Thống Kê Mô Tả: Thống Kê Trung Bình Trong SPSS - Xử Lý Định Lượng

Có thể bạn quan tâm

Trong nghiên cứu định lượng, thống kê mô tả (Descriptive Statistics) là bước phân tích nền tảng, giúp nhà nghiên cứu hiểu được “bức tranh tổng thể” của dữ liệu trước khi tiến hành các kiểm định suy luận phức tạp hơn. Thống kê mô tả không nhằm mục đích suy rộng kết quả cho tổng thể, mà tập trung tóm tắt, mô tả và trình bày đặc điểm của mẫu nghiên cứu thông qua các chỉ số như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất – lớn nhất, tần suất, tỷ lệ phần trăm,…

Trong số các chỉ số này, thống kê trung bình (Mean, Min, Max, Độ lệch chuẩn) được sử dụng phổ biến nhất vì khả năng đại diện cho mức độ điển hình của dữ liệu và tính tiện lợi trong diễn giải, đặc biệt với các thang đo định lượng như Likert, điểm số, thu nhập, mức độ hài lòng,…

1. Khái niệm và ý nghĩa của giá trị trung bình

a. Định nghĩa

Giá trị trung bình (Mean) là tổng của tất cả các giá trị quan sát chia cho số lượng quan sát. Về mặt toán học, trung bình phản ánh mức độ trung tâm của phân phối dữ liệu. Trong thực tiễn nghiên cứu xã hội và kinh tế, trung bình thường được dùng để trả lời các câu hỏi như:

Mức độ hài lòng trung bình của khách hàng là bao nhiêu?
Người trả lời có xu hướng đồng ý hay không đồng ý với phát biểu khảo sát?
Điểm đánh giá trung bình của một biến có đạt ngưỡng mong muốn không?

Dựa vào thống kê trung bình, nhà nghiên cứu có thể xác định phạm vi giá trị thực tế của biến thông qua giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, từ đó kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu. Ví dụ, nếu câu hỏi dùng thang Likert 1–5 nhưng kết quả lại xuất hiện giá trị 0 hoặc 55, thì rõ ràng dữ liệu có lỗi và cần được rà soát, làm sạch.

Trong các nghiên cứu sử dụng thang đo Likert (1–5 hoặc 1–7), giá trị trung bình thường được diễn giải theo mức thấp – trung bình – cao để nhận diện xu hướng chung của mẫu. Chẳng hạn, nếu một biến có Mean = 1,82 trên thang Likert 1–5, thấp hơn mức trung lập 3, có thể kết luận rằng đa số đáp viên không đồng ý với phát biểu được khảo sát.

b. Vai trò của thống kê trung bình trong nghiên cứu

Thống kê trung bình không chỉ có giá trị mô tả, mà còn đóng vai trò tiền đề cho các bước phân tích tiếp theo, cụ thể:

Là cơ sở để so sánh giữa các biến, giữa các nhóm đối tượng (giới tính, độ tuổi, khu vực,…).
Hỗ trợ đánh giá sơ bộ mức độ đồng thuận của người trả lời với các phát biểu đo lường.
Giúp phát hiện nhanh những biến có giá trị bất thường (mean quá thấp hoặc quá cao).
Được sử dụng trong việc tính điểm tổng hợp của thang đo trước khi kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha), EFA, CFA hay SEM.

Vì vậy, thống kê trung bình thường được trình bày ở phần Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu trong luận văn, luận án và bài báo khoa học.

2. Đánh giá điểm trung bình theo thước đo Likert

Thang đo Likert là một loại thước đo được sử dụng rất phổ biến trong các nghiên cứu kinh tế – xã hội nhằm đo lường những khái niệm trừu tượng liên quan đến thái độ, nhận thức và hành vi của con người. Về bản chất, thang đo Likert gốc được xây dựng để phản ánh mức độ đồng ý tăng dần của người trả lời đối với một phát biểu nghiên cứu. Tuy nhiên, tùy thuộc vào mục tiêu và nội dung của từng đề tài, thang đo này có thể được điều chỉnh về nội dung và cách diễn đạt cho phù hợp, chẳng hạn như đo mức độ hài lòng, tần suất, mức độ quan trọng hay mức độ đồng thuận.

Một đặc điểm quan trọng của thang đo Likert là số mức đo thường là số lẻ, phổ biến như 3 mức, 5 mức, 7 mức hoặc 9 mức. Việc sử dụng số mức lẻ giúp đảm bảo sự tồn tại của một giá trị trung lập, nằm ở vị trí chính giữa thang đo và chia đều các mức đánh giá về hai phía. Ví dụ, với thang đo Likert 3 mức, giá trị trung lập là 2 (nằm giữa 1 và 3); với thang đo Likert 5 mức, giá trị trung lập là 3 (nằm giữa hai mức không đồng ý và hai mức đồng ý).

Trong phạm vi bài viết này, nội dung tập trung vào cách đánh giá và diễn giải điểm trung bình của thang đo Likert 5 mức độ đồng ý, do đây là dạng thang đo được sử dụng phổ biến nhất trong các nghiên cứu hiện nay. Các nguyên tắc trình bày và cách tính toán đối với thang đo Likert 3 mức, 7 mức hay 9 mức về cơ bản được áp dụng tương tự. Dưới đây là các cách đánh giá điểm trung bình theo thang đo Likert được sử dụng phổ biến trong thực tiễn nghiên cứu.

Hướng đánh giá 1: Dựa theo quy tắc làm tròn toán học

Theo quy tắc làm tròn toán học, giá trị trung bình của thang đo Likert sẽ được làm tròn về số nguyên gần nhất, tương ứng với mức độ đánh giá trên thang đo. Khi đó, mức đánh giá của biến được xác định dựa trên giá trị làm tròn này.

1.00 – 1.49 (làm tròn thành 1): Rất không đồng ý
1.50 – 2.49 (làm tròn thành 2): Không đồng ý
2.50 – 3.49 (làm tròn thành 3): Trung lập
3.50 – 4.49 (làm tròn thành 4): Đồng ý
4.50 – 5.00 (làm tròn thành 5): Rất đồng ý

Xét về tính ứng dụng, cách đánh giá này có ưu điểm là đơn giản, trực quan và dễ áp dụng, do quy tắc làm tròn toán học đã quen thuộc với hầu hết người sử dụng. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là độ rộng các khoảng giá trị không đồng đều. Cụ thể, hai mức biên là 1 và 5 có phạm vi giá trị hẹp hơn so với các mức còn lại. Ví dụ, khoảng từ 1.00 đến 1.49 chỉ có độ rộng 0.49, trong khi khoảng từ 1.50 đến 2.49 có độ rộng lên đến 0.99, dẫn đến sự mất cân đối giữa các mức đánh giá.

Hướng đánh giá 2: Dựa theo giá trị khoảng cách

Hướng đánh giá thứ hai dựa trên nguyên tắc chia đều toàn bộ thang đo Likert thành các khoảng có độ rộng bằng nhau. Đối với thang đo Likert 5 mức, giá trị khoảng cách được xác định theo công thức:

Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / 5 = (5-1)/5 = 0.8

Dựa trên kết quả này, thang đo được chia thành các khoảng giá trị như sau:

1.00 – 1.80: Rất không đồng ý
1.81 – 2.60: Không đồng ý
2.61 – 3.40: Trung lập
3.41 – 4.20: Đồng ý
4.21 – 5.00: Rất đồng ý

Ưu điểm của hướng đánh giá này là các khoảng giá trị được phân chia đồng đều, tạo sự cân bằng và nhất quán giữa các mức đánh giá trên thang đo. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là cách xác định khoảng giá trị tương đối phức tạp và khó ghi nhớ. Bên cạnh đó, do khác với quy tắc làm tròn toán học thông thường, phương pháp này có thể gây nhầm lẫn khi diễn giải kết quả. Chẳng hạn, giá trị trung bình bằng 1.80 theo cách chia khoảng sẽ được xếp vào mức “Rất không đồng ý”, trong khi theo quy tắc làm tròn toán học, giá trị này lại được làm tròn thành 2 và diễn giải là “Không đồng ý”.

3. Thống kê trung bình trong SPSS 26

Sau khi hoàn tất bước nhập liệu và mã hóa dữ liệu, bước tiếp theo trong phân tích dữ liệu là thực hiện thống kê mô tả, trong đó thống kê trung bình (Descriptive Statistics) được sử dụng rất phổ biến để đánh giá mức độ cảm nhận, thái độ hoặc mức độ đồng ý của người trả lời đối với các phát biểu trong thang đo Likert.

Để thực hiện thống kê trung bình cho các biến định lượng đo lường bằng thang Likert, ta thực hiện theo đường dẫn: Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives…