SPSSlà mộtsảnphẩmphầnmềmchuyênngànhthống kê.
Lúcđầuđượcsửdụngchocácmáychủ(máy trung tâm -mainframes)vàonhữngnăm1960s,saunàyđượcsửdụng
chocácmáytínhcánhân.
• SảnphẩmSPSSđượcviếttắt từ Statistical Products for the
SocialServices,cónghĩalà CácsảnphẩmThốngkêchocác
dịchvụxãhội.Phiênbảnmớinhấtlà SPSS13.0.
• SPSSlà mộthệthống phầnmềmthống kêtoàn diệnđược
thiết kếđểthực hiệntất cảcácbướctrong cácphântích
thống kêtừ nhữngthông kêmôtả (liệt kêdữliệu, lập đồthị)
đếnthốngkêsuyluận (tươngquan,hồiquy )
27 trang |
Chia sẻ: tranhoai21 | Lượt xem: 2434 | Lượt tải: 4
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Sử dụng phần mềm SPSS trong nghiên cứu tâm lý học, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Sử dụng phần mềm SPSS
trong nghiên cứu tâm lý học
Tài liệu tham khảo
• 1. Dương thiệu Tống, Thống kê ứng dụng trong nghiên
cứu khoa học giáo dục, NXB Đại học Quốc Gia HN 2000
• 2. Nguyễn Công Khanh, Ứng dụng phần mềm thống kê
SPSS để xử lý và phân tích dữ liệu trong khoa học xã hội
(Tài liệu dùng cho học viên cao học TL - GDH), Hà Nội 2004
• 3. Nguyễn Văn Liệu, Nguyễn Đình Cử, Nguyễn Quốc Anh,
SPSS - Ứng dụng phân tích dữ liệu trong quản trị kinh
doanh và khoa học tự nhiên - xã hội. NXB Giao thông vận
tải 2000
• 4. Võ Văn Huy, Võ Thị Lan, Hoàng Trọng. Ứng dụng SPSS
for windows để xử lý và phân tích dữ kiện nghiên cứu
marketing, quản trị, kinh tế, tâm lý, xã hội. NXB Khoa học
Kỹ thuật 1997
Bài 1: Giới thiệu khái quát về phần mềm SPSS
1. SPSS là gì?
• SPSS là một sản phẩm phần mềm chuyên ngành thống kê.
Lúc đầu được sử dụng cho các máy chủ (máy trung tâm -
mainframes) vào những năm 1960s, sau này được sử dụng
cho các máy tính cá nhân.
• Sản phẩm SPSS được viết tắt từ Statistical Products for the
Social Services, có nghĩa là Các sản phẩm Thống kê cho các
dịch vụ xã hội. Phiên bản mới nhất là SPSS 13.0.
• SPSS là một hệ thống phần mềm thống kê toàn diện được
thiết kế để thực hiện tất cả các bước trong các phân tích
thống kê từ những thông kê mô tả (liệt kê dữ liệu, lập đồ thị)
đến thống kê suy luận (tương quan, hồi quy)
2. Các bộ phận của hệ thống
SPSS
• SPSS Professional Statistisc: Cung cấp các kỹ thuật để
phân tích dữ liệu dạng không thích hợp với mô hình
tuyến tính truyền thống.
• SPSS Ađvance Statistisc: Tập trung vào các kỹ thuật
được dùng trong các thí nghiệm sinh học và phức tạp.
• SPSS Tables: Xây dựng một loạt các báo cáo dạng
bảng biểu có chất lượng trình bày cao, và phức tạp.
• SPSS Trends: Thực hiện các phép dự đoán và phân tích
dãy số thời gian phức tạp bao gồm xây dựng các mô
hình cho dữ liệu đa biến phi tuyến tính, các mô hình san
bằng, và các phương pháp để ước lưọng các hàm tự hồi
quy.
3. Một số thuật ngữ quan
trọng của SPSS.
• 3.1. Case (trường hợp/chủ thể)
• Các quan sát là các trường hợp/chủ thế (case).
• Một chủ thể bao gồm các thông tin cho một đơn
vị của phép phân tích.
• Ví dụ: 1 người với tư cách là 1 chủ thể (case)
bao gồm các thông tin mà nhà nghiên cứu cần
quan tâm như: tuổi, giới tính, trình độ văn hoá,
những thái độ ứng xử, quan niệm, hành động
• 3.2. Biến (variables)
– Mỗi chủ thể được thể hiện qua các biến. Biến
(variable) là thông tin hoặc thuộc tính được thu
thập cho từng chủ thể.
– Ví dụ: tuổi, giới tính, học vấn, nhận thức,thái
độ...
• 3.3. Variable name (tên biến)
– Mỗi biến được đặt tên và không có 2 biến có
tên giống hệt nhau trong mỗi tệp tin.
– Mỗi tên biến có tối đa là 8 ký tự
– Ví dụ: Cau1; Cau2; gioi, tuoi, thunhap...
• 3.4.Variable label (nhãn biến)
– Dùng để mô tả cho tên đầy đủ của biến
• 3.5. Value label (Nhãn của giá trị biến)
– Dùng để mô tả những biểu hiện riêng biệt của
từng biến định tính.
• 3.4. Các case (chủ thể/trường hợp) tập
hợp với nhau lại tạo nên tệp dữ liệu hiện
hành SPSS (working data file).
• Trong hệ thống tệp tin của windows, các
tệp tin có đuôi mở rộng là *.sav, các kết
quả đầu ra có phần đuôi mở rộng là
*.spo
3.5. Measurement (Thang đo)
• Các biểu hiện của các giá trị biến được
xác định bằng các thang đo khác nhau tùy
tính chất của việc đo lường. Từng phương
pháp phân tích dữ liệu do vậy cũng tuỳ
thuộc vào loại thang đo được sử dụng.
• Có 4 loại thang đo thường gặp là: Định
danh, thứ bậc, khoảng và tỷ lệ.
3.5.1. Thang đo định danh
(nominal)
• là đánh số hoặc gán chuỗi dạng ngắn cho các biểu
hiện của một biến (được gọi là biến định danh
[nominal variable]).
• Các trị số của biến định danh chỉ thể hiện các nhóm
không có thứ bậc hơn kém (unordered categories).
• Nếu biến định danh được đo bằng các con số thì
giữa các con số ở đây không có quan hệ hơn kém.
Do đó mọi phép tính đại số giữa chúng đều vô
nghĩa.
• Thang đo định danh chủ yếu để đếm tần số biểu
hiện của biến nghiên cứu.
3.5.2. Thang đo thứ bậc (ordinal)
Là thang đo định danh những các trị số của biến
lại có quan hệ thứ bậc hơn kém:
• Các biến được đo đạc bằng thang đo thứ
bậc gọi là các biến định danh có thứ bậc
(ordinal variable). Trong nhiều phép phân
tích của SPSS, các biến định danh có thứ
bậc thường được gọi là các biến lập nhóm
có thứ bậc (ordered categorical variable)
3.5.3. Thang đo khoảng
(Interval scale)
• Là một kiểu đánh giá phân loại sự vật, hiện
tượng hay đặc tính theo nhữnng đơn vị đều
nhau ở bất kỳ khoảng nào trên thanh đo.
• Ví dụ như, phép đo chiều cao là một kiểu của
thang định khoảng: sự khác biệt giữa người cao
160 - 165 với người cao 150 - 155; đều ở một
khoảng là 5 cm. Với thang đo thứ bậc, chúng ta
có thể dùng các phép tính số học như cộng, trừ,
tính trung bình, phương sai
3.5.4. Thang đo tỷ lệ (Ratio)
• Là thang đo khoảng với một điểm không
(0) tuyệt đối/điểm gốc để có thể so sánh
được tỷ lệ giữa các số đo.
• Sự có mặt của số 0 giúp ta thiết lập được
tỷ lệ giữa các điểm số thu được. Ví dụ,
chúng ta có thể xác định chính xác vận tốc
10 km/h lớn gấp 2 lần vận tốc 5 km/h.
3.6. Các loại biến số
• Các hiện tượng mà ta muốn quan sát được gọi
là các biến số (variables). Một biến là những đại
lượng có thể mang các giá trị khác nhau như
học vấn, thu nhập, tính cách, khí chất Các
biến này có thể thuộc loại định tính (qualitative)
hay định lượng (quantitative).
• Trong nghiên cứu người ta thường phân biệt 2
loại biến số chính yếu khác nữa: Biến độc lập
(independent variables) và biến phụ thuộc
(dependent variables).
3.6.1. Biến định tính
(quatitative variables)
• Là những biến mà người ta gán cho các giá trị
để phân biệt hay phân loại các quan sát. Đây là
biến lập nhóm (categorical variables), trị số của
chúng được xác định bằng các thang đo định
danh hoặc thang đo thứ bậc dưới dạng mã số
hoặc chuỗi ngắn
• Ví dụ: Giới tính (nam, nữ); Trình độ học vấn (Mù
chữ, tiểu học, trung học, cao đẳng, đại học, trên
đại học); Thu nhập (thấp, trung bình, khá,
cao)
3.6.2. Biến định lượng
(quantitative variables)
• Là những biến mà các giá trị của chúng
được xác định bằng các thang đo khoảng
nên trị số của chúng luôn để dưới dạng
số:
• Ví dụ: Thu nhập ( 200.000đ; 220.000đ;
211.000đ), tuổi (15; 17; 19; 18; 16),
số lượng tài sản có trong gia đình: Tivi; tủ
lạnh, xe máy
3.6.3. Biến độc lập
(independent variable)
• Biến độc lập là một đặc tính được lựa
chọn để nghiên cứu. Biến độc lập được
giả thuyết là một biến mà sự biến đổi của
nó có ảnh hưởng chi phối hoặc gây ra
những biến đổi khéo theo ở một biến
khác.
3.6.4. Biến phụ thuộc (dependent
variable)
• Biến phụ thuộc là một biến mà sự biến đổi
của nó chịu sự chi phối (đáp ứng) của 1
biến khác. Một biến được gọi là biến phụ
thuộc khi giá trị của nó tuỳ thuộc vào giá trị
của biến độc lập. Nó chính là hiệu quả giả
định của biến độc lập.
• Lưu ý: Việc xác định một biến là độc lập
và phụ thuộc thường có tính chất tương
đối. Một biến có thể được xem là phụ
thuộc trong phạm vi phân tích này lại là
độc lập trong phạm vi phân tích khác.
• Trong nghiên cứu còn có những yếu tố
ảnh hưởng không được kiểm soát (hay
không được quan sát một cách có hệ
thống) được gọi là các biến bổ trợ.
4. Các khái niệm đặc trưng
trong thống kê
• 4.1. Yếu vị (mode)
– Yếu vị của một tập hợp các đo lường là trung điểm của khoảng
đẳng loại chứa đựng tần số tối đa hay trong trường hợp các biến
định tính, nó là tên của loại đo lường có tần số lớn nhất.
• 4.2. Trung vị (median)
– Trung vị của một tập hợp đo lường là trị số rơi vào chính giữa
khi các số đo lường ấy được xếp đặt theo thứ tự độ lớn của
chúng
– Công thức tính trung vị = 1/2 (N+1)
– Nếu trung vị là số lẻ thì lấy giá trị trung bình của thứ hạng đứng
trường và sau.
• 4.3. Trung bình cộng (mean)
– Trung bình cộng của một tập hợp các số đo lượng là
tổng số cộng các đo lường chia cho N (tổng số) của
đo lường ấy.
• 4.4. Độ lệch chuẩn (standar deviation)
– Độ lệch chuẩn là một phép đo đánh giá mức độ phân
tán hoặc thay đổi của một phân bố điểm (tức là mức
độ phân tán hay tập trung của điểm số xoay quanh
giá trị trung bình). Độ lệch chuẩn chính là độ lệch
trung bình của điểm số tính từ giá trị trung bình của
mẫu.
• 4.5. Phương sai (varian)
– Phương sai cũng là một phép đo đánh giá
mức độ phân tán hoặc thay đổi của mộ phân
bố điểm.
– Phương sai chính là bình phương độ lệch
chuẩn.
• 4.6. Tương quan
– Tương quan (correlation) là một số đo lường
về mối liên hệ giữa hai biến số. Nó có thể là
dương (+) hoặc (-) hay = 0.