Cách tính độ lệch chuẩn trong nghiên cứu khoa học
|
Loading Preview Show Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above. Bài viết này cần thêm chú thích nguồn gốc để kiểm chứng thông tin. Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn (tiếng Anh: standard deviation) là một đại lượng thống kê mô tả dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Có thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai.
Khi hai tập dữ liệu có cùng giá trị trung bình cộng, tập nào có độ lệch chuẩn lớn hơn là tập có dữ liệu biến thiên nhiều hơn. Trong trường hợp hai tập dữ liệu có giá trị trung bình cộng không bằng nhau, thì việc so sánh độ lệch chuẩn của chúng không có ý nghĩa.
Độ lệch chuẩn còn được sử dụng khi tính sai số chuẩn. Khi lấy độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của số lượng quan sát trong tập dữ liệu, sẽ có giá trị của sai số chuẩn.
Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation) là một đại lượng thống kê dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Có thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai. Khi hai tập dữ liệu có cùng giá trị trung bình cộng, tập nào có độ lệch chuẩn lớn hơn là tập có dữ liệu biến thiên nhiều hơn. Trong trường hợp hai tập dữ liệu có giá trị trung bình cộng không bằng nhau, thì việc so sánh độ lệch chuẩn của chúng không có ý nghĩa. Độ lệch chuẩn còn được sử dụng khi tính sai số chuẩn. Khi lấy độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của số lượng quan sát trong tập dữ liệu, sẽ có giá trị của sai số chuẩn.
Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai. Do đó, công thức của độ lệch chuẩn của tổng thể / quần thể là: σ = σ 2 = 1 N ∑ i = 1 N ( X i − μ ) 2 {\displaystyle \sigma ={\sqrt {\sigma ^{2}}}={\sqrt {{\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}\left(X_{i}-\mu \right)^{2}}}} Trong đó σ là độ lệch chuẩn của tổng thể / quần thể, μ là trung bình của tổng thể / quần thể. X i {\displaystyle X_{i}} là phần tử thứ i của tổng thể / quần thể, và N là số thành phần của tổng thể / quần thể. Tương tự, độ lệch chuẩn của mẫu được tính bằng công thức: s = s 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 {\displaystyle s={\sqrt {s^{2}}}={\sqrt {{\frac {1}{n-1}}\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\overline {x}})^{2}}}} Trong đó, s là độ lệch chuẩn của mẫu, x ¯ {\displaystyle {\bar {x}}} là trung bình của mẫu, x i {\displaystyle x_{i}} là thành phần thứ i của mẫu, và n là tổng số thành phần của mẫu. Ta cần phân biệt rõ 2 ký hiệu:
Độ lệch chuẩn đo tính biến động của giá trị mang tính thống kê. Nó cho thấy sự chênh lệch về giá trị của từng thời điểm đánh giá so với giá trị trung bình. Tính biến động cũng như độ lệch chuẩn sẽ cao hơn nếu giá đóng cửa và giá đóng cửa trên trung bình khác nhau đáng kể. Nếu sự chênh lệch không đáng kể thì độ lệch chuẩn và tính biến động ở mức thấp. Sự đảo chiều xu thế tạo các vùng đáy hoặc đỉnh của thị trường được xác định thời cơ bằng các mức độ biến động cao. Những xu thế mới của giá sau thời kỳ thoái trào của thị trường (tức là giai đoạn điều chỉnh) thường được xác định thời cơ bằng những mức độ biến động thấp. Sự thay đổi đáng kể về dữ liệu giá đem lại giá trị độ lệch chuẩn cao và dữ liệu giá ổn định hình thành độ lệch chuẩn ở mức thấp.
Thống kê ứng dụng trong kinh tế – xã hội. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. Nhà xuất bản Thống kê. Năm 2008.
Khi làm nghiên cứu khoa học hay luận văn cuối khóa bằng phương pháp định lượng, một thông số không thể bỏ qua là độ lệch chuẩn trong SPSS. Đây là một chỉ số quan trọng, ảnh hưởng rất lớn đến kết quả nghiên cứu. Vậy độ lệch chuẩn trong SPSS là gì? Cách tính ra sao? Tất cả sẽ được giải đáp trong bài viết dưới đây của Tri Thức Cộng Đồng. 1. Độ lệch chuẩn trong spss là gì?Độ lệch chuẩn trong SPSS (Standard Deviation) là một chỉ số để đo mức độ chênh lệch so với giá trị trung bình (Mean) của một tập dữ liệu. Đại lượng này thường tính bằng căn bậc hai của phương sai trong phép tính thông thường. Ví dụ: Trong ví dụ bên dưới:
Trong phần mềm thống kê, độ lệch chuẩn trong SPSS được ký hiệu là S.D hoặc Std. Deviation. 2. Tổng hợp 5 bước tính độ lệch chuẩn trong spssĐể tính độ lệch chuẩn trong SPSS, bạn cần thực hiện 5 bước dưới đây: Bước 1: Nhấn vào Analyze (Phân tích), chọn Descriptive Statistics (thống kê mô tả) rồi chọn Descriptives… Bước 2: Hộp thoại mới sẽ mở ra, kéo các biến cần phân tích từ cột bên trái sang cột bên phải bằng cách nhấn vào nút mũi tên ở giữa. Bước 3: Nhấn chọn Options, sau đó tích vào Mean và Standard Deviation Bước 4: Bấm vào Continue để trở về hộp thoại chính rồi ấn OK Bước 5: Kết quả được hiển thị trên màn hình SPSS Output, người dùng nghiên cứu và đọc kết quả. Bên cạnh độ lệch chuẩn, SPSS cũng được khá nhiều người dùng đánh giá là một ứng dụng phức tạp với nhiều tính năng khác nữa. Bởi vậy, nếu sắp đến hạn phải nộp kết quả công trình nghiên cứu mà vẫn chưa thể chạy được SPSS, đừng lo, hãy tham khảo dịch vụ thuê chạy SPSS tai đơn vị Tri Thức Cộng Đồng. 3. Chỉ số độ lệch tiêu chuẩnĐộ lệch chuẩn trong SPSS được tính bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai, nó biểu thị cho sự dao động rộng hay hẹp xung quanh giá trị trung bình. Lúc này, chúng ta có đại lượng CV – hệ số dao động (Coefficient of Variation) được tính bằng công thức: CV = S.D / Mean Nếu CV > 1, tức là độ lệch chuẩn lớn hơn trung bình, chứng tỏ dữ liệu dao động rất mạnh và các con số thu thập được có độ chênh lệch lớn. Ngược lại, nếu CV < 1, độ lệch chuẩn nhỏ hơn trung bình, chứng tỏ dữ liệu chỉ dao động yếu, các con số thu thập được có độ chênh lệch thấp. Sau khi tiến hành phân tích độ lệch chuẩn, bước tiếp theo cần làm đối với tác giả nghiên cứu là phân tích kiểm định T-test. Tham khảo ngay bài viết Kiểm định T-Test Trong Spss Là Gì? 4. Ý nghĩa của độ lệch chuẩnTrong quá trình nghiên cứu và phân tích với phần mềm SPSS, độ lệch chuẩn diễn tả mức độ khác biệt giữa các câu trả lời của người được hỏi. Nếu độ lệch chuẩn càng nhỏ thì các đáp án không có sự khác biệt quá lớn, đây là trường hợp lý tưởng để thực hiện các bước tiếp theo trong mô hình phân tích SPSS. Tuy nhiên độ lệch chuẩn cao không có nghĩa là không chấp nhận được hoặc bị bác bỏ, nó chỉ ra xu hướng không đồng đều của người trả lời. Tóm lại, độ lệch chuẩn tốt hay xấu sẽ phụ thuộc vào kỳ vọng của bạn khi thực hiện nghiên cứu. Ví dụ: Khi thực hiện khảo sát, kỳ vọng của bạn với câu hỏi X là đa số các đáp viên sẽ lựa chọn đồng tình (tại số 4,5 theo thang đo Likert). Nhưng khi thu được kết quả thì các câu trả lời có độ lệch chuẩn cao do đáp án phân bổ đều trong 5 số từ 1 đến 5. Lúc này, độ lệch chuẩn là không tốt vì nó khác với kỳ vọng và mục đích của bạn khi phân bổ đều mà không tập trung tại mức đồng ý. Như vậy thông qua bài viết trên, Tri Thức Cộng Đồng đã giúp bạn hiểu rõ độ lệch chuẩn trong SPSS là gì, cũng như cách tính trong SPSS như thế nào. Hy vọng bạn có thể tận dụng những thông tin trong bài viết để hoàn thiện bài nghiên cứu của mình một cách tốt nhất. Nếu có bất cứ thắc mắc hay khó khăn gì, hãy liên hệ ngay với Trung tâm để được giải đáp và hỗ trợ nhanh nhất nhé! |
