Có thể bạn là người mới hoặc bạn đã quen với việc sử dụng phần mềm SPSS để xử lý số liệu, thì chắc rằng bạn sẽ có góc nhìn riêng và có kinh nghiệm xử lý số liệu riêng. Thực chất, những người có kinh nghiệm xử lý số liệu SPSS chuyên nghiệp, họ rất hiểu cảm giác của những người mới sử dụng phần mềm lần đầu. Chúng ta cùng tìm hiểu thêm về sự khác biệt này và xem cách xử lý số liệu SPSS chuyên nghiệp của các Pro có gì đặc biệt không nhé.
Các nhìn nhận của các chuyên gia trong cách xử lý số liệu SPSS
Tất nhiên, so với các chuyên gia, họ am hiểu rõ về các lệnh trong SPSS. Họ cũng biết phải tiến hành các lệnh xử lý số liệu một cách thành thục nên chỉ cần nhìn vào bảng số liệu là họ có thể rất nhanh nhẹn thao tác trên máy để cho ra các bảng phân tích số liệu tuyệt hảo, không có lỗi nào trong quá trình tạo kết quả. Hoặc khi nếu xảy ra lỗi, họ cũng rất nhanh hiểu vấn đề xảy ra ở chỗ nào.
Cách nhìn nhận của các chuyên gia xử lý số liệu với phần mềm SPSS
Với những người không có nhiều kinh nghiệm, hoặc mới biết về SPSS, chúng ta nhìn các lệnh của SPSS như nhìn vào mê cung. Lần dò từng lệnh một để hiểu chúng hoạt động ra sao và có thực sự hiệu quả không. Khi thực hiện dữ liệu xuất hiện lỗi thì chúng ta chẳng thể hiểu chuyện gì đang diễn ra trên đời.
Đối với các Pro, cách xử lý số liệu SPSS được tiến hành trên các bước bài bản dưới đây:
- Xử lý làm sạch số liệu
- Tóm tắt, trình bày dữ liệu nghiên cứu
- Kiểm định mối liên hệ giữa các biến
- Tương quan và hồi quy tuyến tính
- Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Phương pháp làm sạch số liệu bằng SPSS của các pro
Đối với phương pháp làm sạch số liệu thông thường, bạn thường là sẽ bỏ qua hoặc xóa bỏ số liệu nhập vào giống nhau hoặc bị bỏ trống. Hoặc bạn sử dụng một số loại lệnh đơn giản của SPSS để kiểm định lại. Nhưng với chuyên gia xử lý số liệu, họ sẽ tiến hành các lệnh để cho ra các tần số và bảng kết hợp hiển thị số liệu sai cần lọc ngay trên bảng dữ liệu.
Sử dụng bảng tần số
Các chuyên gia xử lý làm sạch số liệu bằng SPSS, họ sẽ sử dụng bảng tần số để cho kết quả loại bỏ số liệu sai ngay trên bảng nhập dữ liệu. Điều mà bất cứ một ai không có nhiều kinh nghiệm chắc chắn sẽ không làm được. Bảng tần số được lập ra từ lệnh Find and Replace. Nó có 5 cột, trong đó cột đầu tiên hiển thị số lượng những số liệu lỗi. Các cột tiếp theo bao gồm các phép tính toán đã được lệnh xử lý: Frequency, Percent, Valid Percent, Cumulative Percent.
Phương pháp làm sạch số liệu với SPSS
Sử dụng bảng kết hợp
Cách trình bày của bảng kết hợp cũng tương đối giống với bảng tần số, nhưng bảng kết hợp cho phép bạn làm sạch số liệu với nhiều loại biến hơn. Bạn vào Data–Select Cases -If condition is satisfied- Continue-Ok. Sau đó bạn lựa chọn Data-sort cases– Sort by-Ok. Sau khi bạn ra được bảng, bạn chọn All Cases để trở về trạng thái bảng ban đầu.
Tóm tắt và trình bày dữ liệu nghiên cứu
Trong ý nghĩa cách xử lý số liệu SPSS, việc tóm tắt và trình bày dữ liệu nghiên cứu là những khâu cơ bản nhất nhưng ngay cả khi bạn không có kinh nghiệm thì việc làm này cũng rất khó khăn. Bạn cần các kỹ năng tạo bảng đơn biến, tạo bảng tổng hợp và trình bày biểu đồ với SPSS. Để thành thạo các kỹ năng này, với bạn cũng đã là cả một quá trình nếu bạn là người mới tiếp xúc với SPSS lần đầu. Với các bạn đã có nhiều kinh nghiệm, thì đây là công việc rất nhẹ nhàng, rành rọt và đương nhiên làm tốt.
Kiểm định mối liên hệ giữa các biến
Việc kiểm định mối liên hệ giữa các biến là một nội dung cơ bản của phương pháp nghiên cứu số liệu. Từ việc xem xét mối liên hệ giữa các biến chúng ta sẽ phân loại được, yếu tố nào là độc lập, yếu tố nào là phụ thuộc và mức độ ảnh hưởng của chúng với nhau ra sao. Từ đó chúng ta có thể đề ra các giải pháp hiệu quả hơn cho vấn đề hoặc dự báo chính xác hơn về tiến trình phát triển của sự vật, hiện tượng.
- Kiểm định chi bình phương: khi chúng ta muốn biết mối quan hệ giữa hai biến là biến định tính hay biến phân loại.
- Kiểm định về trị trung bình của một tổng thể: Phân tích lợi ích và tính phù hợp của một giá trị trong một tập hợp nhóm nhất định.
- Kiểm định phương sai ANOVA: đánh giá hiệu ứng nhân quả của hai hay nhiều biến độc lập.
Tương quan và hồi quy tuyến tính
Việc đánh giá tương quan của các biến không chỉ dựa trên các con số vì xảy ra tình trạng tương quan giả. Mặc dù chúng có hệ số tương quan cao nhưng trên thực tế lại chẳng có mối liên hệ nào. Trong SPSS, phân tích tương quan Pearson là loại lệnh thường được sử dụng phổ biến. Còn để đánh giá biến A có phải là nguyên nhân của B hay không, thì người ta sử dụng đến hồi quy tuyến tính. Việc xử lý và phân biệt các lệnh này với các Pro chắc chắn là một chuyện nhỏ nhưng với bạn chưa có nhiều kinh nghiệm thì nó sẽ là một bí thuật cần nhiều nỗ lực để tìm hiểu và giải đáp.
Phân biệt tương quan và hồi quy tuyến tính trong SPSS
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach Alpha và EFA
Thang đo Cronbach Alpha là phép kiểm định mức độ tương quan chặt chẽ đến đâu của các biến số tham gia vào nghiên cứu. Hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên từ 0-1, trong đó khi nó đạt hệ số 0,6 có nghĩa là các biến đạt tiêu chuẩn về mối quan hệ. Hệ số càng cao thì càng chứng tỏ các biến có mối quan hệ chặt chẽ với nhau.
EFA, một giá trị thang đo khác được sử dụng là cách xử lý số liệu SPSS, và nó cũng đồng thời giúp các bạn nghiên cứu khoa học có cái nhìn mới hơn về phân tích số liệu. Điều tuyệt vời của công thức EFA là nó cho phép bạn có thể quan sát mới liên hệ đồng thời của nhiều loại biến số trong cùng một nhóm. Chúng ta có thể hiểu kiểm định Cronbach alpha là phân tích mối liên hệ giữa và chỉ 2 biến số, còn EFA cho phép chúng ta hiểu về mối liên hệ của trên 2 biến số cùng lúc.
Trên đây là cách xử lý số liệu SPSS của các bạn Pro. Khoảng cách giữa một bạn mới tìm hiểu về SPSS và các Pro là cả một đẳng cấp khác biệt phải không nào. Khách hàng là các cá nhân, doanh nghiệp nếu cần dịch vụ xử lý số liệu hãy liên hệ ngay với chúng tôi. Nếu quý khách cần thêm thông tin về dịch vụ hãy liên hệ qua hotline: 0906742584. Hoặc gửi thông tin của bạn qua địa chỉ facebook của chúng tôi: Facebook.Nhận-Việc để chúng tôi có thể nhanh chóng hỗ trợ và phản hồi kịp thời cho bạn.
