Bài giảng Nghiên cứu thị trường quốc tế - Chương 7: Xử lý – phân tích dữ liệu nghiên cứu bằng SPSS

Trong bối cảnh nghiên cứu khoa học ngày càng phát triển, việc xử lý và phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc khám phá những hiểu biết sâu sắc và đưa ra các kết luận đáng tin cậy. Chương này tập trung vào giới thiệu các phương pháp và quy trình phân tích dữ liệu nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS, một công cụ thống kê mạnh mẽ và phổ biến. Mục tiêu là trang bị cho người đọc kiến thức nền tảng vững chắc về cách chuẩn bị, mã hóa, nhập dữ liệu và thực hiện các phân tích thống kê cơ bản đến nâng cao. Việc nắm vững các kỹ thuật này không chỉ đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu mà còn nâng cao năng lực phân tích định lượng trong các lĩnh vực học thuật và ứng dụng.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và học giả trong các lĩnh vực Quản trị Kinh doanh, Marketing, Tài chính, và các ngành khoa học xã hội khác có nhu cầu phân tích dữ liệu định lượng bằng phần mềm SPSS.

Chương "XỬ LÝ- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU BẰNG SPSS" cung cấp một hướng dẫn toàn diện về việc sử dụng phần mềm SPSS cho quá trình phân tích dữ liệu. Nội dung bắt đầu bằng tổng quan về SPSS, giới thiệu về lịch sử và các phiên bản của phần mềm. Tiếp theo, chương đi sâu vào các bước thiết yếu của quy trình dữ liệu, bao gồm nhập dữ liệu vào SPSS, khai báo biến với các thuộc tính chi tiết như tên biến, loại, độ rộng, nhãn và giá trị. Đặc biệt, khái niệm mã hóa dữ liệu được giải thích rõ ràng, minh họa cách chuyển đổi thông tin thô thành định dạng số hóa phù hợp cho phân tích, đồng thời nhấn mạnh sự cẩn trọng khi nhập dữ liệu từ các nguồn như Excel.
Về phương pháp phân tích, chương trình bày cách thực hiện thống kê mô tả để tóm tắt các đặc điểm chính của dữ liệu, tính toán các chỉ tiêu cần thiết và áp dụng các kỹ thuật nâng cao hơn. Cụ thể, phân tích khám phá nhân tố (EFA) được giới thiệu như một phương pháp để giảm chiều dữ liệu và khám phá các cấu trúc tiềm ẩn, trong khi phân tích hồi quy được đề cập để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến. Một phần quan trọng khác là đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha, với hướng dẫn về tiêu chí chấp nhận (>0.6) và việc giữ lại các biến có hệ số tương quan biến tổng (>0.3). Giá trị ứng dụng của chương này nằm ở việc cung cấp một lộ trình thực hành, giúp người đọc từ sinh viên đến nhà nghiên cứu có thể tự tin áp dụng SPSS để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó nâng cao chất lượng và độ tin cậy của các công trình nghiên cứu khoa học.