Bài giảng SPSS - Chương 1, 2, 3

Chương I: Giới thiệu về SPSS .1 Giới thiệu về thu thập xử lý thông tin trong nghiên cứu khoa học - Nghiên cứu KH cần thu thập và xử lý thông tin, qua trình đó thông qua 3 G/đoạn: - Giai đoạn thiết kế; - Giai đoạn thu thập thông tin; - Giai đoạn xử lý và phân tích thông tin.

pdf66 trang | Chia sẻ: thanhtuan.68 | Lượt xem: 1158 | Lượt tải: 3download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng SPSS - Chương 1, 2, 3, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Nội dung : Lý thuyết : 30 tiết Thực hành : 45 tiết Giới thiệu tổng quan về phần mềm SPSS.  Các loại dữ liệu và thang đo. Phương pháp phân tích dữ liệu. Mã hóa và nhập liệu. Thống kê mô tả. Kiểm định giả thuyết trung bình của 2 tổng thể. Kiểm định phi tham số. Phân tích phýng sai. Tổng quan v hồi quy tuyến tính. Vai trò của thông tin trong NCKH Rủ ro Vấn đề NC Giả thuyết NC Luận cứLuận chứng Luận điểm hC ương I: Giới thiệu về SPSS 1. Giới thiệu về thu thập xử lý thông tin trong nghiên cứu khoa học - Nghiên cứu KH cần thu thập và xử lý thông tin, qua trình đó thông qua 3 G/đoạn: - Giai đoạn thiết kế; - Giai đoạn thu thập thông tin; - Giai đoạn xử lý và phân tích thông tin. 2 Giai đoạn thiết kế:  Nhiệm vụ của giai đoạn thiết kế công trình nghiên cứu thực nghiệm là xác định nội dung thông tin cần thu nhận;  Kết quả nghiên cứu trong giai đoạn thiết kế phải vạch ra mọi “đường đi, nước bước”;(Xác định chương trình nghiên cứu, phương án thu thập và xử lý thông tin ). 3.Giai đoạn tiến hành Đây là bước thu nhận thông tin riêng biệt và kiểm tra chất lượng thu nhận thông tin ngay tại chỗ. Đặc điểm cơ bản của bước tiến hành là thực hiện nghiêm chỉnh những yêu cầu, những điều hướng dẫn đã vạch ra ở bước thiết kế  4. Nhiệm vụ chủ yếu của giai đoạn xử lý thông tin là chuyển thông tin riêng biệt sang thông tin tổng hợp, thực hiện tổng kiểm tra, đánh giá chất lượng và đánh giá triển vọng của thông tin tổng hợp, phân tích và kết luận. Giai đoạn xử lý thông tin cũng có ba bước kế tiếp nhau là:  - Chuẩn bị cho việc xử lý thông tin,  - Xử lý thông tin và kết thúc.  - Sử dụng kết quả xử lý thông tin  5 Quy trình nghiên cứu xử lý thông tin  -SPSS thực hiện trong bước 5 chia ra các giai đoạn:  Một số thao tác cơ bản trên SPSS  Khởi động SPSS  Màn hình giao tiếp của SPSS  Các thao tác về tập tin  Cách 1: Click chuột vào biểu tượng Open trên thanh công cụ Data Editor.4123  Cách 2: File/Open/Data, hộp thoại sau hiện ra.  Hộp File of type cho phép chúng ta chọn các loại tập tin cần mở:  SPSS (*.sav): tập tin dữ liệu được tạo/lưu trữ trong SPSS (Windows).  Đóng một tập tin dữ liệu  SPSS chỉ mở một tập tin dữ liệu tại mỗi thời điểm nên nó sẽ tự động đóng tập tin dữ liệu cũ trước khi mở tập tin dữ liệu mới.  Lưu trữ một tập tin dữ liệu  Lưu trữ tập tin dữ liệu trong SPSS3124  Chọn Data Editor, File/Save hoặc File/Save As (lưu với tên mới).  Thông tin về tập tin dữ liệu  Một tập tin dữ liệu SPSS, ngoài dữ liệu thô, còn chứa các thông tin định nghĩa về các biến gồm có: tên, loại, các nhãn biến và nhãn giá trị.  Để hiển thị toàn bộ thông tin về biến trong tập tin dữ liệu đang mở, chọn Utilities/File Info (tập tin chưa mở, chọn File/Display File Info).  Đặc tính này giúp ta nắm vững cấu trúc tập tin dữ liệu.  In tập tin  Ta có thể in toàn bộ tập tin hay chỉ một phần của tập tin kết quả.In toàn bộ dữ liệu  In theo trang chỉ định  In dữ liệu đã chọn  Chọn File/Print In toaøn boä döõ lieäu In theo trang chæ ñònh In döõ lieäu ñaõ choïn  Chöông 2  CAÙC LOAÏI DÖÕ LIEÄU VAØ THANG ÑO  Döõ lieäu:  Laø soá lieäu, taøi lieäu, tö lieäu, thoâng tin ñaõ coù ñeå giaûi quyeát vaán ñeà nghieân cöùu.  Bieán: (cái nào chúng ta đánh trong máy vi tính là biến, còn cái ta viết ra gọi là dữ liệu)  Laø ñaïi löôïng coù theå nhaän giaù trò naøy hay giaù trò khaùc, trong tröôøng hôïp naøy hay tröôøng hôïp khaùc.  ÔÛ goùc ñoä moân hoïc SPSS thì bieán chính laø nhöõng döõ lieäu caàn thu thaäp qua phoûng vaán, ñieàu tra, quan saùt vaø döïa vaøo ñoù ñeå phaân tích, xöû lyù nhaèm giaûi quyeát vaán ñeà nghieân cöùu.  I- Phaân loaïi döõ lieäu  Döõ lieäu nghieân cöùu coù theå bieåu thò döôùi ba daïng chính:  Döõ lieäu ñònh löôïng  Döõ lieäu ñònh tính - Döõ lieäu ñònh tính khoâng thöù baäc - Döõ lieäu ñònh tính coù thöù baäc  Döõ lieäu baùn ñònh löôïng  Döõ lieäu ñònh tính  Phaûn aùnh tính chaát, söï hôn keùm, khoâng tính ñöôïc trò trung bình. Coù nhieàu caùch theå hieän caùc döõ lieäu ñònh tính, ví duï: giôùi tính nam hay nöõ, beänh naëng hay nheï, keát quaû ñieàu trò toát hay xaáu, loaïi thuoác ñieàu trò laø ampicilin hay streptomycin, ñoä boûng 1 hoaëc 2 hoaëc 3 Vì vaäy ngöôøi ta coøn phaân ra döõ lieäu thöù töï (ordered data), döõ lieäu ñònh danh (norminal data).  Không áp dụng trị chung bình  Có 2 loại:  Có thứ bật: dữ liệu sắp xếp theo trật tự tăng hoặc giảm.  Không thứ bật:  Döõ lieäu ñònh löôïng (tính được trị trung bình)  Caùc döõ lieäu theå hieän baèng nhöõng con soá (numeric), bieán thieân lieân tuïc (continuous) hoaëc rôøi raïc (discrete). Ví duï: ño chieàu cao cuûa thanh nieân ta seõ coù nhöõng con soá: 16.5; 1.70; 1.72,, ñoù laø moät bieán soá lieân tuïc (continuous variable); tieâm chuûng cho treû em ôû moät ñòa phöông, coù em ñöôïc tieâm moät laàn, coù em hai laàn hoaëc ba laàn (khoâng theå coù 1 laàn röôõi), ñoù laø bieán soá rôøi raïc.  Từ dữ liệu định lượng có thể chuyển thành dữ liệu định tính. Cố gắn thu thập thông tin định lượng  Döõ lieäu baùn ñònh löôïng  Trong tuøy töøng lónh vöïc coù nhöõng chæ tieâu khoù ñaùnh giaù chính xaùc, vì vaäy phaûi duøng ñeán nhöõng caùch theå hieän baùn ñònh löôïng. Ví duï kyù sinh truøng soát reùt trong maùu +, ++, +++; tröùng giun trong phaân +, ++, +++. Maëc duø xu höôùng duøng baùn ñònh löôïng ngaøy caøng ít ñi, nhöng cuõng coù luùc caàn ñeán. Xöû lyù thoáng keâ vôùi caùc döõ lieäu baùn ñònh löôïng töông ñoái ñôn giaûn, nhöng caùch ñaùnh giaù vaãn giuùp cho ta bieát ñöôïc ñaùng tin caäy hay khoâng vaø tin caäy ôû möùc ñoä naøo.  Để phân tích dữ liệu ta đưa ra kn thang đo:  Thang đo là phương tiện đo lường dữ liệu.  Độ dài nằm trong độ dài cực tiểu và cực đại II- Caùc loaïi thang ño  Ngay töø giai ñoaïn thieát keá ñaõ phaûi xaây döïng thang ño. Thang ño laø moät trong nhöõng phöông tieän ñeå ño moái lieân quan giöõa caùc hieän töôïng xaõ hoäi. Thang ño laø caùch saép xeáp thoâng tin, laø heä thoáng nhöõng con soá vaø nhöõng moái quan heä giöõa chuùng. Noù laø phöông tieän ñeå ño moái lieân quan theo töøng noäi dung nghieân cöùu cuûa khaùch theå cuï theå.  Ñaëc tröng cuûa moãi thang ño vôùi tö caùch moät phöông tieän ñeå ño ñeàu chöùa ba yeáu toá: ñoä daøi, soá ño vaø chæ soá.  Ñoä daøi cuûa thang ño thöôøng coù cöïc ñaïi vaø cöïc tieåu, ví duï: khoaûng caùch veà möùc löông (töø möùc löông thaáp nhaát ñeán möùc löông cao nhaát), veà trình ñoä hoïc vaán (töø trình ñoä thaáp nhaát ñeán trình ñoä cao nhaát),  Soá ño cuûa thang ño laø nhöõng ñaïi löôïng töông ñoái hay nhöõng ñôn vò phaân chia ñoä daøi cuûa thang ñeå xaùc ñònh vò trí cuûa moïi khaùch theå coù ñaëc tính xaõ hoäi caàn nghieân cöùu.  Nhöõng ñaïi löôïng töông ñoái hay caùc ñôn vò ño coù theå laø nhö nhau hoaëc khoâng nhö nhau, coù theå laø con soá tuyeät ñoái nhöng cuõng coù nhöõng soá ño chæ coù tính chaát töông ñoái : nhieàu hôn, ít hôn, yeáu hôn, maïnh hôn,  Chæ soá laø moät chæ tieâu soá löôïng naøo ñoù xaùc ñònh vò trí cuûa ñoái töôïng ñieàu tra hay taäp hôïp cuûa caùc ñoái töôïng ñieàu tra theo moät daáu hieäu naøo ñoù treân thang. Noù coù theå laø 1-Thang ñònh danh (nominal cale) S  Thang ñònh danh laø loaïi thang ño ñôn giaûn. Noù theå hieän söï phaân ñònh nhöõng bieán daïng cuûa moät daáu hieäu naøo ñoù. (phân biệt được  2- Thang thöù töï (ordinal cale) S  ÔÛ thang ño thöù töï caùc bieán theå cuûa moät daáu hieäu (chæ baùo) naøo ñoù ñöôïc xeáp baäc theo möùc ñoä taêng daàn hoaëc giaûm daàn theå hieän söï hôn keùm cuûa caùc thang baäc ñoù, Caùc loaïi thang ño 3- Thang khoaûng caùch (interval cale)S  Thang khoaûng caùch ño döõ lieäu coù khoaûng caùch ñeàu nhau.  Thang khoaûng caùch laø moät daïng ñaëc bieät cuûa thang thöù töï. Caùc bieán theå cuûa moät hieän töôïng xaõ hoäi naøo ñoù cuõng ñöôïc xeáp theo thöù töï vaø noù coøn cho bieát khoaûng caùch ñeàu nhau giöõa caùc bieán theå ñoù.  Ví duï: Thang ño nhieät ñoä duøng ñôn vò ñoä coù khoaûng caùch gioáng nhau taïi baát kyø ñieåm naøo treân thang ño, neân khoaûng caùch giöõa 5 4- Thang tyû leä (ratio Scale) Thang tyû leä coù taát caû ñaëc tính khoaûng caùch vaø thöù töï cuûa thang khoaûng caùch. Ngoaøi ra, vì coù ñieåm 0 ñöôïc xaùc ñònh moät caùch coù yù nghóa, neân pheùp toaùn chia (tyû soá) coù theå thöïc hieän ñöôïc  Thöïc teá treân maùy Thang (khoaûng caùch(interval measurement) vaø Thang ( tyû leä (ratio measurement) duøng chung (Scale) duøng cho bieán ñònh löôïng, Phương pháp phân tích thống kê thích hợp với các thang đo 2tFKiểm định Kiểm định hay Loại thang đo Giá trị trung bình thích hợp Độ phân tán thích hợp Tính tương quan thích hợp Kiểm định ý nghĩa Định danh Mode (không có) Hệ số ngẫu nhiên Thứ tự Trung vị Số phần trăm Dãy tương quan Kiểm định dấu hiệu Khoảng cách Trung bình số học Độ lệch tiêu chuẩn Hệ số tương quan Tỷ lệ Trung bình số học Hệ số biến thiên Tất cả các phép trên Tất cả các kiểm định trên Phương pháp phân tích thống kê thích hợp với các thang đo. Moái lieân heä Döõ lieäu vaø thang ño Dữ liệu Định tính Định lượng Thang định danh Thanh Thứ bậc Thảng khoảng cách Thang tỷ lệ  Ngoaøi caùc thang ño treân coøn coù thang ño likert khoâng phaûi laø thang ño döõ lieäu  1,2,3,4,5 theo thöù töï toát>xaáu  Vd: chaát löôïng sv nhaân vaên ñöôïc caáu thaønh bôûi nhöõng yeáu toá: kieán thöùc cô baûn, thöïc haønh  Thang ño naøy phaûi söû duïng nhieàu bieán Chöông :3 MAÕ HOÙA VAØ NHAÄP DÖÕ LIEÄU I. Chuaån bò döõ lieäu Trong vieäc chuaån bò döõ lieäu, vieäc tieân ñoaùn tröôùc nhöõng döõ lieäu naøo laø caàn thieát ñöa vaøo xöû lyù vaø phaân tích laø moät böôùc quan troïng. Neáu döõ lieäu bò caét xeùn moät caùch tuøy tieän thì coù theå daãn ñeán tình traïng laø khi xöû lyù môùi thaáy döõ lieäu ñoù laø caàn thieát. Khi aáy vieäc boå sung döõ lieäu seõ raát phöùc taïp, ñoàng thôøi coù theå hao toán thôøi gian vaø tieàn baïc, vieäc chuaån bò döõ lieäu thöïc hieän caùc vaán ñeà: 1.1 Kieåm tra tính hôïp leä döõ lieäu (alidateV data) Giai ñoaïn naøy goàm 2 böôùc:  Böôùc 1: Tieán haønh xem xeùt moät caùch kyõ löôõng caùc phöông phaùp vaø bieän phaùp kieåm tra chaát löôïng ñöôïc söû duïng ñeå thu nhaän caùc döõ lieäu.  Böôùc 2: Tieán haønh kyõ caùc baûng caâu hoûi ñaõ ñöôïc traû lôøi vaø nhöõng chæ daãn veà thuû tuïc phoûng vaán ñeå phaùt hieän ra nhöõng nguyeân nhaân daãn ñeán nhöõng sai soùt. 2 Hieäu chænh döõ lieäu  Hieäu chænh döõ lieäu goàm 2 phaàn  Hieäu chænh döõ lieäu taïi choã khi thu nhaän döõ lieäu  Caùc nguyeân nhaân gaây nhaàm laãn trong nghieân cöùu thöïc ñòa laø:  Sai laàm do choïn ñoái töôïng.  Sai laàm do khoâng thöïc hieän ñaày ñuû.  Sai leäch do khoâng traû lôøi.  Sai soùt do giao tieáp giöõa ngöôøi phoûng vaán vaø ngöôøi ñöôïc phoûng vaán.  Nhöõng sai soùt luùc ghi nhaän.  Söï giaû maïo. Hieäu chænh döõ lieäu khi caùc baûng döõ lieäu ñöôïc taäp hôïp laïi  Nhöõng cuoäc phoûng vaán giaû taïo.  Nhöõng caâu traû lôøi khoâng ñaày ñuû.  Nhöõng caâu traû lôøi thieáu nhaát quaùn.  Nhöõng caâu traû lôøi khoâng thích hôïp.  Nhöõng caâu traû lôøi khoâng ñoïc ñöôïc  Coù 3 caùch ñöôïc söû duïng khi xöû lyù caùc sai laàm neâu treân laø:  Gaëp ñoái töôïng traû lôøi baûng caâu hoûi ñeå laøm saùng toû vaán ñeà.  Suy luaän töø caùc caâu traû lôøi khaùc.  Loaïi boû toaøn boä baûn caâu hoûi. 3- Maõ hoùa döõ lieäu  Maõ hoùa döõ lieäu laø quaù trình lieân quan ñeán vieäc nhaän dieän phaân loaïi moãi caâu traû lôøi treân moät kyù hieäu chæ ñònh. Ñaây laø moät böôùc quan troïng vì vieäc maõ hoùa döõ lieäu ñuùng ñaén, hôïp lyù seõ giuùp cho maùy tính deã daøng ñoïc ñöôïc döõ lieäu vaø xöû lyù chuùng theo yeâu caàu cuûa chuùng ta 3.1 Caáu truùc döõ lieäu  Moãi baûn caâu hoûi ñöôïc maõ hoùa thaønh moät maãu tin ( record hoaëc case)töông öùng vôùi moät doøng. Moãi caâu traû lôøi cho moät caâu hoûi ñöôïc goïi laø tröôøng tin (field) hoaëc bieán soá (variable). Moät caâu hoûi coù theå taïo ra moät tröôøng tin hay nhieàu tröôøng tin tuyø theo ñoù laø caâu hoûi moät ñaùp öùng (single response) hay coù nhieàu ñaùp öùng (multi response ). Tröôøng tin laø moät taäp hôïp caùc kyù töï (kyù töï soá, kyù töï chöõ) töôïng tröng moät thoâng tin ñöôïc traû lôøi.  3.2 Thuû tuïc maõ hoùa döõ lieäu  Quyeát ñònh moãi caâu hoûi seõ taïo ra bao nhieâu tröôøng tin.  Quyeát ñònh caùc giaù trò (soá, kyù töï, chieàu daøi) maø caùc tröôøng tin coù theå nhaän ñeå bieåu dieãn thoâng tin töông öùng vôùi caùc traû lôøi cuûa töøng caâu hoûi.  Caùch xöû lyù vôùi caùc caâu hoûi coù nhieàu tröôøng tin Maõ hoùa tröôùc laø vieäc quyeát ñònh thuû tuïc maõ hoùa ngay khi thieát keá baûng caâu hoûi, do ñoù ta coù theå in caùc maõ soá (code) ngay trong baûng caâu hoûi. Hình thöùc maõ hoùa naøy thích hôïp vôùi nhöõng caâu hoûi thuoäc veà daïng luaän lyù (chæ choïn 1 trong 2 caùch traû lôøi) hoaëc daïng choïn moät trong caùc caâu traû lôøi saün (daïng caâu hoûi ñoùng). 3.3 Nguyeân taéc maõ hoùa döõ lieäu  Soá giaù trò maõ hoùa thích hôïp:  Soá giaù trò maõ hoùa phaûi ñuû lôùn ñeå coù theå bieåu dieãn heát caùc ñieåm khaùc bieät trong döõ lieäu.:  Ñöôïc xeáp trong cuøng giaù trò maõ hoùa phaûi töông töï nhau veà ñaëc tröng nghieân cöùu, vaø ngöôïc laïi, nhöõng thoâng tin traû lôøi ñöôïc xeáp ôû caùc giaù trò maõ hoùa khaùc nhau phaûi coù söï khaùc bieät veà ñaëc tröng ñang nghieân cöùu ñeán möùc ñuû ñeå coù theå phaân loaïi.  Nguyeân taéc loaïi tröø giöõa caùc giaù trò maõ hoùa:  Caùc giaù trò maõ hoùa khoâng ñöôïc choàng cheùo leân nhau, vaø chuùng ta phaûi xaùc ñònh nhö theá naøo ñeå baát cöù tình huoáng traû lôøi naøo cuõng chæ ñöôïc xeáp vaøo moät giaù trò maõ hoùa maø thoâi.  Nguyeân taéc toaøn dieän:  Caáu truùc cuûa caùc giaù trò maõ hoùa phaûi ñöôïc bao quaùt taát caû caùc tình huoáng traû lôøi nhaèm baûo ñaûm chuùng ñöôïc maõ hoùa.  Nguyeân taéc ñoùng kín:  Nhöõng khoaûng caùch, vaø caùc khoaûng caùch lôùp naøy neân coù ñoä roäng töông ñöông thì toát hôn laø khaùc nhau.  Nguyeân taéc ñònh ñieåm giöõa cuûa nhöõng khoaûng caùch lôùp:  Neáu ñoái vôùi nhöõng caâu hoûi maø khi traû lôøi ngöôøi ta hay laøm troøn soá thì nhöõng khoaûng caùch lôùp caàn ñöôïc thieát keá sao cho nhöõng con soá caàn ñöôïc laøm troøn (lôùn hôn) rôi vaøo ñieåm giöõa cuûa khoaûng caùch lôùp 3.4 Laäp danh baï maõ hoùa  Chöùc naêng cuûa danh baï maõ hoùa laø:  Giuùp ngöôøi laøm coâng vieäc maõ hoùa thöïc hieän vieäc bieán ñoåi töø moät caâu traû lôøi ra moät maõ hieäu thích hôïp maø maùy tính ñoïc vaø hieåu ñöôïc.  Giuùp nhaø nghieân cöùu nhaän dieän ñöôïc caùc bieán soá maø hoï muoán söû duïng trong quaù trình phaân tích thoáng keâ.  Baûng phaân tích maø maùy tính in ra sau ñoù seõ giuùp nhaø nghieân cöùu nhaän dieän ñöôïc caùc loaïi bieán soá.  Caùc coät cuûa danh baï maõ hoùa thoâng thöôøng goàm coù:  Soá thöù töï cuûa caâu hoûi.  Vaán ñeà cuûa caâu hoûi (thöôøng laø toùm taét noäi dung caâu hoûi).  Teân cuûa tröôøng tin (bieán soá) phaùt sinh töø caâu hoûi.  Vò trí cuûa bieán soá trong maãu tin (theo soá byte) cho bieát ñoä daøi cuûa giaù trò maõ hoùa.  Nhaõn cuûa bieán soá (variable label) thöôøng ñöôïc duøng ñeå laøm roõ yù nghiaõ cuûa teân bieán soá do teân bieán soá thöôøng bò haïn cheá veà chieàu daøi (Coät naøy khoâng baét buoäc).  Caùc giaù trò maõ hoùa: laø caùc giaù trò maø bieán soá coù theå nhaän ñöôïc ñeå bieåu dieãn thoâng tin ñöôïc traû lôøi.  Nhaõn giaù trò maõ hoùa (value label) thöôøng duøng ñeå mieâu taû yù nghóa cuûa caùc giaù trò maõ hoùa  4- Taïo taäp döõ lieäu môùi  Cöûa soå ata ditorD E coù daïng nhö baûng tính (xcel , uattro...E Q ), giuùp ta taïo môùi/söûa ñoåi moät taäp tin döõ lieäu daïng SPSS chuùng moät caùch deã daøng.  Moät soá ñieåm caàn löu yù sau ñaây:  Moãi doøng töông öùng vôùi 1 quan saùt hay vôùi moät baûng phoûng vaán.  Moãi coät laø moät bieán soá ñaëc tröng cho moät tính chaát ñöôïc ño löôøng. Thoâng thöôøng moãi caâu hoûi töông öùng moät coät, nhöng cuõng coù nhieàu caâu hoûi laøm phaùt sinh nhieàu bieán seõ ñöôïc chöùa trong nhieàu coät.  Moãi oâ (giao ñieåm cuûa doøng vaø coät ) chöùa moät gía trò duy nhaát cuûa moät bieán ñoái vôùi moät quan saùt (hoaëc moät baûng phoûng vaán). OÂ chæ chöùa giaù trò döõ lieäu chöù khoâng theå chöùa ñöôïc coâng thöùc nhö trong caùc chöông trình baûng tính.  Taäp tin döõ lieäu coù daïng hình chöõ nhaät. Kích thöôùc taäp tin döõ lieäu ñöôïc xaùc ñònh bôûi soá quan saùt vaø soá bieán. Vôùi SPSS khoâng coù oâ troáng trong phaïm vi cuûa taäp tin döõ lieäu. Vôùi caùc bieán kieåu soá, caùc oâ troáng ñöôïc xem laø giaù trò system-missing vaø seõ coù nhieàu caùch xöû lyù chuùng maø chuùng ta chöa ñeà caäp. 4.1 Ñònh nghóa bieán ( tạo biến)  a/ Teân bieán  Teân maëc ñònh cuûa moät bieán môùi laø varxxxxx vôùi xxxxx laø moät soá goàm 5 chöõ soá tính töø 00001. Ñeå thay ñoåi teân bieán, ta goõ teân môùi vaøo hoäp ariableV ameN theo caùc quy öôùc sau ñaây:  Teân phaûi baét ñaàu baèng moät chöõ caùi vaø khoâng ñöôïc keát thuùc baèng moät daáu chaám (period).  Khoâng neân duøng daáu gaïch döôùi (underscore) ñeå keát thuùc teân bieán.  Teân khoâng ñöôïc quaù 8 kyù töï.  Teân khoâng ñöôïc chöùa khoaûng traéng vaø caùc kyù töï ñaëc bieät nhö !,?,*.  Teân bieán khoâng ñöôïc truøng nhau.  Teân bieán khoâng phaân bieät chöõ thöôøng vaø chöõ hoa.  Caùc töø khoùa sau ñaây khoâng ñöôïc duøng laøm  b/ Loaïi bieán  SPSS maëc ñònh loaïi bieán môùi laø kieåu soá (numeric)  Ñeå thay ñoåi loaïi bieán, aán vaøo t môû hoäp thoaïi ariable ypeV T .  Chuùng ta coù theå duøng caùc loaïi bieán sau ñaây:  umericN : goõ vaøo oâ idthW ñoä roäng cuûa soá lôùn nhaát keå caû daáu thaäp phaân, goõ vaøo oâ ecimal lacesD P soá chöõ soá thaäp phaân muoán hieån thò. Ñoä roäng toái ña cuûa bieán kieåu soá laø 40 vaø toái ña laø 16 chöõ soá thaäp phaân.  ommaC : töông töï loaïi umericN nhöng keå theâm caùc daáu phaåy phaân caùch haøng nghìn, vaø daáu thaäp phaân ñöôïc duøng laøm daáu chaám (soá thaäp phaân daïng Myõ).  otD : Töông töï loaïi umericN nhöng keå theâm caùc daáu chaám phaân caùch haøng nghìn, vaø daáu thaäp phaân ñöôïc duøng laø daáu phaåy (soá thaäp phaân daïng Phaùp).  cientific notationS : hieån thò soá daïng khoa hoïc.  ateD : kieåu ngaøy hay giôø, choïn daïng thích hôïp töø danh saùch coù saün.  ollarD : daïng tieàn teä cuûa Myõ, coù daáu $ ôû phía tröôùc soá hieån thò.  ustom currencyC : daïng tieàn teä do ngöôøi duøng xaùc ñònh.  tringS : bieán kieåu chuoãi, neáu khoâng quaù 8 kyù töï goïi laø sort trings S vaø ñöôïc duøng trong nhieàu thuû tuïc cuûa SPSS, ngöôïc laïi goïi laø long tringsS vaø chæ ñöôïc duøng giôùi haïn trong moät soá thuû tuïc SPSS maø thoâi c/ Nhaõn cuûa bieán vaø cuûa giaù trò döõ lieäu  Nhaõn cuûa bieán daøi toái ña 120 kyù töï, duøng ñeå moâ taû gôïi nhôù theâm yù nghóa cuûa bieán. Nhaõn cuûa caùc giaù trò döõ lieäu daøi toái ña 60 kyù töï, duøng ñeå moâ taû theâm yù nghóa cuûa caùc giaù trò döõ lieäu. Ñieàu naøy ñaëc bieät höõu ích khi ta duøng caùc maõ soá ñeå ñaïi dieän caùc lôùp döõ lieäu.  Ta aán abelsL ....treân cöûa soå ariable iewV V ñeå ñöa teân nhaõn vaø aán vaøo aluesV môû hoäp thoaïi alue abelsV L . d/ Gaùn moät nhaõn:  Nhaäp giaù trò vaøo hoäp alueV ( coù theå kieåu soá hay chuoãi ).  Nhaäp moät nhaõn vaøo hoäp alue abelV L .  AÁn ddA .  Söûa ñoåi moät nhaõn:  Ñeå veät saùng taïi nhaõn caàn söûa trong danh saùch nhaõn.  Nhaäp vaøo giaù trò môùi hay teân môùi.  AÁn hangeC .  Xoùa moät nhaõn:  Ñeå veät saùng taïi nhaõn caàn xoùa trong danh saùch nhaõn.  AÁn emoveR . e/ Maõ hoùa laïi bieán (recoding)  Treân thöïc teá, trong nhieàu chuùng ta caàn maõ hoùa laïi bieán:  Chuùng ta khoâng thích caùch maõ hoaù coù saün cho moät bieán, ví duï giôùi tính ñöôïc maõ hoùa laø cho