1
SPSS 16.0
GIỚI THIỆU VÀ THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI
Phần mềm SPSS (nguyên gốc là từ viết tắt của Statistical Package for Social Sciences) được dùng
để phân tích các kết quả điều tra trong nhiều lĩnh vực từ xã hội, giáo dục, kinh tế, dịch vụ,
marketing, nông nghiệp, y khoa… Ngày nay SPSS for Windows đã trở thành một trong những phần
mềm phân tích số liệu thống kê hiệu quả, phổ biến nhất và được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng để
phân tích dữ liệu trong nghiên cứu khoa học.
Phần mềm SPSS dễ dàng cài đặt cho mọi cấu hình của máy vi tính, với dung lượng thấp người sử
dụng không cần đến một máy vi tính có cấu hình thật mạnh. Việc cài đặt SPSS đơn giản và tương tự
như một số phần mềm ứng dụng khác.
Nhà nghiên cứu sử dụng chương trình SPSS trong máy vi tính để thực hiện các kỹ thuật thống kê,
nhưng việc làm cho các con số thống kê có ý nghĩa lại phụ thuộc vào cách diễn giải kết quả, suy
diễn và dự đoán để giải quyết mục tiêu của vấn đề nghiên cứu.
1. LÀM QUEN VỚI SPSS
Khởi động SPSS từ biểu tượng của chương trình trên Desktop hoặc từ Star/Program/SPSS
SPSS có 2 cửa sổ làm việc: Cửa sổ dữ liệu (Dataset) và Cửa sổ kết quả xử lý (Output)
- Cửa sổ dữ liệu có 2 giao diện: Giao diện mã hoá dữ liệu (Variable View) và Giao diện nhập liệu
(Data View). Thay đổi giao diện bằng cách nhấp chuột chọn ở gốc trái bên dưới màn hình, hoặc
bấm tổ hợp phím Ctrl+T.
Thành phần Menu của cửa sổ dữ liệu bao gồm:
File: giúp tạo tập tin SPSS mới, mở tập tin có sẵn, lưu, thoát …
Edit: xác lập các mặc định của chương trình (Option), cắt, dán, tìm kiếm, thay thế…
View: cho hiện dòng trạng thái, thanh công cụ, font chữ, giá trị nhập vào hay nhãn ý nghĩa
Data: bao gồm các lựa chọn chèn thêm biến, tìm nhanh một quan sát, sắp xếp thứ tự quan sát, chia
và ghép tập tin…
Transform: gồm các lệnh tính toán, chuyển đổi và mã hoá lại biến …
Analyze: chứa các công cụ phân tích số liệu như: thống kê mô tả, phân tích bảng chéo, các kiểm
định tham số và phi tham số, phân tích tương quan và hồi quy …
Graphs: bao gồm các công cụ liên quan đến biểu đồ và đồ thị
Utilities: tìm hiểu thông tin về các biến, tập tin…
2
Windows: sắp xếp và di chuyển giữa các cửa sổ làm việc của SPSS
- Cửa sổ kết quả (Output): chứa các kết quả xử lý số liệu, biểu đồ …
2. THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI
2.1. Số đo và thang đo
Đánh dấu bằng số hay các ký hiệu để mô tả đặc điểm của đối tượng nghiên cứu (sự chấp nhận, thái
độ, thị hiếu) theo một qui luật cụ thể nào đó. Mô tả bằng số cho phép phân tích dữ liệu bằng phương
pháp thống kê và truyền đạt kết quả một cách dễ dàng. Có 4 loại thang đo chính được sử dụng trong
nghiên cứu Marketing: thang đo biểu danh, thang đo tỷ lệ, thang đo thứ tự và thang đo khoảng.
Thang đo biểu danh (danh nghĩa) (Nominal scale)
Là thang đo sử dụng các con số đánh dấu (mã số) để phân loại đối tượng hoặc sử dụng như ký hiệu
để phân biệt và nhận dạng đối tượng. Thang đo biểu danh hay thang đo danh nghĩa không có ý
nghĩa về mặt lượng mặc dù nó được ký hiệu bằng các con số.
Trong nghiên cứu Marketing, thang đo biểu danh dùng để nhận dạng, xếp loại đối tượng được
phỏng vấn (giới tính, nghề nghiệp, tôn giáo,…), tên sản phẩm, phẩm chất, và các đối tượng khác.
Ví dụ: Vui lòng cho biết hiện gia đình anh (chị) đang sử dụng loại chất đốt nào?
(1) Củi (2) Than đá (3) Dầu (4) Gas
Thang đo thứ tự (Ordinal scale)
Là thang đo thể hiện sự xếp hạng, thể hiện mối quan hệ so sánh thứ tự giữa các loại đối tượng để
chỉ ra phạm vi liên hệ đến một đặc tính nào đó. Thang đo này cũng không có ý nghĩa về mặt lượng
(không cho biết nhiều hơn hay ít hơn bao nhiêu, chỉ cho biết cấp độ chênh lệch). Ví dụ: Vui lòng
xếp thứ tự các loại chất đốt mà anh (chị) ưa thích?
( ) Củi
( ) Than đá
( ) Dầu
( ) Gas
Thang đo khoảng (Interval scale)
3
Là thang đo cũng có thể dùng để xếp hạng các đối tượng nghiên cứu nhưng khoảng cách bằng nhau
trên thang đo đại diện cho khoảng cách bằng nhau trong đặc điểm của đối tượng. Một thang đo
khoảng chứa đựng tất cả thông tin trong thang đo thứ tự nhưng nó cũng cho phép só sánh sự khác
biệt giữa các đối tượng. Ví dụ: sự khác biệt giữa “3” và “4” thì bằng sự khác biệt giữa “1” và “2”,
hoặc sự khác biệt giữa “2” và “4” thì gấp đôi sự khác biệt giữa “1” và “2”.
Thang đo tỷ lệ (Ratio scale)
Là loại thang đo cao nhất, nó chứa đựng tất cả nội dung của thang đo biểu danh, thang đo thứ tự và
thang đo khoảng. Trong thang đo tỷ lệ, ta có thể nhận dạng hoặc phân loại đối tượng, xếp hạng đối
tượng và so sánh sự khác biệt. Thang đo tỷ lệ không chỉ cho biết sự khác biệt giữa 2 và 5 thì bằng
sự khác biệt giữa giữa 14 và 17 mà nó còn cho biết thêm 14 thì gấp 7 lấn của 2.
2.2. Tiến trình thiết kế bảng câu hỏi
Thiết kế bảng câu hỏi là một kỹ năng đòi hỏi thông qua kinh nghiệm, và nó còn là một nghệ thuật.
Thiết kế bảng câu hỏi là một quá trình bao gồm 10 bước:
Bước 1: Xác định những thông tin cần thiết
Bước 2: Xác định hình thức phỏng vấn, thu dữ liệu
Bước 3: Xác định nội dung các câu hỏi cần thiết
Bước 4: Thiết kế câu hỏi để khắc phục trường hợp đáp viên không sẵn lòng trả lời
Bước 5: Quyết định cấu trúc câu hỏi (đóng, mở)
Bước 6: Quyết định từ ngữ sử dụng trong câu hỏi
Bước 7: Sắp xếp câu hỏi theo thứ tự hợp lý
Bước 8: Xác định hình thức bảng câu hỏi
Bước 9: Hoàn chỉnh bảng câu hỏi
Bước 10: Điều tra thử bảng câu hỏi
3. CÁCH THỨC MÃ HOÁ VÀ NHẬP LIỆU
3.1. Mã hóa dữ liệu
Tiến hành mã hóa dữ liệu ở giao diện Variable View. Bước mã hóa dữ liệu nên được hoàn thành
trước khi tiến hành nhập liệu
Giao diện Variable View thể hiện:
- Các hàng là các biến
- Các cột là các thuộc tính của biến
4
Các thuộc tính của biến bao gồm:
- Tên biến (Name): ngắn gọn cho biết đang đề cập đến câu hỏi nào trong bảng câu hỏi. Độ dài
tối đa là 8 ký tự, không sử dụng dấu cách hoặc các ký hiệu đặc biệt (như !, ?, *, và ‘). Tên
biến không được trùng lặp
- Loại dữ liệu (Type): mặc định là dạng số, có thể thay đổi định dạng biến ở phần Variable
Type.
- Số lượng con số hoặc chữ (With) tối đa có thể nhập vào, có thể thay đổi trong hộp Variable
Type ở trên.
- Số lượng chữ số thập phân (Decimals), có thể thay đổi trong hộp Variable Type ở trên.
- Nhãn biến (Lable): mô tả chi tiết cho tên biến, có thể dài đến 256 ký tự, có thể dùng ký hiệu
đặc biệt.
- Nhãn trị số của biến (Value): dùng để mô tả cho từng trị số của biến (ví dụ mã số 1 đại diện
cho nhóm nam và 2 đại diện cho nữ).
- Trị số khuyết thiếu (Missing): định nghĩa các trị số như là khuyết thiếu của người sử dụng để
giúp phân biệt trị số khuyết thiếu do đáp viên từ chối trả lời hay do câu hỏi đó không áp
dụng đối với người này. Các trị số được chỉ định là khuyết thiếu của người sử dụng được
đánh dấu để SPSS có thể nhận ra trong các phép tính toán.
- Canh lề (Align)
- Thang đo (Measure)
3.2. Nhập liệu
Sau khi mã hóa, trong giao diện Data View đã xuất hiện 1 form nhập dữ liệu. Tiến hành nhập liệu
trong giao diện Data View. Nhập lần lượt từng bảng câu hỏi. Nhập trị số hay chuỗi theo bảng câu
hỏi.
5
4. MỘT SỐ XỬ LÝ TRÊN BIẾN
4.1. Mã hóa lại biến
Trong quá trình phân tích dữ liệu người làm nghiên cứu đôi khi sẽ phải mã hoá lại biến để sử
dụng cho nhiều mục đích khác nhau, và trường hợp đơn cử nhất là:
Khi nhà nghiên cứu muốn chuyển một biến định lượng (thang đo tỷ lệ) sang một biến định
tính (thang đo biểu danh hay thứ tự).
Ví dụ: Khi thu thập thông tin về độ tuổi của bệnh nhân, chúng ta sử dụng thang đo tỷ lệ
(dùng chính xác số tuổi của bệnh nhân: 52, 67, hay 81 tuổi…). Đến khi xử lý số liệu, nhà nghiên
cứu lại muốn sử dụng nhóm tuổi để phân tích và viết báo cáo:
1. < 30 tuổi
2. 30 – 39 tuổi
3. 40 – 49 tuổi
4. 50 – 59 tuổi
5. ≥ 60 tuổi
Quy trình mã hoá lại biến như sau:
1. Vào menu Transform Recode into Different Variables…
Nếu chúng ta chọn Recode into Same Variables… thì biến cũ (số tuổi chính xác) sẽ mất đi
và được thay thế bằng một biến mới với các biểu hiện mới (là nhóm tuổi).
Thông thường ta sẽ chọn Recode into Different Variables… để tạo ra biến mới mà vẫn giữ
lại biến cũ.
2. Xuất hiện hộp thoại sau: