Các kỹ thuật, phần mềm xử lý số liệu ( định lượng), dữ liệu ( định tính)

CÁC KỸ THUẬT, PHẦN MỀM XỬ LÝ SỐ LIỆU ( ĐỊNH LƯỢNG), DỮ LIỆU
( ĐỊNH TÍNH) NGHIÊN CỨU CƠNG CHÚNG PHỔ BIẾN HIỆN NAY
I.

MỘT SỐ KHÁI NIỆM
1. Định lượng
- Phương pháp nghiên cứu định lượng (Quantitative research) là phương pháp
thu thập các thông tin và dữ liệu dưới dạng số học, số liệu có tính chất thống kê
để có được những thông tin cơ bản, tổng quát về đối tượng nghiên cứu nhằm
phục vụ mục đích thống kê, phân tích.
- Nhóm các phương pháp định tính:
+ Phân tích tài liệu định tính
+ Quan sát định tính
+ Phỏng vấn sâu
+ Thảo luận nhóm tập trung
2. Định tính
- Nghiên cứu định tính(Qualitative research) là phương pháp thu thập các
thông tin và dữ liệu dưới dạng ‘phi số’ để có được các thơng tin chi tiết về đối
tượng nghiên cứu, khảo sát hoặc điều tra (dưới đây gọi chung là ‘đối tượng
nghiên cứu’) nhằm phục vụ mục đích phân tích hoặc đánh giá chuyên sâu.
Nhóm các phương pháp định lượng:
+ Bảng hỏi trắc nghiệm ( anket)
+ Phân tích tài liệu định lượng
+ Quan sát định lượng
+ Đo lường bằng thiết bị điện tử ( box meters)
II. CÁC PHẦN MỀM XỬ LÝ SỐ LIỆU THỐNG KÊ PHỔ BIẾN
PHẦN MỀM SPSS
1. Tổng quan về phần mềm

SPSS (Statistical Product and Services Solutions) là một phần mềm thống kê, thông
thường dùng trong nghiên cứu xã hội đặc biệt là trong tâm lý học, tiếp thị và xã hội

học.
- Nền tảng phần mềm SPSS® cung cấp khả năng phân tích thống kê nâng cao,
thư viện thuật tốn học rộng lớn, phân tích văn bản, khả năng mở rộng nguồn
mở, tích hợp với dữ liệu lớn và triển khai liền mạch vào các ứng dụng.
- Tính dễ sử dụng, tính linh hoạt và khả năng mở rộng giúp SPSS có thể truy cập
được đối với người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng.


SPSS bao gồm những điểm nổi bật sau:
- Tùy chọn phân tích thống kê trong phần mềm cơ sở
- Phân tích để hiểu rõ số liệu thống kê, quản trị cơ sở dữ liệu
- Bảng điều khiển đơn giản thích hợp cho mọi trình độ
- Xuất dữ liệu dưới dạng bảng và đồ thị thuận tiện cho phân tích
- Xử lý dữ liệu cho các dự án lớn, đưa ra quyết định chính xác
- Được lưu trữ với nhiều định dạng: SQL, Excel sheets, SAS, PDF, HTML, MS
Word, Stata
- Thích hợp phân tích, nghiên cứu học thuật.
● SPSS có chức năng:
- Nhập và làm sạch dữ liệu;
- Xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu;
- Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dưới các dạng biểu bảng, đồ thị,
bản đồ;
- Phân tích dữ liệu, tính tốn các tham số thống kê và diễn giải kết quả.

Cùng trong ibm.com, IBM SPSS Statistics, 2023, <IBM SPSS Statistics | IBM>,
SPSS có những đặc điểm sau:
Cụ thể phần mềm có các tính năng phổ biến sau:

● Khảo sát AFT: ước tính các mơ hình tồn tại thời gian thất bại được tăng tốc
theo tham số.

● Thủ tục Bayes: ước tính các yếu tố Bayes và phân phối sau cho các tham số.

● Phương tiện cận biên ước tính: nhóm so sánh có nghĩa là sử dụng cách tiếp cận
mơ hình tuyến tính tổng qt.

● Mạng nhận thức đa lớp (MLP): dự đoán hoặc phân loại kết quả bằng cách sử
dụng mơ hình mạng lưới thần kinh.
Đối tượng sử dụng:
- Sinh viên, học viên tại các trường đại học.
- Những người chuyên nghiên cứu xã hội.
- Các nhà kinh doanh đang cần phân tích, nghiên cứu thị trường.
- Các nhà nghiên cứu khoa học,…
2. Quy trình làm việc của phần mềm SPSS:
● Bước 1: Mở các files dữ liệu
Bạn thực hiện mở các files dữ liệu cần sử dụng theo định dạng file của SPSS hoặc bất
kỳ định dạng nào.


● Bước 2: Sử dụng dữ liệu
Từ dữ liệu đã mở, bạn sẽ sử dụng chúng bằng cách tính tổng và trung bình các cột
hoặc các hàng dữ liệu.
● Bước 3: Tạo các bảng và biểu đồ hình ảnh hấp dẫn bao gồm đếm các phổ biến
hay các thống kê tổng hợp (nhóm) thơng qua các trường hợp.
● Bước 4: Chạy các thống kê suy diễn như ANOVA, hồi quy và phân tích hệ số.
● Bước 5: Lưu (save) dữ liệu và đầu ra theo nhiều định dạng file.

3. Ứng dụng vào thực tế:
● Phần mềm SPSS được ứng dụng trong việc xử lý nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực,

chuyên ngành khác nhau. Một số chuyên ngành phổ biến có thể kể đến như:
● Nghiên cứu xã hội học: Khảo sát ý kiến của người dân, đánh giá chất lượng y
tế, chất lượng dịch vụ...
● Nghiên cứu thị trường: Nghiên cứu mở rộng thị trường, nghiên cứu nhân tố tác
động đến quyết định mua, nghiên cứu cứu sự hài lòng của khách hàng,...
● Nghiên cứu đa dạng sinh học.
● Nghiên cứu khoa học trong phát triển nông lâm nghiệp.
● Nghiên cứu tâm lý học: tâm lý tội phạm, tâm lý học sinh - sinh viên, tâm lý trẻ
em,…
● Nghiên cứu thực trạng, phân tích nguyên nhân, nhân tố tác động, ảnh hưởng và
dự đoán xu hướng xảy ra trong tương lai.
4. Ưu điểm và nhược điểm của SPSS:
● Ưu điểm:
- Cơng cụ phân tích thống kê cho phép nhập và xuất các tệp dữ liệu từ các
chương trình khác. Một số quy trình xử lý dữ liệu của nó rất xuất sắc, vì khả
năng hợp nhất các tệp của nó, bất kể đó là cùng một chủ đề và các biến khác
nhau hay các chủ đề khác nhau và cùng một biến, đều rất ổn.
- Trong SPSS, người dùng không bị buộc phải làm việc với cú pháp, mặc dù các
tệp cú pháp có thể được lưu và sửa đổi khi cần. Khi có các tệp cú pháp đã lưu,
nó sẽ giúp ích rất nhiều cho việc ghi chép và cũng đưa ra ý tưởng về cách tính
tốn các biến mới cũng như cách xử lý các giá trị bị thiếu.
- Nó cung cấp câu trả lời đáng tin cậy và nhanh chóng
- Nó năng động và có các bảng và biểu đồ hữu ích
- Vì nó cung cấp nhiều ngơn ngữ nên nhiều người có thể truy cập


-

Quản lý dữ liệu hiệu quả Không cần nhiều nỗ lực để bắt đầu sử dụng phần
mềm

Hữu ích cho cả dữ liệu định lượng và định tính Khả năng xảy ra lỗi rất ít với
SPSS
Một trong những cơng cụ thống kê dễ dàng nhất để phân tích dữ liệu
Người dùng SPSS có thể chọn loại biểu đồ phù hợp với yêu cầu phân phối dữ
liệu của họ.
Dễ sử dụng: chuẩn bị và phân tích dữ liệu thơng qua giao diện người dùng trực
quan mà không cần phải viết mã bằng cách kéo và thả.
Tích hợp với nguồn mở: nâng cao cú pháp SPSS với R và Python bằng cách
sử dụng thư viện tiện ích mở rộng hoặc bằng cách xây dựng cú pháp của riêng
bạn.
Tồn diện: chạy thống kê mơ tả và phân tích hồi quy, xem các mẫu dữ liệu bị
thiếu và tóm tắt các phân phối bằng giao diện tích hợp.

● Nhược điểm của SPSS:
- Khơng thể sử dụng SPSS để phân tích tập dữ liệu lớn. Có một số lĩnh vực nhất
định có một kho dữ liệu khổng lồ. Trong những ngành như vậy, sử dụng SPSS
có thể không phải là lựa chọn tốt nhất.
- Nếu các nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu bằng các phương pháp sai lệch hoặc
sai lệch thì kết quả phân tích thống kê sẽ không đưa ra câu trả lời đúng.
PHẦN MỀM SAS
1. Giới thiệu phần mềm
Dạng đầy đủ của SAS là phần mềm Phân tích Thống kê. Nó được tạo ra vào năm 1960
và được sử dụng cho: kinh doanh thơng minh, phân tích dự đốn, phân tích mơ tả và
mơ tả, quản lý dữ liệu, v.v. Kể từ đó, nhiều thủ tục và thành phần thống kê mới đã
được giới thiệu trong phần mềm.
● Có 4 loại phần mềm SAS:
– SAS cho Windows
– SAS Enterprise Guide (EG): Một IDE giống GUI, với các trình hướng dẫn để
hỗ trợ viết code cho các quy trình khác nhau.
– SAS Enterprise Miner (EM): Một cơng cụ khai thác dữ liệu phân tích nâng

cao, nhằm giúp người dùng nhanh chóng phát triển các mơ hình mơ tả và đề


xuất, thơng qua quy trình khai thác dữ liệu.
– SAS STAT Software: Phần mềm SAS này được sử dụng riêng cho các quy
trình thống kê và bao gồm một loạt các tính năng
2. Tính năng
Phần mềm SAS này được sử dụng riêng cho các quy trình thống kê và bao gồm một
loạt các tính năng:
Phân tích phương sai
● Thiết kế cân bằng và khơng cân bằng
● Phân tích phương sai đa biến và các phép đo lặp lại
● Mơ hình tuyến tính
● Phân tích thêm các khả năng của phương sai
Thống kê mơ tả
● Âm mưu hộp và râu
● Tính toán các tỷ lệ và rủi ro được tiêu chuẩn hóa trực tiếp và gián tiếp cho
các quần thể nghiên cứu
● Nhiều khả năng thống kê mơ tả hơn
Phân tích phân phối
● Ước tính mật độ nhân đơn biến và nhị biến
● Nhiều khả năng phân tích phân phối hơn
Hồi quy
● Hồi quy bình phương tối thiểu
● Hồi quy các thành phần chính
● 18 phương pháp tiêu chuẩn hóa
● Hàng trăm biểu đồ thống kê có sẵn với các phân tích
● Tùy chỉnh được cung cấp
● Khả năng đồ họa thống kê
● Chọn mẫu

VIDEO hướng dẫn quy trình hoạt động của SAS: />4. Ứng dụng vào thực tế
SAS được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như kinh doanh, y tế, tài chính, quản lý
chất lượng, khoa học xã hội và hành chính cơng. Các ứng dụng của SAS bao gồm:
- Phân tích tài chính và kế tốn.
- Quản lý danh mục đầu tư.
- Phân tích dữ liệu y tế và chăm sóc sức khỏe.
- Phân tích chuỗi thời gian và dự báo.
- Quản lý dữ liệu và khai thác dữ liệu lớn.
5. Ưu nhược điểm
Ưu điểm:
- Sức mạnh phân tích: SAS cung cấp một loạt các tính năng phân tích, bao gồm
phân tích chiều hướng, phân tích hồi quy, phân tích hồi quy logistic và phân
tích tuyến tính đa biến.
- Tính linh hoạt và tích hợp: SAS có thể tích hợp với nhiều loại dữ liệu và có thể
kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
- Dễ sử dụng và tự động hóa: SAS có thể tự động hóa các quy trình phân tích và


giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức.
Mạnh mẽ và bền bỉ: SAS được xây dựng với công nghệ tiên tiến và cung cấp
một môi trường làm việc đáng tin cậy và bền bỉ.
Nhược điểm:
- Phần mềm thống kê SAS có giá cả khá cao, đặc biệt là với các tổ chức nhỏ và
các nhà nghiên cứu cá nhân.
- Phần mềm có tính khá phức tạp và u cầu một lượng kiến thức đáng kể để sử
dụng hiệu quả.
- Các phiên bản mới của phần mềm thường có dung lượng khá lớn và cần phải
được cài đặt trên máy tính riêng của người dùng.
-

PHẦN MỀM R
1. Giới thiệu phần mềm R

Giao diện của phần mềm R
-

R là một phần mềm sử dụng cho phân tích thống kê và vẽ biểu đồ.
R là ngơn ngữ máy tính đa năng, có thể sử dụng cho nhiều mục tiêu khác nhau,
từ tính tốn đơn giản, tốn học giải trí (recreational mathematics), tính tốn ma
trận (matrix), đến các phân tích thống kê phức tạp.
Sử dụng R để phát triển thành các phần mềm chun mơn cho một vấn đề tính
tốn cá biệt.

2. Chức năng của phần mềm R
R là một trong những cơng cụ được các nhà nghiên cứu, nhà phân tích dữ liệu, nhà
thống kê và nhà tiếp thị sử dụng để truy xuất, làm sạch, phân tích, trực quan hóa và
trình bày dữ liệu.
3. Giao diện sử dụng
1. Cài đặt ngơn ngữ R
2. TITLE
3. Các phím tắt:
4. Cài đặt thư mục làm việc
5. Cài đặt và sử dụng
Để hiểu rõ hơn có thể tham khảo qua link sau: Link video hướng dẫn
4. Ứng dụng thực tế
- Lĩnh vực tài chính
- Lĩnh vực ngân hàng


- Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

- Truyền thơng xã hội
- Thương mại điện tử
- Sản xuất
5. Ưu, nhược điểm của phần mềm R
Ưu điểm
– R có lợi thế là khả năng phân tích biểu đồ tuyệt vời.
– R gắn liền với giới học thuật, hầu hết những mơ hình thống kê mới nhất đều được hỗ
trợ bởi R.
– Chạy được trên nhiều hệ điều hành
– Số 1 trong các phần mềm miễn phí
Nhược điểm
– R dùng lệnh chứ khơng dùng menu như Excel.
– Phải có hiểu biết cao về kinh tế lượng, thống kê và khả năng lập trình vì trong phân
tích địi hỏi người dùng phải dùng các mã code để thực hiện các bước ước lượng và
kiểm định hay phân tích các vấn đề cần thiết trong dữ liệu.
PHẦN MỀM EVIEWS
1. Giới thiệu chung

-

Eviews 9.5 full
Phần mềm EViews (Econometric Views) là phần mềm chuyên về kinh tế
lượng, nghiên cứu với dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng,
cung cấp các cơng cụ phân tích dữ liệu phức tạp, hồi quy và dự báo chạy trên
nền Windows.

2. Chức năng chính của Eviews
● Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng
● Thống kê mơ tả dữ liệu
● Phân tích sự tác động của các yếu tố này lên các yếu tố khác

● Dự báo cho yếu tố cần nghiên cứu ( ví dụ như dự báo giá xăng dầu, nhu cầu
năng lượng, giá vàng,…)
3. Cách sử dụng
1. Khởi động Eviews: Bắt đầu bằng cách mở phần mềm Eviews trên máy tính.
2. Tạo công việc mới (New Workfile): Tạo một "khung làm việc mới" để bạn có thể
làm việc với dữ liệu của mình. Điều này giống như việc mở một cuốn sổ làm việc
mới.
3. Nhập dữ liệu (Data Entry):
- Đối với số liệu (số lượng tiền, số lượng sản phẩm), bạn có thể nhập chúng trực tiếp
từ các tệp như Excel hoặc CSV, hoặc bạn có thể ghi số liệu này thủ công vào Eviews.
- Đối với dữ liệu (loại sản phẩm, màu sắc), bạn có thể tạo danh sách các loại sản
phẩm và màu sắc, sau đó nhập chúng vào Eviews.
4. Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation):
- Đối với số liệu, nếu có dữ liệu khơng đúng hoặc khơng phù hợp (như dữ liệu sai
hoặc giá trị ngoại lai), bạn có thể chỉnh sửa hoặc xóa nó.
- Đối với dữ liệu, bạn có thể tạo các danh sách chuyển đổi, ví dụ như "sản phẩm A"
có thể được thay thế bằng số 1 và "sản phẩm B" được thay thế bằng số 2.
5. Phân tích số liệu (Quantitative Analysis):
- Đối với số liệu, bạn có thể sử dụng Eviews để tính tốn và xem các con số thống
kê như tổng, trung bình, và vẽ biểu đồ để thấy xu hướng hoặc mối quan hệ.
- Đối với dữ liệu, bạn có thể xem tỷ lệ phần trăm của từng loại sản phẩm hoặc màu
sắc, hoặc bạn có thể so sánh chúng để thấy xem cái nào phổ biến hơn.
6. Hiển thị kết quả (Viewing Results): Bạn có thể xem các số liệu và biểu đồ để hiểu
kết quả phân tích của mình.
7. Lưu cơng việc (Save Workfile): Đừng qn lưu lại cơng việc của bạn để có thể mở
lại và tiếp tục làm việc vào lần sau.
4. Ứng dụng thực tế
- Dự báo kinh tế

- Phân tích tài chính
- Nghiên cứu thị trường
- Quản lý dự án và nguồn lực
5. Ưu, nhược điểm của EViews
a. Ưu điểm
- Dễ sử dụng:
- Hỗ trợ phân tích chuỗi thời gian:
- Tích hợp mơ hình kinh tế:
- Hỗ trợ ngơn ngữ lập trình:
- Cộng đồng và tài liệu phong phú
b. Nhược điểm
- Giới hạn về đa dạng dữ liệu:
- Giá cả
- Khả năng tích hợp với phần mềm khác


-

Yêu cầu về tài nguyên hệ thống
PHẦN MỀM STATA

1. Giới thiệu phần mềm STATA
- STATA là phần mềm thống kê được phát triển từ năm 1985 bởi StataCorp.
- STATA cung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu và khả năng phân tích thống kê
với giao diện đồ hoạ thân thiện bao gồm trình đơn mơ tả và các hộp thoại đơn
giản.
2. Chức năng
- Quản lý dữ liệu
- Phân tích thống kê dữ liệu
- Vẽ đồ thị cho dữ liệu

- Mô phỏng
- Hiệu chỉnh chức năng
3. Cách sử dụng
- Khởi động Stata:
- Giao diện dòng lệnh
- Giao diện đồ họa
- Tạo và nhập dữ liệu
- Xử lý dữ liệu
- Thực hiện phân tích thống kê
- Hiển thị kết quả
- Lưu và xuất kết quả
Để nhanh chóng hiểu rõ hơn về quy trình sử dụng stata, chúng ta có thể theo dõi clip
sau: />4. Ứng dụng thực tế
- STATA được sử dụng rộng rãi để phân tích số liệu nghiên cứu trong nhiều lĩnh
vực khác nhau: y tế, kinh tế, xã hội học, y sinh, khoa học chính trị…
5. Ưu- nhược điểm
Ưu điểm:
- Cho phép thực hiện thao tác về dữ liệu cách dễ dàng
- Có thế mạnh trong hồi quy, hồi quy logistic
- Cú pháp các lệnh đồ thị dễ sử dụng
- Đồ thị có chất lượng cao


Nhược điểm:
- Tại mỗi thời điểm chỉ làm việc được một file
- Khả năng quản lý dữ liệu chưa tốt
- Khả năng phân tích phương sai, phân tích nhiều chiều khơng cao
B. PHẦN MỀM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH
PHẦN MỀM NVivo
1. Tổng quan về phần mềm

- NVivo là gói phần mềm máy tính phân tích dữ liệu định tính (QDA) được sản
xuất bởi Lumivero (trước đây là QSR International ).
- NVivo được sử dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học xã hội
như nhân chủng học, tâm lý học, truyền thông, xã hội học, cũng như các lĩnh
vực như pháp y, du lịch, tội phạm học và tiếp thị.
2. Đặc điểm
- NVivo giúp người dùng sắp xếp và phân tích dữ liệu phi số hoặc phi cấu trúc.
Phần mềm giúp các nhà nghiên cứu định tính tổ chức, phân tích và tìm ra
những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu phi cấu trúc hoặc định tính như các cuộc
phỏng vấn, phản hồi khảo sát mở, bài báo, phương tiện truyền thông xã hội và
nội dung web, trong đó mức độ phân tích sâu về khối lượng dữ liệu nhỏ hoặc
lớn được yêu cầu.
- Phần mềm cho phép người dùng phân loại, sắp xếp thông tin; kiểm tra các mối
quan hệ trong dữ liệu; và kết hợp phân tích với liên kết , định hình, tìm kiếm và
mơ hình hóa. Phần mềm có thể xác định xu hướng và kiểm tra chéo thông tin
theo nhiều cách khác nhau bằng cách sử dụng cơng cụ tìm kiếm và chức năng
truy vấn. NVivo cung cấp nhiều phương pháp nghiên cứu, bao gồm phân tích
mạng lưới và tổ chức, nghiên cứu dựa trên bằng chứng hoặc hành động, phân
tích diễn ngơn, lý thuyết có căn cứ , phân tích hội thoại, dân tộc học, đánh giá
tài liệu, hiện tượng học, nghiên cứu theo các phương pháp hỗn hợp và phương
pháp khung.


Phần mềm phân tích dữ liệu định tính NViVo 12
3. Quy trình
4.1. Khởi đầu với Dự Án (Project)
Tạo Dự Án Mới: Bắt đầu bằng việc tạo một dự án mới trong NVivo để tổ chức tất cả
dữ liệu và tài liệu nghiên cứu của bạn.
4.2. Thu Thập và Nhập Dữ Liệu
- Nhập Dữ Liệu Định Tính (Qualitative Data): Nếu bạn có dữ liệu định tính như bài

phỏng vấn, ghi chú, tài liệu văn bản, hình ảnh, hoặc video, bạn có thể nhập chúng vào
NVivo.
- Nhập Dữ Liệu Định Lượng (Quantitative Data): Nếu bạn có dữ liệu định lượng
như bảng tính Excel, SPSS, hoặc dữ liệu số học khác, bạn cũng có thể nhập chúng vào
NVivo.
4.3. Tổ Chức Dữ Liệu
- Tạo Mã (Coding): Để phân tích dữ liệu định tính, bạn có thể tạo các mã để gắn dữ
liệu với các khái niệm, chủ đề, hoặc mơ hình. Điều này giúp bạn xác định các mẫu và
xu hướng quan trọng.
- Tạo Biến (Variable): Đối với dữ liệu định lượng, bạn có thể tạo biến và nhập dữ
liệu số học vào NVivo để xử lý sau đó.
4.4. Phân Tích Dữ Liệu
- Tìm Kiếm và So Sánh: NVivo cho phép bạn tìm kiếm và so sánh thông tin từ tất cả
tài liệu nghiên cứu của bạn, bất kể chúng là định tính hay định lượng.
- Phân Tích Nội Dung (Content Analysis): Đối với dữ liệu định tính, bạn có thể thực
hiện phân tích nội dung để trích xuất thơng tin quan trọng.
- Phân Tích Thống Kê (Statistical Analysis): Đối với dữ liệu định lượng, NVivo
cung cấp các cơng cụ cho phân tích thống kê, bao gồm t-tests, phân tích phương sai


(ANOVA), và nhiều phương pháp khác.
4.5. Hiển Thị Kết Quả
- Tạo Báo Cáo: Bạn có thể tạo báo cáo, biểu đồ, và biểu đồ để trình bày kết quả của
bạn.
- Tạo Đồ Thị: NVivo cho phép bạn tạo các biểu đồ và sơ đồ để hình dung mối quan
hệ giữa các biến hoặc các khái niệm.
4.6. Tổng Kết và Tìm Hiểu Thêm
- Tổng Kết Kết Quả: Cuối cùng, bạn có thể tổng kết kết quả của mình và rút ra các
kết luận từ nghiên cứu.
- Tìm Hiểu Thêm: NVivo cung cấp nhiều tài liệu và tài liệu học tập để bạn có thể

nắm vững các kỹ thuật phân tích dữ liệu và sử dụng phần mềm hiệu quả hơn.
4.7. Lưu Trữ Dự Án và Xuất Dữ Liệu
- Lưu Trữ Dự Án: Đảm bảo lưu trữ tất cả dữ liệu và kết quả của bạn trong dự án
NVivo của bạn để có thể truy cập và sử dụng sau này.
- Xuất Dữ Liệu: Bạn có thể xuất dữ liệu và báo cáo của mình từ NVivo để sử dụng
trong bài báo cáo hoặc tài liệu nghiên cứu.
Quy trình này có thể thay đổi tùy thuộc vào mục tiêu cụ thể của nghiên cứu và loại dữ
liệu bạn đang làm việc. NVivo cung cấp nhiều cơng cụ và tính năng để hỗ trợ nghiên
cứu và phân tích đa dạng.
4. Ứng dụng thực tế
- Nghiên cứu xã hội và nhân khẩu học: NVivo thường được sử dụng để phân tích
dữ liệu định tính từ các cuộc phỏng vấn, khảo sát, hoặc tài liệu văn bản như thư
từ, bài viết báo chí, và tài liệu lịch sử để trích xuất thơng tin quan trọng, phân
loại các chủ đề, và tạo các mơ hình phân tích nội dung.
- Nghiên cứu y tế và chăm sóc sức khỏe: NVivo có thể giúp phân tích các cuộc
phỏng vấn bệnh nhân, ghi chú y học, dữ liệu về chất lượng cuộc sống, và tài
liệu về chăm sóc sức khỏe để hiểu thêm về kinh nghiệm và quan điểm của bệnh
nhân.
-

Nghiên cứu giáo dục: NVivo có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ cuộc
phỏng vấn với giáo viên và học sinh, xem xét tài liệu về giảng dạy, và theo dõi
tiến trình giảng dạy.
- Nghiên cứu tài chính và kinh tế: NVivo có thể giúp phân tích dữ liệu định tính
từ các tài liệu về chính sách tài chính, bài báo về kinh tế, hoặc cuộc phỏng vấn
với nhà quản lý tài chính để hiểu thêm về q trình ra quyết định tài chính.
5. Ưu, nhược điểm của NVIVO
● Ưu điểm
- Tích hợp dữ liệu đa nguồn: NVivo cho phép bạn nhập và phân tích hình ảnh,
video, email, bảng tính, khảo sát trực tuyến, dữ liệu web.

- Mã hóa mối quan hệ biểu đồ, đám mây từ ngữ, cây từ ngữ, sơ đồ khám phá và
so sánh
- Làm việc hiệu quả hơn: Tiết kiệm thời gian sắp xếp, lưu trữ và truy xuất dữ
liệu nhanh chóng
- Phân tích nội dung: NVivo cung cấp nhiều cơng cụ mạnh mẽ để phân tích và
tìm hiểu nội dung của dữ liệu, bao gồm tìm kiếm, gắn thẻ, phân loại, và tạo các
mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau.


-

Hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn: NVivo có khả năng xử lý dữ liệu lớn, giúp bạn
hiểu rõ hơn về mẫu xu hướng và sự liên quan trong dữ liệu của mình.
- Quản lý dự án nghiên cứu: NVivo giúp bạn tổ chức dự án nghiên cứu bằng
cách lưu trữ dữ liệu, ghi chú và tài liệu nghiên cứu trong một nơi, giúp dễ dàng
quản lý và truy xuất thơng tin.
- Hỗ trợ cho phân tích lý thuyết: Nó giúp nghiên cứu viên phát triển và kiểm tra
các lý thuyết bằng cách liên kết các ý tưởng và phân loại dữ liệu.
● Nhược điểm
- Chưa hỗ trợ nhiều ngôn ngữ
- Giá cả: NVivo là phần mềm thương mại và giá cả của nó có thể khá đắt đỏ đối
với các cá nhân và tổ chức nhỏ.
- Khả năng sử dụng khó khăn ban đầu: NVivo có một độ dốc học tập đối với
người mới sử dụng. Việc học cách sử dụng các tính năng và cơng cụ có thể mất
thời gian và cần có khả năng đào tạo.
- Yêu cầu cấu hình máy tính tốt: Để chạy NVivo mượt mà và xử lý dữ liệu lớn,
máy tính của bạn cần có cấu hình tốt, điều này có thể tạo ra chi phí phụ thuộc
vào cấu hình máy tính của bạn.
Khó khăn trong việc chia sẻ dự án: Chia sẻ dự án NVivo với các thành viên
khác có thể khá phức tạp, đặc biệt khi họ khơng có phiên bản NVivo của riêng

họ.
- Phụ thuộc vào nguồn dữ liệu đầu vào: NVivo chỉ có thể phân tích dữ liệu dựa
trên thơng tin bạn cung cấp, do đó, chất lượng và độ tổ chức của dữ liệu ban
đầu sẽ ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích.
PHẦN MỀM ATLAS.TI

1. Tổng quan phần mềm ATLAS.ti Phân tích dữ liệu:
ATLAS.ti là phần mềm phân tích định tính các phần lớn dữ liệu văn bản, đồ họa, âm
thanh và video.
2. Cách sử dụng ATLAS.TI
1. Cài đặt và khởi động
2. Tạo dự án mới
3. Nhập dữ liệu
4. Phân loại dữ liệu
5. Mã hóa dữ liệu
6. Quản lý mã
7. Phân tích dữ liệu


8. Hiển thị kết quả
9. Lưu trữ và kiểm tra lại
Video hướng dẫn chi tiết: CÁCH SỬ DỤNG ATLAS.TI

3. Phần mềm Atlas.ti ứng dụng trong thực tế
- Cung cấp khả năng phân loại, gắn kết, tạo ra các đồ thị, và phân tích các mẫu
và xu hướng từ các tập dữ liệu quan trọng.
- Sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực giảng dạy, nghiên cứu xã hội học, tâm lý học,
quản lý, và nhiều lĩnh vực khác.
4. Ưu điểm và nhược điểm
ƯU ĐIỂM

● Hỗ trợ tập tin đa phương tiện, nhiều định dạng khác nhau như: .PDF
● Hỗ trợ đa ngôn ngữ, kể cả các ngôn ngữ của Đông Á và Trung Đơng…
● Tích hợp Google Earth được nhúng vào
● Tính linh hoạt cao
● Cơng cụ phiên mã code
● Xây dựng mơ hình trực quan và “sơ đồ tư duy” bằng trình chỉnh sửa mạng
thích hợp cho các phân tích mạng trong xã hội
● Xuất sang SPSS, HTML, CSV,…
NHƯỢC ĐIỂM:
● Quản lý dự án địi hỏi sự cẩn thận vì hệ thống cơ sở dữ liệu đến từ bên
ngồi ln thay đổi nên cần phải được sao lưu chú ý hơn.
● Danh sách mã làm việc chính khơng có cấu trúc phân cấp chức năng.
● Công cụ truy vấn thiếu khả năng tích hợp người tìm kiếm văn bản với
tìm kiếm dữ liệu đã được mã hóa.
PHẦN MỀM HyperRESEARCH
1. Giới thiệu phần mềm

HyperRESEARCH là một chương trình máy tính có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu
phân tích định tính dữ liệu của họ. Được sáng lập bởi SAGE Publications INC.
2. Cách thức hoạt động
Các kiểu dữ liệu và định dạng trong HyperRESEARCH:
- Định dạng văn bản – Tệp Word, Chỉ văn bản, định dạng văn bản đa dạng thức,
tệp Pdf, dữ liệu bảng tính kiểu Excel hoặc CSV kết hợp
- Các định dạng đa phương tiện - các tệp video, âm thanh và đồ họa kỹ thuật số


có thể được chỉ định trực tiếp cho nghiên cứu và được xử lý theo cách tương tự
như định dạng văn bản - các định dạng bao gồm . jpeg, .wav .avi,
Mov, .mpeg, .mp3.
Tính tương tác

- Kết nối siêu liên kết chú thích, tham chiếu được mã hóa thẻ trường hợp, v.v. tới
các vị trí tệp nguồn (một cú nhấp chuột)
- Lề được mã hóa hiển thị mang tính tương tác
- Các báo cáo có chứa tài liệu tham khảo đến các đoạn được mã hóa sẽ được siêu
liên kết trở lại nguồn trong khi 'hiển thị' trong phần mềm.
Sơ đồ mã hóa trong HyperRESEARCH
- Một nhóm mã Biến có thể được tạo để lưu giữ chúng tách biệt khỏi các mã
chuyên đề
- Bất kỳ nhóm mã nào cũng cung cấp phương tiện lọc giao diện để chỉ Các
Nhóm Mã liên quan được hiển thị trên thẻ hồ sơ
- Các mã thường được liệt kê theo thứ tự bảng chữ cái nên tiền tố là một cách
khác để tổ chức hoặc nhóm chúng
- Tính năng Bản đồ mã cho phép 'đánh dấu' một số hoặc tất cả các các mã được
bao gồm trong bản đồ để tạo các bộ sưu tập được xác định và sau đó lựa chọn,
lọc (và báo cáo) mã có thể được thực hiện từ những điểm khởi đầu đó.
Quy trình mã hóa
- Mã hóa dữ liệu tại Case Card – care nên được thực hiện để mở Thẻ Vụ việc
liên quan và mở tệp nguồn tương ứng (cho Vụ việc đó). Mã được gán cho văn
bản đã chọn hoặc các phần của đa phương tiện bằng cách chọn menu, nhấp đúp
vào mã từ sách mã hoặc sử dụng phím tắt. Tham chiếu mã hóa tương tác xuất
hiện dưới dạng một dòng trong Thẻ hồ sơ của trường hợp được chọn)
- Nhấp một lần vào tham chiếu sẽ mở ra phân đoạn có liên quan, được đánh dấu
trong tệp nguồn
- Màn hình lề hiển thị các mã hiện có cùng với chỉ báo khoảng để biểu thị nơi
mã nằm trong dữ liệu
- Mã hóa dữ liệu đa phương tiện - mã có thể được áp dụng cho các phần của
các tệp đồ họa hoặc các đoạn tệp âm thanh / video.
Truy xuất cơ bản dữ liệu được mã hóa trong HyperRESEARCH
- Bất kỳ lựa chọn mã nào sử dụng menu chính Mã đều có thể xuất hiện trong
Báo cáo mới ; tùy chọn Hiển thị Báo cáo siêu liên kết đến các vị trí được mã

hóa trong dữ liệu nguồn hoặc sẽ phát lại Tổ chức dữ liệu trong
HyperRESEARCH
- Tổ chức cũng có thể được thực hiện thông qua
sử dụng Mã hoặc “Chủ đề”
- Mã biến
Công cụ viết trong HyperRESEARCH
- Mơ tả - Mã có thể được xác định bằng cách thêm Các mô tả và những thơng tin
này có thể được đưa vào Báo cáo một cách hữu ích
- Chú thích - có thể đính kèm các nhận xét vào tài liệu tham khảo được mã hóa
trên mỗi thẻ vụ án và các chú thích này được gắn cờ trong cột bên cạnh mã hóa
có liên quan. thẩm quyền giải quyết. Chúng có thể được đưa vào báo cáo đầu ra
về dữ liệu được mã hóa, v.v.


-

Bản ghi nhớ – không gian lớn hơn để viết có thể được thêm vào Bản đồ mã để
thêm lời nhắc trực quan hoặc chú thích giải thích.
Tìm kiếm/Truy vấn tập dữ liệu trong HyperRESEARCH
- “Tiêu chí” để chọn mã hoặc trường hợp đóng vai trị là tốn tử truy vấn
- Lọc của các trường hợp theo ví dụ.
- Tìm kiếm theo áp dụng các liên kết được tạo trong Bản đồ mã để,
- Bộ đếm từ (dựa trên tất cả các nguồn văn bản) sẽ cung cấp danh sách hoặc trực
quan hóa WordsClouds
- Có thể đạt được mã hóa tự động với bối cảnh xung quanh được thêm vào hoặc
tương tự từ một lựa chọn trong cài đặt Tìm kiếm Từ có thể được lưu và đã tải
lại
- Cơng cụ Theory Builder cho phép người dùng chính thức hóa và lưu các tìm
kiếm, giúp xác định liệu mã hóa có hỗ trợ bất kỳ giả định và suy luận nào
khơng

Output trong HyperRESEARCH
- Các tính năng xuất hiện bao gồm nội dung đa phương tiện, bao gồm các phân
đoạn hình ảnh và PDF được mã hóa, một khung hình từ các phân đoạn video
được mã hóa
- Đầu ra của Phương pháp hỗn hợp bao gồm một loạt biểu đồ tần số Mã (có thể
xuất sang bất kỳ gói thống kê nào bao gồm Excel) và trực quan hóa tần số
Word bao gồm WordsClouds và danh sách Tần suất có thể sắp xếp
- Tham số báo cáo - cách chỉ định báo cáo có thể được lưu và tải lại. Loại thông
tin được lưu cùng với mã gốc và lựa chọn trường hợp.
- Bản đồ mã có thể được xuất sang MS Word™.
- Cơng cụ mới này nằm trong Trình tạo báo cáo - nó cho phép người dùng ẩn
danh tên hoặc nhãn nhạy cảm hoặc 'xác định lại' chúng cung cấp tồn quyền
kiểm sốt các kết quả đầu ra có thể được phân phối ra ngồi chính dự án phần
mềm.
III. CÁCH SỬ DỤNG:
Tạo dự án mới -> Mở file/Nhập dữ liệu -> Tổ chức dữ liệu -> Tìm hiểu thêm ->
Lữu trữ và xuất dữ liệu


Video hướng dẫn sử dụng: />4. ƯU VÀ NHƯỢC:
a. Ưu điểm:
- Cung cấp giấy phép linh hoạt nhất trong số tất cả các nhà cung cấp
- Giá cả phải chăng
- Dễ dàng tiếp cận với những tệp khách hàng khác nhau: sinh viên, doanh
nghiệp, tổ chức cộng đồng,....
- Trải nghiệm khi sử dụng phần mềm được đánh giá cao
- Cung cấp hỗ trợ kỹ thuật nhanh chóng.
b. Nhược điểm:
- Cịn hạn chế về tính năng so với các phần mềm khác ( (ví dụ: MAXQDA,
AtlastTI, Nvivo)

- Xử lí PDF kém
- Giao diện và thiết kế chưa thực sự bắt mắt.

PHẦN MỀM Maxqda


1. Giới thiệu phần mềm
- Phần mềm là một công cụ mạnh mẽ để phân tích văn bản mà bạn có thể sử
dụng để phân tích “mã và truy xuất” theo hướng lý thuyết có cơ sở cũng như để
phân tích văn bản phức tạp hơn. Nó cho phép bạn kết hợp cả thủ tục định tính
và định lượng.
2. Chức năng
MAXQDA là một công cụ mạnh mẽ để phát triển lý thuyết và kiểm tra các kết
luận lý thuyết của phân tích.
● MAXQDA được thiết kế để sử dụng trong nghiên cứu phương pháp định tính,
định lượng và hỗn hợp
● Giao diện chính của MAXQDA được chia thành 4 phần tách biệt giúp quản lý
các nhu cầu công việc dễ dàng hơn trong q trình phân tích dữ liệu định tính:
○ Cửa sổ Document System - Chứa các dữ liệu của bạn.
○ Cửa sổ Code System - Chứa hệ thống mã code và các danh mục hệ
thống.
○ Cửa sổ Document Browser - Giúp hiển thị trực tiếp dữ liệu được liên
kết.
○ Cửa sổ Retrieved Segments - Truy xuất và tìm kiếm các kết quả
3. Quy trình
1. Tạo project
2. Thu Thập và Nhập Dữ Liệu
3. Tổ Chức Dữ Liệu
4. Phân Tích Dữ Liệu
5. Hiển Thị Kết Quả

6. Tổng Kết và Tìm Hiểu Thêm
7. Lưu Trữ Dự Án và Xuất Dữ Liệu
4. Ứng dụng thực tế
- Lựa chọn số 1 cho các nhà nghiên cứu và viện nghiên cứu từ nhiều ngành khoa
học như Xã hội học, Giáo dục, Marketing, Kinh tế và Quy hoạch đô thị
5.
●
●
-

Ưu- nhược điểm
ƯU ĐIỂM:
Giao diện trực quan, dễ sử dụng
Cơng cụ phân tích mạnh mẽ
Quản lý dữ liệu tinh vi
Xử lý dữ liệu tốt nhất
Giao diện lập trình và dịng lệnh truyền thống
NHƯỢC ĐIỂM
Giá cả cao
Khó sử dụng
Chưa được dịch ra nhiều loại ngôn ngữ

TÀI LIỆU THAM KHẢO


Theo MCG Management Consulting, NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH VÀ NGHIÊN
CỨU ĐỊNH LƯỢNG TRONG NGHIÊN CỨU VÀ KHẢO SÁT ĐIỀU TRA –
ĐỊNH NGHĨA VÀ CÁC CÔNG CỤ PHỔ BIẾN, 24/03/2021. < />nghien-cuu-dinh-tinh-va-nghien-cuu-dinh-luong-trong-nghien-cuu-va-khao-sat-dieutra-ky-1-dinh-nghia-va-cac-cong-cu-pho-bien/>
Theo TS. Lê Thu Hà, Cơng chúng báo chí, 2020, NXB Lao động
Theo user 1093320893, Phần mềm SPSS: Công cụ phân tích dữ liệu khoa học,

2023, (thegioididong.com)>
Theo Khoa Kinh tế và Quản lý, Phần mềm SPSS - Công cụ phân tích và xử lý số
liệu trong kinh tế và kinh doanh, 2023, fem.tlu.edu.vn,
doanh (tlu.edu.vn)>
Theo “ Giới thiệu phần mềm thống kê SAS” < >
Theo “ SAS là gì? Tìm hiểu về SAS “ < >
Theo SAS- Phần Mềm Thống Kê Dữ Liệu Chương Trình < >
Theo Ranalytics
< />Theo “ R- Ứng dụng ngơn ngữ lập trình tính tốn và đồ hoạ thống kê”
< >
Theo “ HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM R” < />blog-detail/huong-dan-su-dung-phan-mem-r/ >
Theo Giới thiệu phần mềm Eview
< o/sinh-vien-kinh-te-nckh/gioi-thieu-phan-mem-eview/ >
Theo Giới thiệu phần mềm Eview
< o/sinh-vien-kinh-te-nckh/gioi-thieu-phan-mem-eview/ >
Theo “ Phần mềm Eview”
< />ToanUngDung/phn_mm_eviews.html >
Theo “ Tổng quan về phần mềm Eview”
< />ToanUngDung/tng_quan_v_phn_mm_eviews.html >
Theo “ Giới thiệu phần mềm STATA”
<o/sinh-vien-kinh-te-nckh/gioi-thieu-phan-mem-stata/ >
Theo “ Bí mật về phần mềm STATA”
< >
Theo “ Giới thiệu về phần mềm NVivo”
< >
Theo “ Giới thiệu về phần mềm NVivo”
< >