SPSS là một trong những phần mềm phân tích dữ liệu có vai trò quan trọng đối với việc nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên không phải ai cũng hiểu rõ về phần mềm SPSS. Chính vì vậy, trong bài viết hôm nay Luận văn 24 sẽ chia sẻ cho bạn về khái niệm, phân loại, cách chạy thống kê mô tả trong spss và cách đọc kết quả đầy đủ, chi tiết theo từng bước cụ thể. XEM NGAY!
- Thống kê mô tả [descriptive statistic] là một phương pháp sử dụng phân tích thống kê để tóm tắt và mô tả ngắn gọn xu hướng trọng tâm của một biến [giá trị trung bình hoặc giá trị mong đợi] và sự phân tán [sự phân bố các phản hồi của biến đó] trong một tập dữ liệu nhất định.
- Thống kê mô tả trong SPSS là kỹ thuật ứng dụng phần mềm SPSS để mô tả các đặc trưng quan trọng của mẫu nghiên cứu hay tập dữ liệu gồm tần số, giá trị trung bình, các đại lượng đặc trưng, bảng kết hợp các biến, đồ thị thống kê,…
- 4 đại lượng đặc trưng của thống kê mô tả trong SPSS gồm:
– Độ tập trung: Mean, trung vị và mode
– Độ phân bố: phân vị thứ p và tứ phân vị
– Độ phân tán: khoảng biến thiên, phương sai, độ trải giữa và độ lệch chuẩn
– Dạng của tập dữ liệu: hệ số Kurtosis và hệ số bất đối xứng Skewness.
2. Phân loại thống kê mô tả trong SPSS
Thống kê mô tả trong SPSS bao gồm 2 loại phổ biến:
- Thống kê trung bình:
– Thống kê trung bình dùng để phân tích và đánh giá các đại lượng giá trị trung bình [Mean], giá trị lớn nhất [Maximum], giá trị nhỏ nhất [Minimum], độ lệch chuẩn [Standard deviation],…
– Thống kê trung bình được áp dụng cho các biến định lượng.
- Thống kê tần số:
– Thống kê tần số được dùng để kiểm tra mức độ hay tần số xuất hiện của các chỉ số có mặt trong mẫu nghiên cứu. Trong SPSS thống kê mô tả, tần số được thể hiện tỷ lệ phần trăm, tần suất hoặc biểu đồ.
– Thống kê tần số được áp dụng cho các biến định tính.
Trong nghiên cứu SPSS, phân tích hệ số tương quan là bước quan trọng thể hiện mối quan hệ giữa các biến. Vậy hệ số tương quan là gì? ý nghĩa hệ số tương quan ? và phân tích tương quan person chuẩn ra sao? Tất cả sẽ được giải đáp trong bài viết của Luận Văn 24. Tham khảo ngay bạn nhé!
3. Lập bảng thống kê mô tả trong SPSS
Đối với phương pháp thống kê mô tả trong SPSS, một trong những công việc quan trọng cần thực hiện là lập bảng thống kê mô tả. Trong SPSS thống kê mô tả có 3 loại bảng thường gặp, bao gồm:
- Bảng tần số [Frequencies]
- Bảng tính toán [Descriptives]
- Bảng tần suất [Explore]
3.1. Bảng tần số [Frequencies]
- Bảng tần số [Frequencies] cung cấp các thống kê về số lần xuất hiện, tỷ lệ phần trăm,… của giá trị xuất hiện trong tập dữ liệu.
- Lưu ý: Nếu biến định lượng mang giá trị tự do để biểu diễn ngắn gọn dữ liệu trong bảng tần số, bạn sẽ mã hóa biến [Recode] sau đó mới thực hiện thống kê tần số.
- Thao tác lập bảng thống kê tần số:
Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies…
3.2. Bảng tính toán [Descriptives]
- Bảng tính toán [Descriptives] trình bày và mô tả ngắn gọn các đại lượng gồm có giá trị trung bình [Mean], giá trị lớn nhất [Maximum], giá trị nhỏ nhất [Minimum], độ lệch chuẩn [Standard deviation],…
- Lưu ý: Bảng tính toán [Descriptives] biểu diễn các giá trị của biến định lượng trong thống kê trung bình.
- Thao tác lập bảng mô tả:
Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives…
3.3. Bảng tần suất [Explore]
- Bảng tần suất [Explore] dùng để kiểm tra những sự khác biệt trong các đại lượng thống kê mô tả của 1 biến định lượng giữa các nhóm biến khác trong tập dữ liệu.
- Lưu ý: Nếu bảng tần số [Frequencies] và bảng mô tả [Descriptives] thường áp dụng cho đơn biến thì bảng tần suất [Explore] được dùng để tính toán các đại lượng thống kê mô tả cho tất cả các dữ liệu hoặc cho các nhóm thuộc tính.
- Thao tác lập bảng mô tả:
Analyze > Descriptive Statistics > Explore…
Khi sử dụng Menu tần suất trong phân tích mô tả bạn cần thực hiện theo 5 bước sau để có được kết quả như mong muốn bao gồm:
Bước 1: Chọn Analyze -> Descriptive Statistics -> Frequencies
Bước 2: Di chuyển các biến mà chúng ta muốn phân tích vào hộp Variable[s]
Bước 3: Có 3 tùy chọn cho bạn bao gồm: Statistics; Charts; Format. Chọn Statistics và bạn sẽ có được bảng dưới đây.
Bước 4: Lựa chọn một mục trong menu hoặc lựa chọn tùy chọn mặc định.
Bước 5: Chọn Continue -> OK
Bước 6: Xem kết quả
Nếu tại bước 4, bạn lựa chọn tùy chọn mặc định thì sẽ có được 4 bảng kết quả bao gồm:
- Frequency table: Trong biểu đồ đầu tiên, nó hiển thị số lượng dữ liệu hợp lệ và dữ liệu bị thiếu. Từ bảng này, chúng tôi có thể kết luận rằng có 13 dữ liệu hợp lệ cho giới tính, 12 cho chiều cao và 12 cho cân nặng. Mỗi biến số chiều cao và cân nặng đều bị thiếu. Bảng này có thể giúp bạn phân tích xem dữ liệu của bạn đã đầy đủ hay chưa.
Frequency Table
- Statistics: Trong bảng tần suất giới tính, chúng ta có thể thấy phân tích phần trăm của nhóm. Bạn có thể thấy, 53,8% mẫu là nữ và 46,2% mẫu là nam. Nó có nghĩa là, chúng tôi sử dụng nhiều nữ hơn nam trong nghiên cứu này.
Statistics
- Bảng Height_cm: Trong bảng tần số độ cao, bạn sẽ thấy phân tích tần số của độ cao. Tại cột tần suất, bạn sẽ thấy 1 cho mọi giá trị độ cao. Nó có nghĩa là, chúng tôi có một người có chiều cao trong nhóm. Ở dưới cùng, bạn cũng sẽ thấy giá trị tổng cộng và giá trị bị thiếu của nhóm.
Bảng Height_cm
- Bảng Weight_kg: Trong bảng tần suất trọng lượng, bạn sẽ thấy phân tích tần suất của trọng lượng. Tại cột tần số, có 2 giá trị trong hàng 70kg. Có nghĩa là có hai người có cùng trọng lượng trong nhóm.
Bảng Weight_kg
Bước 1: Chọn Analyze -> Descriptive statistics -> Descriptive
Bước 2: Đặt biến bạn muốn phân tích vào hộp Variable[s].
Bước 3: Kiểm tra tại tab menu nếu bạn muốn đặt một tùy chọn khác. Bạn có thể lựa chọn tùy chọn mặc định giống hình dưới đây:
Bước 4: Đánh dấu vào hộp các tùy chọn giá trị đã được tiêu chuẩn hóa.
Bước 5: Chọn Ok
Bước 6: Xem kết quả
Bạn sẽ nhận được 1 bảng Descriptives:
- Bạn sẽ thấy có 12 giá trị chiều cao và cân nặng hợp lệ, không có bản tóm tắt nào về giá trị bị thiếu ở đây.
- Giá trị nhỏ nhất của chiều cao là 160cm, giá trị lớn nhất là 175. Giá trị trung bình là 168,08 cm.
- Đối với trọng lượng, giá trị nhỏ nhất là 60 kg và giá trị lớn nhất là 79 kg. Giá trị trung bình 68,67 kg.
- Độ lệch chuẩn cho chiều cao 4,680. Nó có nghĩa là, dữ liệu được phân phối tương đối gần giá trị trung bình.
- Độ lệch chuẩn cho trọng lượng là 6,344. Nó có nghĩa là, dữ liệu được phân phối tương đối gần giá trị trung bình.
6. Cách chạy thống kê mô tả trong SPSS – Khám phá [Explore]
Bước 1: Chọn Analyze -> Descriptive -> Explore
Bước 2: Đặt biến chúng ta muốn phân tích. Ở đây, chiều cao và cân nặng được đặt vào danh sách phụ thuộc và giới tính vào danh sách yếu tố.
Bước 3: Có ba menu bổ sung: statistics, plot, and chart. Bạn có thể tùy chọn 1 trong 3 mục phụ thuộc vào nhu cầu của bạn.
Bước 4: Chọn OK
Bước 5: Xem kết quả
Nếu cả 3 cách chạy thống kê mô tả spss ở trên, đều quá khó khăn với bạn. Hay bạn không có thời gian để chạy và cho ra được kết quả đẹp nhất, đừng ngần ngại hãy liên hệ đến Luận văn 24 – Đơn vị chuyên Hỗ trợ SPSS cho hàng trăm nghìn sinh viên trên toàn quốc.
7. Cách chạy thống kê trung bình [mean] trong SPSS
Trước khi chạy thống kê trung bình [mean] thì bạn phải biết khái niệm mean trong spss là gì? Có ý nghĩa như thế nào đến thống kê mô tả trong spss. Để trả lời cho câu hỏi này hãy cùng xem kết quả thống kê trung bình [mean] trong spss nhé!
Bước 1: Chọn Analyze -> Descriptive Statistics -> Descriptives.
Bước 2: Đặt biến phân tích vào hộp Variable[s].
Bước 3: Chọn Options -> Mean -> Std. deviation [nếu muốn thêm giá trị trung bình của biến có thể chọn Skewness]. Sau đó ấn Continue -> OK.
Bước 4: Xem kết quả
- Ta sẽ nhận được 1 bảng Descriptives như sau:
Bước 4 – Bảng Descriptive Statistics – cách chạy mean trong spss
- Từ bảng này, ta thấy được giá trị trung bình [Mean] là 7,2881 và độ lệch chuẩn [Std. Deviation] là 2,46466
Vậy đối với câu hỏi mean trong spss là gì? Đó chính là kết quả giá trị trung bình dùng để so sánh và xem xét kết quả tổng quan nếu như bạn có nhiều giá trị.
8. Cách đọc kết quả thống kê mô tả trong SPSS
Cách đọc kết quả thống kê mô tả trong SPSS sao cho chuẩn là chủ để được nhiều bạn đọc quan tâm. Từ bảng kết quả Descriptives Statistics, xem xét các đại lượng và tiến hành đọc kết quả thống kê mô tả trong SPSS:
- Các biến hợp lệ [Listwise]: Hiển thị những giá trị không bị thiếu.
- Lượng quan sát [N]: Là tổng số các dữ liệu quan sát hợp lệ trong tổng số dữ liệu [= các dữ liệu quan sát hợp lệ + những giá trị không bị thiếu]
- Giá trị nhỏ nhất [Minimum]: Giá trị nhỏ nhất [tối thiểu] trong tập dữ liệu
- Giá trị lớn nhất [Maximum]: Giá trị lớn nhất [tối đa] trong tập dữ liệu
- Giá trị trung bình [Mean]: Giá trị trung bình cộng của các dữ liệu trong tập quan sát
- Độ lệch chuẩn [Std. Deviation]: là căn bậc hai của phương sai
- Sai số chuẩn [Variance]: Là tổng các khoảng cách bình phương của giá trị từ giá trị trung bình chia cho ước số của phương sai. Đây là thước đo thể hiện mức chênh lệch giữa các dữ liệu trong một tập quan sát.
Ví dụ:
Từ bảng trên ta có:
- Các biến hợp lệ [Listwise]: 100
- Lượng quan sát [N]: 100
- Giá trị nhỏ nhất [Minimum]: 1
- Giá trị lớn nhất [Maximum]: 7
- Giá trị trung bình [Mean]: 4,69
- Độ lệch chuẩn [Std. Deviation]: 1.895
- Sai số chuẩn [Variance]: 3.590
Khi nghiên cứu khoa học ắt hẳn bạn đã từng gặp rắc rối khi xử lý số liệu với phần mềm SPSS. Nếu bạn không có thời gian, thiếu số liệu hay khó khăn khi thực hiện công việc này thì có thể tìm đến sự hỗ trợ từ Luận Văn 24. Hơn 16 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực này, đơn vị thấu hiểu và sẵn sàng giúp bạn có được kết quả đẹp nhất khi thuê chạy spss tại Luận văn 24
9. Thực hành tính toán các đại lượng thống kê mô tả trong SPSS
9.1. Mã hóa lại biến – cách chạy thống kê mô tả trong spss
Nếu gặp các chuỗi các dữ liệu lộn xộn bạn cần thực hiện mã hóa lại biến để dữ liệu được sắp xếp lại. Để mã hóa lại biến bạn cần thực hiện theo 3 bước sau:
Bước 1: Chọn Transform trên thanh công cụ của SPSS. Sau đó, chọn Recode into Different Variables.
Bước 2: Tại cửa sổ cài đặt chọn các biến cần mã hóa -> chuyển sang ô bên phải -> nhập Name và Label của biến mới.
Bước 3: Chọn Old and New Values nhập các khoảng mã hóa tương ứng với các số đại diện.
9.2. Lựa chọn biến định lượng
Để mở phần Descriptives bạn cần thực hiện theo các bước sau: Analysis -> Descriptive Statistics -> Descriptives
- Chọn các biến định lượng cần thống kê, có thể chọn cách chạy thống kê mô tả cho từng biến hoặc cùng chạy nhiều biến cùng lúc đều được.
- Chuyển số lượng biến muốn thống kê qua ô bên phải. Nếu có biến nào không muốn chạy thì chọn vào đó và bấm nút mũi tên để trả về lại ô bên trái là được.
9.3. Cài đặt Descriptives Options
Để mở phần cài đặt trong bảng Descriptives Options trong SPSS bạn cần lựa chọn Descriptives và sau đó chọn Options.
Nếu bạn muốn sắp xếp các biến quan sát khi xuất hiện trong bảng kết quả có thể lựa chọn tại tùy chọn Display Order:
- Variable List: Theo thứ tự biến.
- Alphabetic: Theo thứ tự chữ cái của nhãn biến.
- Ascending Means: Tăng dần theo giá trị trung bình của biến .
- Descending Means: Giảm dần theo giá trị trung bình của biến.
9.4. Tùy chỉnh giao diện bảng kết quả
Giao diện kết quả đôi khi khá phức tạp, rối mắt và khó phân tích vì có quá nhiều hàng/ cột như hình dưới đây:
Bạn có thể thay đổi giao diện bằng cách thực hiện theo 2 bước sau:
Bước 1: Chọn Pivot trên thanh công cụ của SPSS.
Bước 2: Chọn Transpose Rows and Columns.
Tùy chỉnh giao diện bảng kết quả bằng Pivot Table Descriptive Statistics
Bạn sẽ có được kết quả như hình dưới đây:
10. Cách viết báo cáo phân tích mô tả
Bây giờ, chúng ta cùng tìm hiểu làm thế nào để viết báo cáo phân tích mô tả đúng cách? Làm thế nào để giải thích nó cho người đọc để họ sẽ hiểu nó và có một cái nhìn sâu sắc ý nghĩa.
Bài báo cáo của bạn nên được chia thành 5 phần lớn bao gồm:
- Nêu thước đo của khuynh hướng trung tâm: Mean [trung bình], median [trung vị], and modus là ba tiêu chí hàng đầu luôn phải đưa vào báo cáo. Bạn có thể viết nó cho từng biến để bạn sẽ thấy sự khác biệt giữa chúng.
- Nêu thước đo độ phân tán: Phương sai và độ lệch chuẩn là phần quan trọng nhất mà bạn phải đưa vào báo cáo.
- Phân tích giá trị của dữ liệu: Giá trị mà bạn phải đặt là tối thiểu, tối đa, phạm vi và ngoại lệ. Có thể dễ dàng phát hiện ra rằng dữ liệu của bạn được phân phối bình thường hay không bằng cách sử dụng điều này.
- Phân tích sự phân bố hình dạng: Sử dụng kurtosis và độ lệch để đo hình dạng của phân phối dữ liệu. Nó giúp quyết định cách dữ liệu được phân phối từ giá trị trung bình. Ngoài ra, hãy hiển thị biểu đồ.
- Đưa ra lời giải thích phù hợp: Sau khi quyết định các con số trên, hãy giải thích chính xác và kiểm tra mối quan hệ với thực tế.
11. Ý nghĩa của thống kê mô tả trong SPSS
- Thống kê mô tả trong SPSS đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong nghiên cứu khoa học. Ý nghĩa của thống kê mô tả trong SPSS được thể hiện ở 2 khía cạnh sau:
– Cung cấp thông tin, trình bày và mô tả dữ liệu đã cho dưới dạng số hoặc biểu đồ trực quan.
– Biểu diễn mối quan hệ giữa các đại lượng, các biến có trong tập dữ liệu.
- Hiện nay có nhiều phần mềm được dùng để hỗ trợ thực hiện thống kê mô tả nhưng phổ biến nhất là SPSS. Sau đây là 3 lý do chính khiến SPSS thống kê mô tả được tin tưởng và lựa chọn:
– Phần mềm có giao điện đơn giản và dễ sử dụng
– Tùy chỉnh và hiển thị kết thông tin một cách dễ dàng
– Phân tích các thông tin dưới dạng số: mean, mode, min, max,…
Kết luận
Bài viết đã chia sẻ cho bạn đọc cách để chạy thống kê mô tả trong SPSS và cả cách viết báo cáo mô tả như thế nào để đạt hiệu quả tốt nhất. Hy vọng những kiến thức trên đã giúp bạn hiểu nhiều hơn về cách chạy SPSS nói chung và thống kê mô tả nói riêng.
Tôi là Thu Trà, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Luận Văn 24 – Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn uy tín. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu. Website: //luanvan24.com/ – Hotline: 0988552424.