Giới Thiệu Ebook SPSS
Tài liệu “Ebook SPSS – Áp dụng viết luận văn, đề tài nghiên cứu kinh tế sử dụng phân tích định lượng” được biên soạn bởi Vĩ Lê Nomad – quản trị viên của website www.xulysolieu.info từng là Data Analyst @MoMo và có nhiều năm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Tài liệu phù hợp đối với những bạn đang quan tâm tới việc sử dụng SPSS trong phân tích dữ liệu phục vụ việc học tập, làm luận văn hay thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học.
Nội dung chính của tài liệu sẽ đi vào giới thiệu các kiểm định, thống kê phổ biến hiện được giảng dạy trong các môn học liên quan đến phân tích dữ liệu định lượng và sử dụng để làm luận văn tại Việt Nam. Nhằm giúp các bạn có thể dể dàng hiểu được lý thuyết và làm quen với tất cả phiên bản phần mềm từ SPSS 20 đến SPSS 27, mỗi kiểm định, thống kê được giới thiệu trong tài liệu này sẽ đi đôi với phần thực hành trên SPSS 27 với tệp dữ liệu mẫu.
THÔNG TIN TÀI LIỆU
– Định dạng: tài liệu ebook có định dạng tệp PDF
– Phiên bản SPSS sử dụng: Tất cả phiên bản từ SPSS 20 đến SPSS 27.
– Số trang: 328
– Số chương: 13 (Chi tiết xem phần Nội dung tài liệu bên dưới)
– Dữ liệu thực hành: Kèm theo Ebook
– Nội dung tài liệu được viết theo hướng sử dụng cách diễn đạt dễ hiểu chứ không thuần sử dụng các lý thuyết và thuật ngữ thống kê học thuật. Do vậy, nếu bạn đang tìm kiếm một tài liệu chuẩn chỉnh về từ ngữ, bài bản theo sách thống kê thì tài liệu này không phù hợp. Bạn nên tìm mua các sách thống kê đang bán trên thị trường.
nội dung tài liệu
CHƯƠNG 1: TÌM HIỂU MỘT SỐ THUẬT NGỮ THỐNG KÊ1.1 Tầm quan trọng của hiểu đúng thuật ngữ thống kê1.2 Một số thuật ngữ thống kê cơ bản
CHƯƠNG 2: CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU, KỸ THUẬT VÀ KÍCH THƯỚC MẪU2.1 Lý do cần phải chọn mẫu2.2 Sai số trong chọn mẫu2.3 Kỹ thuật chọn mẫu2.3.1 Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất2.3.2 Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất2.4 Kích thước mẫu2.4.1 Yếu tố ảnh hưởng tới quyết định chọn cỡ mẫu2.4.2 Xác định cỡ mẫu theo ước lượng tổng thể2.4.3 Xác định cỡ mẫu theo phương pháp phân tích
CHƯƠNG 3: MÃ HÓA, NHẬP LIỆU TRÊN PHẦN MỀM SPSS 263.1 Phân loại dữ liệu3.2 Các loại thang đo được ký hiệu trong SPSS3.2.1 Thang đo định danh – Nominal3.2.2 Thang đo thứ bậc – Ordinal3.2.3 Thang đo mức độ – Scale3.3 Làm quen với giao diện SPSS 263.3.1 Tải và cài đặt SPSS 26 trên Windows 3.3.2 Thiết lập một số cài đặt cơ bản 3.3.3 Giao diện Variable View và Data View 3.4 Tạo biến và nhập liệu trên SPSS 26 3.4.1 Câu hỏi định tính một trả lời 3.4.2 Câu hỏi định tính nhiều trả lời 3.4.3 Câu hỏi định tính mở 3.4.4 Câu hỏi thứ tự xếp hạng 3.4.5 Câu hỏi định lượng một trả lời 3.4.6 Nhập dữ liệu từ Excel vào SPSS 3.5 Mã hóa lại biến trên SPSS 26
CHƯƠNG 4: NHẬN DIỆN GIÁ TRỊ KHUYẾT, DỊ BIỆT – CẢI THIỆN DỮ LIỆU4.1 Sự thiết yếu của làm sạch dữ liệu4.2 Giá trị khuyết missing value4.2.1 Nguyên nhân xuất hiện giá trị khuyết4.2.2 Ngăn ngừa xuất hiện giá trị khuyết4.2.3 Xử lý giá trị khuyết 4.3 Điểm dị biệt outliers 4.4 Quy luật Empirical 4.5 Phát hiện điểm dị biệt và cải thiện dữ liệu 4.5.1 Dùng bảng tần số 4.5.2 Dùng bảng kết hợp 4.5.3 Đồ thị Boxplot 4.5.4 Đồ thị Scatterplot 4.5.5 Bảng Casewise Diagnostics hồi quy
CHƯƠNG 5: LÝ THUYẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU – ĐỀ TÀI THỰC HÀNH 5.1 Lý thuyết về đề tài nghiên cứu 5.1.1 Vấn đề nghiên cứu 5.1.2 Mục tiêu và đề tài nghiên cứu 5.1.3 Mô hình nghiên cứu 5.1.4 Giả thuyết nghiên cứu 5.2 Vài lưu ý khi lập bảng câu hỏi khảo sát 5.2.1 Đảo bảo tính đơn hướng thang đo 5.2.2 Mã hóa đáp án ngay trong bảng câu hỏi 5.2.3 Kỹ thuật câu hỏi gài trong lập bảng câu hỏi 5.3 Đề tài nghiên cứu thực hành 5.3.1 Đề tài nghiên cứu 5.3.2 Mô hình nghiên cứu 5.3.3 Giả thuyết nghiên cứu 5.3.4 Kỳ vọng chiều tác động 5.3.5 Bảng câu hỏi khảo sát
CHƯƠNG 6: THỐNG KÊ MÔ TẢ – TẦN SUẤT, TRUNG BÌNH, KẾT HỢP 6.1 Thống kê tần số 6.1.1 Mục đích sử dụng 6.1.2 Thống kê tần số trên SPSS 26 6.2 Thống kê trung bình 6.2.1 Mục đích sử dụng 6.2.2 Đánh giá điểm trung bình theo thước đo Likert 6.2.3 Thống kê trung bình trên SPSS 26 6.3 Thống kê kết hợp 6.3.1 Mục đích sử dụng 6.3.2 Thống kê kết hợp trên SPSS 26 6.4 Đồ thị, biểu đồ
CHƯƠNG 7: KIỂM ĐỊNH CHI-SQUARE QUAN HỆ HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH 7.1 Lý thuyết kiểm định Chi-Square 7.2 Kiểm định Chi-Square trên SPSS 26 CHƯƠNG 8: KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO CRONBACH’S ALPHA 8.1 Khái niệm thang đo 8.2 Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha 8.3 Tiêu chuẩn kiểm định Cronbach’s Alpha 8.4 Các tình huống thường gặp khi kiểm định Cronbach’s Alpha 8.4.1 Hệ số Cronbach’s Alpha không đạt mức tối thiểu 8.4.2 Hệ số Cronbach’s Alpha âm8.4.3 Giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach’s Alpha của thang đo 8.4.4 Không xuất hiện cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted 8.4.5 Kiểm định Cronbach’s Alpha với thang đo chỉ gồm 1 biến quan sát 8.4.6 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho toàn bộ các biến quan sát từ nhiều nhóm 8.5 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha trên SPSS 26
CHƯƠNG 9: PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS 9.1 Giới thiệu về phân tích nhân tố 9.2 Phép trích PCA và PAF 9.2.1 Phép trích Principal Components Analysis (PCA) 9.2.2 Phép trích Principal Axis Factoring (PAF) 9.3 Phép quay vuông góc và không vuông góc 9.4 Xác định số nhân tố được trích 9.4.1 Tiêu chí Eigenvalue 9.4.2 Điểm gãy Scree Plot 9.4.3 Tổng phương sai trích 9.4.4 Chọn số nhân tố kỳ vọng 9.5 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett 9.5.1 Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 9.5.2 Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity)9.6 Hệ số tải nhân tố Factor Loading 9.7 Các tình huống thường gặp khi phân tích EFA 9.7.1 Số lượng nhân tố trích không phù hợp 9.7.2 Biến quan sát nhân tố này hội tụ vào nhân tố khác 9.7.3 Biến quan sát tải mạnh ở nhiều nhân tố 9.7.4 Không xuất hiện bảng ma trận xoay 9.7.5 Hệ số KMO luôn luôn bằng 0.5 9.8 Quy tắc loại biến xấu trong EFA 9.8.1 Các dạng biến xấu trong EFA 9.8.2 Phương thức loại biến xấu trong EFA 9.9 Đặt tên nhân tố mới sau phân tích EFA 9.10 Phân tích EFA cho biến độc lập và biến phụ thuộc 9.11 Phân tích nhân tố khám phá EFA trên SPSS 26 9.12 Tạo nhân tố đại diện sau EFA 9.12.1 Tạo nhân tố đại diện bằng trung bình cộng 9.12.2 Tạo nhân tố đại diện bằng tổng giá trị 9.12.3 Tạo nhân tố đại diện bằng điểm nhân tố
CHƯƠNG 10: TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH PEARSON CORRELATION10.1 Lý thuyết về đề tài nghiên cứu 10.2 Tương quan tuyến tính Pearson 10.3 Sự khác nhau giữa tương quan và hồi quy 10.4 Phân tích tương quan tuyến tính Pearson trên SPSS 26
CHƯƠNG 11: HỒI QUY TUYẾN TÍNH LINEAR REGRESSION 11.1 Lý thuyết về hồi quy tuyến tính 11.2 Ước lượng hồi quy tuyến tính bằng OLS 11.3 Độ phù hợp mô hình và phần dư 11.3.1 Độ phù hợp của mô hình 11.3.2 Phần dư 11.4 Kiểm định giả thuyết hồi quy 11.4.1 Giả thuyết độ phù hợp mô hình 11.4.2 Giả thuyết ý nghĩa hệ số hồi quy 11.5 Ý nghĩa của hệ số hồi quy 11.5.1 Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa 11.5.2 Hệ số hồi quy chuẩn hóa 11.6 Các giả định hồi quy tuyến tính bội 11.6.1 Phân phối chuẩn của phần dư 11.6.2 Liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập 11.6.3 Tự tương quan chuỗi bậc nhất 11.6.4 Cộng tuyến và đa cộng tuyến 11.6.5 Phương sai phần dư thay đổi 11.7 Phương pháp đưa biến Enter và Stepwise 11.8 Phân tích hồi quy tuyến tính bội trên SPSS 26 11.9 Hồi quy tuyến tính bội với biến giả 11.9.1 Lý thuyết về biến giả 11.9.2 Tạo biến giả 11.9.3 Phân tích hồi quy tuyến tính bội với biến giả trên SPSS 26 CHƯƠNG 12: HỒI QUY NHỊ PHÂN BINARY LOGISTIC 12.1 Lý thuyết về hồi quy Binary Logistic 12.2 Phương trình hồi quy Binary Logistic 12.3 Đánh giá độ phù hợp mô hình 12.3.1 Hệ số -2 Log-Likelihood (-2LL) 12.3.2 Hệ số Cox & Snell R Square và Nagelkerke R Square 12.4 Kiểm định giả thuyết hồi quy 12.4.1 Giả thuyết độ phù hợp mô hình 12.4.2 Giả thuyết ý nghĩa hệ số hồi quy 12.5 Phương pháp đưa biến vào hồi quy 12.6 Ý nghĩa của hệ số hồi quy 12.7 Phân tích hồi quy Binary Logistic trên SPSS 26 12.8 Ứng dụng hồi quy Binary Logistic cho dự báo
CHƯƠNG 13: KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH, PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI 13.1 One-Sample T Test 13.1.1 Mục đích sử dụng và giả thuyết 13.1.2 Kiểm định One – Sample T Test trên SPSS 26 13.2 Paired-Samples T Test 13.2.1 Mục đích sử dụng và giả thuyết13.2.2 Kiểm định Paired–Samples T Test trên SPSS 26 13.3 Independent-Samples T Test13.3.1 Mục đích sử dụng và giả thuyết 13.3.2 Kiểm định Independent-Samples T Test trên SPSS 26 13.4 One-Way ANOVA 13.4.1 Mục đích sử dụng và giả thuyết 13.4.2 Kiểm định One-Way ANOVA trên SPSS 26 13.4.3 Kiểm định sâu One-Way ANOVA trên SPSS 26
Tại sao nên sử dụng tài liệu này?
Hướng Dẫn Từ SPSS 20 Đến SPSS 27
Tài liệu này áp dụng cho tất cả các phiên bản từ SPSS 20 đến SPSS 27. Những kiểm định có sự khác biệt giữa các phiên bản SPSS trong tài liệu này sẽ được trình bày cách thao tác và đọc kết quả trên cả phiên bản cũ và mới.
Diễn Đạt Đơn Giản, Dễ Hiểu
Tài liệu sử dụng lối diễn đạt đơn giản nhất, câu từ dễ hiểu, gần gũi nhất, hạn chế cao nhất việc sử dụng các thuật ngữ thống kê hàn lâm phức tạp giúp bạn đọc có thể dễ dàng hiểu và ứng dụng dễ dàng.
Tập Trung Vào Luận Văn Kinh Tế – Tiếp Thị
Nội dung tài liệu tập trung vào những gì cần thiết cho việc phục vụ làm luận văn mảng kinh tế – tiếp thị. Điều này giúp các bạn không bị nhồi nhét quá nhiều kiến thức ngoài lề.
Kiến Thức Ứng Dụng Cao, Chưa Được Biên Soạn Ở Việt Nam
Một số nội dung tính ứng dụng cao nhưng chưa có giáo trình, sách, tài liệu nào tại Việt Nam biên soạn, trong khi phần nội dung này đã được giới thiệu trong các sách trên Thế giới nhiều năm nay.
Thực Hành Trên Dữ Liệu Mẫu
Tài liệu đi kèm tệp dữ liệu thực hành để các bạn có thể dễ dàng vừa theo dõi tài liệu, vừa thực hành ngay trên máy tính của mình.
Giải Quyết Các Vấn Đề Thực Tiễn Khi Xử Lý Dữ Liệu
Qua thời gian dài tư vấn, hỗ trợ và xử lý dữ liệu, tác giả nhận thấy nhiều vấn đề phát sinh khi xử lý dữ liệu thực tế mà các bạn rất dễ gặp phải nhưng không có tài liệu, sách đề cập đến. Tài liệu này cung cấp cho các các tình huống thường gặp và hướng xử lý các vấn đề hay gặp khi phân tích dữ liệu.
Câu Hỏi Thường Gặp
A. Những Người Sắp Làm Luận Văn, Đề Tài Nghiên Cứu
Mình nhận rất nhiều thắc mắc của các bạn như sau: Tại sao số liệu mình thu thập về xử lý không được gì hết, tất cả các kiểm định đều không thỏa mãn. Phải chỉnh sửa bảng câu hỏi, khảo sát lại, xử lý lại rất tốn thời gian và chi phí.Mình xem qua phiếu khảo sát thì đa phần bảng khảo sát khá tốt vì đều sử dụng các mô hình nổi tiếng và đã được công nhận. Bảng khảo sát tốt mà số liệu lại không dùng được, lý do ở đâu?Lý do gồm:
- Do các bạn thiết kế bảng câu hỏi không logic, không chuyên nghiệp gây rối mắt, khó hiểu cho đối tượng khảo sát. Họ không hiểu, nên sẽ đánh bậy cho xong >> Dữ liệu không sử dụng được.
- Bảng khảo sát tốt, nhưng đối tượng khảo sát không hợp tác khi các bạn nhờ họ điền vào phiếu câu hỏi. Họ đánh cho qua loa, bao lô đại cho xong >> Dữ liệu không sử dụng được.
- Do các bạn không làm sạch dữ liệu và loại bỏ các kết quả khảo sát kém chất lượng trước khi nhập liệu vào SPSS. Các phiếu khảo sát không hợp tác quá nhiều làm ảnh hưởng đến cả phần phiếu khảo sát tốt. Các bạn cứ nhập hết kết quả khảo sát thu được vào SPSS, chạy các kiểm định để rồi kết quả không thỏa mãn được kiểm định nào >> Dữ liệu không sử dụng được.
- Do cách trình bày phiếu khảo sát không được logic và chuyên nghiệp, nên khi nhập liệu cực kỳ khó khăn và mất thời gian, dẫn đến việc phát sinh nhiều sai sót khi chuyển số liệu từ phiếu khảo sát vào SPSS.
Tài liệu sẽ cung cấp cho bạn một số hướng dẫn về cách trình bày bảng câu hỏi một cách phù hợp cho cả đáp viên và cả người xử lý dữ liệu. Tài liệu cũng hướng dẫn các bạn sử dụng kỹ thuật câu hỏi gài bẫy để xử lý các trường hợp đối tượng khảo sát không hợp tác; đưa ra các biện pháp ngăn ngừa số liệu xấu; hướng dẫn cách tìm và loại bỏ kết quả xấu, làm sạch dữ liệu, cải thiện dữ liệu trước khi đi vào xử lý.
B. Những Người Đang Làm Luận Văn, Đề Tài Nghiên Cứu
Với các bạn đang làm luận văn, các bạn đã thu thập xong dữ liệu và đi vào xử lý trên SPSS. Các bạn cần hiểu được ý nghĩa, chức năng của các kiểm định để xác định nên sử dụng kiểm định gì, phân tích gì cho bài làm là phù hợp. Mỗi kiểm định như vậy, điều kiện nào cần phải thỏa mãn, dữ liệu hiện tại thu thập có đáp ứng được điều kiện đó hay chưa,… Chúng ta đều cần phải nắm rõ, hiểu rõ để trước hết là hoàn thành bài luận một cách tốt nhất, thứ hai là để phản biện trước hội đồng khi bảo vệ luận văn.Dữ liệu xấu là nguyên nhân chính gây nên trở ngại cho chúng ta khi phân tích dữ liệu. Tài liệu này sẽ cung cấp kiến thức về làm sạch dữ liệu thô khi thu thập về, loại bỏ các kết quả đối tượng khảo sát không phù hợp, kỹ thuật phát hiện và xử lý điểm dị biệt, giúp cải thiện dữ liệu có được kết quả tốt hơn.
BẢO MẬT THÔNG TIN?
Xử Lý Số Liệu cam kết bảo mật thông tin bài làm, thông tin cá nhân một cách tuyệt đối. Mọi thông tin của bạn team sẽ chỉ sử dụng cho việc trao đổi bài làm và gửi kết quả xử lý
cách thức sở hữu ebook
Lưu Ý
- #1: Tài liệu này chỉ bán dạng ebook (file PDF), hiện tại chưa bán dạng sách vật lý.
- #2: Tài liệu này bán xuyên suốt, khi nào ngưng bán bài viết này sẽ được xóa.
A. Bản quyền tài liệu
Bằng việc mua tài liệu “Ebook SPSS – Áp dụng viết luận văn, đề tài nghiên cứu kinh tế sử dụng phân tích định lượng”, bạn đã đồng ý tuân thủ vấn đề bản quyền tài liệu này. Thông tin về bản quyền tài liệu bạn xem cụ thể trong Ebook có đề cập. Tuyệt đối không chia sẻ tài liệu này cho người khác hoặc đăng lại nội dung. Nếu phát sinh các vấn đề về vi phạm bản quyền hoặc tài liệu bị đăng tải lên các nền tảng trực tuyến, mọi truy cứu trách nhiệm Xử Lý Số Liệu sẽ làm việc với chủ sở hữu đã mua Ebook.
B. Giá tài liệu
149.000 VNĐ
C. Hình thức thanh toán
Chuyển khoản trước theo thông tin thanh toán tại: Chính sách
D. Cách thức nhận file
Các bạn vui lòng điền thông tin liên hệ đầy đủ trong Form Đăng ký Ebook. Sau khi thanh toán xong, vui lòng điền form kèm email, SĐT liên lạc kèm hình ảnh chứng từ chuyển khoản. Bên mình sẽ xác nhận thông tin cá nhân + thông tin chuyển khoản và gửi ebook qua email đã điền trong vòng 24 giờ làm việc.
Xem ebook (bản truy cập miễn phí)
Các bạn truy cập theo đường link bên dưới để truy cập vào file lưu ở Google Drive hoàn toàn miễn phí: LINK Ở ĐÂY