Bài giảng Tin học ứng dụng Chương 2 Phan Minh Trung

SPSS sử dụng rộng rãi trong công tác thống kê kinh tế .xã hội, cung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu và phân tích thống kê trong một môi trường đồ họa dễ sử dụng, hỗ trợ thao tác thông qua menu kéo thả và câu lệnh, các bảng biểu, báo cáo được trình.bày đẹp, linh hoạt.

TIN HỌC ỨNG DỤNG

Chương 2: Phân tích dữ liệu với SPSS

Phan Minh Trung

Trung tâm Tin học – Đại học An Giang

Email: pmtrung@agu.edu.vn

Website: http://staff.agu.edu.vn/pmtrung

1 Tin học ứng dụng quản lý

2

Giới thiệu SPSS

 Viết tắt Statistical Package for the Social Sciences

 Sử dụng rộng rãi trong công tác thống kê kinh tế -

xã hội

 SPSS cung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu và

phân tích thống kê trong một môi trường đồ họa

 Dễ sử dụng, hỗ trợ thao tác thông qua menu kéo

thả và câu lệnh, các bảng biểu, báo cáo được trình

bày đẹp, linh hoạt

Cài đặt SPSS

Cài đặt SPSS V20

Mã hóa dữ liệu & Nhập liệu

Mã hóa dữ liệu & Nhập liệu

Ta qui ước như sau

Ví dụ: Mã hóa bảng câu hỏi!

đề tài nghiên cứu cứu “Các yếu tố ảnh hưởng

đến sự hài lòng của khách hàng: trường hơp

nghiên cứu ở Ngân hàng Nông nghiệp PTNT,

chi nhánh TPHCM” Trong đó bao gồm các

biến độc lập, phụ thuộc, nhân khẩu học

Xem phụ lục 2.1

ASS_1 ASS_2 ASS_3 ASS_4 ASS_5 ASS_6 ASS_7

EMP_1 EMP_2 EMP_3 EMP_4 EMP_5 EMP_6 EMP_7 EMP_8 EMP_9

SAT_1 SAT_2 SAT_3

INFO_1 INFO_2 INFO_3 INFO_4

Để nhập dữ liệu nhanh ta thực hiện như sau:

Nhập dữ liệu bằng Excel theo cột

Chuyển dòng thành cột

Kiểm tra dữ liệu

Chuyển dữ liệu qua SPSS:

Khai báo biến đã mã hóa

Copy dữ liệu từ Excel qua SPSS

Kiểm tra dữ liệu bằng Filter trong Excel

Khai báo biến bên SPSS

8

Giải thích giao diện khai báo biến

Name Tên biến, liên tục không có khoảng trắng

Type Kiểu dữ liệu (Số, chuỗi,…)

Width Độ rộng kiểu dữ liệu, nếu type là string thì width là số ký tự tối đa

Decimals Llượng số thập phân

Label Nhãn biến (chú thích cho tên biến)

Values Định nghĩa giá trị cho các biến

Missing Khai báo giá trị khuyết

Columns Độ rộng cột tên biến

Align Canh lề dữ liệu nhập trong cột

Measure Loại thang đo của dữ liệu, Ordinary (thang đo thứ bậc), Nominal (thang đo danh nghĩa), Scale (gồm cả Interval và Ratio)

Role Vai trò của biến

Xử lý biến„

Đðnh nghïa giá trð cho các biến

Mô hình Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Qui trình phân tích nhân tố khám phá

(Exploratory Factor Analysis):

Bước 1: Kiểm đðnh chất lượng thang đo

Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

 Kiểm đðnh tính thích hợp của EFA (chî số 0,5 < KMO

<1); Kaiser – Meyer - Olkin

 Kiểm đðnh tương quan giữa các biến: kiểm đðnh

Bartlett với Sig < 0,05

 Kiểm đðnh mức độ giải thích (% cumulative variance –

phương sai trích) lớn hơn 50%

 Tương quan từng phần, mức ý nghïa của HSHQ Sig.<0,05

 Mức độ phù hợp của mô hình R 2 và R 2 đều chînh: sử dụng

phân tích phương sai ANOVA Sig.<0,05

 Hiện tượng đa cộng tuyến VIF < 10

10

Kiểm đðnh thang đo

 AnalyzeScale  Reliability Analysis

 Xuất hiện hình dưới vả đưa thang đo cần kiểm đðnh như

hình:

Kiểm đðnh thang đo (tt)

Hệ số Cronbach Alpha >= 0,6 và tương quan

biến tổng ≥ 0,3

Nếu nhỏ hơn 0,6 ta loại bỏ biến ở bảng dưới

và thực hiện lại kiểm đðnh như ban đầu

Phân tích nhân tố khám phá

Phân tích nhân tố khám phá (tt)

Kiểm đðnh tương quan của các biến quan sát

trong thang đo (Bartlett với Sig < 0,05)

Kiểm đðnh mức độ giải thích các biến đặc trưng

đối với nhân tố (% Cumulative ≥ 50% - Phương

sai trích)

Kiểm đðnh Bartlett có Sig = 0,000 < 0,05, các

biến đặc trưng có tương quan tuyến tính với

nhân tố đại diện

Phân tích nhân tố khám phá (tt)

Phương sai trích 63,6% Điều này có nghïa

63,6% thay đổi của các nhân tố được giải

thích bởi các biến quan sát

4 Tin cậy (REL)

 Bước tiếp theo là Phân tích hồi

qui bội

Phân tích hồi qui bội

Mô hình tổng thể: SAT = f(EMP, TAN, RES, REL)

Để thực hiện hồi qui:

Lấy trung bình hoặc tổng các thành phần

Chạy mô hình hồi qui

Phương trình hồi qui:

SAT = B 0 + B 1 EMP + B 2 TAN + B 3 RES + B 4 REL

Phân tích kiểm đðnh hồi qui (tt)

Kiểm đðnh HSHQ: tất cả các biến đều có Sig

nhỏ hơn 0,05 Như vậy các biến tương quan

có ý nghïa với SAT với độ tin cậy 95%

Phân tích kiểm đðnh hồi qui (tt)

Kiểm đðnh mức độ phù hợp của mô hình: R 2

điều chînh là 0,594 Như vậy 59,4% thay đổi

sự hài lòng củ KH được giải bởi các biến độc

lập của mô hình

18

Phân tích kiểm đðnh hồi qui (tt)

Mức độ phù hợp: Phân tích phương sai, với

Sig < 0,05 có thể kết luận rằng mô hình đưa

ra phù hợp với dữ liệu thực tế

Phân tích kiểm đðnh hồi qui (tt)

Đa cộng tuyến: hệ số phương sai phóng đại

VIF < 2, hiện tượng đa cộng tuyến không bð vi

phạm

Thảo luận kết quả hồi qui

Kết luận giả thuyết đưa ra: quan hệ dương

giữa các thành phần đến sự hài lòng

Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa:

EMP: 0,135 (EMP tăng 1 thì hài lòng tăng 0,135)

TAN: 0,375 (TAN tăng 1 thì hài lòng tăng 0,375)

RES: 0,419 (RES tăng 1 thì hài lòng tăng 0,419)

REL: 0,199 (REL tăng 1 thì hài lòng tăng 0,199)

20

Vẽ biểu đồ

Vẽ biểu đồ trong phần thống kê

Vẽ biểu đồ với GraphsChart Builder„

Kiểm đðnh tham số

Kiểm đðnh T-Test đối với tham số trung bình

của 2 nhóm độc lập:

H 0 : không có sự khác biệt về sự hài lòng của

khách hàng theo giới tính (nam – nữ)

H a : Có sự khác nhau

AnalyzeCompare meansIndependent-Samples T Test

Kiểm đðnh tham số (tt)

Kiểm đðnh tham số (tt)

 Kết quả: nếu thống kê Levence Sig > 0,05 thì

khẳng đðnh giả đðnh phương sai đồng nhất, khi đó

các giá trð thống kê (T-Test) tham chiếu theo dòng

Equal Variances Assumed và ngược lại

và Sig.=0,36> α =0,05 nên khẳng đðnh phương sai

đồng nhất

có sự khác nhau về sự hài lòng theo giới tính

22

Kiểm đðnh tham số (tt)

Kiểm đðnh ANOVA: kiểm đðnh sự khác nhau

trung bình có hơn 2 nhóm trở lên

Giả thuyết H 0 : Không có sự khác biệt về hài lòng

Kiểm đðnh tham số (tt)

Bảng Test of Homogenetiny of Variances

Sig.=0,554 không có sự khác nhau phương sai