Chương Ifct.iuh.edu.vn/Upload/636451394014850883.pdfmột dãy các chữ số liên tục và...

1

Chương I

PHÂN LOẠI DỮ LIỆU, MÃ HÓA, NHẬP LIỆU VÀ MỘT SỐ XỬ LÝ TRÊN BIẾN

Biên soạn: TS. NGUYỄN THỊ PHƯƠNG GIANG

Phone: 0944.822.211

E-Mail: [email protected]

02/08/2017 2

NỘI DUNG

• Phân loại dữ liệu

• Các loại thang đo

• Nguyên tắc mã hóa và nhập liệu

• Cửa sổ làm việc của SPSS

• Tạo tập tin dữ liệu trong SPSS

• Một số xử lý trên biến

• Thay đổi một số mặc định

• Tiếng việt trong SPSS

02/08/2017 3

Phân loại Dữ liệu

• Dữ liệu định tính: Phản ánh tính chất, sự hơn kém, không tính được trị trung bình.

• Ví dụ: Giới tính, kết quả học tập.

• Dữ liệu định lượng: Phản ánh mức độ hơn kém, được thể hiện bằng các con số nên tính được giá trị trung bình. Các con số thu thập có thể ở dạng liên tục hay rời rạc.

2

02/08/2017 4

Các loại thang đo

• Thang đo danh nghĩa (Nominal scale): Trong thang đo này, các con số chỉ dùng để phân loại các đối tượng.

• Những phép toán thống kê có thể sử dụng được là: đếm, tính tần suất của một biểu hiện nào đó

02/08/2017 5


• Thang đo thứ bậc (Ordinal scale): Các con số trong thang đo danh nghĩa được sắp xếp theo một qui thứ bậc.

Ví dụ: Bạn hài lòng như thế nào về mùi của sản phẩm Snack Khoai tây chiên mà bạn vừa dùng thử? (Hài lòng, bình thường, không hài lòng)

02/08/2017 6


• Thang đo khoảng (Interval scale): Là dạng đặc biệt của thang đo thứ bậc vì nó cho biết được khoảng cách giữa các thứ bậc.

Thông thường thang đo khoảng có dạng là một dãy các chữ số liên tục và đều đặn từ 1 đến 5, từ 1 đến 7 hay từ 1 đến 10,…

Dãy số này có 2 cực ở hai đầu thể hiện 2 trạng thái đối nghịch nhau.

3

02/08/2017 7


• Thang đo tỉ lệ (Ratio scale): có tất cả các đặc tính khoảng cách và thứ tự của thang đo khoảng, ngoài ra điểm không trong thang đo khoảng là một giá trị thật nên có thể thực hiện được phép chia để tính tỉ lệ.

Thang đo khoảng và thang đo tỉ lệ có thể đo lường nên SPSS gộp chung hai loại thang đo này thành thang đo mức độ (Scale Measures).

02/08/2017 8

Nguyên tắc Mã hóa – Nhập liệu

Giới tính Tuổi Nghề nghiệp

1 Nữ 21 Sinh viên

2 Nữ 32 Nhân viên văn phòng

3 Nam 53 Về hưu

… … … …

n Nam 42 Nghề khác

02/08/2017 9

Nguyên tắc Mã hóa –Nhập liệu

Giới tính Tuổi Nghề nghiệp

1 2 21 10

2 2 32 3

3 1 53 11

… … … …

n 1 42 14

4

02/08/2017 10

Nguyên tắc Mã hóa –Nhập liệu

• Phần lớn mỗi biến tương ứng với một câu hỏi cụ thể trong bản trả lời. Như thế ta chỉ cần tạo 1 biến.

• Trường hợp câu hỏi có thể chọn nhiều trả lời thì chúng ta phải có nhiều con số để nhập nên cần phải có nhiều ô để nhập.

• Qui tắc nhập liệu: Từ trái qua phải (theo từng dòng) và từ trên xuống (sang dòng)

02/08/2017 11

Cửa sổ làm việc của SPSS

• Khởi động

- Click biểu chương trình trên thanh công cụ

- Từ Menu Start, chọn Program, chọn SPSS

• Nội dung của Menu

- File: xử lý File

- Edit: chỉnh sửa

- View: Hiển thị

02/08/2017 12

Cửa sổ làm việc của SPSS

- Data: các công tác liên quan đến dữ liệu

- Transform: Chuyển đổi dữ liệu, tính toán, mã hóa lại các biến.

- Analyze: Thực hiện các thủ tục thống kê

- Graphs: Tạo biểu đồ, đồ thị

- Windows: Sắp xếp các cửa sổ làm việc trong SPSS.

5

02/08/2017 13

Tạo tập tin dữ liệu trong SPSS for Windows

• Khai báo biến:

- Click Variable view.

- Khai báo biến trên từng dòng, nội dung của dòng là các thuộc tính của biến.

- Name: Tên biến

- Type: Kiểu biến

- Width: Độ rộng của biến

02/08/2017 14


- Decimals: Số số lẻ

- Label: Nhãn biến

- Value: Mã hóa cho các giá trị định tính

- Missing: Khai báo các loại giá trị khuyết

- Column: Độ rộng của biến khi nhập liệu

- Align: Vị trí dữ liệu trong cột

- Measure: Chọn loại thang đo

02/08/2017 15


• Lưu tập tin dữ liệu:

- Menu File, chọn Save.

- Save in: chọn nơi lưu

- File name: Đặt tên file (chỉ đặt tên chính)

- Click nút Save

Mặc định kiểu tập tin là sav

6

02/08/2017 16

Một số xử lý trên biến

• Mã hóa lại biến (Recode):

Sử dụng khi cần giảm số biểu hiện của một biến định tính.

Hoặc muốn chuyển biến định lượng thành biến định tính

- Qui trình thực hiện:

- Menu Transform > Recode into Different Variables (tạo biến mới) hoặc Recode into Same Variables (thay biến cũ)

02/08/2017 17


- Chọn biến muốn Recode

- Đặt lại Name và Label, Click Change

- Click Old and New Values… để xác định sự chuyển đổi.

- Click Continue và OK để thực hiện lệnh.

02/08/2017 18


• Chuyển biến dạng Category thành biến dạng Dichotomy:

Biến dạng Category có nhiều trị số mã hóa tượng trưng cho nhiều trạng thái.

Biến Dichotomy là biến phân loại chỉ có 2 trị số mã hóa tượng trưng cho 2 trạng thái khác nhau (có hoặc không)

7

02/08/2017 19


• Cách thực hiện:

– Menu transform, chọn Count

– Target Variable: Khai báo tên biến cần tạo

– Target Label: Khai báo nhãn

– Đưa các biến cần chuyển vào Numeric Var

– Click Define Values mở hộp thoại

– Nhận 7 vào ô Value

– Click Continue và OK

02/08/2017 20

Tùy chọn của chương trình

• Menu Edit, chọn Options:

– Measurement System: Thay đổi đơn vị

– Variable list: Thay đổi cách thể hiện

– Pivot Table: Chọn cách thể hiện bảng kết quả

– File Location: Chọn nơi lưu trữ và mở file dữ liệu

– Viewer: Chọn font hiển thị kết quả

02/08/2017 21

Câu hỏi ôn tập

1. Hãy cho biết các loại dữ liệu và các loại thang đo?

2. Nguyên tắc mã hóa và nhập liệu

3. Trình bày cách tạo tập tin dữ liệu trong SPSS For Windows.

4. Qui trình thực hiện việc mã hóa lại biến (Recode)

5. Chuyển Category thành Dichotomy

8

CHƯƠNG II

LÀM SẠCH DỮ LIỆU

NỘI DUNG Sự cần thiết

Các biện pháp ngăn ngừa

Các phương pháp làm sạch dữ liệu

Sự cần thiết

Dữ liệu sau khi nhập xong chưa thể đưa vào xử lý và phân tích vì:

Chất lượng của phỏng vấn và đọc soát (hiểu sai, thu thập sai, chọn sai đối tượng, trả lời sai ý, người đọc soát chưa phát hiện,…)

Nhập dữ liệu (sai, sót, thừa)

9

Các biện pháp ngăn ngừa

Thiết kế bản câu hỏi rõ ràng, dễ hỏi, dễ trả lời.

Chọn lọc và huấn luyện phỏng vấn viên kỹ lưỡng.

Sau khi phỏng vấn, bản câu hỏi phải được đọc soát trước khi nhập.

Việc mã hóa phải được tiến hành tập trung với một số ít cá nhân phụ trách.


Dùng bảng tần số

- Lập bảng tần số cho tất cả các biến, đọc và rà soát các giá trị lạ. Sau đó dùng lệnh FIND để tìm lỗi.

Cách thực hiện

- Trong Data View, chọn cột có giá trị lỗi

- Vào Menu Edit > Find

- Nhập vào giá trị lỗi

- Truy ngược lại số thứ tự của hàng để biết được bản câu hỏi tương ứng.


Dùng bảng phối hợp hai hay ba biến

- Lập bảng tần số cho tất cả các biến, đọc và rà soát các giá trị lạ. Sau đó dùng lệnh FIND để tìm lỗi.

Cách thực hiện

- Trong Data View, chọn cột có giá trị lỗi

- Vào Menu Edit > Find

- Nhập vào giá trị lỗi

- Truy ngược lại số thứ tự của hàng để biết được bản câu hỏi tương ứng.

- Vào Data > Sort Case để sắp xếp biến filter_$

10


Cách tìm lỗi đơn giản ngay trên cửa sổ dữ liệu

- Sử dụng lệnh Data > Sort Case để tìm lỗi đơn giản cho các biến giới tính.

Câu hỏi ôn tập Sự cần thiết phải làm sạch dữ liệu.

Các biện pháp ngăn ngừa lỗi cho dữ liệu

Trình bày các phương pháp làm sạch dữ liệu từ đơn giản đến phức tạp.

30

CHƯƠNG IIITÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY

DỮ LIỆU

11

31

NỘI DUNG

• Phương pháp và công cụ

• Bảng tần số đơn giản

• Các đại lượng thống kê mô tả

• Lập bảng tần số đồng thời tính toán các đại lượng thống kê mô tả

• Thống kê mô tả theo thủ tục Explore

• Lập bảng tổng hợp nhiều biến

• Xử lý câu hỏi có thể chọn nhiều trả lời

• Trình bày kết quả bằng đồ thị

• Bảng tùy biến (Custom tables)

32

PHƯƠNG PHÁP VÀ CÔNG CỤ

• Bảng tần số đơn giản

• Các đại lượng thống kê mô tả, biểu đồ tần số

• Bảng kết hợp nhiều biến

• Đồ thị

33

BẢNG TẦN SỐ ĐƠN GiẢN

• Xác định số lượng và tỉ lệ của các biểu hiện nào đó trong tập dữ liệu.

• Ví dụ: Lập bảng tần số của gtinh

• Sau khi thực hiện, ta được 2 bảng:

– Bảng 3.1

– Valid: Trị hợp lệ (Số người có trả lời)

– Missing: Thiếu dữ liệu (Không trả lời)

N Valid 500

Missing 0

12

Trương Ngọc Tú 34


– Bảng 3.2

– Cột đầu tiên là các biểu hiện của biến gtinh

– Frequency: Tần số của từng biểu hiện

– Percent: Tần suất tính theo tỉ lệ %

– Valid Percent: Phần trăm hợp lệ, tính trên số quan sát có thông tin trả lời.

– Cumulative Percent: Phần trăm tích lũy do cộng dồn từ các phần trăm từ trên xuống.

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid Nam 249 49.8 49.8 49.8

Nu 251 50.2 50.2 100.0

Total 500 100.0 100.0

34



• Cách thức tiến hành lệnh Frequencies:– Menu Analyze > Descriptive Statistics >

Frequencies.

– Chọn biến muốn lập bảng tần số bằng cách click vào tên biến và click nút mũi tên sang phải (hoặc nhấp đôi tại biến)

– Click OK ta có 2 bảng kết quả 3.1 và 3.2

– Lưu ý: Nếu bỏ chọn ở phần Display Frequency Tables thì ta chỉ tạo được bảng 3.1

35


CÁC ĐẠI LƯỢNG THỐNG KÊ MÔ TẢ

• Chỉ thực hiện đối với các biến định lượng

• Cách thức tiến hành lệnh:

– Menu Analyze > Descriptive Statistics > Descriptive.

– Chọn 1 hoặc nhiều biến định lượng muốn tính bằng cách click vào tên biến và click nút mũi tên sang phải (hoặc nhấp đôi tại biến)

– Click nút Options để vào hộp tùy chọn các đại lượng thống kê

– Click Continue để trở về hộp thoại trước đó

– Click OK ta có bảng kết quả Descriptives Bảng 3.3

36

13



• Ý nghĩa của các kết quả trên bảng 3.3:– N: Tổng số quan sát

– Minimun: Giá trị nhỏ nhất

– Maximun: Giá trị lớn nhất

– Mean: Giá trị trung bình cộng

– Std Error: Sai số chuẩn khi dùng giá trị trung bình mẫu để ước lượng giá trị trung bình của tổng thể

– Std Deviation: Độ lệch chuẩn, cho biết mức độ phân tán của các giá trị của biến quanh giá trị trung bình

37



• Lựa chọn cách thể hiện bảng kết quả:– Trên cửa sổ Output, nhấp đôi tại bảng kết quả.

– Menu Pivot > Transpose Rows and Columns

– Ngoài ra ta cũng có thể dùng cách đổi thứ hai: Menu Pivot > Pivoting Trays. Lần lượt thực hiện sắp xếp các nhãn đại diện vào bảng, ta sẽ có được bảng kết quả theo yêu cầu (sinh viên tự nghiên cứu)

38


LẬP BẢNG TẦN SỐ ĐỒNG THỜI TÍNH TOÁN CÁC ĐẠI LƯỢNG THỐNG KÊ MÔ TẢ

• Cách thực hiện:– Menu Analyze > Descriptive Statistics >

Frequencies

– Chọn biến định lượng (c3)

– Click nút Statistics để chọn các đại lượng thống kê cần tính như:

• Percentile Values: Các giá trị tứ vị phân, …

• Central Tendency: Khuynh hướng tập trung

• Dispersion: Khuynh hướng phân tán

• Distribution: Hình dáng phân phối

– Để vẽ biểu đồ, ta nhấn nút Chart, trong đó:• None: không thể hiện

• Bar charts: Biểu đồ dạng thanh

• Pie charts: Biểu đồ hình tròn

• Histograms:Biểu đồ phân phối tần số

– Click OK39

14


THỐNG KÊ MÔ TẢ VỚI THỦ TỤC EXPLORE

• Thực hiện thủ tục Explore:– Vào Menu Analyze > Descriptive Statistics >

Explore.

– Chọn một hay nhiều biến dạng định lượng và đưa sang khung Dependent List (biến tuoi).

– Chọn một hay nhiều biến muốn sử dụng làm điều kiện để phân tích biến định lượng trên.

– Click nút Statistics để vào hộp Explore:Statistic

– Click nút Plots để vào hộp thoại Explore

– Click nút Options lựa chọn cách thức thủ tục Explore xử lý các giá trị Missing.

– Sau mỗi lần chọn và xử lý xong các hộp thoại trên, click nút Continue để về hộp thoại chính.

– Tại hộp thoại Explore, click OK.

40


THỐNG KÊ MÔ TẢ VỚI THỦ TỤC EXPLORE

• Chức năng của thủ tục Explore:– Tính toán các đại lượng thống kê cho tất cả các

trường hợp hoặc cho các nhóm con

– Nhận diện các giá trị khác biệt

– Tính toán các giá trị thập vị phân của phân phối

– Tạo biểu đồ, hình dáng của biểu đồ cho thấy dữ liệu phân phối như thế nào.

• Chuẩn bị thực hành (tạo file Explore)

– Vào Menu Data > Select Cases

– Chọn Random sample of cases

– Click Sample (nhập số 20 vào khung Aproximately)

– Click Continue và sau đó Click OK (nhớ chọn mục Delete unselected cases)

41

PHÂN TÍCH NHÂN TỐEXPLORE FACTOR

ANALYSIS (EFA)VÀ KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA

Chương 4

15

NỘI DUNG CHÍNH

Định nghĩa

Điều kiện ứng dụng

Nghiên cứu các nhân tố

Số các nhân tố phải tách ra

Phép quay (rotation)

Điểm số nhân tố (Factorial Scores)

Độ tin cậy và hiệu lực (Reliability and Validity)

ĐỊNH NGHĨA

Chú ý: từ đây có thể hiện các biến là các items

Phân tích nhân tố khám phá là một phương phápphân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồmnhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành mộttập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ýnghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dungthông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998)

MÔ HÌNH NHÂN TỐ

Giả sử phân tích nhân tố rút ra được i nhân tố

(factors), ta có:

Fi =

Với

Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + …. + WinXn

Fi là ước lượng trị số của nhân tố (factor) thứ i.

Wik là quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor

score coefficient) của biến số thứ k đến nhân tố i.

k: Số biến (items)

16

ĐỊNH NGHĨA PHÂN TÍCH NHÂN TỐ

Rút gọn số biến

đầu tiên là xác định các chiều (dimension) khác nhau

sau đó, giải sự liên quan của mỗi biến (variable, items)

với các nhân tố (factors)

tùy theo tình hình mà giảm số lượng

Chú ý

các biến

Không có biến độc lập và biến phụ

(cùng thang đo)

thuộc, các biến có

cùng một tình trạng

KÍCH THƯỚC MẪU

Tối

100

Số

thiểu là 50 quan sát và tốt hơn là lớn hơn

quan sát sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn

các tiêu chuẩn trong phân tích nhân tố.

Qui tắc kinh nghiệm: số quan sát lớn hơn (ít

nhất) 5 lần số biến (items)

VÍ DỤ THANG ĐIỂM LIKERT

17

LÝ THUYẾT KHOA HỌC

Lý thuyết khoa học

Là hệ thống luận điểm

khoa học

Gồm:

Hệ thống khái niệm

về mối liên hệ giữa các sự kiện

Các mối liên hệ

SƠ LƯỢC VỀ KHÁI NIỆM

Khái niệm là công cụ

để gọi tên một sự kiện khoa học,

để tư duy và trao đổi thông

là cơ sở để nhận dạng bản

tin,

chất của một sự vật

Khái niệm gồm

Nội hàm là tất

Ngoại diện là

trong nội hàm

2 bộ phận hợp thành

bản chất

có chứa

cả các thuộc tính

tất cả các cá thể

của sự kiện

thuộc tính chỉ

Ví

dụ: Khoa học

Nội hàm là hệ thống trí thức về bản chất sự vật

Ngoại diện là các loại khoa học: khoa học tự nhiên, xã hội, kỹ thuật…

THÀNH PHẦN CỦA LÝ THUYẾT KHOA HỌC

cứu: giá trị, thời gian và không gian -> giả thuyếtCác giới hạn trong nghiên

Giả thuyết lý thuyết

nghiên cứu

Giả thuyết kiểm định

quan sátKhả

năn

g s

uy

rộng

BiếnBiến quan sát

Khái niệmKhái niệm nghiên cứu

18

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC KHÁI NIỆM

…

…

MÔI TRƯỜNG LV

BẢN CHẤT CVIỆC

Items 2.nPHÚC LỢI

Items 2.3

ĐỒNG NGHIỆP

SỰ TRUNG THÀNH

Items 2.1

Items 2.2

LƯƠNG, THƯỞNG

Items 1.nCƠ HỘI ĐTẠO VÀ TTIẾN

Items 1.3

LÃNH ĐẠO

Items 1.1

Items 1.2

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ

AnalyzeData Reduction

Factor

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ Chọn tất cảcác biến cần

phân tích nhân tố vào ô Variables

vào như hình vẽ

Nhấn vàoDescriptive

s

19


Chọn Anti-image và KMO

Phương pháp:Principal Components

Tiêu chuẩn:Eigenvalues>=1

hoặcCố định số nhân

tố


XoayVarima

x

Xóa các trọng số <0,5của các biến với các

nhân tố

B1. KIỂM TRA ĐIỀU KIỆN PHÂN TÍCH NHÂN TỐ

ĐK1: KMO > 0,5 (Hairvà cộng sự, 2006)

ĐK2: Sig. (Bartlett’sTest) < 0,05 (Haircộng sự, 2006)

và

Câu hỏi: Nếu KMO <0,5 hoặc Sig. (Bartlett’s Test) > 0,05thì giải quyết thế nào?

có giá trị trên đường chéo của Anti-imageMatrices < 0,3

-=> Bỏ items

Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể.

20

B2. XÁC ĐỊNH SỐ LƯỢNG NHÂN TỐ

Vấn đề 1: Tương ứng với việc chọn Eigenvalues > 1+ Phương sai trích > 0,5 (50%)+ Eigenvalues > 1(Gerbing và Anderson, 1988)Vấn đề 2: Chọn số lượng nhân tố cố định trước

Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY,

Thông tin từbiểu

RotatedCompon

entMatrix

Bỏ các itemscó giá trị

<0,5 (Hair và cộng sự,2006)


<0,5

PhD., Danang University of Economics

Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY,


<0,5MT3, MT4

PhD., Danang University of Economics

21

Kết quả phântích sau khi

đã loại các items MT3,

MT4

Đặt tên củacác Factors(từ 1 đến 7)

Khi đặt tên:Nên đối chiếu vớicác biến tiềm ẩn trong phần môhình lý thuyết

Khi đặt tên:- F1: Lãnh đạo

- F2: Cơ hội đào tạo và thăng tiến-----

F3:

F4:F5:F6:F7:

Lương, thưởngĐồng nghiệpPhúc lợi

Ban chất CV Môi trường LV

CÂU HỎI 1

Hãy kết luận

F1: Cơ hội đào tạo và thăng tiến

ĐT5,F1 = Mean (ĐT2, ĐT3, ĐT4, ĐT6, ĐT7)

F2:

F3:

F4:

F5:

F6:

F7:

Lãnh đạo

Lương, thưởng

Đồng nghiệp

Phúc lợi

Ban chất CV

Môi trường LV

Được tạo thành từ các items nào?

22

KẾT LuẬN 1

Phương sai trích

Eigenvalues cumulative

Như vậy, 67,55%biến

thích bởi 7 nhân tố

Mức ý nghĩa kiểm định

% = 67,55%

thiên củadữ

liệu được giải

Barlett = 0,000 <0,05

Các biến quan sát có tương quan với nhau trên

thể

KMO = 0,863

Dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố

tổng

CÂU HỎI 2

Các

LTT

bạn hãy thực hiện tương tự với biến tiềm ẩn

TÍNH CÁCH NHÂN SỐ

Nhân

(hoặc

F1:

số bằng trung bình cộng

items) của từng Factors

của các biến số

Cơ hội đào tạo và thăng tiến

ĐT5,F1 = Mean (ĐT2, ĐT3, ĐT4, ĐT6, ĐT7)

23


Trung bìnhcủa các

biến(items)


NHẬN XÉT !!!

Dữ liệu đã có giá trị?

Dữ liệu đã có độ tin cậy?

=>

Cần thực hiện kiểm định Cronbach Alpha

24

KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA

AnalyzeScaleReliability Analysis

KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA

- Chọn các biến(items) biểu hiện

F1 vào phân tíchStatistics- Nhấn

Chọn các tùy chọnnhư hình vẽ

KẾT QUẢ

Điều kiện: Cronbach Alpha >=0,6nhưng tốt(Nunnally

nhất là lớn hơn 0,7và Burnstein, 1994)

25

CÂU HỎI

Nếu Cronbach Alpha <0,6 thì xử lý thế nào?

Æ Cần kiểm tra loại items nào để cho Cronbach

Alpha lớn

Thông tin

Deleted

hơn

xem

0,6

trongÆ Cronbach's Alpha if Item

GIẢ SỬ

Cronbach Alpha = 0,465 <0,6 nênkhông thỏa điều kiện Alpha >=

(Nunnally và Burnstein, 1994)

Nên bỏ items ĐT2 để Cronbach Alphatổng có giá trị là 0,86 (bằng chính giá trị Alpha của items delected)

BỎ ITEMS ĐT2 KẾT QUẢ SẼ LÀ:

Kết luận: Thỏa điều kiện

26

KẾT LUẬN

Các nhân số của các nhân tố dùng để tính toán

chỉ được hình thành sau khi kiểm tra EFA và

Cronbach Alpha (thõa mãn các điều kiện)

Vậy, các nhân tố Fi được tính như thế nào

F1:

F2:

F3:

F4:

F5:

F6:

F7:

Cơ hội đào tạo và

Lãnh đạo

Lương, thưởng

Đồng nghiệp

Phúc lợi

Ban chất CV

Môi trường LV

thăng tiến

THANG ĐO ĐƠN HƯỚNG VÀ ĐA HƯỚNG

Khái niệm có thể chỉ gồm một yếu tố / thành phần

và thang đo khái niệm

là thang đo đơn hướng

Khái niệm có thể gồm

chỉ có một thành phần gọi

(unidimensional)

nhiều yếu tố / thành phần

và thang đo

đa

khái niệm có nhiều thành phần gọi là

thang đo hướng (multiunidimensional)

CÂU HỎI

Trong phần hợp tuyển lý thuyết, nghiên cứu kết

luận

lòng

Nếu

mô hình gồm 7 nhân tố tác động đến

của nhân viên?

sự hài

trong phân tích EFA ta thấy có 8 factors

(nhân tố, thành phần)

Æ Giải quyết thế nào?

Æ Kết

cần

luận: Tồn tại một thang đo đa hướng và

điều chỉnh mô hình?

27

Chương V

PHÂN TÍCH LIÊN HỆ GIỮA BIẾN NGUYÊN NHÂN ĐỊNH TÍNH

VÀ BIẾN KẾT QUẢ ĐỊNH LƯỢNG

KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

Các phép kiểm định trung bình Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể. Sử

dụng lệnh One-Sample T-Test

Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của 2 trung bình tổng thể dựa trên 2 mẫu độc lập rút từ 2 tổng thể này. Sử dụng lệnh Independent-Sample T-Test

Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể theo cách phối hợp từng cặp. Sử dụng lệnh Paired-Sample T-Test

Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của trung bình nhiều tổng thể (Phân tích phương sai). Sử dụng lệnh One-way ANOVA.

Nội dung Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của một tổng

thể - trường hợp mẫu độc lập (Independent-Samples T-Test)

Kiểm định trị trung bình của hai mẫu phụ thuộc hay mẫu phối hợp từng cặp (Paired-Sample T-Test)

28

Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của một tổng thể

Kiểm định tuổi trung bình của độc giả báo SGTT là 30

Đặt Ho: Tuổi trung bình của độc giả báo SGTT là 30

Chuyển biến Category từ c2a.1 đến c2a.9 thành biến tên là docSGTT (12) với biểu hiện 1 là người có đọc

Dùng Select Case lọc ra các trường hợp docSGTT=1 (dùng bảng tần số Frequencies để kiểm tra số lượng)

Vào menu Analyze > Compare Means > One-Sample T-Test

Đưa biến tuổi vào khung Test Variable, khai báo Test Value = 30 và chọn độ tin cậy 99% trong nút Options

Click Continue và OK

Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa hai trung bình tổng thể

Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể - trường hợp mẫu độc lập (Independent-sample T-Test)

Đặt Ho: Quy mô gia đình trung bình tại 2 thành phố là như nhau

Vào menu Analyze > Compare Means > Independent-sample T-Test Click biến định lượng sonk đưa vào Test Variable

Click biến định tính tp đưa vào Grouping Variable.

Trường hợp biến định tính có nhiều hơn hai thì nên chọn 2 hoặc có thể mã hóa lại biến (Transform > Recode > Into Different Variable) thành biến có 2 biểu hiện

Click Continue và click OK

Kiểm định trị trung bình của hai mẫu phụ thuộc hay mẫu phối hợp từng cặp

Mở tập tin Dauphong.sav

Vào menu Analyze > Compare Means > Paired-Samples T-Test

Chon 2 biến spban và spthu đưa vào khung Paired Variables

Click Options để chỉnh lại độ tin cập trong khung Confidence Interval

Click Continue

Click Ok

29

Lưu ý thực hiện kiểm định với SPSS

One-Sample T-Test

Independent-samples T-Test

Paired-sample T-Test

Chương VI

PHÂN TÍCH LIÊN HỆ GIỮA BIẾN NGUYÊN NHÂN ĐỊNH TÍNH

VÀ BIẾN KẾT QUẢ ĐỊNH LƯỢNG

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI

Nội dung Phân tích phương sai một yếu tố (ANOVA)

Phân tích phương sai hai yếu tố (Two-way anova)

30

Phân tích phương sai một yếu tốKhái niệm – Vận dụng

Phân tích phương sai là sự mở rộng của kiểm định T-Test, vì nó giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên với khả năng sai số 5%.

Trong file Data thuc hanh, ta khảo sát xem mức độ quan trọng của yếu tố “có tự do cá nhân” có khác biệt nhau không giữa những nhóm người có trình độ học vấn khác nhau.

Ta đặt giả thuyết:

Ho: Không có khác biệt về sự đánh giá tầm quan trọng của yếu tố “có tự do cá nhân” giữa các nhóm trình độ học vấn.

Phân tích phương sai một yếu tố

Thực hiện phân tích phương sai một yếu tố với SPSS

Menu Analyze > Compare Means > One-way ANOVA

Đưa biến định lượng c36.6 vào khung Dependent list, đưa biến phân loại xác định các đối tượng (hocvan) vào Factor

Click nút Options. Chọn Descriptive và Homogeneity of variance test.

Click Continue, xong OK

Phân tích phương sai một yếu tố

Đọc kết quả phân tích phương sai của SPSS

Bảng đầu tiên cho thấy các đại lượng thống kê mô tả cho từng nhóm và cho toàn bộ mẫu nghiên cứu.

Bản thứ hai cho kết quả kiểm định phương sai. Với mức ý nghĩa Sig cho ta đánh giá tầm quan trọng của yếu tố…

Bảng thứ ba trình bày kết quả phân tích ANOVA. Với mức ý nghĩa quan sát Sig với độ chấp nhận sẽ xác định phép kiểm định này có tầm quan trọng như thế nào.

31

Phân tích phương sai một yếu tốXác định chỗ khác biệt

Có 2 phương pháp để xác định sự khác biệt trong trị trung bình của nhóm, đó là kiểmđịnh “trước” và kiểmđịnh “sau”

Kiểm định trước là kiểm định các giả định về sự khác nhau của các trung bình nhóm trước khi thực hiện phân tích ANOVA. Được kiểm định trong hộp thoại Contrasts với tên gọi là kiểm định Priori Contrasts

Kiểm định sau là kiểm định các giả định về sự khác nhau của các trung bình nhóm sau khi thực hiện phân tích ANOVA. Được thực hiện trong hộp thoại Post Hoc (thử kiểm định với Dunnett)

Phân tích phương sai hai yếu tố

Tự tham khảo

CHƯƠNG VIICHƯƠNG VII

KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ

32

NỘI DUNGNỘI DUNG

Kiểm định dấu và kiểm định MCNEMAR

Kiểm định dấu và hạng WILCOXON

Kiểm định MANN-WHITNEY 2 mẫu độc lập

Kiểm định KRUSKAL-WALLIS

Kiểm định chi-bình phương một mẫu

Kiểm định KOLMOGOROV-SMIRNOV một mẫu

Kiểm định dấu (Sign Test) và Kiểm định MCNEMAR

Kiểm định dấu (Sign Test) và Kiểm định MCNEMAR

• Mở file Dauphong.sav

• Menu Analyze >Nonparametric Test > 2 Related Sample

• Chọn các biến spban, spthu theo thứ tự đưa vào khung Test Pair

• Chọn 1 trong 3 loại kiểm định trong Test type

• Vào Options để chọn các tùy chọn

• Click OK

Kiểm định dấu và hạng WILCOXONKiểm định dấu và hạng WILCOXON


• Thực hiện giống kiểm định dấu

• Menu Analyze >Nonparametric Test > 2 Related Sample

• Chọn các biến spban, spthu theo thứ tự đưa vào khung Test Pair

• Chọn kiểm định Wilcoxon trong Test type

• Click OK

33

Kiểm định MANN-WHITNEY 2 mẫu độc lậpKiểm định MANN-WHITNEY 2 mẫu độc lập

• Mở file Bongden.sav

• Menu Analyze >Nonparametric Test > 2 Independent Sample

• Trong khung Test Variable List, chọn biến tuoitho, Trong khung Grouping Variables chọn biến bongden (1 và 2)

• Trong Test Type chọn Mann-Whitney U

• Click OK

Kiểm định KRUSKAL-WALLISKiểm định KRUSKAL-WALLIS

• Mở file Bongden.sav

• Menu Analyze >Nonparametric Test > K Independent Sample

• Trong khung Test Variable List, chọn biến tuoitho, Trong khung Grouping Variables chọn biến bongden (1 và 3)

• Chọn kiểm định KrusKal-Wallis H trong Test type

• Click OK

Kiểm định Chi bình phương một mẫuKiểm định Chi bình phương một mẫu

• Mở file Tainan.sav

• Menu Analyze >Nonparametric Test > Chi-Square

• Trong khung Test Variable List, chọn biến tainan

• Click OK

34

Kiểm định Chi bình phương một mẫuKiểm định Chi bình phương một mẫu

• Thực hiện giống lệnh trên

• Trong khung Expected Range, chọn Use specified range với Lower là 2 và Upper là 5

• Trong khung Expected Value, nhập lần lượt các giá trị 2, 1, 1, 1 trong khung Values và click Add cho từng giá trị.

• Click OK

Kiểm định Kolmogorov-Smirnov một mẫuKiểm định Kolmogorov-Smirnov một mẫu


• Tạo biến mới delta=spthu-spban (dùng lệnh Transform > Compute Variable)

• Menu Analyze > Nonparametric Test > 1-Sample K-S

• Trong khung Test Variable List, chọn delta

• Chọn phân phối chuẩn (Normal)

• Click OK

CHƯƠNG VIII CHƯƠNG VIII

KIỂM ĐỊNH TỶ LỆ

35

NỘI DUNGNỘI DUNG

Chọn 100 mẫu ngẫu nhiên

Kiểm định Ho: tỷ lệ sinh viên nam trong tổng thể >=40%

Kiểm định Ho: tỷ lệ sinh viên học chuyên ngành Kinh tế Thủy sản trong tổng thể là 25,7%

Kiểm định Ho: tỷ lệ sinh viên học chuyên ngành Kinh tế Thủy sản trong tổng thể là 10%

Chọn 100 mẫu ngẫu nhiênChọn 100 mẫu ngẫu nhiên

• Mở file kiem dinh ty le_goc.sav

• Menu Data > Select Case

• Chọn Random Sample of Cases, click Sample

• Chọn Exactly 100 case from the first 490 case

• Click Continue. Trong khung Output, chọn Copy selected cases to a new dataset và gõ tên tập tin mới là tyle_mau.sav

• Click OK

Kiểm định tỷ lệ sinh viên nam trong tổng thể >= 40%

Kiểm định tỷ lệ sinh viên nam trong tổng thể >= 40%


• Menu Analyze >Nonparametric Test > Binomial

• Chọn biến gioitinh đưa vào khung Test Variable List

• Chọn giá trị muốn kiểm định tỷ lệ trong khung Test Proportion, chọn 0.4

• Click OK

36

Kiểm định tỷ lệ sinh viên học chuyên ngành kinh tế thủy sản là 25,7%

Kiểm định tỷ lệ sinh viên học chuyên ngành kinh tế thủy sản là 25,7%



• Chọn biến nganhhoc đưa vào khung Test Variable List


• Trong Define Dichotomy chọn Cut point là 1 (vì ngành kinh tế thủy sản có giá trị là 1)

• Click OK

Kiểm định tỷ lệ sinh viên học chuyên ngành kinh tế thủy sản là 10%

Kiểm định tỷ lệ sinh viên học chuyên ngành kinh tế thủy sản là 10%



• Chọn biến nganhhoc đưa vào khung Test Variable List


• Trong Define Dichotomy chọn Cut point là 1 (vì ngành kinh tế thủy sản có giá trị là 1)

• Click OK

TƯƠNG QUAN

VÀ HỒI QUI TUYẾN TÍNH

37

Tương quan tuyến tính

Hồi qui tuyến tính

Hồi qui với quan hệ phi tuyến

Hồi qui với biến độc lập định tính (biến giả)

Các loại đồ thị:

Không có liên hệ Liên hệ tuyến tính thuận

Liên hệ tuyến tinh nghịch Liên hệ phi tuyến

Vẽ đồ thị Scatter

Mở tập tin tqvahp.sav

Menu Graph > Legacy Dialogs> Scatter/Dot

Click chọn Simple Scatter

Click Define, chọn Doanhso cho cột Y và Chaohang cho cột X

Click OK

38

Tính hệ số tương quan Pearson


Menu Analyze > Correlate > Bivariate

Trong khung Variables, chọn biến Doanhso và Chaohang

Chọn Pearson trong phần hệ số tương quan (Correlation Coefficients)

Click OK

Tính hệ số tương quan hạng Spearman


Menu Analyze > Correlate > Bivariate

Trong khung Variables, chọn biến Doanhso và Chaohang

Chọn Spearman trong phần hệ số tương quan (Correlation Coefficients)

Click OK

Tự tham khảo trong giáo trình

39

PHẦN LÝ THUYẾT

Khảo sát biểu đồ nhánh – lá (Stem & Leaf)

Cách tính và xác định: Số trung bình (Mean) – Số trung vị (Median) và số yếu vị (Mode)

Phát biểu giả thuyết Ho

Mối liên hệ giữa 2 biến trong đồ thị phân tán

Tác dụng của các loại: Phân tích phương sai ANOVA, One-Sample T Test, Independent-Sample T Test và Pared-Sample T Test

Chức năng của phần mềm SPSS và thông tin mà SPSS xử lý được.

Hệ số tương quan r (Peason correlation Coefficient)

Dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng

Các loại thang đo và các phép tính có thể thực hiện trên thang đo.

Khi mã hóa lại biến, lúc nào chọn Dichotomies hoặc Categories.

Các loại đồ thị cơ bản của SPSS

Mối liên hệ giữa 2 biến khi kiểm định chi bình phương.

Cấu trúc của giao diện SPSS

Phương pháp làm sạch dữ liệu

Tác dụng của các lệnh: Recode, Comput

40

PHẦN THỰC HÀNH

Mã hóa lại biến (Recode)

Chuyển biến dạng Category thành biến dạng Dichotomy

Các hình thức nhập liệu: bằng tay, từ file Text, Excel.

Sử dụng lệnh Data > Sort Case

Cách thức tiến hành lệnh Frequencies

Cách thể hiện bảng kết quả

Sử dụng Custom Tables

Crosstabs

One-Sample T-Test Independent-sample T-Test Paired-Samples T-Test One-way ANOVA 2 Related Sample 2 Independent Sample K Independent Sample Kiểm định Chi bình phương một mẫu Kiểm định Kolmogorov-Smirnov một mẫu Kiểm định tỷ lệ

Chương Ifct.iuh.edu.vn/Upload/636451394014850883.pdfmột dãy các chữ số liên tục và...

Documents

Transcript of Chương Ifct.iuh.edu.vn/Upload/636451394014850883.pdfmột dãy các chữ số liên tục và...