PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Xuất phát từ cách nhìn nhà nghiên cứu muốn xác định phương pháp phân tích đưa vào ứng dụng cho liệu, từ cách nhìn kỹ thuật viên thống kê (có thể thấu hiểu đầy đủ chất phương pháp thống kê), 3.1 Bản chất chức phân tích thống kê Phân tích thống kê hiểu phương pháp chắt lọc liệu để rút suy luận logic Các giai đoạn chủ yếu phân tích thống kê gồm có: Sắp xếp liệu thô vào thứ bậc đo lường Tóm tắt liệu Áp dụng phương pháp phân tích để làm rõ mối quan hệ tương hỗ ý nghóa định lượng liệu 3.2 Quá trình phân tích liệu Xếp liệu theo thứ tự (lập dãy, lập bảng, xếp loại, tính %)Tóm tắt liệu thống kêChọn phương pháp phân tích thích hợp (chọn tiêu chuẩn)Phân tích sai biệtNghiên cứu mối liên hệPhân tích liệu thực nghiệm a/ Xếp liệu theo thứ tự Dữ liệu thô thu thập từ thực địa mã hóa chưa đủ điều kiện phép phân tích, diễn giải Chúng cần trải qua giai đoạn xếp theo thứ tự bước thống kê (lập bảng) Phân làm loại sau: b/ Lập dãy (array) Đây hình thức đơn giản để xếp liệu Cách xếp liệu thành chuỗi số theo hướng tăng dần, giảm dần Phương pháp thích hợp với dãy liệu nhỏ, cho thấy phân bố dãy số, giá trị max dãy số, tập trung dãy số c/ Lập bảng đơn giản (một chiều biến) Ta đếm tần suất xuất liệu chuỗi liệu lập thành bảng phân phối tần suất (frequency distribution) sau Bảng phân bố tuổi thí sinh Tuổi Tần số tuyệt đối Tần số tương đối (%) 17 6.3 6.3 18 18.8 25.0 19 12.5 37.5 20 31.5 68.8 21 12.5 81.3 22 18.8 100.0 Tổng cộng 16 100.0 Tần số tích lũy (%) Dạng bảng thể rõ ràng phân bố dãy liệu theo mức liệu khác Tần số quan sát tuyệt đối ứng với mức liệu khác Tần số quan sát tương đối tính theo tỷ lệ % mức liệu so với toàn mẫu quan sát Tần số tích lũy rõ tỷ lệ % tất quan sát có giá trị nhỏ hay giá trị mức liệu xem xét Các giá trị liệu bất thường (quá lớn hay nhỏ) để kiểm chứng lại giá trị liệu sau làm lệch kết phân tích thống kê, giá trị bất thường cần cách xử lý đặc biệt khác Các giá trị mã hóa bất thường sai sót việc nhập liệu hay mã hóa d/ Lập bảng so sánh toàn diện (Cross-tabulation) Nhiều vấn đề nghiên cứu giải việc lập bảng đơn giản Tuy nhiên, bảng đơn giản cho biết phân bố biến số thời điểm đó, không đem lại đầy đủ thông tin cho liệu Hầu hết liệu tổ chức hình thức cao thông tin phụ thêm Bảng so sách toàn diện hình thức mở rộng bảng chiều để nhà nghiên cứu nghiên cứu mối liên hệ hai hay nhiều biến cách đồng thời đếm tần số xuất bảng chiều Ví dụ: Liên hệ mức lợi tức trình độ giáo dục Giáo dục đầu người Giáo dục phổ thông trở xuống Có từ 1-3 năm trung học Tốt nghiệp trung học Có từ 1-3 Mức lợi tức (dollar) 1250 1499 40 1500 1999 46 20000 24999 Treân 25000 Tổ ng số 61 1000 1249 48 16 13 592 99 46 80 51 61 26 33 541 196 217 137 187 217 220 164 139 147 116 81 91 139 148 220 122 132 104 Dưới 5000 50007999 800 0999 232 136 145 Các lập bảng thống kê Sắp xếp số liệu bảng Hiện tổng dòng cột Chọn hàm thống kê Chỉnh dạng số liệu Thay đổi nhãn thống kê Sắp xếp đại lượng tính toán bảng số liệu: * Ô Across: Chứa biến cột, tạo lên cột bản, phù hợp chọn hàm Col% * Ô Down: Chứa biến dòng, tạo lên dòng bảng, phù hợp chọn hàm Row% * In separate tables: đại lượng thống kê xếp theo bảng riêng, bảng hiển thị kết tính theo hàm thống kê Kiểu xếp phù hợp bảng tính có quy mô lớn, nhiều dòng    Nút Statistics: chọn hàm thống kê cần thiết, sau Click vào hàm ta chọn nút Add để đưa hàm vào phân tích Ô Summaries: để chứa biến định lượng Ta có bảng tổng hợp sau: 1- Bảng biến định tính 2- Bảng biến định tính 3- Bảng biến định tính biến định lượng 4- Bảng biến định tính, biến định lượng Xử lý biến nhiều lựa chọn    Có cách để xử lý: Dùng: Analyze -> Custom Tables -> Multiple Repose Tables Duøng: Analyze -> Custom Tables -> General Tables -> Multiple Repose Tables Chọn biến liên quan Lưu lại Tên nhãn tập đa đáp ứng        Choïn Define Set … bảng tạo biến ảo xuất hiện: Tại Variables in set: Đưa biến nhỏ biến nhiều lựa chọn vào ô: Layes, sau Tại Ô Name: đặt tên biến Tại Ô label: đặt nhãn biến Chọn: Categories: Biến có nhiều trả lời Chọn: Dichotomies: Biến có trả lời Sau nhấn nút Add đưa biến vào phân tích Save lưu lại ( chọn Statics bảng phân phối tần suất Generral Tables tùy cách thực ) Biến phụ thuộc Biến độc lập SPSS cung cấp nhiều giá trị thống kê thiết kế để đo mức độ quan hệ hai biến định tính Hai số đo hữu dụng Phi Cramer’s V Để thu giá trị cho thống kê Mở hộp thoại (2), chọn Phi and Cramer’s V hộp Norminal Cramer’s V Phi thống kê có quan hệ mật thiết Trong ví dụ này, thực tế biến ta có hai loại, giá trị thống kê lý tưởng Cramer’s V dùng thông dụng có hai giá trị – (zero) cho biết mối quan hệ cho biết có mối quan hệ hoàn hảo (Theo lý thuyết, giá trị Phi giới hạn trên) Trong ví dụ này, Cramer’s V = 0.072 2- Mối quan hệ biến định lượng   Mô tả mối quan hệ hai biến định lượng Biểu đồ phân tán (scatter) hữu ích việc mô tả mối quan hệ hai biến định lượng Theo quy ước, đặt biến phụ thuộc trục tung biến độc lập trục hoành Không giống quy ước cho bảng, thường bị bỏ qua, quy ước dùng rộng rãi ngành khoa học xã hội (Xem phần hồi quy tuyến tính) Thực hiện: Graph->scatter -> Definel … set Markers by   Thêm biến điều khiển định tính Giả sử muốn biết quan hệ chiều cao cân nặng có giống cho nam nữ không? (tập thuc_hanh.sav) Cách nghiên cứu phân biệt nam nữ biểu đồ phân tán Trong cửa sổ Simple Scatterplot, chuyển biến sex (giới tính) vào hộp Set Markers by (đánh dấu phân biệt theo trị biến điều khiển này) sau: Mối quan hệ biến định lượng biến định tính   Thực mô tả mối quan hệ SPSS  30 hộp Dependent List (chứa biến phụ thuộc biến định lượng) 20 hộp Factor List (chứa yếu tố độc lập, biến định tính) 10 102 86 108 105 Pa ug hn n  N= 84 sinh dau Thu tu sinh 116 sinh sau ... làm rõ mối quan hệ tương hỗ ý nghóa định lượng liệu 3.2 Quá trình phân tích liệu Xếp liệu theo thứ tự (lập dãy, lập bảng, xếp loại, tính %)Tóm tắt liệu thống kêChọn phương pháp phân tích thích... (%) Dạng bảng thể rõ ràng phân bố dãy liệu theo mức liệu khác Tần số quan sát tuyệt đối ứng với mức liệu khác Tần số quan sát tương đối tính theo tỷ lệ % mức liệu so với toàn mẫu quan sát Tần số... câu hỏi: “Những kết có ý nghóa mặt thống kê ?”, ? ?Liệu kết có xuất cách ngẫu nhiên việc sử dụng mẫu không ?” Dữ liệu tham số liệu phi tham số Dữ liệu gọi thuộc loại tham số (parametric) chúng phân