Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 6.2 - TS. Phạm Thành Thái

MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP VÀ CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CƠ BẢN

Phạm Thành Thái Khoa Kinh tế, Trường ĐH Nha Trang

NỘI DUNG CHÍNH

 Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)

 Phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính.

 Phân tích mối quan hệ giữa một biến định lượng và

một biến định tính.

 Phân tích mối quan hệ giữa hai biến định lượng.

 Đánh giá độ tin cậy thang đo: Hệ số cronbach alpha

 Đánh giá giá trị thang đo: Phân tích EFA

2

CÁC LOẠI THANG ĐO

 Biến định tính:

- Thang đo định danh (Nominal)

- Thang đo thứ tự (Ordinal)

 Biến định lượng:

- Thang đo khoảng cách (Interval)

- Thang đo tỉ lệ (Ratio)

3

THỐNG KÊ MÔ TẢ

 Bảng phân phối tần suất

 Tính giá trị trung bình (Mean)

 Tính giá trị trung vị (Median)

 Tính yếu vị (Mode)

 Tính phương sai (Variance)

 Tính độ lệch chuẩn (Standard Deviation)

4

PHÂN TÍCH BẰNG PHẦN MỀM SPSS

 Bảng phân

phối tần xuất và thống kê mô tả

5

PHÂN TÍCH BẰNG PHẦN MỀM SPSS

 Kết quả….

6

PHÂN TÍCH BẰNG PHẦN MỀM SPSS

 Kết quả….

7

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH

 Công cụ: Bảng chéo (Crosstab)

2  Sử dụng thống kê Chi – bình phương ( )

 Hệ số Cramer V

 Giả thuyết nghiên cứu:

H0: Hai biến không có mối quan hệ với nhau

H1: Hai biến có mối quan hệ với nhau

8

PHÂN TÍCH BẰNG PHẦN MỀM SPSS

 Anaylyze → Descriptive Statistics → Crosstabs…

9

PHÂN TÍCH BẰNG PHẦN MỀM SPSS

 Anaylyze → Descriptive Statistics → Crosstabs…

10

PHÂN TÍCH BẰNG PHẦN MỀM SPSS

 Kết quả….

11

PHÂN TÍCH MỐI QUA HỆ GIỮA MỘT BIẾN ĐỊNH LƯỢNG VÀ MỘT BIẾN ĐỊNH TÍNH

 Công cụ phân tích: ANOVA  Các giả định:

- Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn ngẫu nhiên - Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn - Phương sai các nhóm so sánh phải đồng nhất

 Giả thuyết nghiên cứu:

H0: Không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa Nam

và Nữ

H1: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa Nam và Nữ

12

PHÂN TÍCH BẰNG PHẦN MỀM SPSS

 Anaylyze → Compare means → One - way ANOVA…

13

PHÂN TÍCH BẰNG PHẦN MỀM SPSS

 Kết quả….

14

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG

 Phân tích tương quan  Phân tích hồi quy: - Hồi quy đơn - Hồi quy bội  Ví dụ:  Cách thực hiện trên SPSS: Anaylyze → Regression → Linear… Anaylyze → Correlate → Bivariate…

15

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS: Hồi quy

Anaylyze → Regression → Linear…

16

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS Anaylyze → Regression → Linear…

17

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS Kết quả….

18

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS Kết quả….

19

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS Kết quả….

20

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS Kết quả….

21

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS: Phân tích tương quan

Anaylyze → Correlate → Bivariate…

22

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS: Phân tích tương quan

Anaylyze → Correlate → Bivariate…

23

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS: Phân tích tương quan

Kết quả…

24

ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO: HỆ SỐ CRONBACH ALPHA

 Lưu ý:

- Thang đo phải có tối thiểu 3 biến đo lường. - Hệ số cronbach alpha có giá trị biến thiên trong khoảng (0;1) - Hệ số tương quan biến - tổng của biến đo lường phải ≥ 0,3 - Một thang đo có độ tin cậy tốt thì hệ số cronbach alpha biến thiên trong khoảng (0,7 – 0,8) - Nếu cronbach alpha ≥ 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.

25

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS  Anaylyze → Scale → Reliability Analysis: đưa các biến đo lường vào ô Item → Ok.

26

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS  Anaylyze → Scale → Reliability Analysis: đưa các biến đo lường vào ô Item → Ok.

27

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS  Anaylyze → Scale → Reliability Analysis: đưa các biến đo lường vào ô Item → Statistic → Continue → Ok.

 Sau khi đưa các biến đo lường vào ô Item, tiếp theo chọn Statistics...

28

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS  Anaylyze → Scale → Reliability Analysis: đưa các biến đo lường vào ô Item → Statistic → Continue → Ok.

 Đánh dấu chọn các mục trong Descriptives for, tiếp theo chọn Continue

29

CÁCH THỰC HIỆN TRÊN SPSS  Sau khi chọn Continue → Ok → Kết quả:

30

Đánh giá giá trị thang đo: Phân tích EFA  Các tiêu chí để xác định số lượng các nhân tố:

- Tiêu chí Eigenvalue: Giá trị Eigenvalue ≥ 1

- Tiêu chí điểm gãy

- Chọn trước số lượng nhân tố

 Quay nhân tố:

- Quay vuông góc (varimax)

- Quay không vuông góc (Promax)

31

Đánh giá giá trị thang đo: Phân tích EFA

 Điều kiện để phân tích EFA:

- Mức độ quan hệ giữa các biến đo lường

+ Kiểm định Bartlett (sig. ≤ 0,05)

+ Chỉ số KMO (0,5 ≤ KMO ≤ 1)

 Kích thước mẫu:

- Kích thước mẫu tối thiểu (50, tốt hơn là 100).

- Tỷ lệ quan sát/ biến đo lường: 5:1

32

Đánh giá giá trị thang đo: Phân tích EFA

 Tạo biến cho nhân tố:

- Lấy tổng hoặc trung bình của các biến đo

lường để tạo thành giá trị cho khái niệm

- Sử dụng cách tính giá trị nhân tố theo kết

quả của EFA.

- Cách tính phổ biển (sử dụng SPSS) là hồi

quy, Bartlett và Anderson – Rubin.

33

Đánh giá giá trị thang đo: Phân tích EFA

 Đánh giá giá trị thang đo bằng EFA:

Ba thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA

(1) Số lượng nhân tố trích được

- Số lượng nhân tố trích không phù hợp

- Biến không nhóm vào nhân tố như đã giả thuyết

(2) Trọng số nhân tố ( ≥ 0,5)

(3) Tổng phương sai trích (TVE ≥ 50%)

34

Phân tích EFA với SPSS

 Analyze → Dimension Reduction → Factor → Đưa tất cả các biến

cần phân tích vào hộp Variables → Extraction: chọn phép trích thích

hợp (vd, Principal Components, Principal Axis Factoring,…) → chọn

điểm dừng: mặc định là Eigenvalue = 1, nếu muốn dùng điểm gãy

thì nhấn chuột vào Scree plot, nếu muốn xác định số lượng nhân tố

trước → đánh số lượng nhân tố vào ô Number of factors →

Continue → Rotation: chọn phép quay mong muốn: vuông góc, ví

dụ: varimax hoặc không vuông góc , ví dụ: promax → Scores: nếu

muốn biến đổi nhân tố thành một biến để sử dụng cho phân tích tiếp

theo: chọn Save as variables → Continue → nếu muốn kiểm định

KMO và Bartleet hoặc các

tham số

thống kê khác vào

Descriptives,… →OK.

35

Phân tích EFA với SPSS

36

Phân tích EFA với SPSS

Khi hoäp thoaïi Factor Analysis xuaát hieän. + Ñöa caùc bieán caàn phaân tích nhaân toá vaøo khung Variables + Sau ñoù laàn löôït choïn caùc nuùt: Descriptives Extraction Rotation Scores Options vaø ñaùnh daáu choïn caùc muïc phuø hôïp (khi caàn)

37

Phân tích EFA với SPSS

Khi choïn Descriptives. Hoäp thoaïi nhö hình beân xuaát hieän. Ñaùnh daáu choïn KMO and Bartlett’s test of sphericity (neáu caàn)

38

Phân tích EFA với SPSS

Khi choïn Extraction. Hoäp thoaïi nhö hình beân. Trong baøi hoïc, ta söû duïng phöông phaùp trích maëc ñònh cuûa SPSS laø Principal components. Moät phöông phaùp hay ñöôïc söû duïng khaùc laø Principal axis factoring.

39

Phân tích EFA với SPSS

Khi choïn Rotation. Hoäp thoaïi nhö Hình beân. Ñaùnh daáu choïn Varimax neáu phöông phaùp trích laø Principal components Ñaùnh daáu choïn Promax neáu phöông phaùp trích maø baïn choïn ôû hình beân laø Principal axis factoring

40

Phân tích EFA với SPSS

Khi baám nuùt Scores, hoäp thoaïi Factor Analysis: Factor Scores xuaát hieän. Choïn Save as variables neáu baïn muoán löu laïi nhaân soá (ñaõ chuaån hoaù) cuûa töøng nhaân toá

41

Phân tích EFA với SPSS

Khi baám nuùt Options, hoäp thoaïi Factor Analysis: Options xuaát hieän. Trong hoäp thoaïi naøy: +Choïn Sorted by size ñeå saép xeáp caùc bieán quan saùt trong cuøng moät nhaân toá ñöùng gaàn nhau +Choïn suppress absolute value less than neáu khoâng theå hieän caùc troïng soá nhaân toá coù trò tuyeät ñoái nhoû hôn moät giaù trò naøo ñoù (ví duï: 0.3)

42

Phân tích EFA với SPSS

Thực hành trên SPSS và

đọc kết quả

Hỏi và Đáp.

43