csv)

+ Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL)

+ Stata và SAS.

• Phân tích dữ liệu, tính toán các tham số thống kê và diễn giải kết quả: Thống kê mô tả; Chạy các thống kê suy diễn; Mô tả Thống kê đơn biến; Dự đoán để xác định các nhóm...
• Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dưới các dạng biểu bảng, đồ thị, bản đồ: Thực hiện vẽ nhiều loại đồ thị khác nhau với chất lượng cao.
• Xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu.

Ứng dụng của phần mềm SPSS

SPSS là tập hợp một hệ thống các phương pháp phân tích thống kê dữ liệu đảm bảo đủ để giúp cho nhà nghiên cứu khoa học thực hiện việc xử lý nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực chuyên ngành khác nhau. Phổ biến nhất là:

• Nghiên cứu xã hội học: Khảo sát ý kiến của người dân, đánh giá chất lượng dịch vụ, chất lượng y tế...
• Nghiên cứu thị trường: nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng, nghiên cứu nhân tố tác động đến quyết định mua, nghiên cứu mở rộng thị trường...
• Nghiên cứu đa dạng sinh học
• Nghiên cứu khoa học trong phát triển nông lâm nghiệp
• Nghiên cứu tâm lý học: tâm lý trẻ em, tâm lý học sinh - sinh viên, tâm lý tội phạm…
• Nghiên cứu thực trạng, phân tích nguyên nhân, nhân tố tác động, ảnh hưởng và dự đoán xu hướng tiếp theo xảy ra.

Làm quen với phần mềm SPSS

Sau khi khởi động phần mềm SPSS, bạn sẽ nhìn thấy 2 giao diện một bên là Data View và Variable View. Trong đó:

• Data View: Có chức năng xem, quản lý số liệu.
• Variable View: Quản lý biến (Tạo biến)

Giao diện phần mềm SPSS

Tạo biến mới trong SPSS

Trong phần Variable View sẽ cho phép bạn tạo biến mới. Để quá trình tạo biến được dễ dàng, chúng ta sẽ tìm hiểu ý nghĩa của các cột bao gồm:

• Name: Nhập tên biến. Lưu ý, tên biến phải là duy nhất, không chứa kí tự đặc biệt và khoảng trắng.
• Type: Định dạng của biến (Định dạng số, ký tự, ngày tháng, đơn vị tiền tệ…)
• Width: Độ rộng tối đa của biến cho phép
• Decimal: Xác định điểm thập phân bạn cần hiển thị
• Label: Nhãn biến. Vì cột Name không cho phép bạn sử dụng bất kỳ ký tự đặc biệt hoặc dấu cách nào, nên ở đây bạn có thể đặt bất kỳ tên nào làm Nhãn cho biến mà bạn muốn gán để làm rõ biến.
• Value: Gán nhãn cho các giá trị trong biến
• Missing: đề cập đến dữ liệu không muốn SPSS xem xét trong khi phân tích.
• Align: Căn lề cho dữ liệu nhập vào (Căn trái, phải, giữa)
• Measure: Thang đo của biến

Nhập tệp dữ liệu Excel vào phần mềm SPSS

Nhấp vào File > Open > Data...

Trong hộp thoại Open Data tại ô Files of type chọn All files hoặc Excel. Sau đó click chọn file bạn muốn nhập vào SPSS > Open.

Trong hộp thoại tiếp theo, bạn cần đánh dấu vào "Read Variable names from the first row of data” > OK

Cách sử dụng SPSS trong nghiên cứu khoa học

6 bước phân tích định lượng với SPSS:

• Phân tích thống kê tần số
• Phân tích thống kê mô tả
• Phân tích độ tin cậy
• Phân tích nhân tố khám phá
• Phân tích tương quan
• Phân tích hồi quy

Phân tích thống kê tần số (Frequency)

Thống kê tần số được hiểu là việc thống kê số lần xuất hiện của các biến định tính hoặc định lượng. Tiêu biểu như biến giới tính, độ tuổi, thu nhập, học vấn…

Để phân tích thống kê tần số trong SPSS, ta thực hiện thao tác sau:

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies

Hộp thoại Frequencies mở ra, đưa biến định tính cần thống kê tần suất ở bên trái vào trường Variable(s) bằng cách nhấn chọn và click vào mũi tên ở giữa bảng. > OK

Phân tích thống kê tần số trong phần mềm SPSS

Kết quả sẽ được hiển thị tại bảng Frequency Table

Phân tích thống kê mô tả (Descriptive)

Thống kê mô tả có tác dụng mô tả ngắn gọn những đặc tính của dữ liệu thu thập được. Loại thống kê mô tả phổ biến nhất là giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, minimum, maximum, tổng sum, S.E mean, Skewness, Kurtosis và cách sắp xếp kết quả theo Variable list, Alphabetic, tăng dần theo giá trị trung bình Ascending Means, giảm dần theo giá trị trung bình Descending Means…

Cách chạy thống kê mô tả:

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Descriptive statistics > Descriptive

Hộp thoại Descriptives mở ra, đưa biến cần thống kê mô tả ở bên trái vào trường Variable(s) bằng cách nhấn chọn và click vào mũi tên ở giữa bảng. > OK

Thực hành phân tích thống kê mô tả

Phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha)

Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê được sử dụng để đo lường các biến rải rác nhằm đánh giá mức độ chặt chẽ của các biến của mô hình nghiên cứu. Hệ số Cronbach Alpha được dùng trong việc tránh sai số ngẫu nhiên, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy liên quan đến tính chính xác, tính nhất quán của kết quả.

Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS, ta lần lượt thực hiện:

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis…

Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha bước 1

Tại hộp thoại Reliability Analysis chỉ định các biến sử dụng trong phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha ở cột phía bên trái và di chuyển đến trường Items. Click vào ô Statistic… Tại cửa sổ Reliability Analysis, check vào ô Item, Scale, Scale if item deleted, Correlations. Sau đó bấm Continue trở về hộp thoại trước > OK.

Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha bước 2

Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) < 0.3 sẽ bị loại.

Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có hệ số tin cậy Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên (Hair và đồng sự, 2006).

Đọc bảng kết quả cronbach Alpha

Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory factor analysis - EFA)

Trong nghiên cứu khoa học, việc tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm mục đích rút gọn dữ liệu và kiểm định các yếu tố đại diện trong mô hình nghiên cứu. Các thao tác thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS bạn có đọc có thể tìm hiểu trong bài viết: Phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS - Lý thuyết và thực hành

Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá

Những điều kiện khi kiểm tra thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA:

• Phần trăm phương sai tích lũy phải trên 50% biến thiên của các biến quan sát (Hair và đồng sự, 1998)
• Tổng độ lệch bình phương của một nhân tố (Eigenvalue), đại lượng đại diện cho lượng biến thiên giải thích bởi nhân tố hay phương sai của nhân tố, đại lượng này phải lớn hơn 1.
• Nguyên tắc chọn một biến thuộc một nhân tố bao gồm biến đó phải có chỉ số lớn hơn 0.5 ở nhân tố đó và không có chỉ số quá 0.35 ở các nhân tố khác (Igbaria và đồng sự, 1995) hoặc khoảng cách giữa hai trọng số tải của cùng một biến ở hai nhân tố (factor) lớn hơn 0.3.
• Trị số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin) chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, trị số KMO lớn hơn 0.5 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
• Hệ số sig phải nhỏ hơn 0.05 nhằm đảm bảo kiểm định có ý nghĩa với độ tin cậy 95%.

Phân tích tương quan (Correlation)

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Correlate > Bivariate.

Tại hộp thoại Bivariate Correlations chỉ định các biến độc lập và biến phụ thuộc sử dụng trong phân tích tương quan trong danh sách ở phía bên trái và nhấp vào nút mũi tên để di chuyển chúng sang phải, trong trường Variables > OK

Phân tích tương quan trong phần mềm SPSS

Trong bảng kết quả Correlations, chúng ta quan tâm đến 2 giá trị: Pearson Correlation và Sig. (2-tailed)

• Pearson Correlation càng cao thì mức độ tương quan càng mạnh
• Sig. (2-tailed) < 0.05.

Bảng kết quả Correlations

Phân tích hồi quy (Regression)

Phân tích hồi quy cho biết mức độ mức độ đóng góp nhiều, ít, không đóng góp... của từng nhân tố độc lập vào sự thay đổi của biến phụ thuộc. Để thực hiện phân tích hồi quy trong SPSS, ta thực hiện các thao tác sau:

Từ thanh công cụ SPSS chọn Analyze > Regression > Linear…

Phân tích hồi quy bước 1

Chuyển biến phụ thuộc vào ô Dependent; Chuyển các biến độc vào ô Dependent bằng cách chọn và nhấn vào nút mũi tên. Bấm vào ô Statistics. Tại hộp thoại Linear Regression: Statistics, nhấn chọn Collinearity diagnostics để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến. Click Continue để trở lại hộp thoại Linear Regression > OK.

Phân tích hồi quy bước 2

Bảng kết quả phân tích hồi quy trong phần mềm SPSS

Chúng ta cần lưu ý các chỉ số:

• Adjusted R Square (hệ số R bình phương hiệu chỉnh) > 0.5
• Sig. <0.05

Mong rằng bạn đọc sẽ cảm thấy hữu ích đối với những nội dung liên quan đến SPSS là gì và những kiến thức xoay quanh việc sử dụng phần mềm SPSS mà Luận Văn 2S đã đề cập. Ngoài ra, nếu sau khi đọc xong bài viết cũng như đang thực hiện phân tích dữ liệu với SPSS, bạn gặp bất kì khó khăn, vấn đề thắc mắc cần giải đáp. Hãy liên hệ ngay với dịch vụ Hỗ Trợ SPSS của Luận Văn 2S nhé. Chúng tôi luôn sẵn sàng phục vụ bạn 24/24.