intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Tin học ứng dụng phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - Bài 6: Phân tích dữ liệu

Chia sẻ: Cô đơn | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:91

Thêm vào BST
Báo xấu
190
lượt xem 41
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Tin học ứng dụng phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - Bài 6: Phân tích dữ liệu" cung cấp cho người học các kiến thức: Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính, kiểm định trung bình tổng thể, phân tích phương sai, tương quan tuyến tính, hồi quy tuyến tính. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Tin học ứng dụng phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - Bài 6: Phân tích dữ liệu

  1. TIN HỌC ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VỚI SPSS BÀI 6: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
  2. MỤC TIÊU Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu • Hiểu và áp dụng được các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp với yêu cầu nghiên cứu. • Tổ chức và làm việc nhóm phân tích dữ liệu nghiên cứu; làm báo cáo và trình bày kết quả nghiên cứu.
  3. NỘI DUNG Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu • Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính • Kiểm định trung bình tổng thể • Phân tích phương sai • Tương quan tuyến tính • Hồi quy tuyến tính
  4. MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu • Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh hoặc định danh – thứ bậc • Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ bậc
  5. MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu • Lý thuyết Chi-bình phương – Bước 1: Đặt giả thuyết Ho: “Không có mối liên hệ giữa hai biến” hay “Hai biến độc lập với nhau”. – Bước 2: Thực hiện kiểm định2 – Bước 3: So sánh giá trị p-value với giá trị  • Chấp nhận Ho nếu p-value > • Bác bỏ Ho nếu p-value  – P-value là xác suất phạm sai lầm khi loại bỏ giả thuyết Ho, xác suất này càng cao thì hậu quả của việc phạm sai lầm khi loại bỏ giả thuyết Ho càng nghiêm trọng và ngược lại – Trong SPSS p-value chính là giá trị Sig. trong bảng kết quả kiểm định
  6. MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu • Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh hoặc định danh – thứ bậc – Giả thuyết • Ho: Không tồn tại mối liên hệ giữa hai biến • H1: Hai biến có liên hệ với nhau – Phương pháp • Sử dụng kiểm định Chi – bình phương (2) với mức ý nghĩa  = 0.05 – Ví dụ • Kiểm định mối liên hệ giữa trình độ học vấn và giới tính
  7. Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH DANH
  8. Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH DANH
  9. Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH DANH
  10. MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH DANH Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu Các đại lượng kiểm Các đại lượng kiểm định dành cho hai định dành cho hai biến định danh biến thứ bậc
  11. Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH DANH
  12. MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH DANH Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu Do Sig. >  nên chấp nhận giả thuyết H0
  13. MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu • Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ bậc – Giả thuyết • Ho: Không tồn tại mối liên hệ giữa hai biến • H1: Hai biến có liên hệ với nhau – Phương pháp • Sử dụng kiểm định tau-b của Kendall, kiểm định d của Some, kiểm định gamma của Goodman và Kruskal với mức ý nghĩa  = 0.05 – Ví dụ • Kiểm định mối liên hệ giữa độ tuổi và mức độ thanh toán thẻ
  14. Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN THỨ BẬC
  15. Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN THỨ BẬC
  16. MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN THỨ BẬC Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu ≠ Do Sig. >  nên chấp nhận giả thuyết H0
  17. KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TỔNG THỂ Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu • So sánh trị trung bình của một tổng thể với một giá trị cụ thể • So sánh trị trung bình của hai nhóm tổng thể riêng • So sánh trị trung bình của hai nhóm tổng thể riêng biệt có đặc điểm các phần tử của hai nhóm có sự tương đồng từng đôi một • So sánh trị trung bình của nhiều nhóm tổng thể độc lập
  18. KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TỔNG THỂ Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu • So sánh trị trung bình của một tổng thể với một giá trị cụ thể – Ví dụ: Kiểm định giả thuyết “Độ tuổi trung bình của khách hàng trả lương qua thẻ VCB là 35”. – Quy trình thực hiện • Dùng lệnh Select Case lọc ra các trường hợp khách hàng trả lương qua thẻ VCB • Gọi chức năng Analyze > Compare Means > One-Sample T- Test • Cung cấp biến kiểm định, giá trị trung bình kỳ vọng • Chọn độ tin cậy
  19. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT TRỊ TRUNG BÌNH CỦA MỘT TỔNG THỂ Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu
  20. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT TRỊ TRUNG BÌNH CỦA MỘT TỔNG THỂ Tin học ứng dụng: Phân tích dữ liệu nghiên cứu
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
46=>1