Ở bài viết trước, Thống kê mô tả – P1: Thống kê tần số trong SPSS 26, chúng ta đã tìm hiểu về cách chạy thống kê tần số trong SPSS, ở bài viết này Xử Lý Số Liệu sẽ tiếp tục chia sẻ với các bạn cách thực hiện việc thống kê trung bình đơn giản nhất.
Thống kê mô tả – Thống kê trung bình trong SPSS 26
Khái niệm Thống kê mô tả – Thống kê trung bình
Thống kê mô tả
Thống kê mô tả đóng vai trò quan trọng trong việc tóm tắt và mô tả các đặc điểm cơ bản của một tập dữ liệu, phục vụ cho quá trình nghiên cứu và phân tích chuyên sâu. Nó giúp nhà nghiên cứu nắm bắt được bức tranh tổng thể về dữ liệu, từ đó đưa ra những đánh giá ban đầu và định hướng cho các phân tích tiếp theo.
Điểm nổi bật của thống kê mô tả:
– Tóm tắt thông tin cơ bản: Thống kê mô tả cung cấp các thông tin thiết yếu về dữ liệu, bao gồm số lượng mẫu, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, phân bố tần suất,… giúp nhà nghiên cứu dễ dàng nắm bắt đặc điểm chung của dữ liệu.
– Phát hiện mối quan hệ tiềm ẩn: Bằng cách sử dụng các công cụ như bảng tần số kết hợp Custom Tables, thống kê mô tả có thể giúp phát hiện những mối quan hệ tiềm ẩn giữa các biến trong dữ liệu, tạo nền tảng cho các phân tích hồi quy và mô hình hóa nâng cao.
– Đánh giá độ tin cậy: Thống kê mô tả giúp đánh giá độ tin cậy của dữ liệu, từ đó xác định mức độ chính xác và khả năng khái quát hóa kết quả nghiên cứu.
Thống kê trung bình
Thống kê mô tả bao gồm: thống kê trung bình và thống kê tần số
Trong đó, thống kê trung bình được sử dụng để tóm tắt giá trị trung tâm của một tập dữ liệu. Nó cung cấp thông tin về mức độ tập trung của dữ liệu xung quanh một giá trị nhất định, giúp nhà nghiên cứu dễ dàng nắm bắt đặc điểm chung của tập dữ liệu và so sánh các nhóm dữ liệu khác nhau.
Các loại thống kê trung bình phổ biến:
– Giá trị trung bình (Mean): Là tổng giá trị của tất cả các biến trong tập dữ liệu chia cho số lượng biến. Đây là loại trung bình được sử dụng phổ biến nhất.
– Trung vị (Median): Là giá trị nằm ở vị trí chính giữa khi sắp xếp các biến theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần. Trung vị phù hợp với dữ liệu có nhiều giá trị ngoại lệ (outlier).
– Chế độ (Mode): Là giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu. Chế độ chỉ phù hợp với dữ liệu phân loại (categorical data).
Cách thực hiện thống kê trung bình trong SPSS 26
Bước 1: Mở tập dữ liệu trong SPSS.
Mở tập dữ liệu trong SPSS
Nếu bạn chưa biết cách mở tập dữ liệu, xem thêm: “Hướng dẫn nhập liệu, import data vào phần mềm SPSS 27”.
Bước 2: Nhấp chọn “Analyze” > “Descriptive Statistics” > “Descriptives”
Nhấp chọn Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives
Bước 3: Chọn các biến mà bạn muốn tính thống kê trung bình vào mục Variable(s).
Đưa các biến cần thống kê vào mục Variables
Bước 4: Chọn các tùy chọn hiển thị mong muốn (như Mean, Median, Mode, Standard Deviation,…) trong hộp thoại “Descriptives“.
– Mean (Giá trị trung bình): Thể hiện giá trị trung tâm của tập dữ liệu, giúp so sánh các nhóm dữ liệu hoặc đánh giá hiệu quả chung.
– Std. deviation (Độ lệch chuẩn): Đo lường mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn cao cho thấy dữ liệu phân tán rộng, ngược lại độ lệch chuẩn thấp cho thấy dữ liệu tập trung gần giá trị trung bình.
– Minimum (Giá trị nhỏ nhất): Xác định giá trị thấp nhất trong tập dữ liệu, có thể hữu ích để phát hiện các giá trị ngoại lệ (outlier).
– Maximum (Giá trị lớn nhất): Xác định giá trị cao nhất trong tập dữ liệu, có thể hữu ích để phát hiện các giá trị ngoại lệ hoặc so sánh phạm vi dữ liệu.
Chọn các tùy chọn trong Options
Bước 5: Nhấn “OK” để thực hiện thống kê trung bình.
Nhấn OK để thực hiện phân tích
Ý nghĩa của kết quả thống kê trung bình
Với kết quả sau khi chạy phân tích, ta có thể đọc hiểu như sau:
Đọc hiểu kết quả thống kê trung bình
N: Cỡ mẫu nghiên cứu
– Giá trị: 626 mẫu
– Ý nghĩa: Cho biết số lượng đối tượng tham gia vào nghiên cứu, là cơ sở để đánh giá tính chính xác và tin cậy của kết quả thống kê. Cỡ mẫu càng lớn, kết quả thống kê càng chính xác và tin cậy hơn.
Minimum: Giá trị nhỏ nhất của biến
– Giá trị: PEOU1, PEOU2, PEOU3, PEOU4 có giá trị nhỏ nhất là 2.
– Ý nghĩa: Thể hiện mức độ thấp nhất mà biến có thể nhận được. Giúp so sánh phạm vi giá trị của các biến quan sát.
Maximum: Giá trị lớn nhất của biến
– Giá trị: Biến PEOU1 đến PEOU4 có giá trị lớn nhất đều là 5.
– Ý nghĩa: Thể hiện mức độ cao nhất mà biến có thể nhận được. Giúp so sánh phạm vi giá trị của các biến quan sát.
Mean: Giá trị trung bình của biến
Ví dụ:
+ Biến PEOU1 có giá trị trung bình là 4.14 (lớn hơn 4).
+ Biến PEOU2 có giá trị trung bình là 4.13 (lớn hơn 4).
+ Biến PEOU3, PEOU4 có giá trị trung bình là 4.06 và 4.07 (lớn hơn 4).
Ý nghĩa:
+ Là thước đo quan trọng nhất, thể hiện mức độ trung bình của biến.
+ Trong thang đo Likert 5 mức độ:
– Mean thiên về 3-5: đáp viên đồng ý với quan điểm của biến.
– Mean ở mức điểm 3: đáp viên đánh giá trung tính, là mức ở giữa.
– Mean thiên về 1-3: đáp viên không đồng ý với quan điểm của biến.
Diễn giải:
– Mean PEOU1, PEOU2, PEOU3 và PEOU4 > 4: mức độ đồng ý ở mức cao hơn trung bình.
Std. Deviation: Độ lệch chuẩn của biến
Ví dụ:
+ Giá trị Std. Deviation càng nhỏ, đáp viên càng trả lời tập trung.
+ Giá trị Std. Deviation càng cao, đáp viên càng trả lời phân tán.
Ý nghĩa:
+ Thể hiện mức độ phân tán của các giá trị dữ liệu quanh giá trị trung bình.
– Std. Deviation nhỏ: Đáp viên có xu hướng trả lời gần nhau, kết quả thống kê đồng đều hơn.
– Std. Deviation cao: Đáp viên có xu hướng trả lời khác biệt nhau nhiều, kết quả thống kê phân tán hơn.
Ứng dụng của thống kê trung bình trong SPSS 26
Thống kê trung bình trong thống kê mô tả là một trong những công cụ thống kê mô tả quan trọng nhất trong SPSS, đóng vai trò thiết yếu trong việc tóm tắt và phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số mục đích chính của việc sử dụng thống kê trung bình:
+ Đánh giá phạm vi giá trị của biến:
– Thống kê trung bình giúp xác định vị trí của giá trị trung bình so với giá trị nhỏ nhất (Minimum) và giá trị lớn nhất (Maximum) của biến.
– Qua đó, nhà nghiên cứu có thể đánh giá mức độ phân bố của dữ liệu, phát hiện các giá trị bất thường (outlier) và so sánh phạm vi giá trị giữa các biến khác nhau.
+ Đánh giá điểm trung bình theo thang đo Likert:
– Thang đo Likert thường được sử dụng để đo lường thái độ, ý kiến của người tham gia khảo sát.
– Thống kê trung bình giúp xác định mức độ đồng ý của đáp viên với các câu hỏi khảo sát.
Lưu ý trong phân tích thống kê trung bình
– Thống kê trung bình nhạy cảm với các giá trị ngoại lệ. Do đó, cần kiểm tra kỹ dữ liệu trước khi sử dụng thống kê trung bình.
– Thống kê trung bình không phù hợp với dữ liệu phân loại (categorical data). Trong trường hợp này, nên sử dụng chế độ hoặc trung vị.
– Nên kết hợp thống kê trung bình với các phương pháp thống kê mô tả khác để có cái nhìn toàn diện về tập dữ liệu.
Trong bài viết này, Xulysolieu đã giới thiệu chi tiết về thống kê mô tả – thống kê trung bình và cách chạy phân tích trong SPSS. Ngoài phần mềm SPSS, xulysolieu.info còn cung cấp dịch vụ xử lý số liệu bằng AMOS, SmartPLS, xem thêm Dịch vụ xử lý số liệu chất lượng – Giá cả sinh viên
Bình luận