Hướng dẫn phân tích dữ liệu với SPSS gồm 3 bước cụ thể

Phân tích dữ liệu với SPSS thực hiện như thế nào? Phần mềm phân tích dữ liệu SPSS có những tính năng nổi bật nào? Là những câu hỏi chiếm tỷ lệ quan tâm lớn của người dùng đang làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu thống kê hiện nay. Tất cả những điều này sẽ được giải đáp chi tiết và đầy đủ ngay trong bài viết dưới đây của Top20Review.

Phần mềm SPSS là một công cụ mạnh mẽ và phổ biến để phân tích dữ liệu. Do đó, nếu bạn chưa biết cách sử dụng hoặc khai thác triệt để các tính năng của SPSS để phục vụ tối đa cho công việc thì hãy liên hệ với các chuyên gia Data Analyst tại Askany để được hỗ trợ tư vấn tận tình và chia sẻ các kinh nghiệm hữu ích về vấn đề này.

SPSS là gì?

SPSS là gì?
SPSS là gì?

SPSS là viết tắt của cụm từ Statistical Package for the Social Sciences, là một phần mềm phục vụ công tác phân tích thống kê được SPSS Inc tạo ra vào năm 1968 và IBM mua lại vào năm 2009.

SPSS ban đầu được phát minh với mục đích phân tích dữ liệu khoa học và ứng dụng vào các lĩnh vực khoa học xã hội. Nhưng hiện nay, phần mềm này đang ngày càng được sử dụng rộng rãi hơn trong nhiều nghiên cứu về điều tra xã hội và kinh tế lượng.

>> Xem thêm: Data Visualization là gì? Lý do doanh nghiệp cần trực quan hoá dữ liệu.

Chức năng của phần mềm SPSS

Nhập và làm sạch dữ liệu

Chức năng nhập và làm sạch dữ liệu của SPSS
Chức năng nhập và làm sạch dữ liệu của SPSS

Phần mềm SPSS hỗ trợ nhập và làm sạch dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nghiên cứu khoa học, cơ sở dữ liệu, Google Analytics và thậm chí là tệp nhật ký máy chủ từ trang web. Ngoài ra, SPSS còn có khả năng mở tất cả các định dạng tệp thường sử dụng như bảng tính Excel, .txt, .csv, SQL, Stata và SAS. Phần mềm SPSS sẽ giúp rất nhiều cho những ai muốn tự học phân tích dữ liệu.

Xem thêm bài viết liên quan:

Xử lý các biến đổi và quản lý dữ liệu

Nhờ khả năng thu thập thông tin dữ liệu khổng lồ, cũng như xuất chúng ra với tính chính xác cao, phần mềm SPSS giúp người dùng dễ dàng xử lý các biến đổi, cũng như quản lý dữ liệu hiệu quả để giảm thiểu rủi ro tối đa cho dự án của mình. Bên cạnh đó có thể kết hợp phân tích dữ liệu với Excel để xử lý, quản lý data dễ hơn.

Tổng hợp và trình bày dữ liệu trực quan

Chức năng tổng hợp và trình bày dữ liệu trực quan của SPSS
Chức năng tổng hợp và trình bày dữ liệu trực quan của SPSS

Phần mềm SPSS giúp người dùng phân tích và xuất dữ liệu ra dưới dạng đồ thị và biểu đồ trực quan, dễ hiểu. Hơn nữa, phần mềm này còn cung cấp hàng trăm dạng đồ thị phong phú, chất lượng cao, qua đó, người dùng có thể tùy chọn để việc phân tích số liệu đạt kết quả tối đa.

Phân tích số liệu thống kê và diễn giải kết quả

Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS sẽ giúp cho các doanh nghiệp, tổ chức dễ dàng hiểu rõ các số liệu, từ đó giảm thiểu tối đa các rủi ro có thể gặp phải. Thêm vào đó, SPSS còn giúp người dùng xử lý một khối lượng số liệu lớn, điều này hỗ trợ công tác quản trị cơ sở dữ liệu hiệu quả, nhanh chóng để có một góc nhìn tổng quan và đưa ra những đánh giá tốt nhất cho dự án nghiên cứu.

>> Xem thêm: Percentile là gì? Cách tính Percentile chính xác, chi tiết.

3 bước phân tích dữ liệu với SPSS

Bước 1: Nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS

Nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS
Nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS

Đầu tiên, bạn cần tiến hành mở SPSS trên máy tính để bắt đầu nhập dữ liệu vào phần mềm. Đây được xem là bước quan trọng và cần độ chính xác cao để đảm bảo các bước sau được thực hiện thuận lợi. Có hai cách nhập dữ liệu như sau:

  • Chuẩn bị tệp số liệu: Bạn cần chuẩn bị tệp số liệu chứa thông tin muốn phân tích. Tệp số liệu có thể là file văn bản hoặc bảng tính Excel. Cần lưu ý rằng tệp số liệu của bạn tổ chức chính xác các biến và giá trị tương ứng.
  • Nhập dữ liệu trực tiếp: Bạn có thể nhập trực tiếp dữ liệu bằng cách chọn Variable View trong Data Editor, sau đó định nghĩa các biến thông qua chỉ định tên, loại dữ liệu và các thuộc tính khác. Cuối cùng là chuyển đổi sang chế độ Data View và tiến hành nhập dữ liệu cho từng biến.

Khi đã nhập dữ liệu trong SPSS, bạn đã có thể hiệu chỉnh dữ liệu để phát hiện và sửa lại những sai sót vì ghi chép hoặc sử dụng ngôn từ không đúng, thiếu sự chuẩn xác. Tuy nhiên, thực tế, việc hiệu chỉnh này chỉ làm rõ thêm thông tin chứ không tạo ra thông tin, cũng như không được tuỳ ý sửa chữa thông tin.

Bước 2: Chọn lệnh SPSS

Chọn lệnh SPSS
Chọn lệnh SPSS

Việc chọn lệnh SPSS phù hợp sẽ phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và loại dữ liệu của bạn. Có các lệnh SPSS cụ thể sau:

  • Phân tích thống kê tần số: Để xác định tần số của các biến trong dữ liệu, bạn sử dụng lệnh Frequencies để tạo ra một bảng tần số hiển thị số lần xuất hiện của các giá trị và phần trăm tương ứng.
  • Phân tích thống kê mô tả: Để có góc nhìn tổng quát về đặc điểm chính của các biến, bạn sử dụng lệnh Descriptives, lệnh này tính toán các thống kê mô tả liên quan đến trung bình, độ lệch chuẩn, trung vị, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của biến.
  • Phân tích độ tin cậy: Để xác định độ tin cậy đối với một mẫu hoặc sự khác biệt giữa các mẫu, bạn sử dụng lệnh Reliability hoặc Compare Means. Trong đó:
    • Lệnh Reliability được dùng trong tính toán độ tin cậy nội tại của một danh sách câu hỏi hoặc biến.
    • Lệnh Compare Means được dùng để so sánh giá trị trung bình của biến giữa các nhóm.
  • Phân tích nhân tố khám phá: Để xác định các nhân tố tiềm ẩn và mô hình dữ liệu, bạn sử dụng lệnh Factor Analysis nhằm thực hiện phân tích nhân tố, đồng thời hiển thị các thành phần chính, giá trị riêng và các hệ số tải của biến.
  • Phân tích tương quan: Để xác định hệ số tương quan giữa các cặp biến trong dữ liệu, cũng như tạo ra một ma trận tương quan, bạn sử dụng lệnh Correlations. Tuy nhiên, bạn cần lưu ý các biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ nào hay không, nếu có thì hãy cân nhắc đưa cùng lúc các biến độc lập này trong mô hình nhằm hạn chế tính trạng đa cộng tuyến.
  • Phân tích hồi quy: Để xác định mối quan hệ giữa một hoặc nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc, bạn sử dụng lệnh Regression. Lệnh này được sử dụng để tính toán các hệ số hồi quy và cung cấp các thông tin về độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
  • Phân tích kiểm định:
    • Kiểm định Chi – Square: Đây là phương thức kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính trong tổng thể.
    • Kiểm định Independent sample T test: Được sử dụng trong trường hợp cần so sánh giá trị số trung bình liên quan đến chỉ tiêu giữa hai đối tượng là mẫu độc lập.
    • Kiểm định Paired Sample T test: Là kiểm định giá trị trung bình của hai mẫu phụ thuộc. Kiểm định này được sử dụng khi cần so sánh trị số trung bình về chỉ tiêu giữa hai đối tượng cần quan tâm.

Bước 3: Đưa ra kết quả và xuất file

Sau khi hoàn tất quá trình phân tích, phần mềm SPSS sẽ cung cấp cho bạn kết quả trong Output Viewer. Lúc này, bạn có thể xem, in hoặc lưu kết quả dưới dạng file tham khảo. Bên cạnh đó, SPSS còn cho phép xuất kết quả dưới dạng tệp tin hoặc bảng tính Excel nhằm chia sẻ và sử dụng cho những mục đích khác.

Trên đây là toàn bộ hướng dẫn phân tích dữ liệu với SPSS mà bạn có thể tham khảo thực hiện theo. Hy vọng thông qua những thông tin do Top20Review cung cấp sẽ giúp bạn phát triển mạnh mẽ hơn trong ngành phân tích dữ liệu. Bên cạnh đó, nếu còn phân vân hoặc cần tìm hiểu sâu hơn về quy trình phân tích dữ liệu hiệu quả với phần mềm SPSS, đừng ngần ngại liên hệ với các chuyên gia DA nhiều kinh nghiệm của Askany để được hỗ trợ toàn diện và tư vấn chuẩn xác nhất.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *