TẬP HUẤN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (THỰC TẬP NGHỀ NGHIỆP)

TẬP HUẤN
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
(THỰC TẬP NGHỀ NGHIỆP KHÓA 43)


PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
•
•
•
•

Phân tích thống kê mơ tả
Kiểm định giả thuyết thống kê
Phân tích tương quan và hồi quy
Phân tích nhân tố


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ
Các phương pháp cơ bản để tiến hành phân
tích thống kê mơ tả cho các biến:
- Bảng tần số
- Các đại lượng thống kê mô tả
- Bảng kết hợp nhiều biến
- Biểu đồ, đồ thị


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ
•Bảng tần số (cho cả biến định tính và định lượng)
Thực hiện trên SPSS:
Analyze => Descriptive Statistics => Frequencies

Từ danh sách các biến, chọn biến cần phân
tích và chuyển vào hộp Variable(s) bằng cách
nhấp chuột lên phím mũi tên


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ
• Các đại lượng thống kê mô tả (cho biến định lượng)
- Các đại lượng đo lường mức độ tập trung: trung
bình (mean), trung vị (median), số mode, tứ phân
vị (quartiles)…
- Các đại lượng đo lường mức độ phân tán:
khoảng biến thiên (range), phương sai (variance),
độ lệch chuẩn (standard deviation)…
- Các đại lượng mô tả phân phối: hệ số Skewness
và hệ số Kurtosis


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ
• Các đại lượng thống kê mô tả (cho biến định
lượng)
Thực hiện:
Analyze => Descriptive Statistics => Descriptives
- Chọn biến định lượng cần phân tích vào khung
Variable(s).
- Mở hộp thoại Options, chọn các đại lượng thống
kê cần tính tốn để mơ tả cho phân phối của biến
định lượng đó


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ

• Các đại lượng thống kê mô tả (cho biến định lượng)
Lập bảng tần số kết hợp tính tốn các đại lượng
thống kê mơ tả cho biến định lượng
Analyze => Descriptive Statistics => Frequencies
- Chọn biến định lượng vào khung Variable(s)
- Mở hộp thoại Statistics để lựa chọn các đại
lượng thống kê mô tả cho biến định lượng đó


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ
• Bảng kết hợp nhiều biến
- Bảng kết hợp giữa các biến định tính
Analyze => Descriptive Statistics => Crosstabs
Analyze => Tables => Custom Tables

Row(s) : ô chứa biến dòng khi truy xuất
bảng dữ liệu
Column(s): ô chứa biến cột khi truy xuất
bảng dữ liệu


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ
• Bảng kết hợp nhiều biến
- Bảng kết hợp giữa biến định lượng và biến định
tính
Analyze => Tables => Custom Tables
- Chọn biến định lượng vào ơ Rows
- Chọn biến định tính vào ơ Columns
- Chọn hộp thoại Summary Statistics để tính tốn
các giá trị thống kê Row%, Col%

- Chọn hộp thoại Catagories and Total để thể hiện
giá trị Tổng


PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ
• Biểu đồ, đồ thị:
Các loại đồ thì cơ bản:
- Biểu đồ thanh (Bar Chart): được sử dụng biểu
diễn dữ liệu dưới dạng tần số hay tần suất %
- Biểu đồ hình trịn (Pie Chart): sử dụng biểu diễn
dữ liệu định tính dạng tần số hay tần suất % khi có
ít nhóm
- Biểu đồ đường gấp khúc (Line Chart) và diện tích
(Area Chart): áp dụng tốt cho dữ liệu định lượng


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Quy trình:
• Bước 1: Thành lập giả thuyết khơng H0
• Ví dụ: H0: μ = μ0
• Bước 2: Thành lập giả thuyết nghiên cứu H1
• Ví dụ: H1: μ ≠ μ0 hoặc μ ≤ μ0 hoặc μ ≥ μ0
• Bước 3: Xác định mức ý nghĩa α
• Bước 4: Chọn các tham số thống kê thích hợp cho việc
kiểm định, xác định miền bác bỏ, miền chấp nhận và giá
trị tới hạn
• Bước 5: Tính toán các giá trị của các tham số thống kê

trong việc kiểm định dựa trên số liệu của mẫu ngẫu nhiên
• Bước 6: Ra quyết định: Nếu các giá trị tính tốn rơi vào
miền bác bỏ giả thuyết H0 thì ra quyết định bác bỏ, ngược
lại sẽ chấp nhận giả thuyết H0


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Với SPSS, ta dùng giá trị Sig. để ra quyết định
• Giá trị Sig. là xác suất phạm sai lầm loại I, như
vậy nó có cùng ý nghĩa với mức ý nghĩa α
• Nếu giá trị Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa α, giả
thuyết H0 bị bác bỏ, chấp nhận giả thuyết H1
• Nếu giá trị Sig. lớn hơn mức ý nghĩa α, không đủ
bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến
• Kiểm định Chi bình phương
Dùng để kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính (2
biến định danh hoặc giữa biến định danh – biến thứ tự)
trong tổng thể
Cho biết có tồn tại mối liên hệ giữa hai biến hay không
Giả thuyết H0: hai biến độc lập với nhau
Giả thuyết H1: hai biến có liên hệ với nhau
Đọc kết quả:
- Sig. ≤ α: bác bỏ giả thuyết H0
- Sig. > α: không bác bỏ giả thuyết H0

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến
• Kiểm định Chi bình phương
Cách thực hiện:
- Lập bảng chéo (Crosstabs) để tìm hiểu mối quan hệ giữa
hai biến
- Chọn nút Statistics/Chi – square
Lưu ý:
- Kiểm định Chi bình phương chỉ có ý nghĩa khi số quan sát
đủ lớn (tỷ lệ các ơ chéo trong bảng có tần số <5 phải
nhỏ hơn 20%)
- Kiểm định này không cho biết độ mạnh của mối liên hệ
giữa hai biến mà phải sử dụng các đại lượng Cramer V,
hệ số liên hợp (Coefficient of contigency)…


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến
• Sử dụng các đại lượng Gamma, tau – b của Kendall, d
của Somer …
Dùng để kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ bậc trong
tổng thể
Giả thuyết H0: hai biến khơng có mối liên hệ (các giá
trị này đều bằng 0)
Giả thuyết H1: hai biến có mối liên hệ (các giá trị này
khác 0)
Đọc kết quả:
- Sig. ≤ α: bác bỏ giả thuyết H0
- Sig. > α: không bác bỏ giả thuyết H0

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến
• Sử dụng các đại lượng Gamma, tau – b của
Kendall, d của Somer …
Cách thực hiện:
- Lập bảng chéo (Crosstabs) để tìm hiểu mối quan
hệ giữa hai biến
- Chọn Statistics, đánh dấu chọn Gamma,
Somers’ d, Kendall’s tau – b (nếu bảng cân đối,
số hàng bằng số cột); Kendall’s tau – c (nếu
bảng không cân đối)


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
• Kiểm định giá trị trung bình tổng thể
- Nếu muốn so sánh giá trị trung bình tổng thể với một giá trị
cụ thể nào đó => Kiểm định giả thuyết về trung bình của
tổng thể ONE – SAMPLE T - TEST
- Nếu muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai tổng thể
riêng biệt => Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa
hai trung bình tổng thể, mẫu độc lập INDEPENDENT –
SAMPLES T – TEST
- Nếu muốn so sánh hai giá trị trung bình của hai tổng thể
phụ thuộc lẫn nhau => Kiểm định giả thuyết về sự bằng
nhau giữa hai trung bình tổng thể, mẫu phụ thuộc PAIRED
– SAMPLES T – TEST
- Nếu muốn so sánh giá trị trung bình giữa ba nhóm tổng thể
riêng biệt trở lên => Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau
giữa trung bình 3 tổng thể trở lên ONE – WAY ANOVA

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
One – Sample T – test
So sánh giá trị trung bình của một tổng thể
với một giá trị cụ thể nào đó, sử dụng
kiểm định One – sample T – test
Điều kiện áp dụng:
- Mẫu được chọn phải ngẫu nhiên
- Mẫu phải có phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ
chuẩn


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
One – Sample T – test
Giả thuyết:
H0: μ = m
H1: μ ≠ m
Cách thực hiện:
- Trên thanh Menu, chọn Analyze/Compare Means/One –
Sample T – test
- Chọn biến đưa vào khung Test variable
- Khai báo giá trị Test Value
Đọc kết quả:
- Sig. ≤ α: bác bỏ giả thuyết H0
- Sig. > α: không bác bỏ giả thuyết H0


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Independent – samples T – test

So sánh hai trung bình của hai tổng thể dựa trên
hai mẫu độc lập, sử dụng kiểm định Independent
– samples T – test
Điều kiện áp dụng:
- Kích thước 2 mẫu so sánh phải bằng hoặc tương
đương nhau
- Hai mẫu so sánh phải được chọn ngẫu nhiên, có
phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn
và có phương sai như nhau


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Independent – samples T – test
Giả thuyết
H0: μ1 = μ2
H1: μ1 ≠ μ2
Cách thực hiện:
- Trên thanh Menu, chọn Analyze/Compare
Means/Independent – samples T – test
- Chọn biến định lượng đưa vào khung Test Variable
- Chọn biến định tính (chia số quan sát thành 2 nhóm mẫu độc
lập) đưa vào khung Grouping Variable
- Chọn Define Groups để khai báo hai nhóm cần so sánh với
nhau


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Independent – samples T – test
Dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của hai
phương sai (Levene’s test) với giả thuyết

H0: Phương sai của hai tổng thể là như nhau
H1: Phương sai của hai tổng thể là khác nhau
• Nếu giá trị sig. ≤ α => bác bỏ giả thuyết H0, do
đó sử dụng kết quả kiểm định t ở cột Equal
variances not assumed
• Nếu giá trị sig. > α => không bác bỏ giả thuyết
H0, do đó sử dụng kết quả kiểm định t ở cột
Equal variances assumed


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Paired – samples T – test
So sánh hai giá trị trung bình của hai tổng thể dựa
trên hai mẫu phụ thuộc hay mẫu phối hợp từng
cặp, sử dụng Paired – samples T – test
Điều kiện áp dụng:
- Kích thước 2 mẫu bằng nhau
- Chênh lệch giữa các giá trị của 2 mẫu phải có
phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu đủ lớn để
xem như có phân phối chuẩn


KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Paired – samples T – test
Giả thuyết
H0: μ1 = μ2
H1: μ1 ≠ μ2
Cách thực hiện:
- Trên thanh Menu, chọn Analyze/Compare Means/Paired –
samples T – test

- Chọn 2 biến chứa các giá trị của 2 mẫu quan sát đưa
vào khung Paired Variables để so sánh
Đọc kết quả:
- Sig. ≤ α: bác bỏ giả thuyết H0
- Sig. > α: không bác bỏ giả thuyết H0