Trong quá trình thực hiện nghiên cứu khoa học và viết luận văn, sinh viên và các nhà nghiên cứu thường phải đối mặt với vấn đề quan trọng về chất lượng dữ liệu. Dữ liệu sau khi thu thập thường chứa nhiều sai sót và cần phải được xử lý trước khi phân tích. Chính vì vậy, làm sạch dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu trở thành các bước then chốt trong quy trình nghiên cứu.

1. Tại sao phải làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu?

Những lỗi xuất hiện trong dữ liệu có thể bắt nguồn từ nhiều yếu tố khác nhau. Đôi khi do chất lượng khảo sát không đảm bảo, khi người tham gia khảo sát hiểu sai câu hỏi hoặc trả lời một cách hời hợt, gây ra sự không chính xác trong dữ liệu thu thập. Ngoài ra, người thực hiện khảo sát cũng có thể ghi chép thông tin sai lệch. Trong quá trình nhập dữ liệu, người nhập liệu có thể mắc các lỗi như nhập thiếu, nhập thừa hoặc nhập sai thông tin. Dù là lỗi chủ quan hay khách quan, tất cả đều có thể làm giảm chất lượng dữ liệu và ảnh hưởng tiêu cực đến độ tin cậy của các kết quả phân tích.

Việc làm sạch dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu giúp loại bỏ những lỗi này, đảm bảo rằng dữ liệu đạt được độ chính xác và tin cậy cao nhất trước khi được sử dụng để phân tích. Đối với sinh viên và các nhà nghiên cứu, điều này không chỉ cải thiện giá trị của nghiên cứu mà còn nâng cao uy tín khoa học của công trình. Do đó, việc thành thạo các kỹ năng làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu là điều cần thiết đối với bất kỳ nhà nghiên cứu hoặc sinh viên nào trên con đường học thuật.

Dưới đây là hai phương pháp phổ biến được các nhà nghiên cứu sử dụng để xác định dữ liệu sai lệch hoặc các giá trị ngoại lệ (outlier).

2. Các phương pháp làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

a) Sử dụng bảng tần số để kiểm tra dữ liệu

Tạo bảng tần số cho tất cả các biến và kiểm tra kỹ lưỡng để tìm ra các giá trị bất thường. Sau đó, đối với những biến có dữ liệu lỗi, sử dụng lệnh tìm kiếm và thay thế (Find and Replace) để xác định và sửa chữa các giá trị sai. Cách tạo bảng tần số sẽ được giới thiệu sau, còn cách sử dụng lệnh Find để tìm giá trị sai sẽ được trình bày ngay sau đây:

Trong giao diện Data View, nhấp chuột vào tên biến ở đầu cột để chọn cột biến chứa giá trị bị lỗi. Ví dụ, với biến Giới tính:

Có sự không hợp lý trong trường hợp này, khi biến Giới tính chỉ có hai giá trị là 1 và 2 tương ứng với Nam và Nữ, nhưng trong bảng thống kê tần số lại xuất hiện các giá trị 3, 11, 12 và một giá trị Missing. Cần phải rà soát lại dữ liệu lỗi này. Sau khi chọn cột biến Giới tính, vào Edit > Find hoặc nhấn tổ hợp phím Ctrl + F để mở hộp thoại Find and Replace.

Nhập giá trị 11 vào ô Find, nhấp nút Find Next. Vị trí của ô chứa giá trị lỗi 11 sẽ chuyển sang màu vàng, còn các vùng khác sẽ có màu trắng mặc định.

Kiểm tra lại số thứ tự hàng, giá trị lỗi 11 vừa tìm thấy nằm ở hàng số 14. Xem lại phiếu khảo sát số 14 và sửa giá trị lỗi. Nếu có nhiều giá trị 11, tiếp tục nhấn Find Next để tìm và sửa tất cả các lỗi.

b) Sử dụng bảng kết hợp để lọc dữ liệu

Sử dụng bảng kết hợp giữa hai hoặc ba biến, sau đó dựa vào các mối quan hệ hợp lý để tìm ra lỗi. Cách tạo bảng kết hợp sẽ được hướng dẫn ở chương 4. Ví dụ, khi tạo bảng kết hợp giữa biến tuổi và học vấn, bạn phát hiện có trường hợp chỉ 15 tuổi nhưng trình độ học vấn lại là sau đại học. Điều này cho thấy có thể dữ liệu của biến tuổi hoặc biến học vấn đã bị nhập sai. Để tìm và sửa lỗi, chúng ta sẽ sử dụng lệnh Select Case trong SPSS. Ví dụ về bảng kết hợp giữa biến Độ tuổi và biến Học vấn:

Nhận thấy có sự không hợp lý khi có người dưới 18 tuổi lại có trình độ học vấn trên đại học. Cần kiểm tra lại dữ liệu lỗi này bằng lệnh Select Cases. Vào Data > Select Cases…. Hộp thoại Select Cases xuất hiện.

Đánh dấu chọn vào mục If condition is satisfied, sau đó nhấp vào nút If… bên dưới để mở hộp thoại điều kiện lọc.

Nhập hàm vào khung điều kiện: Độtuổi=”Dưới 18 tuổi” Họcvấn= “Trên đại học” để lọc ra các trường hợp có độ tuổi dưới 18 và học vấn trên đại học. Trong đó, DoTuoi và HocVan là tên biến được mã hóa trong file dữ liệu. Mức giá trị 1 của độ tuổi là “Dưới 18 tuổi”, mức giá trị 3 của học vấn là “Trên đại học”. Sau khi nhập hàm xong, nhấp vào nút Continue, sau đó chọn OK.

Khi lệnh này được thực hiện, SPSS tạo ra một biến mới có tên filter_$, biến này nhận giá trị 0 tại các trường hợp không thỏa mãn điều kiện và nhận giá trị 1 tại các trường hợp thỏa mãn điều kiện của lệnh If, tức là các tình huống có sai sót. Lưu ý rằng biến filter_$ chỉ là biến tạm thời, sẽ mất đi khi bạn thực hiện một lệnh Select Cases mới. Bên cạnh đó, các ô số thứ tự hàng sẽ bị gạch chéo tại các hàng không thỏa điều kiện (giá trị filter_$ là 0), các ô không có dấu gạch chéo nghĩa là hàng này thỏa điều kiện lọc (giá trị filter_$ là 1).

Sau khi đã lọc ra được các hàng theo điều kiện, một vấn đề phát sinh là khi số lượng hàng quá lớn, việc tìm các dòng chứa giá trị lỗi (dòng có giá trị 1 ở cột filter_$ và không bị gạch chéo ô thứ tự hàng) sẽ rất mất thời gian và công sức. Lúc này, bạn cần sử dụng lệnh Sort Cases bằng cách vào Data > Sort Cases.

Hộp thoại Sort Cases sẽ xuất hiện, bạn cần đưa biến muốn sắp xếp thứ tự vào khung Sort by, ví dụ ở đây là biến filter_$. Chọn hình thức sắp xếp tăng dần (Ascending) hoặc giảm dần (Descending). Nếu chọn sắp xếp giảm dần, các hàng có giá trị 1 sẽ được đưa lên đầu. Tiếp theo, nhấp OK.

Sau khi đã sắp xếp giá trị của cột biến filter_$, tiến hành kiểm tra các hàng thỏa điều kiện lọc để tìm và chỉnh sửa dữ liệu bị lỗi.

Cũng cần lưu ý, mỗi khi thực hiện thành công lệnh Select Cases, bạn phải trở lại giao diện Select Cases và chọn lại All Cases. Nếu không, các lệnh thống kê tiếp theo chỉ được thực hiện trên những trường hợp đã lọc.

3. Lời khuyên cho việc làm sạch dữ liệu

Để đảm bảo rằng quá trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu diễn ra hiệu quả, dưới đây là một số lời khuyên hữu ích:

• Thực hiện kiểm tra định kỳ: Đừng chỉ dừng lại ở lần đầu tiên làm sạch dữ liệu. Thường xuyên kiểm tra và rà soát dữ liệu là rất quan trọng để phát hiện các giá trị sai lệch mới có thể xuất hiện trong quá trình thu thập hoặc nhập liệu.
• Ghi chú lại các thay đổi: Khi bạn thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với dữ liệu, hãy ghi chú lại các thay đổi đó. Việc này giúp bạn có thể theo dõi quy trình làm sạch và chuẩn hóa cũng như đảm bảo tính minh bạch trong nghiên cứu.
• Sử dụng phần mềm hỗ trợ: Các phần mềm thống kê như SPSS, R hoặc Python có nhiều tính năng hỗ trợ quá trình làm sạch dữ liệu. Hãy tận dụng những công cụ này để tiết kiệm thời gian và công sức.
• Hợp tác với đồng đội: Đôi khi, việc có thêm một cặp mắt khác nhìn vào dữ liệu có thể giúp bạn phát hiện những vấn đề mà bạn có thể đã bỏ qua. Hãy xem xét việc hợp tác với đồng đội để cùng nhau rà soát và làm sạch dữ liệu.

Kết luận

Làm sạch dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu là hai bước không thể thiếu trong quá trình nghiên cứu học thuật, đặc biệt đối với các sinh viên và nhà nghiên cứu. Việc đảm bảo chất lượng dữ liệu trước khi đưa vào phân tích sẽ giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, đồng thời gia tăng uy tín khoa học của công trình. Qua bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu chi tiết về các phương pháp làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu phổ biến, đặc biệt là trong phần mềm SPSS.

Những phương pháp như dùng bảng tần số và bảng kết hợp giúp nhận diện và sửa chữa các giá trị sai lệch, outlier, từ đó đảm bảo dữ liệu được chuẩn hóa và sẵn sàng cho phân tích. Bên cạnh đó, các biện pháp ngăn ngừa lỗi trong quá trình thu thập dữ liệu, như thiết kế bảng khảo sát rõ ràng và lựa chọn đối tượng khảo sát chính xác, cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hạn chế tối đa các lỗi phát sinh như:

1. Thiết kế bảng khảo sát rõ ràng: Thiếu sự rõ ràng sẽ dẫn đến câu trả lời sai lệch. Nên tham khảo ý kiến chuyên gia và giảng viên trước khi triển khai.
2. Câu hỏi không chính xác hoặc khó hiểu: Sử dụng câu hỏi gài và câu hỏi đảo ngược để loại bỏ dữ liệu kém chất lượng.
3. Không thực hiện khảo sát thử nghiệm: Thiếu khảo sát thử nghiệm có thể dẫn đến sai sót không lường trước trong quá trình thu thập dữ liệu.
4. Lựa chọn đối tượng khảo sát không chính xác: Lựa chọn sai đối tượng sẽ gây lệch lạc trong kết quả khảo sát.
5. Không rà soát lỗi dữ liệu: Không kiểm tra lại dữ liệu thu thập có thể dẫn đến nhập liệu sai hoặc thiếu sót.

Việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu không chỉ giúp sinh viên và nhà nghiên cứu cải thiện chất lượng nghiên cứu mà còn giúp tiết kiệm thời gian trong quá trình phân tích và giảm thiểu các sai sót có thể xảy ra. SPSS là một công cụ hữu ích và mạnh mẽ hỗ trợ quá trình này, giúp các nhà nghiên cứu thực hiện các thao tác làm sạch và chuẩn hóa một cách hiệu quả và chính xác.

Hy vọng rằng qua bài viết này, bạn đọc đã có thể nắm vững các kỹ thuật làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu bằng SPSS và áp dụng chúng một cách thành thạo trong công việc nghiên cứu của mình. Để đạt được kết quả nghiên cứu chính xác và đáng tin cậy, việc chuẩn bị dữ liệu chất lượng ngay từ đầu là vô cùng quan trọng. Chúc các bạn thành công trong việc phân tích và làm sạch dữ liệu trong các nghiên cứu học thuật của mình.