z cac buoc phan tich so lieu voi spss

PHẦN I: Nhập dữ liệu B1: Mã hóa dữ liệu Chọn “Variable view” để mã hóa các biến + Name: tên + Type (Number: số, String: kí tự) + Width: độ rộng + Decimals: làm tròn + Label: nhãn CHÚ Ý Nên viết kỹ hiệu của biến trước nhãn để tiện cho việc loại biến sau này Ví dụ: Với câu hỏi được mã hóa là “C20” có nội dung là “AnhChị hài lòng với phí chỉnh sửa 1 khóa luận (hoặc chuyên đề) là 30.000 đồng” thì Label sẽ được nhập là: “C20 Hài lòng với phí 30k”

CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VỚI SPSS PHẦN I: Nhập dữ liệu

B1: Mã hóa dữ liệu

- Chọn “Variable view” để mã hóa các biến

+ Name: tên

+ Type (Number: số, String: kí tự)

+ Width: độ rộng

+ Decimals: làm tròn

+ Label: nhãn

CHÚ Ý!!! Nên viết kỹ hiệu của biến trước nhãn để tiện cho việc loại biến sau này !

Ví dụ: Với câu hỏi được mã hóa là “C20” có nội dung là “Anh/Chị hài lòng với phí chỉnh sửa 1 khóa luận (hoặc chuyên đề) là 30.000 đồng” thì Label sẽ được nhập là:

“C20 Hài lòng với phí 30k”

+ Value: mã hóa các câu trả lời

CHÚ Ý PHẢI MÃ HÓA GIÁ TRỊ KHUYẾT

+ Missing: giá trị khuyết

+ Messure: thang đo

* Thang đo định tính: Norminal

* Thang đo định danh, thứ bậc: Ordinal

* Thang đo định lượng, khoảng và tỷ lệ: Scale

- Đối với các câu hỏi đa sự lựa chọn: PHẢI TIẾN HÀNH TÁCH CÂU HỎI ỨNG VỚI CÁC CÂU TRẢ LỜI

- Đối với các câu hỏi theo thứ bậc

Giả sử các câu hỏi về mức độ ưu tiên: Cách 1: Trong Label: Uu tien 1, Uu tien 2; sau đó Value: mã hóa các thương hiệu Cách 2: Label: ghi tên sản phẩm; sau đó Value: mã hóa Uu tien 1, Uu tien 2 …

B2: Làm sạch dữ liệu

Analyze/Frequency đưa tất cả các biến trong bảng hỏi vàoXem cột bên tay trái có số nào không rồi ứng với với biến rồi tìm vị trí ở DATA VIEW để sửa lại dữ liệu

B3: Sắp xếp dữ liệu

Data/Sort case  đưa biến cần phân loại vào  kick OK

B4: Lệnh Recode, Compute

Recode: tách biến ra

Compute: gộp biến lại Transform/Compute Variable để tính các giá trị

trung bình cho các biến cần tính

- Bảng đồ định vị thương hiệu MDS

PHẦN II: Xử lý số liệu

1 Thống kê mô tả

- Frequency: dùng để biết được tần số, tần suất của biến

Anlyze/Descriptitive Statistic Frequencies Đưa các biến cần thống kê vào Statisticschọn Mean  Kick OK

- Custom table: dùng cho bảng chéo để xác định khách hàng mục tiêu

Analyze/Table/ Custom Table  Đưa các biến vào  Kick Summary Statistics  Chọn công thức tính  Kick OK

- Crosstab: dùng cho bảng chéo để xác định khách hàng mục tiêu

Anlyze/Descriptitive Statistic / Crosstab

2 Kiểm định mối tương quan giữa 2 biến định tính/ định tính- thứ bậc

- Analyze/ Descriptitive Statistic / Crosstabsđưa biến vào Option Chi-square: 2 biến định danh hoặc định tính Còn Somer, Kendall tau a, b: 1 định danh- 1 định tính

- Cách đọc output

H0: có mối tương quan

H1: không có mối tương quan

Sig > alpha : chấp nhận H0

Sig < alpha : bác bỏ H0

3 Phân tích nhân tố khám phá EFA: nhóm biến và loại đi những biến không có giá trị phân biệt làm cho thang đo chuẩn hơn.

- Analyze/ Data Reduction/ Factor  Đưa tất cả các biến vào Descriptive chọn KMO and…Extraction chọn Principal components Rotation chọn Varimax Score chọn Save as Variable Options chọn Sorted by Size và Supress small confficient rồi chọn 0,5

- Điều kiện1 KMO > 0,5 và Barlet có Sig < 0,5

- Điều kiện 2 Eigenvalue lớn hơn 1 và Tổng phương sai trích lớn hơn 50 phần trăm

- Điều kiện 3 Rotated Matix có hệ số tải lớn hơn 0,5 Nếu có biến nào có hệ

số tải bé hơn 0,5 thì loại bỏ biến đó và chạy lại EFA lần 2

4 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha kiểm tra xem thang đo có đồng nhất hay không

- Analyze/ Scale/Reliability Analysis đưa các biến của 1 nhóm sau khi chạy EFA vào Statistics chọn Scale of items deleted

- Xem giá trị Cronbach’s Alpha

Nếu Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7 thì chấp nhận được Tuy nhiên lớn hơn 0,95 thì thừa biến

Nếu Cronbach’s Alpha bé hơn 0,7 thì loại biến để giúp cho thang đo đồng nhất hơn Dựa vào tương quan biến tổng bé hơn 0,3 thì loại đi và Cronbach’s Alpha sau khi loại biến cao hơn Cronbach’s Alpha lúc ban đầu thì loại đi Sau khi loại biến ra thì kiểm định Cronbach’s Alpha lại lần nữa

5 Kiểm định phân phối chuẩn

- Hệ số Skewness, Kurtosis

Analyze/ Descriptitive Statistic/ Frequency/ Statistics/ chọn Skewness, Kurtosis Phân phối chuẩn nếu giá trị nằm trong khoảng từ -3 đến 3

- Kiểm định Kolmogorow smirnov

H0 có phân phối chuẩn

H1 không có phân phối chuẩn

Analyze/ Nonparamatix test/ 1 Sample K-S  chọn các biến cần kiểm định vào  kick OK

Nếu Sig bé hơn alpha không có phân phối chuẩn kiểm định phi tham số Nếu Sig lớn hơn alpha có phối phối chuẩn  kiểm định tham số

6 Hồi quy tương quan

- Phân tích tương quan Correlation xem thử mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập

- Cách 1: Sử dụng Output của EFA  Analyze/ Regression/ Linear đưa các biến phụ thuộc và độc lậpStatistics chọn Confidence…

Cách đọc:

- Độ phù hợp của mô hình

+ R bình phương hiệu chỉnh lớn hơn 0,4

+ Sig của kiểm định F bé hơn 0,05

- Các khiếm khuyết của mô hình

+ Sai số phải có phân phối chuẩn Phải tạo ra sai số cho mô hình Chạy lại hồi quy tuy nhiên phần Save chọn Unstanda…

+ Mô hình không có tự tương quan xem Dubin Watson từ 1,6 đến 2,6

+ Không có đa cộng tuyến xem VIF dưới 10 thì sẽ ko có đa cộng tuyến

+ Phải có mối tương quan Analyze/ Correlate chọn Bi… đưa các biến vào

Ho; không có mối tương quan

H1 có mối tương quan

Sig lớn hơn 0,05 chấp nhận H0

+ Hệ số hồi quy Biến nào có Sig be shown 0,05 hệ số có ý nghĩa Sau đó đọc Beta hiệu chỉnh thì giải thích càng cao