1. Tổng Quan về Thang Đo trong SPSS

Việc đánh giá dữ liệu thu thập được là một bước thiết yếu trong quá trình nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong các nghiên cứu định lượng. Để đảm bảo tính hiệu quả của quá trình đánh giá này, việc sử dụng các loại thang đo phù hợp là vô cùng quan trọng. Thang đo đóng vai trò như một công cụ đo lường các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu, cho phép các nhà nghiên cứu so sánh, phân tích và rút ra kết luận một cách chính xác và đáng tin cậy.

Thang đo có thể được xem như một bản đồ chi tiết, vạch ra cách thức lựa chọn các con số để biểu thị các đặc tính khác nhau của đối tượng hoặc hiện tượng đang được nghiên cứu. Việc lựa chọn một loại thang đo phù hợp là bước quan trọng bậc nhất trong quá trình phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS. Do đó, các nhà nghiên cứu cần phải hiểu rõ bản chất và đặc điểm của từng loại thang đo để đưa ra lựa chọn chính xác nhất, phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu của mình.

SPSS cung cấp 4 loại thang đo cơ bản, bao gồm: Thang đo định danh (Nominal), thang đo thứ bậc (Ordinal), thang đo khoảng (Interval) và thang đo tỷ lệ (Ratio). Bảng sau đây tóm tắt các đặc điểm chính của từng loại thang đo:

4 loại thang đo lường cơ bản

2. Thang Đo Định Danh (Nominal Scale) trong SPSS

Thang đo định danh

2.1. Định Nghĩa

Thang đo định danh (Nominal Scale) là một loại thang đo sử dụng các con số để phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau mà không có bất kỳ thứ tự nào. Mỗi con số đại diện cho một danh mục cụ thể, từ đó giúp xác định và phân biệt rõ ràng các đối tượng nghiên cứu. Điều quan trọng cần lưu ý là các con số này không thể hiện bất kỳ sự khác biệt nào về chất lượng giữa các đối tượng.

Các đặc tính nổi bật của thang đo định danh:

• Phân loại dữ liệu: Thang đo định danh chia dữ liệu thành các nhóm riêng biệt, không có thứ tự hay sự sắp xếp theo mức độ.
• Số liệu mang tính mô tả: Các con số được sử dụng trong thang đo định danh chỉ mang tính chất mô tả, không thể thực hiện bất kỳ phép toán so sánh hoặc tính toán nào.
• Ví dụ minh họa:
  • *Nguồn gốc dân tộc: Châu Á, Châu Âu, Châu Phi, …*
  • *Tín ngưỡng tôn giáo: Phật giáo, Thiên Chúa giáo, Hồi giáo, …*
  • *Giới tính sinh học: Nam, Nữ, Khác*
  • *Khu vực sinh sống: Miền Bắc, Miền Trung, Miền Nam*
  • *Loại hình công việc: Giáo viên, Bác sĩ, Kỹ sư, Công nhân, …*
  • *Thương hiệu sản phẩm: Samsung, Apple, Sony, …*
  • *Danh mục hàng hóa: Điện thoại, Máy tính, Quần áo, Thực phẩm, …*

2.2. Mối Liên Hệ trong Thang Đo

Trong thang đo định danh, mối quan hệ giữa các điểm đo được thể hiện là A ≠ B ≠ C. Điều này ngụ ý rằng các thuộc tính giá trị của dữ liệu trong thang đo có vai trò hoàn toàn ngang nhau và không có sự khác biệt về mức độ hoặc chất lượng.

Ví dụ để dễ hình dung:

• *Giới tính: Nam (1) ≠ Nữ (2)*
• *Tôn giáo: Phật giáo (1) ≠ Công giáo (2) ≠ Tin lành (3)*
• *Nơi cư trú: Miền Bắc (1) ≠ Miền Trung (2) ≠ Miền Nam (3)*

Những hạn chế cần lưu ý:

• Không thể thực hiện tính toán: Do tính chất của thang đo, không thể sử dụng các con số này để thực hiện bất kỳ phép tính toán nào.
• Chức năng chính: Chức năng duy nhất của thang đo định danh là xác định vị trí, tức là liệt kê các cá nhân hoặc đồ vật thuộc mỗi loại và đếm số lượng đối tượng trong mỗi nhóm.

2.3. Các Phép Toán Thống Kê

Một số phép toán thống kê phân tích có thể được áp dụng trong thang đo định danh:

• Tính Tỷ lệ phần trăm (Percentage): Xác định tỷ lệ phần trăm của mỗi giá trị (danh mục) trong biến định danh.
• Xác định Mốt (Mode): Tìm giá trị (danh mục) xuất hiện nhiều nhất trong biến định danh.
• Kiểm định Nhị thức (Binomial Test): So sánh tỷ lệ xuất hiện của hai giá trị (danh mục) trong biến định danh.

2.4. Hướng Dẫn Chạy Thang Đo Định Danh trong SPSS

Ví dụ, chúng ta có một tệp dữ liệu thống kê có tên “Thang đo định danh – Tutorial.sav” và đã nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS.

Mở, nhập liệu file dữ liệu trong SPSS

Giả sử bạn muốn phân tích thang đo định danh cho biến “Giới tính”, hãy làm theo 5 bước sau để thực hiện phân tích:

Bước 1: Trên thanh menu chính, chọn Analyze → Descriptive Statistics, sau đó chọn Frequencies… để mở hộp thoại Frequencies.

CHỌN ANALYZE > DESCRIPTIVE STATISTICS > FREQUENCIES

Bước 2: Trong hộp thoại Frequencies, chọn biến “Giới tính” từ danh sách các biến bên trái và chuyển vào ô “Variables(s)”.

Tick chọn đưa biến Giới tính vào ô Variable(s)

Bước 3: Tiếp theo, nhấp vào “Statistics” ở phía bên trái hộp thoại để chọn các phép toán thống kê.

phép toán thống kê

Bước 4: Trong hộp thoại Frequencies: Statistics, đánh dấu chọn “Mode” trong phần “Central Tendency” và sau đó nhấp “Continue”.

Đánh dấu Mode tại danh mục Central Tendency

Bước 5: Nhấp vào “OK” để hoàn tất các thao tác và nhận kết quả.

Bấm vào OK để hoàn tất thao tác

Bước 6: Kiểm tra kết quả phân tích cho thang đo danh nghĩa.

Bảng kết quả phân tích thang đo danh nghĩa cho biến Giới tính

Nếu bạn đang cảm thấy mệt mỏi với việc tự mình chạy thang đo trong SPSS, đừng lo lắng, chúng tôi có giải pháp cho bạn! *xulysolieu.info cung cấp dịch vụ chạy SPSS chuyên nghiệp, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tập trung vào phân tích kết quả. Với kinh nghiệm thực hiện hơn 3000 dự án chạy SPSS và tư vấn cho hơn 5000 khách hàng, xulysolieu.info cam kết mang đến kết quả tốt nhất trong thời gian ngắn nhất.*

3. Thang Đo Thứ Bậc (Ordinal Scale) trong SPSS: Sắp Xếp Theo Thứ Tự

Thang đo thứ bậc

3.1. Giải Thích Khái Niệm

Thang đo thứ bậc (Ordinal Scale) là một loại thang đo lường sử dụng các con số để phân loại dữ liệu theo một thứ tự nhất định, phản ánh mối quan hệ về thứ tự giữa các đối tượng dựa trên một thuộc tính cụ thể. Mỗi con số tương ứng với một vị trí trong thứ tự, cho phép nhà nghiên cứu so sánh mức độ hoặc chất lượng giữa các đối tượng khác nhau.

Các đặc điểm quan trọng của thang đo thứ bậc:

• Mối quan hệ thứ tự: Các giá trị trong thang đo thứ bậc có một thứ tự cụ thể, thể hiện mức độ cao thấp, nhiều ít, quan trọng hay kém quan trọng của các đối tượng.
• So sánh tương đối: Thang đo thứ bậc cho phép so sánh tương đối giữa các đối tượng, ví dụ như “nhiều hơn”, “ít hơn”, “cao hơn”, “thấp hơn”.
• Ví dụ điển hình:
  • *Mức độ hài lòng: Rất hài lòng, Hài lòng, Bình thường, Không hài lòng, Rất không hài lòng*
  • *Đánh giá chất lượng sản phẩm: Tốt, Khá, Trung bình, Kém*
  • *Mức độ ưu tiên của vấn đề: Rất quan trọng, Quan trọng, Bình thường, Ít quan trọng, Không quan trọng*

3.2. Các Mối Quan Hệ Tồn Tại

Thang đo thứ bậc thể hiện mối quan hệ so sánh giữa các điểm đo, được sắp xếp theo thứ tự từ cao xuống thấp (A > B > C). Các điểm đo trong thang đo này có vai trò tương tự nhau nhưng có giá trị khác nhau, thể hiện mức độ sở hữu thuộc tính cao hơn hoặc thấp hơn.

Ví dụ thực tế: Sắp xếp các thương hiệu theo sở thích cá nhân, trong đó “1” là sự lựa chọn hàng đầu và “6” là sự lựa chọn cuối cùng.

• Samsung:………………….
• Sony:………………….
• Panasonic:………………….
• JVC:………………….
• Philips:………………….
• Hitachi:………………….

Trong tình huống này, nếu một người xếp Sony ở vị trí số 1, Panasonic ở vị trí số 2 và Samsung ở vị trí số 3, điều đó cho thấy người đó thích Sony hơn cả, nhưng mức độ thích Sony hơn Panasonic là không rõ ràng.

Trong thang đo thứ bậc, các giá trị được sắp xếp theo thứ tự từ cao đến thấp, thể hiện mối quan hệ so sánh giữa các đối tượng. Do bản chất không liên tục của thang đo này, các phép toán số học thông thường như cộng, trừ, nhân, chia không thể áp dụng trực tiếp. Tuy nhiên, dữ liệu thu thập được từ thang đo thứ bậc vẫn có thể được sử dụng để thực hiện các phân tích thống kê dựa trên thứ tự và mối quan hệ so sánh giữa các giá trị, ví dụ như phân tích tần suất, phân tích so sánh hoặc xác định thứ hạng.

3.3. Các Loại Phép Toán

Một số phép toán thống kê có thể thực hiện trên thang đo thứ bậc:

• Phân loại theo Tỷ lệ phần trăm: Chia dữ liệu thành các nhóm (hạng) dựa trên tỷ lệ phần trăm.
• Xác định Hạng (tương quan thứ tự): Gán thứ hạng cho từng đối tượng dựa trên vị trí của nó trong thang đo thứ bậc.

3.4. Cách Thực Hiện Thang Đo Thứ Bậc trong SPSS

Sử dụng lại tệp dữ liệu thống kê “Thang đo định danh – Tutorial.sav” đã nhập liệu vào phần mềm.

Mở, nhập liệu file dữ liệu trong SPSS

Giả sử bạn muốn áp dụng thang đo thứ bậc cho biến “Thu nhập hàng tháng của bạn là bao nhiêu?”, hãy thực hiện theo 5 bước sau:

Bước 1: Trên thanh menu chính, chọn Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies… để mở hộp thoại Frequencies.

CHỌN ANALYZE > DESCRIPTIVE STATISTICS > FREQUENCIES

Bước 2: Trong hộp thoại Frequencies, chọn biến “Thu nhập hàng tháng của bạn là bao nhiêu?” từ danh sách các biến bên trái và chuyển vào ô “Variables(s)”.

ĐƯA BIẾN “THU NHẬP HÀNG THÁNG CỦA BẠN LÀ BAO NHIÊU” VÀO Ô VARIABLE(S)

Bước 3: Tiếp theo, nhấp vào “Statistics” ở phía bên trái hộp thoại để chọn các phép toán thống kê.

CLICK VÀO STATISTICS ĐỂ CHỌN CÁC PHÉP TOÁN THỐNG KÊ

Bước 4: Trong hộp thoại Frequencies: Statistics, đánh dấu chọn “Mode” và “Median” trong phần “Central Tendency” và sau đó nhấp “Continue”.

ĐÁNH DẤU MODE VÀ MEDIAN TRONG DANH MỤC CENTRAL TENDENCY & CHỌN CONTINUE

Bước 5: Nhấp vào “OK” để hoàn tất các thao tác và nhận kết quả.

Nhấn OK để hoàn tất thao tác

Bước 6: Kiểm tra kết quả phân tích cho thang đo thứ bậc.

BẢNG KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THANG ĐO THỨ BẬC

Thống kê mô tả trong SPSS bao gồm các hệ số tóm tắt dữ liệu như thống kê tần số và thống kê trung bình. Thống kê tần số áp dụng cho các câu định tính như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp để thống kê tỷ lệ cơ cấu đáp viên và vẽ biểu đồ cơ cấu. Trong khi đó, thống kê trung bình áp dụng cho các câu 5 mức độ để đánh giá điểm trả lời của đáp viên trên thang điểm 5. Tham khảo bài viết sau để biết thêm chi tiết về *Thống kê mô tả: Thống kê tần số trong SPSS và Thống kê mô tả: Thống kê trung bình trong SPSS.*

4. Thang Đo Khoảng (Interval Scale) trong SPSS: Khoảng Cách và Thứ Tự

Thang đo khoảng

4.1. Định Nghĩa và Đặc Điểm

Thang đo khoảng (Interval scale) là loại thang đo lường mà trong đó các giá trị được gán cho các đối tượng có thể so sánh được với nhau về khoảng cách và thứ tự. Mỗi giá trị trong thang đo khoảng mang một ý nghĩa cụ thể, và khoảng cách giữa hai giá trị bất kỳ luôn bằng nhau. Tuy nhiên, thang đo khoảng không có điểm không tuyệt đối, vì vậy không thể thực hiện các phép toán như lấy tỷ số hoặc tỷ lệ.

Các đặc điểm chính của thang đo khoảng:

• Giá trị cụ thể: Mỗi đối tượng được gán một giá trị số cụ thể.
• Khoảng cách xác định: Khoảng cách giữa các giá trị kế tiếp nhau được xác định rõ ràng và bằng nhau.
• Đơn vị đo lường: Giá trị được đo bằng một đơn vị đo lường cụ thể.
• Không có điểm 0 tuyệt đối: Thang đo không có điểm 0 tuyệt đối, do đó không thể thực hiện các phép toán như lấy tỷ số hoặc tỷ lệ.

Ví dụ minh họa:

• Nhiệt độ đo bằng thang Celsius hoặc Fahrenheit. Mỗi giá trị nhiệt độ có một ý nghĩa cụ thể, và khoảng cách giữa 1°C và 2°C là như nhau. Tuy nhiên, không có nhiệt độ 0°C tuyệt đối, vì đây là điểm đóng băng của nước và nước có thể tồn tại ở trạng thái rắn, lỏng hoặc khí ở các nhiệt độ khác nhau.
• Một loại cà phê được xếp loại 3 có chất lượng khác với loại cà phê xếp loại 4 một đơn vị đo lường.

4.2. Mối Quan Hệ Giữa Các Điểm Đo

Trong thang đo khoảng, mối quan hệ giữa các điểm đo là A > B > C và A – B = B – C. Điều này có nghĩa là các thuộc tính của dữ liệu trong thang đo:

• Có sự tương đương lẫn nhau.
• Có sự so sánh rõ ràng giữa các giá trị.
• Biết được mối quan hệ giữa hai khoảng bất kỳ.

Hạn chế của thang đo khoảng là chỉ cho biết sự khác biệt giữa các đối tượng bằng số tuyệt đối, không phải số tương đối. Nghĩa là việc so sánh giá trị của thang đo khoảng bằng số tương đối không có ý nghĩa.

Ví dụ:

Về kết quả thi, Hùng có 80 điểm, Tuấn có 40 điểm. Giáo viên cho thêm 10 câu hỏi nữa, cả hai đều trả lời đúng và được thêm 10 điểm nữa. Như vậy tổng số điểm của Hùng là 90, của Tuấn là 50; chênh lệch vẫn là 40 (90 – 50 = 40).

Tuy nhiên, nếu chia tổng số điểm của họ cho nhau, điểm của Hùng gấp 2 lần trong trường hợp thứ nhất và chỉ gấp 1.8 lần trong trường hợp thứ hai so với điểm của Tuấn. Con số này không thể phản ánh trình độ hơn của Hùng so với Tuấn và thường xảy ra khi đo lường quan điểm.

Thang đo khoảng có khả năng đo lường chính xác hơn so với thang xếp hạng. Nó không chỉ giúp đo lường mà còn cho phép sắp xếp theo thứ tự.

4.3. Các Phép Toán Thường Dùng

Một số phép toán thống kê có thể thực hiện khi sử dụng thang đo khoảng:

• Tính Khoảng biến thiên (khoảng biến thiên): Thể hiện khoảng cách giữa giá trị quan sát nhỏ nhất và giá trị quan sát lớn nhất trong một tập dữ liệu.
• Tính Giá trị trung bình (mean): Giá trị trung bình của một tập hợp các dữ liệu quan sát.
• Tính Độ lệch chuẩn (std. deviation): Là thước đo mức độ phân tán của các giá trị trong một tập dữ liệu so với giá trị trung bình của chúng.

4.4. Cách Chạy Thang Đo Khoảng trong SPSS

Sử dụng bộ dữ liệu thống kê “Thang đo định danh – Tutorial.sav” đã nhập liệu trong phần mềm. Nếu bạn cần chạy thang đo khoảng trong SPSS để phân tích dữ liệu cho biến “Bạn hiện đang là sinh viên năm mấy” theo thang Likert, hãy thực hiện theo 5 bước sau:

Bước 1: Trong giao diện phần mềm SPSS, vào mục Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies để mở hộp thoại.

CHỌN ANALYZE > DESCRIPTIVE STATISTICS > FREQUENCIES

Bước 2: Nhấp đúp chuột vào biến “Bạn hiện đang là sinh viên năm mấy” để đưa vào ô “Variable(s)”.

ĐƯA BIẾN CẦN PHÂN TÍCH THANG ĐO KHOẢNG VÀO Ô VARIABLE(S)

Bước 3: Chọn Statistics bên trái hộp thoại Frequencies để sử dụng các phép toán cho thang đo.

CHỌN STATISTICS ĐỂ SỬ DỤNG CÁC PHÉP TOÁN CHO THANG ĐO

Bước 4: Tại hộp thoại Frequencies: Statistics, đánh dấu chọn các phép toán cần thống kê.

Đối với ví dụ này, ta sẽ sử dụng các phép toán như sau:

Tại danh mục Central Tendency, chọn:

• Mean
• Median
• Mode

Tại danh mục Dispersion, chọn:

• Std. deviation
• Minimum
• Maximum

Nhấp vào Continue để tiếp tục.

Đánh dấu vào các phép toán thống kê cần phân tích

Bước 5: Nhấp OK để hoàn tất và nhận kết quả.

Chọn OK để hoàn tất

Bước 6: Kiểm tra kết quả phân tích cho thang đo khoảng

BẢNG KẾT QUẢ PHÂN TÍCH CHO THANG ĐO KHOẢNG

5. Thang Đo Tỷ Lệ (Ratio Scale) trong SPSS

Thang đo tỷ lệ

5.1. Định Nghĩa và Ưu Điểm

Thang đo tỷ lệ là loại thang đo lường cao cấp nhất trong các loại thang đo được sử dụng trong nghiên cứu khoa học. Nó mang những ưu điểm vượt trội so với các loại thang đo khác, thể hiện qua các đặc điểm sau:

• Phản ánh khoảng cách, thứ tự và danh nghĩa: Thang đo tỷ lệ không chỉ đơn thuần sắp xếp các đối tượng theo thứ tự mà còn thể hiện rõ ràng khoảng cách giữa các giá trị. Ví dụ, điểm thi môn Toán được đo bằng thang điểm từ 0 đến 10, điểm 8 cao hơn điểm 6 hai đơn vị và cao gấp đôi điểm 4.
• Dễ dàng thực hiện các phép toán: Nhờ có điểm 0 tuyệt đối, thang đo tỷ lệ cho phép thực hiện các phép toán như cộng, trừ, nhân, chia trên dữ liệu. Điều này giúp nhà nghiên cứu có thể so sánh các đối tượng một cách chính xác và hiệu quả hơn.
• Phù hợp cho nhiều loại phân tích thống kê: Nhờ khả năng thực hiện các phép toán, thang đo tỷ lệ thích hợp cho nhiều loại phân tích thống kê phức tạp, bao gồm phân tích t-test, ANOVA, hồi quy tuyến tính, v.v.

Ưu điểm nổi bật:

• Độ chính xác cao: Thang đo tỷ lệ cung cấp thông tin chi tiết và chính xác nhất về thuộc tính được đo lường, giúp nhà nghiên cứu đưa ra kết luận tin cậy hơn.
• Khả năng so sánh rộng rãi: Thang đo tỷ lệ cho phép so sánh các đối tượng theo nhiều cách khác nhau, bao gồm so sánh về mức độ, tỷ lệ và tốc độ thay đổi.
• Tính linh hoạt: Thang đo tỷ lệ có thể được sử dụng để đo lường nhiều loại thuộc tính khác nhau, từ các thuộc tính vật lý như chiều cao, cân nặng đến các thuộc tính tâm lý như thái độ, niềm tin.

5.2. Mối Quan Hệ Giữa Các Điểm Đo

Trong thang đo tỷ lệ, quan hệ giữa các điểm đo là: A > B > C; A – B = B – C và A = axB. Điều này có nghĩa là các thuộc tính của dữ liệu trong thang đo:

• Có vai trò tương đương nhau.
• Có sự so sánh hơn kém giữa các giá trị.
• Biết được mối quan hệ giữa hai khoảng bất kỳ.
• Biết được mối quan hệ giữa hai giá trị đo bất kỳ.

Ví dụ cụ thể:

Giả sử bạn đo lường chiều cao của một nhóm học sinh bằng thang đo tỷ lệ, với đơn vị đo là centimet (cm). Bạn có thể:

• So sánh chiều cao của hai học sinh: Học sinh A cao 160 cm, học sinh B cao 155 cm. Vậy học sinh A cao hơn học sinh B 5 cm.
• Tính trung bình chiều cao của nhóm học sinh: Giả sử có 10 học sinh trong nhóm, chiều cao trung bình của nhóm học sinh là (160 + 155 + … + 150) cm / 10 = 155 cm.
• Tính tỷ lệ học sinh cao trên 160 cm: Giả sử có 3 học sinh trong nhóm cao trên 160 cm. Tỷ lệ học sinh cao trên 160 cm là 3/10 = 30%.

Nhìn chung, thang đo tỷ lệ là một công cụ đo lường mạnh mẽ và hiệu quả, giúp nhà nghiên cứu thu thập thông tin chính xác và chi tiết về các thuộc tính định lượng. Nhờ các ưu điểm vượt trội, thang đo tỷ lệ ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khoa học và xã hội.

5.3. Các Phép Toán Phù Hợp

Một số phép toán thống kê có thể thực hiện khi sử dụng thang đo tỷ lệ:

• Giá trị trung bình (Mean)
• Giá trị trung bình biến thiên
• Độ lệch chuẩn (Std. Deviation)
• Trung vị (Median)

5.4. Cách Chạy Thang Đo Tỷ Lệ trong SPSS

Tiếp tục sử dụng bộ dữ liệu thống kê data, bạn cần chạy thang đo tỷ lệ trong SPSS để phân tích dữ liệu cho biến “Số tiền giao dịch qua thẻ tín dụng hàng tháng”, hãy thực hiện theo 5 bước sau:

Bước 1: Trong giao diện phần mềm SPSS, mở hộp thoại Frequencies bằng cách chọn Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies.

CHỌN ANALYZE > DESCRIPTIVE STATISTICS > FREQUENCIES

Bước 2: Nhấp đúp chuột vào biến “Số tiền giao dịch qua thẻ tín dụng hàng tháng” để đưa vào ô “Variable(s)”.

ĐƯA BIẾN SỐ TIỀN GIAO DỊCH QUA THẺ TÍN DỤNG HÀNG THÁNG VÀO Ô VARIABLE(S)

Bước 3: Chọn Statistics bên trái hộp thoại Frequencies để sử dụng các phép toán cho thang đo.

CHỌN STATISTICS ĐỂ SỬ DỤNG CÁC PHÉP TOÁN CHO THANG ĐO

Bước 4: Tương tự như thang đo khoảng, tại hộp thoại Frequencies: Statistics, đánh dấu vào các phép toán thống kê cần phân tích theo mục đích nghiên cứu.

Đánh dấu vào các phép toán thống kê cần phân tích

Bước 5: Nhấp OK để hoàn tất và nhận kết quả.

Nhấn OK để hoàn tất thao tác

Bước 6: Kiểm tra kết quả phân tích

BẢNG KẾT QUẢ PHÂN TÍCH TỶ LỆ

Để thực hiện được tất cả thao tác chạy SPSS, chạy thang đo lường trong SPSS và các phép toán kiểm định, bạn có thể tham khảo Hướng dẫn cài đặt phần mềm SPSS 27 Full Bản Quyền tại đây.*

Tài liệu tham khảo

Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS

Nguyễn Viết Lâm (2007). Giáo trình nghiên cứu Marketing đại học Kinh tế Quốc Dân