Nhìn chung, SPSS là một phần mềm phân tích dữ liệu khá mạnh mẽ và dễ sử dụng nên thường được áp dụng đối với các đề tài nghiên cứu trong lĩnh vực kinh tế và xã hội. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ hướng dẫn các bạn tất tần tật các bước phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
1. Thống kê mô tả
Thông thường, thống kê mô tả sẽ là bước đầu tiên trong quy trình phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS. Đúng với tên gọi, mục đích chính khi thực hiện thống kê mô tả là để tóm tắt và mô tả các đặc điểm cơ bản của một tập dữ liệu.
Dù là bước đầu tiên trong quy trình phân tích dữ liệu, thế nhưng, việc tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp các nhà nghiên cứu có thể phác họa một bức tranh sơ bộ về nghiên cứu. Bên cạnh đó, kết quả từ thống kê mô tả cũng sẽ hỗ trợ họ trong việc đưa ra các quyết định ban đầu.
Khi thực hiện thống kê mô tả, nhà nghiên cứu thường sẽ quan tâm đến 2 dạng thống kê phổ biến sau:
Thống kê tần số: tần số, tần suất tích lũy, tần suất,...
Thống kê trung bình: trung bình, trung vị, yếu vị,...
2. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha là chỉ số được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của một thang đo, đặc biệt là trong các nghiên cứu kinh tế và xã hội. Chỉ số này đo lường mức độ nhất quán nội tại giữa các biến quan sát trong một thang đo để xác định xem các biến quan sát này có đo lường cùng một khái niệm hay không.
Ở bước kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, nhà nghiên cứu có thể xác định và loại bỏ các câu hỏi không phù hợp với xu hướng nội dung chung của thang đo. Từ đó, họ có thể chọn lọc những câu hỏi phù hợp nhất được dùng để đo lường khái niệm chung của 1 thang đo.
Dưới đây là khoảng giá trị tiêu chuẩn để kết luận độ tin cậy thang đo của hệ số Cronbach's Alpha.
3. Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng với mục đích rút gọn và xác định số lượng biến tiềm ẩn từ các biến quan sát của một tập dữ liệu nghiên cứu. Phép kiểm định này thường được thực hiện sau bước kiểm tra Cronbach's Alpha.
Một bộ dữ liệu đạt chuẩn khi phân tích nhân tố EFA cần phải thỏa mãn các tiêu chí sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5
Sig của kiểm định Bartlett's Test of Sphericity < 0.05
Eigenvalue ≥ 1
Ngoài ra, khoảng giá trị của hệ số tải nhân tố ở các biến quan sát tương ứng cần thỏa mãn theo điều kiện như sau.
4. Phân tích tương quan Pearson
Phân tích tương quan Pearson là một kỹ thuật thống kê phổ biến nhằm đo lường mối liên hệ giữa hai hoặc nhiều biến (thường là các biến định lượng). Hay nói theo cách khác, phương pháp này cho thấy các biến có sự liên quan với nhau như thế nào, có mức độ mạnh, yếu ra sao.
Trên thực tế, có hai kỹ thuật phân tích tương quan phổ biến thường được sử dụng gồm: Tương quan Pearson và tương quan Spearman. Tuy nhiên, đối với các đề tài nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực kinh tế và xã hội thì tương quan Pearson lại được sử dụng phổ biến hơn.
Tương quan Pearson được đo lường thông qua hệ số tương quan r. Theo đó, chỉ số này nằm trong phạm vi từ -1 đến 1, với:
+1: Mối quan hệ tương quan dương
-1: Mối quan hệ tương quan âm
0: Không có mối quan hệ tuyến tính
5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy tuyến tính bội giúp tìm ra mối liên hệ giữa biến phụ thuộc với một hay nhiều biến độc lập. Nói theo cách khác, mô hình hồi quy bội giúp nhà nghiên cứu tìm ra một phương trình toán học để mô tả mối liên hệ giữa các biến này.
Marketing Du Ký đã một bài viết chi tiết về cách phân tích hồi quy tuyến tính bội cũng như các chỉ số thống kê dùng để đánh giá. Các bạn có thể xem qua để biết thêm nhiều thông tin về bước phân tích này.
Kiểm định so sánh trung bình là một phương pháp thống kê dùng để so sánh giá trị trung bình giữa hai hay nhiều nhóm dữ liệu nhằm xác định xem có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm hay không.
Trong các đề tài nghiên cứu ở lĩnh vực kinh tế và xã hội, các nhà nghiên cứu thường sử dụng phương pháp kiểm định T-test đối với các câu hỏi chỉ có 2 phương án trả lời và kiểm định ANOVA cho câu hỏi từ có từ 3 tùy chọn trở lên.
Trên đây là toàn bộ các bước phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS. Tại mỗi bước, Marketing Du Ký đã có chèn những đường dẫn đến các bài viết chi tiết. Mong rằng bạn sẽ có thể hiểu rõ quy trình phân tích dữ liệu với SPSS.
