Nhận biết dữ liệu đạt phân phối chuẩn trên Phần mềm SPSS

Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KHOA HỌC
Trình bày: NKH. NGƠ ĐỨC CHIẾN

(i) Đồ thị Histogram
(ii) Giá trị Skewness & Kurtosis
(iii) Đồ thị Normal Q-Q Plot
(iv) Kiểm định Kolmogorov-Smirnov hoặc Shapiro-Wilk
Đăng ký học trực tuyến 0905.39.2489
/>

Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Lý thuyết nên biết
Có nhiều cách để nhận biết một phân phối chuẩn trong SPSS, dưới đây là 4 cách phổ biến:

(1) Đơn giản nhất là xem đồ thị với đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với
dạng hình chng đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên.
Trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau và độ xiên (skewness) gần bằng zero.
(2) Giá trị tuyệt đối của Skewness tiến về 0 & Giá trị tuyệt đối của Kurtosis tiến về 3 thì dữ liệu
phân phối chuẩn.
(3) Vẽ đồ thị xác suất chuẩn (Normal Q-Q plot). Phân phối chuẩn khi biểu đồ xác suất này có
quan hệ tuyến tính (đường thẳng).

(4) Dùng phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov khi cỡ mẫu lớn hơn 50 hoặc phép kiểm
Shapiro-Wilk khi cỡ mẫu nhỏ hơn 50. Được coi là có phân phối chuẩn khi mức ý nghĩa (Sig.) của

các phép kiểm định này lớn hơn 0,05 (tức lớn hơn 5%).


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Cách thực hiện trên SPSS
Dưới đây là tóm tắt cách thực hiện kiểm tra phân phối chuẩn trên SPSS:

(1 & 2) Vẽ đồ thị Histograms và tính tốn Skewness & Kurtosis:
- Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies
- Đưa biến cần phân tích/kiểm tra vào khung Variable(s)
+ Chọn nút Statistics: Tích chọn các tiêu chí “Skewness” & “Kurtosis”
+ Chọn nút Charts: Tích chọn đồ thị “Histogram” & Mục “Show normal curve on histogram”

(3 & 4) Vẽ đồ thị Normal Q-Q plot
và thực hiện kiểm định Kolmogorov-Smirnov & Shapiro-Wilk:
- Analyze/Descriptive Statistics/Explore
- Đưa biến cần phân tích/kiểm tra vào khung Dependent List
- Chọn nút Plots: Tích chọn 4 tiêu chí: “Factor levels together”, “Stem-and-leaf”, “Histogram” và
“Normality plots with tests”


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Đồ thị Histogram
(1) Đồ thị Histograms with

normal curve) với dạng hình chng

chưa đối xứng với tần số cao nhất
nằm ngay giữa.
=> Dữ liệu chưa phân phối chuẩn.


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Giá trị Skewness & Kurtosis
(2) Kết quả phân tích cho thấy:
+ Giá trị tuyệt đối Skewness là 0,041

gần tiến về 0.
+ Giá trị tuyệt đối của Kurtosis là 1,101
khác biệt so với 3.

=> Dữ liệu chưa phân phối chuẩn.


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Đồ thị Normal Q-Q Plot
(3) Xem biểu đồ Normal Q-Q Plot
bên cạnh, các trị số quan sát và trị

số mong đợi vẫn còn nằm khá rời
rạc so với đường chéo.
=> Dữ liệu chưa phân phối chuẩn.


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Kiểm định Kolmogorov-Smirnov

hoặc Shapiro-Wilk
(4) Với cở mẫu là 198 > 50, dùng phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov.
Ta thấy giá trị Sig. = 0,000 = 0,0% < 5%

=> Dữ liệu chưa phân phối chuẩn.


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Chuyên gia Phân tích dữ liệu định lượng

Dịch vụ Phân tích và Đào tạo

Phạm vi Tồn Quốc

SPSS, AMOS, STATA, R

0905.39.2489

Hình thức Online hoặc Offline

Big Data (R @ 2020)


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Chuyên gia Phân tích dữ liệu định lượng

“Chúng tơi rất tự hào được đồng hành cùng các bạn trong việc tìm hiểu và chia
sẻ các kiến thức Phân tích định lượng. Đó sẽ ln ln là nguồn cảm hứng cho

sự hồn thiện bản thân của chúng tôi!”


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Bản quyền thuộc về:

Mr Corn’s Official
Tư vấn nội dung:
Trung tâm Đào tạo Phân tích SPSS AMOS STATA R

Thiết kế & Trình bày ý tưởng:

Trung tâm Đào tạo Phân tích SPSS AMOS STATA R
Phụ trách truyền thơng:
Phân tích SPSS 0905392489 (Youtube)
Trân trọng cám ơn các cộng sự!


Đào tạo trực tuyến 0905.39.2489

SPSS, AMOS, STATA, R

Chuyên gia Phân tích dữ liệu định lượng

THANK YOU!!!
(1) Dịch vụ Phân tích và Đào tạo trực tuyến SPSS AMOS STATA R
(2) Hotline liên hệ: 0905.39.2489
(3) Theo dõi tại: />