SPSS_Phan Loai Du Lieu_nhap Lieu_1 So Xu Ly Tren Bien

PHAÂN LOAÏI DÖÕ LIEÄU, MAÕ HOÙA, NHAÄP LIEÄU VAØ MOÄT SOÁ XÖÛ LYÙ TREÂN BIEÁN

Döõ lieäu nghieân cöùu coù theå phaân chia thaønh 2 loaïi chính laø döõ lieäu ñònh tính vaø döõ lieäu ñònh löôïng.

Caùc döõ lieäu naøy ñöôïc thu thaäp baèng 4 thang ño cô baûn ñöôïc theå hieän treân sô ñoà nhö sau:

Taøi lieäu trích töø saùch Phaân tích döõ lieäu nghieân cöùu vôùi SPSS Taùc giaû Hoaøng Troïng - Chu Nguyeãn Moäng Ngoïc NXb Thoáng keâ 2005

1

Döõ lieäu

Döõ lieäuñònh löôïng

Döõ lieäu ñònh tính

thang ño danh nghóa

thang ño tæ leä

thang ñothöù baäc

thang ñokhoaûng caùch

1. PHAÂN LOAÏI DÖÕ LIEÄU

Döõ lieäu ñònh tính: loaïi döõ lieäu naøy phaûn aùnh tính chaát, söï hôn keùm, ta khoâng tính ñöôïc trò trung bình

cuûa döõ lieäu daïng ñònh tính.

Döõ lieäu ñònh löôïng: loaïi döõ lieäu naøy phaûn aùnh möùc ñoä, möùc ñoä hôn keùm, tính ñöôïc trò trung bình.

Caàn chuù yù raèng caùc pheùp toaùn thoáng keâ duøng cho döõ lieäu ñònh tính coù nhöõng ñaëc ñieåm khaùc vôùi pheùp

toaùn duøng cho döõ lieäu ñònh löôïng.

2. CAÙC LOAÏI THANG ÑO

2.1. Thang ño danh nghóa (coøn goïi laø thang ño ñònh danh hoaëc thang ño phaân loaïi) - nominal scale:

trong thang ño naøy caùc con soá chæ duøng ñeå phaân loaïi caùc ñoái töôïng, khoâng mang yù nghóa naøo khaùc.

Nhöõng pheùp toaùn thoáng keâ baïn coù theå söû duïng ñöôïc cho daïng thang ño danh nghóa laø: ñeám, tính taàn

suaát cuûa moät bieåu hieän naøo ñoù, xaùc ñònh giaù trò mode, thöïc hieän moät soá pheùp kieåm ñònh.

2.2. Thang ño thöù baäc - ordinal scale: luùc naøy caùc caùc con soá ôû thang ño danh nghóa ñöôïc saép xeáp

theo moät quy öôùc naøo ñoù veà thöù baäc hay söï hôn keùm, nhöng ta khoâng bieát ñöôïc khoaûng caùch giöõa

chuùng. Ñieàu naøy coù nghóa laø baát cöù thang ño thöù baäc naøo cuõng laø thang danh nghóa nhöng roõ raøng baïn

khoâng theå suy ngöôïc laïi raèng thang danh nghóa naøo cuõng laø thang thöù baäc.

2.3. Thang ño khoaûng - interval scale: laø moät daïng ñaëc bieät cuûa thang ño thöù baäc vì noù cho bieát ñöôïc

khoaûng caùch giöõa caùc thöù baäc. Thoâng thöôøng thang ño khoaûng coù daïng laø moät daõy caùc chöõ soá lieân tuïc

vaø ñeàu ñaën töø 1 ñeán 5, hay töø 1 ñeán 10...

Nhöõng pheùp toaùn thoáng keâ coù theå söû duïng theâm cho loaïi thang ño naøy so vôùi 2 loaïi thang ño tröôùc laø:

tính khoaûng bieán thieân, soá trung bình, ñoä leäch chuaån… Caàn chuù yù laø thang ño khoaûng töï noù khoâng coù

ñieåm 0 ñöôïc xaùc ñònh tröôùc do ñoù baïn chæ coù theå thöïc hieän ñöôïc pheùp tính coäng tröø chöù pheùp chia

khoâng coù yù nghóa

2.4. Thang ño tæ leä - ratio scale: thang ño tæ leä coù taát caû caùc ñaëc tính khoaûng caùch vaø thöù töï cuûa thang

ño khoaûng, ngoaøi ra ñieåm 0 trong thang ño khoaûng laø moät trò soá “thaät” neân ta coù theå thöïc hieän ñöôïc

pheùp toaùn chia ñeå tính tæ leä nhaèm muïc ñích so saùnh.

Noùi chung vôùi caùc bieán thu thaäp baèng thang ño khoaûng vaø thang ño tæ leä ta coù theå ño löôøng xu höôùng

trung taâm baèng trung bình soá hoïc. Coøn xu höôùng phaân taùn ño baèng ñoä leäch chuaån, phöông sai,

(khoaûng vaø töù trung vò ít ñöôïc söû duïng ñeán do keùm höõu ích hôn). Vì vaäy SPSS goäp chung hai loaïi

thang ño naøy thaønh moät goïi laø Scale Measures.

3. NGUYEÂN TAÉC MAÕ HOAÙ VAØ NHAÄP LIEÄU

Caùc bieán

Giôùi tính Tuoåi Ngheà nghieäp

1 Nöõ 21 Sinh vieân

2 Nöõ 32 Nhaân vieân vaên phoøng

3 Nam 53 Veà höu

… … … …

Nhö

õng n

göôøi

traû

lôøi

n Nam 42 Ngheà khaùc


2

Vôùi muïc tieâu nhaäp döõ lieäu thì caùc döõ lieäu ôû daïng khoâng phaûi kí soá nhö “nöõ “ hay “sinh vieân” caàn

phaûi ñöôïc taïo moät con soá maõ hoùa

Caùc bieán

Giôùi tính Tuoåi Ngheà nghieäp

1 2 21 10

2 2 32 3

3 1 53 11

… … … …

Nhö

õng n

göôøi

traû

lôøi

n 1 42 14

Chuù yù laø ta chæ maõ hoùa döõ lieäu ñònh tính, coøn caùc thoâng tin thu thaäp daïng döõ lieäu ñònh löôïng ñaõ ôû döôùi

daïng soá, khoâng caàn maõ hoùa. Caùc coät cuûa ma traän döõ lieäu theå hieän caùc bieán ñang ñöôïc ño löôøng vaø maõ

hoaù trong cuoäc khaûo saùt, moãi coät cho moãi bieán. Ñi xuoáng theo coät thì moãi haøng seõ laø caùc thoâng tin

cuûa töøng ngöôøi traû lôøi khaùc nhau veà bieán ñoù. Vôùi caâu hoûi chæ choïn moät traû lôøi, baïn chæ caàn taïo moät

bieán, tuy nhieân trong tröôøng hôïp caâu hoûi coù theå choïn nhieàu traû lôøi, caàn phaûi coù nhieàu bieán. Traät töï maø

caùc bieán ñöôïc saép xeáp trong ma traän döõ lieäu seõ ñi theo thöù töï chuùng ñöôïc hoûi trong baûn caâu hoûi, thaät

ra vôùi muïc ñích phaân tích thì traät töï khoâng quan troïng laém, nhöng traät töï naøy seõ taïo cho chuùng ta moät

ñònh höôùng trong quaù trình nhaäp döõ lieäu, baïn seõ thaáy ñieàu naøy höõu ích khi caàn quay laïi baûn caâu hoûi

ñeå tìm hieåu ñieàu gì ñoù veà caùc bieán.

Caùc haøng trong baûn caâu hoûi töông öùng vôùi töøng ngöôøi traû lôøi, moãi haøng laø moät ngöôøi traû lôøi, ñieàu naøy

coù nghóa laø taát caû caùc thoâng tin trong moät baûn caâu hoûi ñöôïc khai thaùc töø moät ngöôøi traû lôøi seõ naèm toaøn

boä treân moät haøng theo thöù töï cuûa ngöôøi traû lôøi ñoù.

Laïi noùi veà traät töï cuûa caùc haøng, noù cuõng khoâng phaûi laø moät vaán ñeà quan troïng ñoái vôùi muïc tieâu phaân

tích döõ lieäu. Caùc baûn caâu hoûi thöôøng ñöôïc nhaäp theo traät töï chuùng ñöôïc thu thaäp qua caùc cuoäc phoûng

vaán vaø soá thöù töï cuûa BCH cuõng ñöôïc nhaäp. Ñieàu naøy coù nghóa laø neáu baïn coù baát cöù thaéc maéc gì veà

moät baûn caâu hoûi cuï theå naøo ñoù, baïn seõ tìm ra noù ngay.


3

Vôùi caáu truùc cuûa coät vaø haøng nhö vaäy thì khi nhaäp lieäu treân treân cöûa soå data cuûa SPSS baïn seõ nhaäp töø

traùi qua phaûi (theo töøng doøng). Xong 1 baûn caâu hoûi (moät doøng) thì chuyeån sang baûn caâu hoûi khaùc (töùc

laø sang doøng môùi).

4. CÖÛA SOÅ LAØM VIEÄC CUÛA SPSS

Khôûi ñoäng SPSS for Windows baèng caùch nhaáp chuoät vaøo bieåu töôïng cuûa chöông trình SPSS for

Windows treân Desktop hoaëc töø Start menu choïn Programs roài choïn SPSS 11.5 for Windows, cöûa soå

laøm vieäc ñaàu tieân laø cöûa soå döõ lieäu (Data View) seõ hieän ra.

Cöûa soå döõ lieäu cuûa SPSS for Windows 11.5 coù 2 loaïi:

- Data View: cöûa soå duøng ñeå nhaäp lieäu vaø theå hieän döõ lieäu ñaõ nhaäp

- Variable View: cöûa soå duøng ñeå khai baùo bieán

Ñeå thay ñoåi giöõa hai cöûa soå naøy, ta nhaáp chuoät choïn teân cöûa soå Data View hay Variable View ôû goùc

döôùi beân tay traùi cuûa maøn hình (phía treân doøng traïng thaùi).

SPSS coøn cöûa soå thöù hai laø cöûa soå keát quaû xöû lyù coù teân laø Output, seõ hieän ra khi baïn chaïy

leänh xöû lyù. Cöûa soå naøy bieåu dieãn taát caû caùc keát quaû do baïn thöïc hieän nhö baûng bieåu, ñoà thò…

Hình 1

Doøng traïng thaùi cho bieát tình traïng saün saøng chôø leänh ñeå thöïc hieän

Thanh tieâu ñeà theå hieän teân maøn hình vaø teân taäp tin ñang laøm vieäc

5. TAÏO TAÄP TIN DÖÕ LIEÄU TRONG SPSS 11.5 FOR WINDOWS

5.1. Khai baùo bieán: Sau khi khôûi ñoäng cöûa soå döõ lieäu cuûa SPSS, baïn nhaáp chuoät vaøo Variable view

ñeå chuyeån sang maøn hình khai baùo bieán.


4


5

Trong maøn hình naøy, moãi bieán baây giôø treân 1 doøng, caùc coät trong doøng theå hieän traïng thaùi cuûa bieán.

Ñoái vôùi töøng bieán, baïn laàn löôït khai baùo caùc thuoäc tính nhö sau:

Name: (teân bieán) goõ tröïc tieáp teân bieán vaøo oâ naøy, teân bieán caàn ñaët coù ñoä daøi khoâng quaù 8 kíù

töï hay kí soá, khoâng coù kíù töï ñaëc bieät vaø khoâng ñöôïc baét ñaàu baèng moät kí soá, thoâng thöôøng ta hay ñaët

teân bieán (Variable name) gaàn vôùi caâu hoûi maø bieán ñoù moâ ta

Type: (kieåu bieán) maëc ñònh chöông trình seõ choïn kieåu ñònh löôïng (Numeric). Muoán thay ñoåi

kieåu bieán hay thay ñoåi ñoä roäng cuûa bieán hoaëc soá löôïng soá leû cuûa bieán ñònh löôïng, haõy nhaán chuoät vaøo

nuùt … trong oâ Type

Width: ñoä roäng cuûa bieán laø soá kyù soá hay kyù töï toái ña coù theå nhaäp

Decimals: soá leû sau daáu phaåy

Label: ñaët nhaõn cho bieán, nhaõn naøy phaûi ngaén goïn nhöng coù tính giaûi thích cao

Values: laø thuoäc tính quan troïng nhaát, luùc naøy nhaáp nuùt chuoät vaøo nuùt … naèm ôû phía phaûi cuûa

oâ thuoäc vò trí coät Value taïi doøng cuûa bieán ta ñang khai baùo, hoäp thoaïi khai baùo nhaõn bieán Value

Labels seõ xuaát hieän. Trong hoäp thoaïi naøy ta khai baùo nhöõng noäi dung:

* Value: maõ hoaù caùc thang ño ñònh tính

* Value label: nhaõn giaûi thích cuûa maõ hoaù ñaõ nhaäp

Missing: khai baùo caùc loaïi giaù trò khuyeát, caùch vaøo hoäp thoaïi naøy gioáng nhö vôùi Values, giaû

duï ta gaëp tình huoáng vôùi caâu hoûi veà trình ñoä hoïc vaán coù nhöõng ngöôøi ñöôïc ñieàu tra vì lyù do teá nhò naøo

ñoù ñaõ töø choái traû lôøi thì trong Value lable ta quy öôùc giaù trò 99 coù nhaõn laø “khoâng traû lôøi”, sau ñoù sang

Missing ta phaûi khai baùo 99 laø giaù trò khuyeát ñeå sau ñoù khi tính toaùn caùc leänh thoáng keâ ví nhö tính taàn

soá chaúng haïn maùy seõ loaïi giaù trò khuyeát naøy ra khi tính phaàn traêm hôïp leä.

Ngoaøi ra coøn coù moät loaïi giaù trò khuyeát nöõa laø System Missing, ñoù laø giaù trò khuyeát cuûa heä thoáng, noù

ñöôïc chöông trình töï ñoäng ñaët daáu chaám (⋅) ôû nhöõng vò trí khoâng ñöôïc nhaäp giaù trò. Giaù trò System

Missing naøy “voâ hình” ñoái vôùi caùc leänh xöû lyù thoáng keâ cuûa phaàn meàm SPSS.

Columns: khai baùo ñoä roäng cuûa coät bieán khi ta nhaäp lieäu, thöôøng choïn laø 8

Align: vi trí döõ lieäu ñöôïc nhaäp trong coät, thöôøng choïn laø Right

Measure: choïn loïai thang ño theå hieän döõ lieäu vôùi 3 loaïi chính laø Ordinary (thang thöù baäc),

Norminal (thang danh nghóa) vaø Scale (goàm caû Interval vaø Ratio töùc thang ño khoaûng caùch vaø tæ leä)

Khi taïo xong moät bieán, nhaán phím home trôû veà ñaàu doøng, xuoáng doøng döôùi ñeå taïo ra bieán keá tieáp

theo caùch töông töï.

Ñaëc bieät, keå töø SPSS phieân baûn 10.0 chuùng ta coù theå copy baát kyø thuoäc tính naøo cuûa bieán naøy qua

bieán khaùc. Do ñoù töø SPSS 10.0 trôû ñi baïn khoâng caàn duøng ñeán Template nhö tröôøng hôïp SPSS 9.0

hay 7.5.

6. MOÄT SOÁ XÖÛ LYÙ TREÂN BIEÁN

Maõ hoaù laïi bieán (Recode)

Quy trình thöïc hieän vieäc maõ hoaù laïi bieán

1. Vaøo menu Transform>Recode>Into Different Variables môû hoäp thoaïi Recode Into Different

Variables ñeå leänh Recode taïo cho baïn moät bieán môùi vôùi caùc giaù trò maõ hoaù do baïn khai baùo treân cô

sôû bieán goác, coøn bieán cuõ laøm cô sôû maõ hoaù vaãn ñöôïc giöõ laïi. Nhôù laø ñöøng choïn Into Same Variables

tröø khi baïn muoán leänh Recode laøm maát ñi bieán cuõ cuûa baïn vaø taïo ra moät bieán môùi vôùi caùc bieåu hieän

vöøa ñöôïc maõ hoaù treân cô sôû bieán cuõ.

Hình 2

2. Trong hoäp thoaïi Recode Into Different Variables baïn choïn bieán muoán recode (ôû ñaây laø bieán tuoâi)

ñöa sang khung Numeric Variable-> Output Variable baèng caùch: nhaép chuoät taïi teân bieán muoán

recode trong danh saùch bieán nguoàn beân traùi vaø bieán ñoù seõ ñöôïc chieáu saùng, sau ñoù reâ con troû chuoät

ñeán ñaàu muõi teân höôùng vaøo khung Numeric Variable-> Output Variable, nhaép chuoät vaø teân bieán naøy

seõ xuaát hieän trong khung Numeric Variable-> Output Variable


6

Hình 3

Sau khi nhaán nuùt Change seõ xuaát hieän daáu -> cho bieát bieán tuoi ñöôïc recode thaønh tuoiMH

2.

4.

3. Sau ñoù sang phaàn Output Variable ñaët teân vaø nhaõn cho bieán môùi naøy, ví duï ñaët laø tuoiMH, ñaët

nhaõn Lable laø “tuoi duoc ma hoa lai” sau ñoù nhaán nuùt Change ñeå baùo cho SPSS bieát baïn muoán

recode bieán tuoâi->tuoâiMH, nhôù ñöøng queân nuùt Change neáu khoâng leänh recode cuûa baïn seõ khoâng

thaønh coâng.

4. Nhaáp vaøo nuùt Old and new value môû tieáp hoäp thoaïi Recode into Diferent Variables: Old and New

Values ñeå xaùc ñònh söï chuyeån ñoåi giöõa giaù trò cuõ vaø giaù trò môùi töông öùng.

Trong hoäp thoaïi naøy, laàn löôït khai baùo phaàn giaù trò cuõ (Old Value beân tay traùi), töông öùng vôùi töøng

giaù trò môùi (New Value beân tay phaûi), coù caùc loaïi giaù trò cuõ coù theå ñöôïc recode nhö sau

Value: töøng giaù trò cuõ rôøi raïc öùng vôùi 1 giaù trò môùi

System-missing: giaù trò khuyeát cuûa heä thoáng

System or user mising: giaù trò khuyeát cuûa heä thoáng hoaëc do ngöôøi söû duïng ñònh nghóa.

Range: moät khoaûng giaù trò cuõ öùng vôùi moät giaù trò môùi, tình huoáng naøy cuõng coù ba tröôøng hôïp nhoû laø

khoaûng giöõa hai giaù trò (Range …through); khoaûng töø giaù trò nhoû nhaát ñeán moät giaù trò xaùc ñònh ñöôïc

nhaäp vaøo (Lowesr through …Range); khoaûng töø moät giaù trò xaùc ñònh ñöôïc nhaäp vaøo ñeán giaù trò lôùn

nhaát (Range… through Highest)


7

Hình 4


8

Moãi laàn baïn xaùc ñònh xong moät caëp giaù trò cuõ vaø chæ ñònh giaù trò môùi, nuùt Add seõ hieän saùng leân, haõy

nhaán vaøo nuùt naøy ñeå ñöa caëp giaù trò cuõ ñöôïc khai baùo vaø giaù trò môùi naøy vaøo oâ Old -> New: (nhôù

ñöøng queân nhaán nuùt Add sau moãi laàn xaùc ñònh xong moät caëp giaù trò cuõ – môùi)

5. Xaùc ñònh xong baïn nhaáp nuùt Continue ñeå trôû veà hoäp thoaïi tröôùc ñoù vaø choïn OK ñeå thöïc hieän leänh

maõ hoaù laïi, luùc ñoù treân maøn hình Variable view xuaát hieän moät bieán môùi laø tuoiMH naèm döôùi cuøng

töùc laø bieán ñöôïc taïo môùi nhaát

6. Treân maøn hình Variable View, baïn phaûi vaøo thuoäc tính Values ñeå gaùn caùc nhaõn giaù trò cho bieán

tuoiMH vöøa taïo, neáu khoâng khai baùo caùc nhaõn giaù trò thì khi baïn laäp baûng taàn soá cho tuoiMH, SPSS

seõ truy xuaát ra taàn soá cuûa caùc con soá 1, 2, 3, 4 maø baïn ñaõ gaùn chöù khoâng truy xuaát caùc bieåu hieän (18-

25); (26-35) ,… cuûa bieán tuoiMH. Do ñoù baïn phaûi nhôù khai baùo Values cho tuoiMH.

Hình 5

Thuû tuïc Compute ñeå tính toaùn giaù trò bieán môùi töø bieán coù saün

Leänh Compute thuoäc menu Transform (Transform>Compute…) ñöôïc söû duïng ñeå tính toaùn caùc giaù trò

môùi töø caùc bieán ñaõ coù saün trong fie döõ lieäu, keát quaû tính toaùn cuûa leänh Compute thöôøng chöùa trong

moät bieán môùi hoaëc choàng leân moät bieán khaùc saün coù laø tuyø thao taùc cuûa baïn.

7. THAY ÑOÅI MOÄT SOÁ MAËC ÑÒNH CUÛA CHÖÔNG TRÌNH

Baïn seõ thöïc hieän thay ñoåi moät soá maëc ñònh cuûa chöông trình trong hoäp thoaïi Options, töø menu choïn:

Edit -> Options. Hoäp thoaïi Options xuaát hieän:

Nhaán nuùt chuoät vaøo daáu muõi teân trong phaàn Measurement System, choïn 1 trong 3 ñôn vò ño löôøng

khoaûng caùch (thöôøng duøng cm)

Choïn caùch theå hieän danh saùch bieán trong caùc hoäp thoaïi leänh theo kieåu hieän teân bieán (Display names)

hay nhaõn bieán (Display lables)

Hình 6

Trong phieáu Pivot Table baïn coù theå choïn caùc kieåu ñònh daïng baûng coù saün maø baïn öa thích trong danh

saùch caùc kieåu baûng bieåu beân oâ TableLook thay cho kieåu maëc ñònh maø moät soá ngöôøi coù theå cho raèng

troâng khaù naëng neà hay ñôn ñieäu.

Sau khi thöïc hieän xong caùc löïa choïn nhaáp nuùt Apply, roài nhaáp nuùt OK.

Khi nhaáp nuùt Apply, chöông trình coù theå ñöa ra moät hay moät soá löu yù noùi raèng caùc ñieàu chænh naøy chæ

coù hieäu löïc sau khi môû laïi file hay khôûi ñoäng laïi chöông trình SPSS

Theå hieän tieáng Vieät trong SPSS

Chuùng ta caàn chænh sang font chöõ Vieät ôû caû cöûa soå döõ lieäu vaø cöûa soå keát quaû. Ôû ñaây font VNI-Helve-

condense ñöôïc söû duïng ñeå laøm maãu.


9

Ñoái vôùi cöûa soå döõ lieäu: choïn menu View>Font seõ môû ra hoäp thoaïi ñeå chænh font chöõ treân cöûa

soå döõ lieäu, baïn coù theå choïn caû kieåu ñònh daïng chöõ nghieâng hay ñaäm vaø côõ chöõ maø baïn muoán. Sau khi

nhaáp nuùt OK baïn seõ thaáy font chöõ treân cöûa soå döõ lieäu thay ñoåi sang kieåu baïn vöøa ñònh daïng (ví duï ôû

ñaây laø font VNI-Helve Condense) neáu tröôùc ñoù baïn ñaõ nhaäp chöõ Vieät. Coøn neáu chöa nhaäp chöõ Vieät

thì löïa choïn naøy cuõng cho pheùp baïn sau ñoù coù theå hieän tieáng Vieät trong quaù trình nhaäp lieäu

Hình 7

Choïn Font chöõ baïn muoán theå hieän

Ñoái vôùi cöûa soå keát quaû xöû lyù, quy trình xaùc laäp tieáng Vieät trong cöûa soå keát quaû nhö sau:

Cheùp file Boxed VNI Helve condense.tlo trong (ñöôïc cung caáp keøm theo taøi lieäu) vaøo thö muïc Looks

cuûa thö muïc SPSS baïn ñaõ caøi ñaët (thoâng thöôøng coù ñöôøng daãn laø: C:\Program Files\SPSS\Looks)

Töø menu SPSS choïn Edit -> Options. Trong hoäp thoaïi Options, haõy choïn phieáu Pivot Tables. Trong

phaàn TableLook, haõy tìm vaø choïn saùng teân file Boxed VNI Helve condense.tlo, roài nhaáp nuùt Set

TableLook Directory, nuùt Apply vaø cuoái cuøng laø nuùt OK thì caùc baûng bieåu keát quaû xöû lyù baïn taïo ra

ñeàu hieän chöõ Vieät (taát nhieân laø vôùi ñieàu kieän tröôùc ñoù baïn ñaõ khai baùo caùc bieán ôû daïng tieáng Vieät coù

daáu).


10


11

TOÙM TAÉT VAØ TRÌNH BAØY DÖÕ LIEÄU

Coù raát nhieàu phöông phaùp vaø coâng cuï duøng ñeå toùm taét vaø trình baøy döõ lieäu, trong phaàn naøy chuùng ta

xem xeùt moät soá phöông phaùp cô baûn nhaát. Taäp döõ lieäu duøng ñeå minh hoïa trong phaàn naøy laáy töø moät

cuoäc ñieàu tra nhu caàu ngöôøi ñoïc baùo cuûa Saøi Goøn Tieáp Thò ñöôïc tieán haønh vaøo thaùng 7 naêm 2001.

Taäp döõ lieäu naøy coù teân laø Data thuc hanh ñöôïc cung caáp keøm theo taøi lieäu

Ba coâng cuï cô baûn ñöôïc trình baøy trong phaàn naøy laø:

Baûng

Caùc ñaïi löôïng thoáng keâ moâ taû

Ñoà thò.

1. Toùm löôïc döõ lieäu daïng ñôn giaûn baèng baûng taàn soá

Baïn coù theå thöïc hieän baûng taàn soá vôùi taát caû caùc bieán kieåu ñònh tính laãn ñònh löôïng. Trong tröôøng hôïp

bieán ñònh löôïng lieân tuïc cuûa baïn coù quaù nhieàu giaù trò, ví duï khi baïn muoán lieät keâ tuoåi cuûa taát caû caùc

ñoái töôïng ñöôïc phoûng vaán trong cuoäc ñieàu tra naøy thì baûng taàn soá seõ raát daøi vôùi nhöõng thoâng tin phaân

taùn, vaäy ñaàu tieân chuùng ta phaûi phaân toå ñoä tuoåi cuûa ngöôøi traû lôøi thaønh moät soá ñoä tuoåi chính baèng

leänh Recode roài môùi tính taàn soá cuûa bieán ñaõ ñöôïc phaân toå naøy.

Caùch thöùc tieán haønh leänh Frequencies

Sau khi môû file Data thuc hanh, baïn vaøo menu Analyze>Descriptive Statistics > Frequencies, hoäp

thoaïi Frequencies xuaát hieän

Choïn bieán muoán laäp baûng taàn soá (bieán gtinh) baèng caùch nhaáp chuoät vaøo teân bieán cho bieán saùng

xanh leân roài baám nuùt coù daáu muõi teân höôùng sang phaûi ñeå ñöa bieán ñang choïn vaøo khung Variable(s).

Nhaáp OK baïn coù 2 baûng keát quaû

Chuù yù raèng ngay trong phaàn naøy chuùng ta cuõng coù theå choïn ñöôïc leänh tính caùc ñaïi löôïng thoáng keâ

moâ taû cho caùc bieán daïng ñònh löôïng, muoán laøm ñöôïc ñieàu ñoù baïn baám vaøo nuùt Statistics treân hoäp

thoaïi Frequencies vaø thöïc hieän caùc khai baùo caàn thieát.

2. Caùch chính thöùc ñeå thöïc hieän leänh tính caùc ñaïi löôïng thoáng keâ moâ taû baèng SPSS

1. Vaøo menu Analyze>Descriptive Statistics>Descriptives…


12

2. Choïn moät (hay nhieàu bieán ñònh löôïng neáu muoán tính caùc ñaïi löôïng thoáng keâ moâ taû cho nhieàu bieán

cuøng luùc) ôû danh saùch bieán ôû beân traùi hoäp thoaïi sau ñoù nhaáp nuùt coù muõi teân höôùng sang phaûi ñeå ñöa

caùc bieán naøy vaøo khung Variable(s).

Chuù yù laø khi baïn chöa choïn theâm moät bieán baát kyø naøo khaùc trong danh saùch beân traùi thì nuùt muõi teân

seõ coù chieàu ngöôïc laïi (höôùng sang traùi) ñeå baïn coù theå traû bieán vöøa ñöa sang khung Variable(s) veà laïi

danh saùch neáu chaúng may choïn nhaàm bieán.

3. Keá tieáp baám nuùt Options ñeå vaøo hoäp thoaïi Desciptives Options, ôû ñaây ta choïn caùc ñaïi löôïng thoáng

keâ ta muoán tính toaùn ñeå moâ taû cho bieán ñònh löôïng ñaõ ñöa qua hoäp Variable(s) baèng caùch nhaáp chuoät

vaøo caùc oâ vuoâng caàn thieát.

Caùc ñaïi löôïng thoáng keâ moâ taû thöôøng ñöôïc duøng laø:

Mean: trung bình coäng

Sum: toång coäng (söû duïng khi ñieàu tra toaøn boä)

Std. Deviation: ñoä leäch chuaån

Minimum: giaù trò nhoû nhaát

Maximum: giaù trò lôùn nhaát

SE mean: sai soá chuaån khi öôùc löôïng trò Trung Bình

Trong tröôøng hôïp tính toaùn cho nhieàu bieán cuøng moät luùc, baïn coù theå choïn 1 trong 4 caùch saép xeáp thöù

töï keát quaû tính toaùn cuûa caùc bieán naøy trong baûng keát quaû. Thoâng thöôøng laø duøng traät töï taêng daàn

(Ascending means) hay giaûm daàn (Descending means) cuûa giaù trò trung bình cuûa moãi bieán. Ngoaøi ra

baïn coù theå saép xeáp theo thöù töï caùc bieán (Variable list) ñöôïc ñöa laàn löôït vaøo khung Variable(s) khi

thöïc hieän leänh hoaëc theo thöù töï Alphabetic cuûa nhaõn bieán.

4. Sau ñoù baám vaøo nuùt Continue ñeå trôû laïi hoäp thoaïi tröôùc, roài nhaán nuùt OK. Baûng keát quaû caùc ñaïi

löôïng thoáng keâ moâ taû cuûa bieán seõ xuaát hieän treân cöûa soå Output.

Löïa choïn caùch theå hieän baûng keát quaû

Neáu beà ngang cuûa baûng keát quaû Descriptive Statistics quaù roäng khieán cho baïn khoù bao quaùt heát caùc

soá lieäu treân baûng, theâm nöõa baïn seõ khoâng theå in hoaëc cheùp baûng treân beà ngang moät tôø A4. Luùc naøy

baïn phaûi löïa choïn caùch theå hieän baûng keát quaû sao cho coù theå söû duïng thuaän lôïi nhaát.

Baïn tieán haønh nhö sau:

1. Treân cöûa soå Output, troû chuoät vaøo vò trí baûng vaø nhaáp ñoâi ñeå quanh baûng hieän vieàn raêng cöa.

Hình 8

Vieàn raêmg cöa quanh baûng

3.

2.

2. Sau ñoù baïn vaøo menu Pivot, choïn Transpose Row and Columns ñeå chuyeån ñoåi haøng cuûa baûng

thaønh coät vaø coät cuûa baûng thaønh haøng. Baûng tính caùc ñaïi löôïng thoáng keâ moâ taû luùc naøy seõ trôû neân deã

nhìn

3. Caùch chuyeån ñoåi thöù 2 laø choïn Pivoting Trays ôû döôùi Transpose Row and Columns, cöûa soå Pivoting

Trays môû ra ôû goùc treân beân traùi cuûa cöûa soå Output

Hình 9

Khi baïn baám giöõ chuoät traùi taïi khoái naøy SPSS seõ hieän teân nhaõn khoái töông öùng laø Stat Type vaø vò trí töông öùng treân baûng keát quaû ñoåi maøu neàn thaønh daïng coù chaám môø

Laàn löôït reâ chuoät vaøo caùc khoái vuoâng 4 maøu treân Pivoting Trays vaø baám giöõ chuoät traùi baïn seõ ñoïc

ñöôïc caùc nhaõn giôùi thieäu chuùng laø ñaïi dieän cuûa ñoái töôïng gì treân baûng keát quaû maø baïn muoán hieäu

chænh (xem Hình). Baïn cuõng seõ thaáy vò trí töông öùng treân baûng keát quaû ñang ñöôïc choïn hieäu chænh

(töùc laø baûng coù vieàn raêng cöa xung quanh) cuûa ñoái töôïng maø chuùng ñaïi dieän vì caùc ñoái töôïng naøy bò


13


14

ñoåi maøu neàn. Reâ chuoät nhaác hai khoái Statistics vaø Stat Type xuoáng ñoåi vò trí cho khoái Variables, sau

khi nhaáp bieåu töôïng X ñoùng cöûa soå Pivoting Trays laïi baïn seõ thu ñöôïc keát quaû y heät nhö caùch treân.

Haõy thöû moät vaøi caùch saép xeáp caùc khoái vuoâng naøy theo ngaãu höùng cuûa baïn, baïn seõ phaùt hieän theâm

nhieàu ñieàu thuù vò vaø höõu ích.

Caùc ñaïi löôïng thoáng keâ moâ taû vôùi thuû tuïc Explore

Caùc thuû tuïc thoáng keâ moâ taû maø leänh Descriptives cung caáp chæ höõu duïng cho vieäc toång hôïp moät bieán

ñònh löôïng ñöôïc ño löôøng ñôn. Giaû söû raèng baïn muoán tìm ra nhöõng khaùc bieät trong caùc ñaïi löôïng

thoáng keâ moâ taû cuûa moät bieán giöõa caùc nhoùm ñoái töôïng khaùc nhau veà giôùi tính hoaëc khu vöïc ñòa lyù,

baïn phaûi nhôø ñeán thuû tuïc Explore

Thuû tuïc Explore seõ giuùp baïn:

Tính toaùn caùc ñaïi löôïng thoáng keâ moâ taû cho taát caû caùc tröôøng hôïp trong döõ lieäu cuûa baïn hoaëc

cho caùc nhoùm con cuûa chuùng (caùc nhoùm con laø caùc nhoùm ñöôïc phaân chia bôûi caùc bieåu hieän

cuûa bieán ñònh tính, ví duï nhö bieán gtinh taïo thaønh hai nhoùm laø nam vaø nöõ, trong tình huoáng

naøy giôùi tính ñöôïc goïi laø bieán nhaân toá)

Nhaän dieän caùc giaù trò khaùc bieät. Thuû tuïc naøy seõ giuùp baïn löôïc qua döõ lieäu ñeå phaùt hieän caùc

giaù trò baát thöôøng, kieåm tra ñoái chieáu laïi döõ lieäu xem ñoù thöïc söï laø nhöõng giaù trò khaùc bieät do

ngoaïi leä hay thöïc ra laø nhaàm laãn, sô soùt cuûa quaù trình thu thaäp döõ lieäu hoaëc khi nhaäp lieäu.

Tính toaùn caùc giaù trò thaäp phaân vò cuûa phaân phoái cuûa bieán, cuõng cho taát caû caùc tröôøng hôïp vaø

cho caùc nhoùm con cuûa chuùng.

Taïo bieåu ñoà, hình daùng cuûa bieåu ñoà seõ cho baïn thaáy döõ lieäu phaân phoái nhö theá naøo.

Thöïc hieän thuû tuïc Explore

1. Vaøo menu Analyze>DescriptiveStatistics>Explore môû hoäp thoaïi Explore

2. Choïn moät hay nhieàu bieán (taát nhieân laø daïng ñònh löôïng) trong danh saùch bieán beân tay traùi maø baïn

muoán so saùnh caùc khaùc bieät trong ñaïi löôïng thoáng keâ moâ taû cuûa chuùng theo nhoùm vaø ñöa chuùng sang

khung Dependent List. Ôû ví duï naøy ta choïn bieán tuoi.

3. Choïn moät hay nhieàu bieán maø caùc baïn muoán söû duïng laøm ñieàu kieän ñeå phaân taùch bieán ñònh löôïng

kia ra so saùnh. Bieán phaân taùch naøy phaûi laø daïng Categorical vôùi ít nhoùm giaù trò thì söï phaân taùch vaø so

saùnh cuûa baïn môùi coù yù nghóa. Ôû ñaây ta choïn bieán gtinh.

Hình 10

4. Nhaáp choïn nuùt Statistics ñeå vaøo hoäp thoaïi Explore: Statistics. Trong hoäp thoaïi naøy coù nhöõng löïa

choïn sau:

Descriptive: maëc ñònh ñöôïc löïa choïn saün, do ñoù neáu baïn khoâng môû hoäp thoaïi Explore:

Statistics ñeå thöïc hieän baát kyø löïa choïn naøo thì SPSS cuõng vaãn tính toaùn ñuû caùc ñaïi löôïng

thoáng keâ moâ taû cho baïn.

M-estimators: caùc soá thoáng keâ töông ñoàng vôùi soá trung bình nhöng noù taïo ra nhöõng troïng

soá ñeå caân baèng nhöõng quan saùt phuï thuoäc vaøo khoaûng caùch töø chuùng ñeán moät ñieåm trung

taâm. Nhö vaäy thöïc chaát M-estimators cuõng laø moät öôùc löôïng cho khuynh höôùng taäp trung

coù phaân bieät troïng soá cho caùc giaù trò khaùc nhau tuyø theo vò trí cuûa chuùng, ví duï caùc giaù trò

xa ñöôïc gaùn troïng soá thaáp hôn caùc giaù trò gaàn taâm. Nhö vaäy khi soá lieäu cuûa baïn coù caùc

ñieåm cöïc trò hay phaân taùn nhieàu thì M-estimators cho öôùc löôïng toát hôn trung bình vaø

trung vò.

Outliers: SPSS theå hieän 5 giaù trò lôùn nhaát vaø 5 giaù trò nhoû nhaát cuûa bieán ñöôïc ñöa vaøo

khung Dependent List, baïn coù theå ñònh vò nhöõng giaù trò naøy vì SPSS chæ ra caû vò trí cuûa

chuùng theo haøng.

Percentile: theå hieän caùc thaäp phaân vò thöù 5, 10, 25, 50, 75, 90 vaø 95, trong ñoù caùc thaäp

phaân vò thöù 25, 50, 75 chính laø töù phaân vò.

Neáu coù môû Statistics thì sau khi hoaøn taát vieäc löïa choïn baïn nhaáp Continue ñeå trôû laïi hoäp thoaïi chính.


15

5. Nhaáp choïn nuùt Plots ñeå môû hoäp thoaïi Explore: Plots (chuù yù raèng ñeå cho nuùt Plots hieän saùng ôû tình

traïng saün saøng söû duïng thì taïi vuøng Display ôû goùc döôùi beân traùi cuûa hoäp thoaïi chính Explore baïn phaûi

ñang löïa choïn Both hoaëc Plots chöù khoâng phaûi Statistics) Trong hoäp thoaïi naøy baïn coù theå löïa choïn

caùc daïng bieåu ñoà sau: hoäp (Boxplots); thaân vaø laù (Stem-and-leaf); Histogram. CuÏ theå:

Khu vöïc Boxplots ôû goùc treân beân traùi hoäp thoaïi Explore: Plots cho pheùp baïn saép xeáp laïi caùch

theå hieän caùc bieåu ñoà hoäp Boxplot hoaëc ra leänh cho SPSS boû qua khoâng theå hieän chuùng (muoán

vaäy baïn nhaáp vaøo None). Hai löïa choïn ñaàu tieân laø hai tình huoáng hoaùn ñoåi cho nhau maø baïn

seõ caàn ñeán khi baïn coù hôn moät bieán ñöôïc ñöa vaøo khung Dependent List vaø coù ít nhaát moät

bieán phaân taùch trong khung Factor List cuûa hoäp thoaïi chính Explore. Baïn haõy thöû hai löïa

choïn naøy vaø töï mình nhaän ra söï khaùc bieät.

Taïi khu vöïc Descriptive, SPSS maëc ñònh choïn cho baïn daïng bieåu ñoà thaân vaø laù ñeå moâ taû

phaân phoái cuûa bieán (baïn coù theå choïn theâm daïng bieåu ñoà Histogram) vì bieåu ñoà thaân vaø laù cho

bieát nhieàu thoâng tin hôn bieåu ñoà Histogram, ngoaøi ra noù coøn cho ta thaáy haàu heát caùc giaù trò

goác.

Normality plots with tests : löïa choïn naøy seõ veõ cho baïn bieåu ñoà xaùc xuaát chuaån Q-Q plot giuùp

kieåm tra bieán coù phaân phoái chuaån khoâng (ñaây thöôøng laø moät giaû thuyeát quan troïng trong

nhieàu pheùp kieåm ñònh thoáng keâ). Trong bieåu ñoà xaùc suaát chuaån, moãi giaù trò quan saùt ñöôïc veõ

döïa vaøo giaù trò kyø voïng cuûa noù töø phaân phoái chuaån.

Hình 11

Maëc ñònh ñöôïc SPSS choïn saün


16


17

Nhaáp Continue hoaëc Cancel ñeå trôû laïi hoäp thoaïi tröôùc, (vì nuùt Continue seõ khoâng saùng neáu trong hoäp

thoaïi naøy baïn choïn None cho Boxplots vaø nhaáp boû löïa choïn maëc ñònh ôû bieåu ñoà thaân vaø laù.)

6. Choïn tieáp nuùt Options… ñeå löïa choïn caùch thöùc thuû tuïc Explore xöû lyù caùc giaù trò Missing. Baïn coù caùc

löïa choïn cô baûn laø :

Exclude cases listwise: nhöõng tröôøng hôïp coù giaù trò bò thieáu (missing) ôû baát kyø moät bieán naøo

trong caùc bieán ñöôïc ñöa vaøo Dependent List hay Factor List ôû hoäp thoaïi Explore ñeàu bò boû

qua trong taát caû caùc pheùp tính toaùn vaø ñoà thò. Ñaây laø löïa choïn maëc ñònh.

Exclude cases pairwise: khi löïa choïn caùch naøy, moãi pheùp toaùn thoáng keâ hay ñoà thò seõ söû duïng

taát caû caùc tröôøng hôïp khoâng coù thoâng tin bò thieáu taïi caùc bieán caàn cho vieäc tính toaùn chuùng.

Caùc tröôøng hôïp quan saùt coù giaù trò bò thieáu taïi moät bieán phuï thuoäc naøy seõ vaãn ñöôïc söû duïng

ñeå tính toaùn caùc con soá thoáng keâ cuûa bieán phuï thuoäc khaùc. Tuøy choïn naøy khieán SPSS söû duïng

taát caû caùc döõ lieäu coù theå duøng ñöôïc trong caùc pheùp tính toaùn, nhöng caùc keát quaû khoâng hoaøn

toaøn ñöôïc tính ra treân cuøng moät taäp döõ lieäu nhö nhau.

7. Trôû laïi hoäp thoaïi Explore, nhaáp OK.

Sau ñaây laø nhöõng keát quaû chính maø SPSS ñöa ra töø thuû tuïc Explore.

Baûng thoáng keâ moâ taû cho bieán tuoâi

giôùi tính

Nam Nöõ

Statistic Std. Error Statistic Std. Error

Mean 35.72 .689 32.98 .720

Lower

Bound 34.36 31.57

95%

Confidence

Interval for

Mean

Upper

Bound 37.08 34.40

5% Trimmed Mean 35.34 32.46

Median 35.00 30.00

Variance 118.227 130.160

Std. Deviation 10.873 11.409

Minimum 18 18

Maximum 60 60

Range 42 42

Interquartile Range 17.00 19.00

Skewness .423 .154 .609 .154

Kurtosis -.842 .307 -.792 .306

Bieåu ñoà thaân vaø laù cuûa bieán tuoi phaân theo 2 loaïi giôùi tính

tuoi Stem-and-Leaf Plot for GTINH= Nam

Frequency Stem & Leaf

3.00 1 . 9&

46.00 2 . 111112223333334444444&

43.00 2 . 555566677778888889999

30.00 3 . 0000111222334

33.00 3 . 555667788888999

38.00 4 . 000000111122222344

22.00 4 . 5566667789

18.00 5 . 0024444&

15.00 5 . 556999

1.00 6 . &

Stem width: 10

Each leaf: 2 case(s) & denotes fractional leaves.

tuoi Stem-and-Leaf Plot for GTINH= Nu

Frequency Stem & Leaf

14.00 1 . 8888999

66.00 2 . 00000001111222222233333334444444

Coù 8 nöõ 18 tuoåi vaø 6 nöõ 19 tuoåi

41.00 2 . 5555556666778889999

32.00 3 . 000012222233444

26.00 3 . 555566889999&

19.00 4 . 000122233&

23.00 4 . 55566788899

18.00 5 . 00012234

11.00 5 . 55799&

1.00 6 . &


18


19

Stem width: 10

Each leaf: 2 case(s) & denotes fractional leaves.

Giaûi thích bieåu ñoà thaân vaø laù

Trong bieåu ñoà thaân vaø laù, ñoä roäng cuûa thaân laø 10, nhö vaäy ôû bieåu ñoà cuûa ñoái töôïng nöõ, haøng thöù nhaát

bieåu dieãn caùc soá trong khoaûng 10, haøng thöù 2 vaø 3 bieåu dieãn caùc soá trong khoaûng 20. Moãi laù ôû treân

bieåu ñoà ñaïi dieän cho 2 tröôøng hôïp, vì vaäy chuùng ta coù theå ñeám coù 8 tröôøng hôïp 18 tuoåi (coù 4 laù mang

soá 8) vaø 6 tröôøng hôïp 19 tuoåi (coù 3 laù mang soá 9) taïi thaân 1, toång coäng laø 14 tröôøng hôïp.

Daáu hieäu “&” ñaïi dieän cho soá tröôøng hôïp khoâng phaûi laø boäi soá cuûa 2.

3. Laäp baûng trình baøy döõ lieäu cho tình huoáng caâu hoûi nhieàu traû lôøi– multiple answer (MA)

Trong thöïc teá nghieân cöùu, ngöôøi ta raát thöôøng duøng caùc caâu hoûi cho pheùp ngöôøi traû lôøi coù theå choïn

nhieàu hôn 1 löïa choïn. Nhöõng caâu hoûi veà nhaän bieát nhaõn hieäu, nhaõn hieäu söû duïng, nhaõn hieäu ñaõ mua,

nhaõn hieäu naøo coù quaûng caùo treân TV toái hoâm qua…laø nhöõng caâu hoûi daïng naøy hay gaëp. Ví duï trong

caâu hoûi veà caùc loaïi baùo thöôøng ñoïc cuûa Data thuc hanh, ngöôøi ñöôïc hoûi coù theå nhaéc ñeán nhieàu loaïi

baùo khaùc nhau. Luùc ñoù moät bieán ñôn khoâng theå bao quaùt heát thoâng tin maø ngöôøi traû lôøi cung caáp

trong caâu hoûi naøy, vì vaäy chuùng ta phaûi taïo nhieàu bieán cho chæ 1 caâu hoûi.

Trong tröôøng hôïp naøy ta duøng baûng General Tables ñeå goäp caùc bieán trong cuøng 1 caâu MA laïi vôùi

nhau nhaèm toång hôïp thoâng tin veà caâu hoûi ta quan taâm.

Caùch thöïc hieän

1. Töø menu choïn Analyze môû hoäp thoaïi General Table, haõy nhaán nuùt Mult Response Set…trong khu

vöïc goùc traùi beân döôùi hoäp thoaïi, moät hoäp thoaïi keá tieáp seõ xuaát hieän ñeå ta khai baùo taäp hôïp caùc bieán

vaø caùch maõ hoaù caùc bieán ñoù

Chuùng ta seõ thöïc hieän ví duï gheùp caùc bieán con cuûa caâu 2a laø loaïi baùo thöôøng ñoïc (töø c2a1-c2a9)

2. Trong hoäp thoaïi khai baùo taäp hôïp bieán cuûa caâu hoûi nhieàu traû lôøi naøy:

Choïn caùc bieán cuûa caâu hoûi 2a - baùo thöôøng ñoïc (bieán c2a1 ñeán c2a9) taïi khung Set Definition roài ñöa

caùc bieán naøy vaøo oâ Variables in Set.

3. Khai baùo caùch maõ hoùa caùc bieán

Choïn Dichotomies neáu bieán coù 2 traïng thaùi (nam hay nöõ, mua hay khoâng mua, nhôù hay

khoâng nhôù coù quaûng caùo, coù mua hay khoâng mua)

Choïn Categories neáu bieán coù nhieàu traïng thaùi (trong ví duï naøy ta choïn Categories).

4. Ñaët teân vaø nhaõn cuûa taäp bieán gheùp (bieán toång hôïp), ôû ñaây ta ñaët c2a

5. Nhaán nuùt Add ñeå xaùc nhaän, bieán toång hôïp seõ ñöôïc caäp nhaät vaøo danh saùch oâ beân phía phaûi (Mult

Response Set).

Hình 12

Hai löïa choïn naøy seõ cho 2 keát quaû Col Response% khaùc nhau

Ñaët teân vaø nhaõn cuûa bieán gheùp vaø nhaáp nuùt Add ñöa noù sang Mult Response Set

Sau khi ñònh nghóa bieán c2a, ta coù theå ñònh nghóa haøng loaït caùc bieán töông töï khaùc cuøng luùc.

6. Sau khi ñònh nghóa caùc bieán gheùp öùng vôùi caùc caâu MA, nhôù nhaán nuùt Save ñeå löu bieán vöøa gheùp vaø

trôû laïi hoäp thoaïi ban ñaàu General Tables.

Taïo baûng töø bieán vöøa gheùp.

1. Trong hoäp thoaïi General Tables ta ñöa bieán gheùp ñaõ ñònh nghóa c2a (luùc naøy naèm taïi khung Mul

Response) vaøo oâ doøng theo caùch thoâng thöôøng vaø ñöa bieán tp vaøo oâ coät ñeå xem caùc tôø baùo thöôøng

ñoïc ôû töøng thaønh phoá.

Hình 13


20

2. Trong phaàn Statistics, ta choïn 2 haøm thoáng keâ laø Response (soá ngöôøi traû lôøi) vaø Col Response %

(% ngöôøi traû lôøi theo coät). Coù theå chænh söûa ñònh daïng theo yeâu caàu. Nhaáp nuùt Continue ñeå trôû veà

hoäp thoaïi ban ñaàu.

3. Sau khi trôû veà hoäp thoaïi General Tables, choïn saùng teân bieán c2a roài choïn nuùt Insert Total, sao ñoù

nhaáp nuùt OK, keát quaû xuaát hieän nhö sau:

thaønh phoá

Haø Noäi TPHCM

Cases

Col

Response % Cases

Col

Response %

HN môùi 121 48.4% 1 .4%

SGGP 11 4.4% 59 23.6%

Lao Ñoäng 65 26.0% 14 5.6%

Ngöôøi Lao Ñoäng 12 4.8% 62 24.8%

Tieàn Phong 87 34.8% 5 2.0%

Thanh Nieân 28 11.2% 57 22.8%

Tuoåi Treû 44 17.6% 197 78.8%

Phuï Nöõ VN 97 38.8% 23 9.2%

Phuï Nöõ TPHCM 5 2.0% 77 30.8%

Thôøi Baùo KTVN 29 11.6% 6 2.4%

Thôøi Baùo KTSG 10 4.0% 11 4.4%

Bieán

Goäp

SG Tieáp Thò 58 23.2% 101 40.4%

Bieán c2a sau khi gheùp xong seõ ôû taïi vò trí naøy


21


22

Theá Giôùi Phuï Nöõ 80 32.0% 84 33.6%

Tieáp Thò vaø GÑ 28 11.2% 32 12.8%

Mua & Baùn 47 18.8% 11 4.4%

An Ninh Theá Giôùi 193 77.2% 106 42.4%

An Ninh Thuû Ñoâ 183 73.2% 8 3.2%

Coâng An TPHCM 44 17.6% 188 75.2%

Khaùc 124 49.6% 74 29.6%

Toång 250 506.4% 250 446.4

Haõy thöû laïi ví duï naøy nhöng choïn saùng teân bieán tp vaø nhaáp Insert Total ñeå xem söï khaùc bieät.

YÙù nghóa cuûa caùc soá lieäu trong Baûng treân

Taïi haøng ñaàu tieân thuoäc phaân nhoùm Haø Noäi, coät Case cho bieát khi laàn löôït hoûi 250 ngöôøi taïi HN coù

121 laàn gaëp caâu traû lôøi coù ñoïc baùo Haø Noäi môùi (Chuù yù laø ñoàng thôøi moät ngöôøi coù theå ñoïc nhieàu baùo

neân hoï choïn nhieàu hôn 1 traû lôøi do ñoù toång coät case seõ khoâng theå = 250)

Coät Col Response % cho ta bieát möùc ñoä thöôøng ñoïc caùc loaïi baùo, tyû leä ñoïc HN môùi laø 48,4%, tyû leä

naøy ñöôïc tính treân 250 ngöôøi ñöôïc phoûng vaán taïi HN, töùc laø laáy 121 ngöôøi traû lôøi coù ñoïc HN môùi chia

250.

Ñi doïc xuoáng coät Col Response% cuûa Haø Noäi cho ta bieát loaïi baùo thöôøng ñöôïc ñoïc nhaát laø An ninh

theá giôùi vaø An ninh thuû ñoâ. Coøn taïi Tp HCM ngöôøi ta ñoïc baùo Tuoåi treû nhieàu nhaát (78,8%).

Chuù yù neáu beân hoäp thoaïi General table:Define Multiple Response sets, ôû khu vöïc döôùi cuøng cuûa hoäp

thoaïi ta choïn Number of Response thì khi thöïc hieän ñoå baûng keát quaû coät Col Response% seõ cho

thoâng tin khaùc.

4. Moâ taû döõ lieäu baèng ñoà thò

Ñoà thò Bar duøng ñeå theå hieän thoâng tin nhö trung bình, trung vò, taàn soá tích luyõ, taàn suaát tích luyõ, soá

quan saùt…cuûa bieán. Noù ñöôïc söû duïng cho caùc döõ lieäu thu thaäp baèng caùc thöôùc ño ñònh danh, thöù töï

khoaûng caùch, hoaëc tyû leä vôùi ít giaù trò rôøi raïc.

Ñeå taïo ñoà thò baïn vaøo Menu Graphs>Bar ñeå môû cöûa soå Bar Charts

Hình 14

Neáu muoán bieåu dieãn taäp döõ lieäu cuûa 1 bieán ñôn ta choïn Simple (daïng ñôn giaûn coù caùc thanh rieâng bieät)

Neáu muoán bieåu dieãn taäp döõ lieäu cuûa moät bieán theo söï phaân taùch cuûa moät bieán khaùc ta choïn Clustered (daïng töøng nhoùm thanh keà nhau)

Daïng Stacked cung caáp cho ngöôøi xem cuøng moät loaïi thoâng tin nhö Clustered nhöng luùc naøy caùc thanh trong nhoùm naèm choàng leân nhau.

YÙ nghóa cuûa caùc löïa choïn trong khu vöïc Data in Chart Are treân hoäp thoaïi ñoà thò Bar:

Summaries for groups of cases: theå hieän 1 con soá thoáng keâ toång hôïp cho nhöõng nhoùm tröôøng

hôïp khaùc nhau, giaû duï ôû treân baïn ñaõ choïn Clustered thì luùc naøy moãi thanh treân ñoà thò theå hieän

cuøng moät ñaïi löôïng thoáng keâ maø baïn ñaõ choïn tính cuûa töøng nhoùm, giaû duï tuoåi trung bình theo

nam vaø nöõ

Summaries of separate variables: theå hieän nhöõng con soá thoáng keâ toång hôïp cho nhöõng bieán

khaùc nhau treân cuøng moät ñoà thò (giaû söû baïn veõ ñoà thò ñoàng thôøi cuûa trò trung bình thu nhaäp caù

nhaân vaø thu nhaäp gia ñình..).

Value of indiviual cases:theå hieän giaù trò thaät cuûa moät bieán trong töøng tình huoáng cuï theå chöù

khoâng theå hieän nhöõng con soá thoáng keâ toång hôïp. Moãi thanh ñaïi dieän cho giaù trò thaät cuûa töøng

tröôøng hôïp. Vaäy thì baïn chæ coù theå söû duïng tình huoáng naøy ñeå veõ ñoà thò cho moät maãu thaät ít

quan saùt, neáu khoâng ñoà thò cuûa baïn seõ roái muø.

Duøng ñoà thò Bar bieåu dieãn taäp döõ lieäu cuûa 1 bieán ñôn

1. Trong hoäp thoaïi Bar Charts choïn Simple, taïi khu vöïc Data in Chart Area ta choïn Summaries for

groups of cases roài nhaáp Define ñeå môû cöûa soå Define Simple Bar:Summaries for groups of cases

2. Ñöa bieán dotuoi sang khung Category Axis,

3. Trong khu vöïc Bar Represent laø caùc löïa choïn veà thoâng tin naøo cuûa bieán dotuoi seõ ñöôïc theå hieän

treân caùc Bar, ôû ñaây baïn choïn Number of cases (taàn soá). Neáu baïn choïn % of cases thì ñôn vò cuûa truïc

tung seõ laø taàn suaát.

4. Nhaáp nuùt Titles ñeå nhaäp teân ñoà thò, nhôù chuyeån sang cheá ñoä goõ chöõ Vieät vôùi baûng maõ TCVN3


23


24

5. Sau khi OK ta coù ñöôïc ñoà thò.

Muoán hieäu chænh ñoà thò baïn nhaáp ñoâi chuoät tröïc tieáp vaøo ñoà thò ñeå môû cöûa soå SPSS Chart Editor,

choïn Menu Chart>Axis ñeå môû hoäp thoaïi Axis Selection, ôû hoäp thoaïi naøy neáu choïn Scale baïn seõ hieäu

chænh ñöôïc caùc ñoái töôïng treân truïc tung coøn choïn Category baïn seõ hieäu chænh ñöôïc caùc ñoái töôïng treân

truïc hoaønh

Hình 15

Baïn haõy so saùnh ñoà thò cuûa bieán dotuoi vôùi baûng taàn soá cuûa cuûa bieán dotuoi, chuùng theå hieän cuøng 1

thoâng tin.

Duøng ñoà thò Bar bieåu dieãn taäp döõ lieäu cuûa 1 bieán phaân taùch theo 1 bieán khaùc

Laàn löôït thao taùc nhö treân vôùi nhöõng choïn löïa Clustered vaø Summaris for group of Cases, roài nhaáp

Define baïn seõ môû ñöôïc cöûa soå hoäp thoaïi Define Clustered Bar: Summaries for groups of cases.

Hình 16


25


26

ÔÛ Bars Represent, khi baïn choïn Other Summary Funtion, khung Variable ôû keá noù seõ saùng leân, ñöa

caùc bieán töông öùng vaøo caùc khung nhö hình treân theå hieän, chuù yù raèng SPSS maëc ñònh tính ñaïi löôïng

trung bình cho bieán ñònh löôïng baïn ñöa vaøo khung Variable, neáu muoán tính caùc ñaïi löôïng thoáng keâ

khaùc baïn vaøo nuùt Change Summary…ñeå choïn löïa laïi.

Sau khi OK baïn coù ñoà thò thoâ, choïn caùc ñoái töôïng baïn muoán chænh söûa vaø hieäu chænh chuùng theo yù

muoán

KIEÅM ÑÒNH MOÁI LIEÂN HEÄ GIÖÕA HAI BIEÁN

Trong caùc pheùp kieåm ñònh thì kieåm ñònh veà moái lieân heä giöõa caùc bieán laø moät pheùp kieåm ñònh hay

ñöôïc söû duïng trong phaân tích thoáng keâ, kieåm ñònh naøy coøn goïi laø kieåm ñònh tính ñoäc laäp. Trong

chöông naøy chuùng ta seõ phaân bieät 2 tình huoáng kieåm ñònh moái lieân heä giöõa 2 bieán nhö sau:

Kieåm ñònh moái lieân heä giöõa 2 bieán ñònh tính (ñònh danh-ñònh danh, ñònh danh –thöù baäc, thöù baäc

– thöù baäc)

Kieåm ñònh moái lieân heä giöõa 1 bieán ñònh tính vaø 1 bieán ñònh löôïng

Kieåm ñònh moái lieân heä giöõa 2 bieán ñònh löôïng

1. Kieåm ñònh moái lieân heä khi 2 yeáu toá laø bieán ñònh danh-ñònh danh hay ñònh danh –thöù baäc baèng

kieåm ñònh Chi bình phöông

Cô sôû lyù thuyeát cuûa Kieåm ñònh Chi-bình phöông

1. Ñaët giaû thuyeát thoáng keâ

Giaû thuyeát khoâng Ho: hai bieán ñoäc laäp vôùi nhau

Giaû thuyeát ñoái H1 : hai bieán coù lieân heä vôùi nhau

2. Tính toaùn ñaïi löôïng χ2 ( )

χ 22

11=

−

==∑∑

O E

Eij ij

ijj

c

i

r

Trong ñoù:

χ2 : ñaïi löôïngChi-bình phöông duøng ñeå kieåm ñònh

Oij : ñaïi dieän cho soá tröôøng hôïp ñöôïc quan saùt trong moät oâ cuï theå cuûa baûng cheùo (taàn soá

quan saùt)

Eij : ñaïi dieän cho soá tröôøng hôïp maø baïn mong ñôïi gaëp trong nhöõng oâ cuûa baûng cheùo ñoù

neáu khoâng coù moái lieân heä giöõa 2 bieán trong baûng (taàn soá mong ñôïi)

c : soá coät cuûa baûng

r : soá doøng cuûa baûng

ER C

niji j=×

Eij ñöôïc tính theo coâng thöùc sau:

Ri: toång soá quan saùt cuûa doøng thöù i

Cj: toång soá quan saùt cuûa coät thöù j


27

Töø coâng thöùc tính χ2 coù theå thaáy ngay laø χ2 = 0 khi taát caû caùc taàn soá quan saùt baèng vôùi caùc taàn soá

mong ñôïi, nghóa laø luùc naøy khoâng coù moái lieân heä naøo giöõa caùc bieán. Maëc duø Chi-bình phöông coù theå

= 0, noù khoâng bao giôø nhaän giaù trò aâm. O khaùc bieät E caøng nhieàu, thì giaù trò χ2 tính ñöôïc caøng lôùn,

nghóa laøø luùc naøy coù khaû naêng coù moái lieân heä giöõa 2 bieán.

3. Tìm giaù trò giôùi haïn 2

,)1)(1( αχ −− cr

Ñaïi löôïng kieåm ñònh naøy coù phaân phoái Chi-bình phöông neân baïn tra baûng phaân phoái χ2 ñeå tìm ñöôïc

giaù trò giôùi haïn vôùi möùc yù nghóa α vaø soá baäc töï do df =( r – 1 ).( c -1 )

Möùc yù nghóa α laø khaû naêng toái ña cho pheùp phaïm phaûi sai laàm loaïi I trong kieåm ñònh, töùc khaû naêng

baïn baùc boû Ho maëc duø thöïc teá Ho ñuùng. Neáu cho α = 5% nghóa laø khi thöïc hieän kieåm ñònh baïn chaáp

nhaän moät khaû naêng phaïm sai laàm loaïi I toái ña laø 5%, töø ñoù ñoä tin caäy ñöôïc cuûa kieåm ñònh cuûa baïn laø

(1-α) = 95%.

4. Tieâu chuaån quyeát ñònh laø so saùnh giaù trò giôùi haïn vaø ñaïi löôïng χ2 :

Baùc boû giaû thuyeát Ho neáu : 2,)1)(1(

2αχχ −−> cr

Chaáp nhaän giaû thuyeát Ho neáu : χ χ α

21 1

2≤ − −( )( ) ,r c

Söû duïng SPSS thöïc hieän kieåm ñònh Chi-bình phöông

Ñeå nghieân cöùu moái lieân heä giöõa trình ñoä hoïc vaán vaø caùch ñoïc caùc tôø baùo cuûa ngöôøi ñoïc baèng kieåm

ñònh Chi-bình phöông ta ñaët giaû thuyeát Ho nhö sau

Ho: Hoïc vaán khoâng coù lieân heä vôùi caùch ñoïc baùo

(Caùch ñoïc baùo khoâng chòu aûnh höôûng cuûa hoïc vaán)

Töø menu, choïn Analyze>Descriptive Statistics>Crosstabs …Leänh naøy môû ra hoäp thoaïi Crosstabs nhö

hình sau:


28

Hình 17

Duø cho baïn thieát laäp vò trí cuûa 2 bieán trong baûng nhö theá naøo (töùc laø duø cho bieán naøo ñöôïc ñaët ôû haøng hay coät) thì giaù trò χ2 tính toaùn ñöôïc vaãn luoân luoân nhö nhau.

Baïn môû laïi hoäp thoaïi Crosstab, töø trong hoäp thoaïi Crosstabs nhaán nuùt Statistics…, hoäp thoaïi Crosstab:

Statistics xuaát hieän. Trong hoäp thoaïi naøy ta ñaùnh daáu choïn ñaïi löôïng Chi-square roài nhaáp nuùt

Continue ñeå trôû veà hoäp thoaïi Crosstabs. Trong hoäp thoaïi Crosstabs nhaán tieáp nuùt Cells… ñeå môû hoäp

thoaïi Crosstabs: Cell Display nhaèm xaùc ñònh caùc ñaïi löôïng thoáng keâ theå hieän trong töøng oâ cuûa baûng

cheùo.

Count ñeå ñeám taàn soá. Thoâng thöôøng ngöôøi ta hay choïn theå hieän taàn soá quan saùt (Observed) hôn

laø theå hieän taàn soá mong ñôïi (Expected).

Percentages ñeå theå hieän phaàn traêm. Ngöôøi ta hay choïn theå hieän phaàn traêm theo coät.

Löïa choïn xong baïn nhaán Continue, cuoái cuøng laø OK. Keát quaû do leänh Crosstabs ñöa ra goàm 3 baûng:

baûng ñaàu tieân theå hieän nhöõng thoâng tin toång hôïp, thöù 2 laø baûng cheùo keát hôïp 2 bieán maø trong caùc oâ

theå hieän ñaïi löôïng thoáng keâ baïn ñaõ choïn ôû hoäp thoaïi Crosstabs: Cell Display vaø cuoái cuøng laø baûng

toùm löôïc keát quaû kieåm ñònh χ2

Chuù yù veà caùc ñaïi löôïng treân baûng keát quaû

Kieåm ñònh Chi-bình phöông chæ coù yù nghóa khi soá quan saùt ñuû lôùn, neáu coù quaù 20% soá oâ trong baûng

cheùo coù taàn soá lyù thuyeát nhoû hôn 5 thì giaù trò χ2 noùi chung khoâng coøn ñaùng tin caäy. Luùc naøy baïn phaûi


29


30

nghó ñeán bieän phaùp gom caùc bieåu hieän treân caùc bieán laïi ñeå taêng soá quan saùt trong moãi nhoùm leân baèng

leänh Recode. Cuoái baûng Chi-square Tests, SPSS luoân ñöa ra 1 doøng thoâng baùo cho baïn bieát % soá oâ

coù taàn suaát mong ñôïi döôùi 5 cuûa baûng, trong ví duï cuûa chuùng ta khoâng coù oâ naøo coù taàn suaát mong ñôïi

döôùi 5 neân ta coù theå tin töôûng vaøo ñoä chính xaùc cuûa kieåm ñònh.

Continuity Correction laø moät daïng bieán theå cuûa Pearson Chi-Square ñeå söû duïng cho nhöõng baûng daïng

2x2, töùc laø baûng keát hôïp cuûa 2 bieán maø moãi bieán ñeàu co ù2 bieåu hieän.

Likelihood Ratio laø moät soá thoáng keâ töông töï Pearson Chi-Square, vôùi nhöõng côõ maãu lôùn keát quaû cuûa

2 soá thoáng keâ naøy raát gaàn nhau.

Linear-by-Linear Association ño löôøng moái lieân heä tuyeán tính giöõa 2 bieán, soá thoáng keâ naøy chæ höõu

duïng khi bieán haøng vaø coät ñöôïc saép traät töï töø nhoû nhaát ñeán lôùn nhaát, coøn neáu khoâng baïn haõy boû qua

noù.

Ngoaøi ra coøn moät soá thoáng keâ nöõa laø keát quaû kieåm ñònh Fisher’s Exact. Fisher’s Exact test raát phuø

hôïp cho daïng baûng 2x2 vôùi tình huoáng caùc taàn soá mong ñôïi taïi caùc oâ nhoû hôn 5.Vì theá khi baïn laäp

baûng 2x2 thì SPSS môùi cung caáp thoâng tin cuûa kieåm ñònh Fisher’s Exact cuøng vôùi caùc keát quaû cuûa caùc

kieåm ñònh khaùc.

2. Kieåm ñònh moái quanheä trong tröôøng hôïp 2 bieán thöù baäc

Trong tröôøng hôïp 2 yeáu toá nghieân cöùu laø 2 bieán thu thaäp töø thang ño thöù baäc, thay vì duøng ñaïi löôïng

Chi-bình phöông, chuùng ta coù theå duøng moät trong caùc ñaïi löôïng: tau-b cuûa Kendall, d cuûa Somer,

gamma cuûa Goodman vaø Kruskal. Caùc ñaïi löôïng naøy giuùp phaùt hieän ra moái lieân heä toát hôn Chi-bình

phöông

Ví duï: chuùng ta caàn nghieân cöùu moái lieân heä giöõa tuoåi taùc vaø möùc ñoä quan taâm ñoái vôùi chuû ñeà gia ñình

treân baùo Saøi Goøn Tieáp Thò. Caû hai yeáu toá naøy ñeàu laø döõ lieäu thöù baäc vì noù ñöôïc phaân haïng nhö sau:

Ñoä tuoåi: (18-25) tuoåi; (26-35) tuoåi; (36-45) tuoåi; (46-60) tuoåi.

Möùc ñoä quan taâm ñeán chuû ñeà gia ñình: quan taâm nhaát, quan taâm thöù nhì, quan taâm thöù ba.

Ñeå thöïc hieän kieåm ñònh moái lieân heä trong tình huoáng naøy ta ñaët giaû thuyeát H0 : Tuoåi taùc khoâng coù

lieân heä vôùi möùc ñoä quan taâm ñeán chuû ñeà gia ñình treân baùo SGTT (hay möùc ñoä quan taâm ñeán chuû ñeà

gia ñình khoâng khaùc nhau giöõa caùc nhoùm tuoåi taùc)


31

2.1. Gamma cuûa Goodman vaø Kruskal

Gamma laø moät thöôùc ño phoå bieán vaø deã caûm nhaän, vì trò soá cuûa noù naèm trong khaûng töø –1 (lieân heä

nghòch hoaøn haûo) ñeán +1 (lieân heä thuaän hoaøn haûo), giaù trò 0 ôû trung taâm ñaïi dieän cho söï ñoäc laäp hoaøn

toaøn giöõa hai bieán, Lyù töôûng nhaát laø gamma=1.

Moät laàn nöõa baïn ñöøng queân gamma ta tính ñöôïc döïa treân thoâng tin cuûa maãu, neân noù theå hieän ñoä

maïnh cuûa moät moái lieân heä coù theå chæ coù trong maãu. Ñeå chaéc ñieàu ñoù ñuùng vôùi toång theå chuùng ta phaûi

kieåm ñònh yù nghóa cuûa gamma

Chuùng ta xuaát phaùt vôùi giaû thuyeát H0 raèng gamma cuûa toång theå chung = 0, nghóa laø thaät söï khoâng coù

moái lieân heä giöõa caùc bieán thöù baäc trong toång theå chuùng ta ñang nghieân cöùu. Neáu keát quaû kieåm ñònh

cho pheùp chuùng ta baùc boû giaû thieát H0 thì chuùng ta coù theå keát luaän raèng 2 bieán thöù baäc cuûa chuùng ta

coù moái lieân heä vaø giaù trò gamma cuûa maãu maø ta tính ñöôïc chaéc chaén xaáp xæ giaù trò gamma cuûa toång

theå chung (kyù hieäu γ laø Gamma cuûa toång theå chung).

2. tau-b cuûa Kendall (τb)

Gamma ñöôïc öa thích vì laø moät soá thoáng keâ deã hieåu, deã daøng giaûi thích vaø ñaùnh giaù baèng caùch söû

duïng baûng phaân phoái z. Nhöng nhieàu nhaø nghieân cöùu khoâng thích gamma vì noù coù xu höôùng thoåi

phoàng moái lieân heä giöõa caùc bieán bôûi nhöõng döõ lieäu noù boû qua khoâng xeùt ñeán trong quaù trình tính toaùn

(do quy taéc tính cuûa gamma). Trong khi ñoù tau-b söû duïng haàu heát döõ lieäu neân seõ gaàn nhö luoân luoân

nhoû hôn gamma vì vaäy noù ñaùng tin caäy hôn khi ño löôøng moái lieân heä. Tuy nhieân raát khoù kieåm tra möùc

yù nghóa cuûa tau-b trong lónh vöïc nghieân cöùu, coâng thöùc tính noù laïi khoù vaø khoâng saün baûng ñeå baïn coù

theå tra cöùu.

Noùi chung, khi tính toaùn vôùi baát kyø baûng cheùo naøo thì caùc chæ soá tau-b cuûa Kendall, d cuûa Somer,

gamma cuûa Goodman vaø Kruskal coù trò soá töông töï nhau (töùc laø taát caû ñeàu = 0 khi hai bieán khoâng

töông quan, vaø cuøng coù daáu gioáng nhau khi chæ chieàu höôùng cuûa moái töông quan) nhöng khoâng gioáng

heät nhau theo caùch chuùng toùm löôïc noäi dung cuûa baûng töông quan cheùo, chæ soá tau-b thích hôïp hôn

cho nhöõng baûng caân ñoái töùc laø coù soá haøng baèng soá coät coøn tau-c thích hôïp cho nhöõng baûng khoâng caân

ñoái, coøn trò soá gamma thöôøng cao hôn caùc soá thoáng keâ khaùc neân coù theå daãn ta ñeán sai laàm laø öôùc

löôïng quaù cao veà söùc maïnh cuûa moái töông quan.

Vaän duïng SPSS ñeå thöïc hieän kieåm ñònh

Ñeå kieåm ñònh giaû thieát Ho ñeà ra ôû treân, môû laïi hoäp thoaïi Crosstabs.

Trong hoäp thoaïi naøy ñöa bieán c19.3 (möùc ñoä quan taâm ñeán chuû ñeà gia

ñình) vaøo oâ Row vaø bieán dotuoi (nhoùm tuoåi) vaøo oâ Column. Roài choïn

nuùt Statistics…

Trong hoäp thoaïi Statistics, ta choïn caùc ñaïi löôïng kieåm ñònh nhö Hình beân. Sau ñoù nhaáp Continue trôû

veà hoäp thoaïi Crosstab vaø nhaáp OK. Ta coù caùc baûng keát quaû caàn thieát.

3. Kieåm ñònh moái lieân heä giöõa moät bieán ñònh tính vaø moät bieán ñònh löôïng

Baûn chaát cuûa pheùp kieåm ñònh naøy chính laø kieåm ñònh giaû thuyeát veà söï baèng nhau giöõa hai trung bình

toång theå ñoäc laäp

Baïn coù 2 bieán tham gia trong moät pheùp kieåm ñònh trung bình goàm 1 bieán ñònh löôïng (taát nhieân laø

bieán ñònh löôïng) daïng khoaûng caùch hay tæ leä ñeå tính trung bình, vaø 1 bieán ñònh tính duøng ñeå chia

nhoùm ra so saùnh.

Ví duï: so saùnh giöõa 2 thaønh phoá Haø Noäi vaø TPHCM veà soá nhaân khaåu trung bình cuûa hoä gia ñình. Vôùi

ví duï naøy, baïn coù bieán ñònh löôïng laø sonk vaø bieán ñònh tính laø tp vaø baïn seõ söû duïng pheùp kieåm ñònh

söï baèng nhau veà trò trung bình cuûa 2 maãu ñoäc laäp (Independent-samples T-test)

Tröôùc khi thöïc hieän kieåm ñònh trung bình caàn phaûi thöïc hieän moät kieåm ñònh khaùc maø keát quaû cuûa noù

aûnh höôûng raát quan troïng ñeán kieåm ñònh trung bình, ñoù laø kieåm ñònh söï baèng nhau cuûa 2 phöông sai

toång theå. Veà maët tröïc quan baïn deã daøng nhaän thaáy raèng so saùnh 2 toång theå coù trò trung bình baèng

nhau nhöng möùc ñoä phaân taùn (hay ñoàng ñeàu) khaùc nhau laø hoaøn toaøn khaäp khieãng. Vaø vì phöông sai

dieãn taû möùc ñoä ñoàng ñeàu hoaëc khoâng ñoàng ñeàu cuûa döõ lieäu quan saùt neân SPSS phaûi tieán haønh kieåm

ñònh söï baèng nhau veà phöông sai tröôùc, kieåm ñònh naøy coù teân laø Levene test.

Levene test ñöôïc tieán haønh vôùi giaû thuyeát Ho raèng phöông sai cuûa 2 toång theå baèng nhau, neáu keát quaû

kieåm ñònh cho baïn möùc yù nghóa quan saùt nhoû hôn 0,05 baïn coù theå baùc boû giaû thuyeát Ho. Keát quaû cuûa

vieäc baùc boû hay chaáp nhaän giaû thuyeát Ho seõ aûnh höôûng ñeán vieäc baïn löïa choïn tieáp loaïi kieåm ñònh giaû

thuyeát veà söï baèng nhau giöõa hai trung bình toång theå naøo: kieåm ñònh trung bình vôùi phöông sai baèng

nhau hay kieåm ñònh trung bình vôùi phöông sai khaùc nhau.


32

Tieán haønh kieåm ñònh Independent-samples T-test

Ñeå tieán haønh kieåm ñònh trung bình cho ví duï cuûa chuùng ta baïn xuaát phaùt töø giaû thuyeát Ho raèng: quy

moâ gia ñình trung bình taïi 2 thaønh phoá laø nhö nhau.

1. Baïn haõy choïn Analyze>Compare Means>Independent-samples T Test. Leänh naøy seõ môû ra hoäp

thoaïi Independent-Samples T Test (kieåm ñònh trung bình vôùi maãu ñoäc laäp).

2. Trong hoäp thoaïi naøy, baïn laàn löôït choïn bieán ñònh löôïng muoán kieåm ñònh trò trung bình (bieán sonnk)

ñöa vaøo danh saùch caùc bieán caàn kieåm ñònh Test Variable(s). Sau ñoù choïn bieán ñònh tính chia soá quan

saùt thaønh hai nhoùm maãu ñeå so saùnh giöõa hai nhoùm naøy vôùi nhau (bieán tp) ñöa vaøo Group Variable.

Hình 18

Baïn coù theå ñöa vaøo khung naøy nhieàu bieán ñònh löôïng ñeå thöïc hieän kieåm ñònh cuøng moät luùc

Baïn nhaäp vaøo Group 1 maõ soá cuûa Haø Noäi (1) vaø Group 2 maõ soá cuûa Tp HCM (2). Baïn coù theå khai baùo ngöôïc laïi, ôû Group 1 laø 2 vaø Group 2 laø 1, khoâng coù vaán ñeà gì.

3. Sau khi choïn bieán ñeå phaân nhoùm, baïn phaûi nhaán nuùt Define Groups… ñeå chæ ñònh hai nhoùm caàn so

saùnh vôùi nhau. Trong hoäp thoaïi Define Groups goõ maõ soá cuûa 2 nhoùm baïn muoán so saùnh. Trong

tröôøng hôïp bieán ñònh tính coù nhieàu hôn 2 bieåu hieän thì coù theå choïn rieâng 2 maõ soá ñaïi dieän cho 2

nhoùm baïn quan taâm ñeán söï khaùc bieät veà trung bình ñeå nhaäp vaøo. Ví duï baïn phaân loaïi caùc sinh vieân

trong tröôøng theo 4 nhoùm veà khoaù hoïc, thöù töï maõ hoaù trong bieán khoaù hoïc laø: 1 cho sinh vieân naêm

ñaàu, 2 cho sinh vieân naêm 2, 3 cho sinh vieân naêm 3 vaø 4 cho sinh vieân naêm cuoái. Neáu muoán so saùnh

thôøi gian töï hoïc cuûa sinh vieân naêm ñaàu vaø naêm cuoái, baïn seõ nhaäp 1 vaøo Group 1 vaø 4 vaøo Group 2


33


34

4. Nhaán nuùt Continue ñeå trôû veà hoäp thoaïi chính roài nhaán tieáp nuùt OK, caùc baûng keát quaû seõ xuaát hieän.

Tröôùc heát xaùc ñònh keát quaû kieåm ñònh söï baèng nhau cuûa 2 phöông sai, sau ñoù ta seõ xem keát quaû kieåm

ñònh t.

Neáu giaù trò Sig. trong kieåm ñònh Levene < 0,05 thì phöông sai giöõa 2 thaønh phoá khaùc nhau, ta

seõ söû duïng keát quaû kieåm ñònh t ôû doøng Equal variances not assumed.

Ngöôïc laïi neáu giaù trò Sig. trong kieåm ñònh Levene >= 0,05 thì phöông sai giöõa 2 thaønh phoá

khoâng khaùc nhau, ta seõ söû duïng keát quaû kieåm ñònh t ôû doøng Equal variances assumed.

Ñoïc keát quaû cuûa kieåm ñònh t.

Neáu giaù trò Sig. trong kieåm ñònh t < 0,05 thì ta keát luaän coù söï khaùc bieät coù yù nghóa veà trung

bình giöõa 2 thaønh phoá.

Neáu giaù trò sig. trong kieåm ñònh t >= 0,05 thì ta keát luaän chöa coù söï khaùc bieät coù yù nghóa veà trò

trung bình giöõa 2 thaønh phoá.

3. Kieåm ñònh moái lieân heä giöõa 2 bieán ñònh löôïng

Ñöôïc thöïc hieän baèng bieän phaùp ñaùnh giaù heä soá töông quan vaø xaây döïng moâ hình hoài qui


35

BAÛNG CAÂU HOÛI PHOÛNG VAÁN

PVV Ñoïc soaùt Maõ soá

Kính chaøo oâng/baø/anh/chò, chuùng toâi ñang thöïc hieän moät cuoäc thaêm doø veà thoùi quen ñoïc vaø mua baùo;

hoâm nay ñeán ñaây ñeå xin yù kieán cuûa oâng/baø/anh/chò. Muïc ñích cuûa cuoäc thaêm doø naøy laø tìm hieåu veà

moät phaàn cuoäc soáng tinh thaàn cuûa ngöôøi daân cuõng nhö giuùp cho caùc cô quan baùo chí hieåu roõ hôn nhu

caàu ñoïc vaø mua baùo, treân cô sôû ñoù coù phöông höôùng caûi tieán tôø baùo, phuïc vuï toát hôn nhu caàu cuûa baïn

ñoïc.

Giôø baét ñaàu phoûng vaán:_____________

A. ÑOÏC VAØ MUA BAÙO

1. Trong voøng 1 naêm qua anh/chò/oâng/baø coù thöôøng xuyeân ñoïc baùo khoâng? (SHOWCARD - CHÆ

CHOÏN 1 TRAÛ LÔØI)

1. haàu nhö khoâng ñoïc baùo Ngöng ghi cheùp vaøo baûng thoáng keâ

2. thænh thoaûng (tuaàn 1-2 tôø) Ngöng ghi cheùp vaøo baûng thoáng keâ

3. thöôøng xuyeân (tuaàn 3-7 tôø) Tieáp tuïc

4. raát thöôøng xuyeân ( treân 7 tôø/ tuaàn) Tieáp tuïc


36

2a. Trong voøng 6 thaùng qua anh/chò/oâng/baø thöôøng ñoïc caùc tôø baùo tieáng

Vieät naøo? (COÙ THEÅ CHOÏN NHIEÀU TRAÛ LÔØI)

2b. Trong caùc tôø baùo keå treân, anh/chò/oâng/baø thích ñoïc caùc tôø baùo naøo nhaát?

(CHÆ CHOÏN TOÁI ÑA 3 TRAÛ LÔØI)

2c. Trong voøng 6 thaùng qua caùc thaønh vieân gia ñình anh/chò/oâng/baø thöôøng

mua caùc tôø baùo tieáng Vieät naøo?

2d. Caùc thaønh vieân trong gia ñình anh/chò/oâng/baø thöôøng mua caùc tôø baùo naøy

nhö theá naøo? ( HOÛI LAÀN LÖÔÏT TÖØNG LOAÏI BAÙO ÑAÕ MUA TRONG

CAÂU 2c) (ñaët baùo ñònh kyø: ghi soá 1; mua taïi saïp baùo tieän ñöôøng ñi laøm, ñi

hoïc: ghi soá 2; mua taïi saïp baùo gaàn nhaø: ghi soá 3; khoâng bieát: ghi soá 4)

2a 2b 2c 2d GHI CHUÙ

Haø Noäi Môùi 1 1 1

Saøi Goøn Giaûi Phoùng 2 2 2

Lao Ñoäng 3 3 3

Ngöôøi Lao ñoäng 4 4 4

Tieàn Phong 5 5 5

Thanh Nieân 6 6 6

Tuoåi Treû 7 7 7

Phuï Nöõ Vieät Nam 8 8 8

Phuï Nöõ TP HCM 9 9 9

Thôøi Baùo Kinh Teá

Vieät Nam

10 10 10

Thôøi Baùo Kinh Teá

Saøi Goøn

11 11 11

Saøi Goøn Tieáp Thò 12 12 12

Theá Giôùi Phuï Nöõ 13 13 13

Tieáp Thò vaø Gia Ñình 14 14 14

Mua & Baùn 15 15 15

An Ninh Theá Giôùi 16 16 16

DUØNG

SHOWCA

RD CHO

4 CAÂU:

2a, 2b, 2c,

2d

HOÛI VAØ

GHI CHEÙP

THEO

COÄT


37

An Ninh Thuû ñoâ 17 17 17

Coâng An TPHCM 18 18 18

Khaùc (keå

teân)………………………

19 19 19

3. Trong gia ñình anh/chò/oâng/baø, soá löôïng ngöôøi ñoïc baùo thöôøng xuyeân laø bao nhieâu ngöôøi?

Ghi moät con soá cuï theå : ____________ ngöôøi

4. Anh/chò/oâng/baø thöôøng ñoïc baùo ôû ñaâu? (SHOWCARD - CHÆ CHOÏN TOÁI ÑA 2 TRAÛ LÔØI)

1. nhaø

2. cô quan, vaên phoøng, nôi laøm vieäc

3. nôi baùn haøng

4. nôi khaùc (ghi cuï theå) …………………………………………………

5. Anh/chò/oâng/baø thöôøng ñoïc baùo vaøo nhöõng luùc naøo? (SHOWCARD - CHÆ CHOÏN TOÁI ÑA 2 TRAÛ

LÔØI)

1. saùng sôùm/tröôùc giôø laøm vieäc

2. trong giôø laøm vieäc

3. luùc raõnh roãi

4. luùc khaùc (ghi cuï theå) ………………………………………………..

6. Anh/chò/oâng/baø thöôøng ñoïc baùo nhö theá naøo? (SHOWCARD - CHÆ CHOÏN 1 TRAÛ LÔØI CHO 1

COÄT)

Caùc tôø

baùo noùi

chung

tôø baùo

thöôøng ñoïc

nhaát

ñoïc theo thöù töï töø trang ñaàu ñeán trang cuoái 1 1

Xem löôùt qua caùc ñeà muïc, ñoïc nhöõng trang muïc

öa thích tröôùc roài ñeán caùc trang muïc khaùc sau

2 2

chæ ñoïc caùc trang muïc öa thích, ít khi ñoïc caùc

trang muïc khaùc

3 3


38

xem caùc tin ñaùng chuù yù treân trang nhaát roài tìm

ñeán ñoïc tröôùc caùc baøi coù quan taâm chuù yù

4 4

7. Trong gia ñình anh/chò/oâng/baø, ai thöôøng laø ngöôøi quyeát ñònh vieäc mua baùo? (CHÆ CHOÏN 1 TRAÛ

LÔØI)

1. baûn thaân

2. ngöôøi khaùc

8. Neáu laø ngöôøi khaùc quyeát ñònh vieäc mua baùo, xin cho bieát ñoù laø ai trong gia ñình? (CHÆ CHOÏN 1

TRAÛ LÔØI)

oâng/baø 1 ngöôøi con gaùi 4

ngöôøi cha 2 ngöôøi con trai 5

ngöôøi meï 3 ngöôøi khaùc 6

9. Vôùi caùc baùo thöôøng ñoïc, anh/chò/oâng/baø thöôøng ñoïc töø

1. baùo cô quan 3. möôïn töø baïn beø, ngöôøi thaân, haøng xoùm

2. gia ñình töï mua 4. khaùc ……………………………………………………………………

B. ÑOÏC BAÙO SAØI GOØN TIEÁP THÒ

XEM LAÏI Q2a. NEÁU ÑAÕ COÙ ÑOÏC SGTT THÌ HOÛI Q10. NEÁU KHOÂNG, HOÛI Q11

10. Trong voøng 6 thaùng qua, anh/chò/oâng/baø coù ñoïc thöôøng xuyeân baùo SGTT khoâng? (SHOWCARD)

1. moãi thaùng ñoïc 1-2 soá baùo tieáp caâu 11

2. gaàn nhö ñoïc haøng tuaàn tieáp caâu 12

3. khoâng boû soùt soá baùo naøo tieáp caâu 12

11. Xin vui loøng cho bieát lyù do vì sao anh/chò/oâng/baø khoâng ñoïc, hay khoâng ñoïc baùo SGTT thöôøng

xuyeân?

______________________________________________________________

=> tieáp caâu 36


39

12. Trong gia ñình, ngoaøi anh/chò/oâng/baø, coøn bao nhieâu ngöôøi nöõa ñoïc baùo SGTT ít nhaát 2 soá baùo/1

thaùng trong voøng 6 thaùng qua?

Ghi moät con soá cuï theå _________ ngöôøi

13. Anh/chò/oâng/baø thöôøng ñoïc baùo SGTT vaøo ngaøy naøo trong tuaàn? (SHOWCARD – CHÆ CHOÏN 1

TRAÛ LÔØI)

1. thöù Naêm 4. Chuû Nhaät

2. thöù Saùu 5. ngaøy khaùc trong tuaàn

3. thöù Baûy

14. Caùch thöùc Anh/chò/oâng/baø ñoïc baùo SGTT nhö theá naøo? (SHOWCARD - CHÆ CHOÏN 1 TRAÛ LÔØI)

1. thöôøng ñoïc 1 laàn heát tôø baùo

2. thöôøng ñoïc 2-3 laàn, moãi laàn ñoïc 1 phaàn

3. thöôøng ñoïc 1 laàn, sau ñoù xem laïi moät vaøi trang muïc öa thích ôû nhöõng laàn khaùc

15. Anh/chò/oâng/baø thöôøng ñoïc baùo SGTT theo thöù töï noäi dung nhö theá naøo? (SHOWCARD - CHÆ


ñoïc theo thöù töï töø trang ñaàu ñeán trang cuoái 1

xem löôùt qua caùc ñeà muïc, ñoïc nhöõng trang muïc öa

thích tröôùc roài ñeán caùc trang muïc khaùc sau

2

chæ ñoïc caùc trang muïc öa thích, ít khi ñoïc caùc trang

muïc khaùc

3

xem caùc tin ñaùng chuù yù treân trang nhaát roài tìm ñeán

ñoïc tröôùc caùc baøi coù quan taâm chuù yù

4

16. Anh/chò/oâng/baø thöôøng ñoïc caùc trang muïc naøo cuûa baùo SGTT? (SHOWCARD - COÙ THEÅ CHOÏN

NHIEÀU TRAÛ LÔØI)

17. Trong caùc trang muïc cuûa baùo SGTT thöôøng ñoïc, Anh/chò/oâng/baø thích ñoïc caùc trang muïc naøo

nhaát? (SHOWCARD - CHOÏN TOÁI ÑA 5 TRAÛ LÔØI)


40

18. Trong 6 thaùng ñaàu naêm 2001, theo Anh/chò/oâng/baø thì baùo SGTT ñaõ noå löïc taäp trung nhieàu vaøo

trang muïc naøo? (SHOWCARD – CHÆ CHOÏN 1 TRAÛ LÔØI)

Trang muïc 16 17 18 Trang muïc 16 17 18

Baïn ñoïc 1 1 1 ÑB soâng Cöûu Long 12 12 12

Nhaø ñaát 2 2 2 Kinh doanh tieáp thò 13 13 13

Dòch vuï 3 3 3 Phoùng söï aûnh 14 14 14

Tin hoïc 4 4 4 Chuyeån ñoäng thò

tröôøng

15 15 15

Mua saém - dòch

vuï

5 5 5 Vaán ñeà 16 16 16

Mua saém 6 6 6 Caåm nang sieâu thò 17 17 17

Aåm thöïc & ñôøi

soáng

7 7 7 Quaø taëng baïn ñoïc 18 18 18

Giaûi trí 8 8 8 Quaûng caùo 19 19 19

Gia ñình 9 9 9 Trang Haø Noäi vaø

MB

20 20 20

Daønh cho ñaøn

oâng

10 10 10 Khoâng nhôù, khoâng

ñeå yù

21 21 21

Theá giôùi tieâu

duøng

11 11 11

19. Haõy xeáp haïng caùc chuû ñeà sau ñaây treân baùo SGTT tuøy theo möùc ñoä quan taâm cuûa Anh/chò/oâng/baø

ñoái vôùi töøng loaïi chuû ñeà? (SHOWCARD – CHUÛ ÑEÀ NAØO QUAN TAÂM NHAÁT THÌ GHI SOÁ 1,

QUAN TAÂM THÖÙ NHÌ THÌ GHI SOÁ 2, QUAN TAÂM THÖÙ BA THÌ GHI SOÁ 3)

thoâng tin thò tröôøng _____

mua saém _____

gia ñình _____

20. Theo Anh/chò/oâng/baø, baùo SGTT coù taùc duïng: (SHOWCARD - COÙ THEÅ CHOÏN NHIEÀU TRAÛ

LÔØI)

1. giaûi trí


41

2. tö vaán, höôùng daãn tieâu duøng

3. cung caáp taøi lieäu nghieân cöùu vaø tham khaûo

4. taùc duïng khaùc …………………………………………………

21. Anh/chò/oâng/baø xem (ñoïc) caùc trang quaûng caùo treân baùo SGTT nhö theá naøo? (SHOWCARD - CHÆ


1. thöôøng xem (ñoïc) heát caùc trang quaûng caùo

2. thöôøng xem löôùt qua vaø chæ ñoïc moät soá moät soá quaûng caùo coù quan taâm

3. ít khi xem (ñoïc) caùc trang quaûng caùo

4. haàu nhö khoâng xem (ñoïc) caùc trang quaûng caùo

22. Muïc ñích xem (ñoïc) quaûng caùo treân baùo SGTT cuûa anh/chò/oâng/baø laø gì? (SHOWCARD – COÙ

THEÅ CHOÏN NHIEÀU TRAÛ LÔØI)

1. Tìm kieám thoâng tin ñeå mua saém 4. Phuïc vuï cho hoïc taäp, nghieân cöùu

2. Tìm cô hoäi mua haøng khuyeán maõi 5. Ñeå giaûi trí

3. Xem giôùi thieäu coâng ty vaø SP môùi 6. Muïc ñích khaùc ………………………

23. Neáu gia ñình anh/chò/oâng/baø coù mua baùo SGTT, thì soá löôïng ngöôøi ñoïc baùo SGTT trong gia ñình

trung bình laø bao nhieâu ngöôøi (keå caû anh/chò/oâng/baø)? Trong ñoù soá ngöôøi thöôøng xuyeân xem caùc

trang quaûng caùo laø bao nhieâu ngöôøi?

Soá ngöôøi ñoïc : ____________; soá ngöôøi xem quaûng caùo: ___________

24. Neáu nôi laøm vieäc cuûa anh/chò/oâng/baø coù mua baùo SGTT (hoaëc do moät ngöôøi naøo ñoù mua ñem

vaøo), thì soá löôïng ngöôøi ñoïc 1 tôø baùo SGTT trung bình laø bao nhieâu ngöôøi ? Trong ñoù soá ngöôøi

thöôøng xuyeân xem caùc trang quaûng caùo laø bao nhieâu ngöôøi?

Soá ngöôøi ñoïc : ____________; soá ngöôøi xem quaûng caùo: ___________

25. Anh/chò/oâng/baø coù thöôøng baøn luaän vôùi nhöõng ngöôøi khaùc veà nhöõng noäi dung treân tôø SGTT?

1. Thöôøng xuyeân 2. Thænh thoaûng 3. Ít Khi 4. Khoâng


42

26. Nhöõng ngöôøi Anh/chò/oâng/baø thöôøng baøn luaän veà noäi dung treân baùo SGTT thöôøng laø nhöõng ngöôøi

naøo?

(SHOWCARD - COÙ THEÅ CHOÏN NHIEÀU TRAÛ LÔØI)

thaønh vieân trong gia ñình 1 baø con 5

baïn beø cuøng nôi laøm vieäc 2 laùng gieàng 6

baïn hoïc 3 ngöôøi khaùc 7

baïn thaân 4

27. Anh/chò/oâng/baø thöôøng ñeå caùc soá baùo SGTT môùi trong voøng 1 thaùng ôû ñaâu trong nhaø?

(SHOWCARD - CHÆ CHOÏN 1 TRAÛ LÔØI)

phoøng khaùch 1 phoøng aên 5

phoøng sinh hoaït gia ñình 2 nôi khaùc trong nhaø 6

phoøng hoïc hay laøm vieäc

ôû nhaø

3 khoâng löu tröõ 7

phoøng nguû 4 gia ñình khoâng

mua

8

28. Anh/chò/oâng/baø giöõ gìn tôø baùo SGTT nhö theá naøo? (SHOWCARD - CHÆ CHOÏN 1 TRAÛ LÔØI)

1. khoâng giöõ laïi (khoâng phaûi baùo ôû nhaø mua)

2. khoâng quan taâm ñeán vieäc giöõ gìn tôø baùo SGTT

3. ñeå ñaïi ñaâu ñoù

4. coù giöõ gìn, saép xeáp thöù töï ñeå coù theå deã daøng tham khaûo veà sau

5. caét vaø löu tröõ moät soá thoâng tin quan troïng


43

C. ÑAÙNH GIAÙ VAØ GOÙP YÙ CHO BAÙO SGTT

29. Anh/chò/oâng/baø ñaùnh giaù caùc maët sau ñaây cuûa tôø baùo SGTT nhö theá naøo? (SHOWCARD)

A. Veà noäi dung Hoaøn

toaøn

khoâng

haøi

loøng

Khoân

g

haøi

loøng

Ñöôïc

Haøi

loøng

Raát

haøi

loøng

Khoân

g yù

kieán

1. Tính xaùc thöïc cuûa

thoâng tin

1 2 3 4 5 8

2. Tính thôøi söï, caäp nhaät 1 2 3 4 5 8

3. Tính boå ích 1 2 3 4 5 8

4. Tính phaân tích 1 2 3 4 5 8

5. Tính thöïc teá 1 2 3 4 5 8

6. Tính ñuùc keát, höôùng

daãn

1 2 3 4 5 8

7. Tính môùi, ñoät phaù 1 2 3 4 5 8

B. Hình thöùc

1. Trình baøy bìa 1 2 3 4 5 8

2. Ngoân ngöõ theå hieän 1 2 3 4 5 8

3. Hình aûnh 1 2 3 4 5 8

4. Chaát löôïng in 1 2 3 4 5 8

5. Saép xeáp trang muïc 1 2 3 4 5 8

6. Trang trí 1 2 3 4 5 8

C. Ñaùnh giaù chung 1 2 3 4 5 8


44

30a. Theo Anh/chò/oâng/baø, baùo SGTT neân taêng theâm dieän tích maët baùo cuûa

nhöõng trang muïc naøo?

30b. Theo Anh/chò/oâng/baø, baùo SGTT neân giaûm bôùt dieän tích maët baùo cuûa

nhöõng trang muïc naøo?

30c. Theo Anh/chò/oâng/baø, baùo SGTT neân taäp trung caûi tieán nhöõng trang

muïc naøo?

30d. Theo Anh/chò/oâng/baø, baùo SGTT neân boû bôùt nhöõng trang muïc naøo?

30a

Taêng

30b

Giaûm

30c

Caûi

tieán

30d

Boû

GHI CHUÙ

Baïn ñoïc 1 1 1 1

Nhaø ñaát 2 2 2 2

Dòch vuï 3 3 3 3

Tin hoïc 4 4 4 4

Mua saém - dòch vuï 5 5 5 5

Mua saém 6 6 6 6

Aåm thöïc & ñôøi

soáng

7 7 7 7

Giaûi trí 8 8 8 8

Gia ñình 9 9 9 9

Daønh cho ñaøn oâng 10 10 10 10

Theá giôùi tieâu duøng 11 11 11 11

ÑB soâng Cöûu Long 12 12 12 12

Kinh doanh tieáp thò 13 13 13 13

Phoùng söï aûnh 14 14 14 14

Chuyeån ñoäng thò

tröôøng

15 15 15 15

Vaán ñeà 16 16 16 16

DUØNG

SHOWCARD

CHO

4 CAÂU

30a, 30b,

30c, 30d

HOÛI VAØ GHI

CHEÙP

THEO COÄT


45

Caåm nang sieâu thò 17 17 17 17

Quaø taëng baïn ñoïc 18 18 18 18

Quaûng caùo 19 19 19 19

Trang Haø Noäi vaø

MB

20 20 20 20

Khoâng caàn ñieàu

chænh

21 21 21 21

31. Theo Anh/chò/oâng/baø, baùo SGTT neân môû theâm nhöõng trang muïc naøo? (toái ña 2 ñeà nghò)

1.

2.

D. SAÛN PHAÅM VAØ H0AÏT ÑOÄNG KHAÙC CUÛA BAÙO SGTT

32. Trong 6 thaùng qua, ngoaøi tôø baùo SGTT, gia ñình Anh/chò/oâng/baø coù mua vaø ñoïc caùc saûn phaåm

baùo chí naøo khaùc cuûa SGTT khoâng? (SHOWCARD)

33. Möùc ñoä haøi loøng cuûa Anh/chò/oâng/baø ñoái vôùi caùc saûn phaåm baùo chí naøy cuûa SGTT nhö theá naøo?

(SHOWCARD)

Ñoïc vaø

mua

Möùc ñoä haøi loøng

ñoïc mua Hoaøn

toaøn

khoâng

haøi loøng

Khoâ

ng

haøi

loøng

Ñö

ôïc

Haøi

loøng

Raát

haøi

loøng

Khoâ

ng yù

kieán

Caåm nang tieâu duøng 1 1 1 2 3 4 5 8

Caåm nang kyõ thuaät 2 2 1 2 3 4 5 8

Caåm nang mua saém 3 3 1 2 3 4 5 8

34. Trong 6 thaùng qua, Anh/chò/oâng/baø coù tham gia caùc hoaït ñoäng ngoaøi baùo cuûa SGTT / SGTT tham

gia toå chöùc khoâng? (SHOWCARD)

35. Möùc ñoä haøi loøng cuûa Anh/chò/oâng/baø ñoái vôùi caùc hoaït ñoäng naøy nhö theá naøo? (SHOWCARD)

Möùc ñoä haøi loøng Tha

m

gia

Hoaøn

toaøn

khoâng

haøi loøng

Khoâ

ng

haøi

loøng

Ñöôïc

Haøi

loøng

Raát

haøi

loøng

Khoâ

ng yù

kieán

Hoäi chôï HVN CLC 1 1 2 3 4 5 8

Höôùng daãn tieâu duøng 2 1 2 3 4 5 8

Haøng VNCLC treân

HTV

3 1 2 3 4 5 8

E. QUAN NIEÄM VEÀ CUOÄC SOÁNG VAØ GIAÛI TRÍ

36. Theo anh/chò/oâng/baø, taàm quan troïng cuûa caùc yeáu toá sau ñaây nhö theá naøo ñoái vôùi cuoäc soáng cuûa

moät ngöôøi? (SHOWCARD)

Khoâng quan

troïng

Raát quan troïng


46

37. Trong voøng

moät naêm qua,

trong nhöõng

luùc raõnh roãi,

anh/chò/oâng/baø

thöôøng laøm gì?

(SHOWCARD

- CHÆ CHOÏN

TOÁI ÑA 5 TRAÛ LÔØI)

1. coù nhieàu tieàn 1 2 3 4 5 6 7

2. ñaït trình ñoä hoïc vaán cao 1 2 3 4 5 6 7

3. coù ñòa vò trong xaõ hoäi 1 2 3 4 5 6 7

4. coù baïn beø toát 1 2 3 4 5 6 7

5. gia ñình oån ñònh 1 2 3 4 5 6 7

6. coù töï do caù nhaân 1 2 3 4 5 6 7

7. coù söùc khoûe toát 1 2 3 4 5 6 7

8. coù ngheà nghieäp thích hôïp 1 2 3 4 5 6 7

9. coù tình yeâu 1 2 3 4 5 6 7

10. ñöôïc moïi ngöôøi toân troïng 1 2 3 4 5 6 7

11. soáng coù ích cho ngöôøi khaùc 1 2 3 4 5 6 7

12. ñöôïc höôûng thuï nhieàu thuù

vui trong cuoäc soáng

1 2 3 4 5 6 7


47

Xem TV 1 Noùi chuyeän vôùi baïn beø 13

Nghe radio 2 Chôi theå thao 14

Ñoïc baùo, taïp chí 3 Ñi du lòch, daõ ngoaïi 15

Xem baêng video 4 Daïo coâng vieân, khu vui

chôi

16

Ñi xem phim ôû raïp 5 Ñi uoáng caø pheâ, traø/cheø 17

Ñi xem ca nhaïc, kòch 6 Chôi caây caûnh, ñoäng vaät

caûnh

18

Nghe nhaïc taïi nhaø 7 Naáu aên 19

Chôi nhaïc (töï chôi, vôùi baïn

beø)

8 Ñi aên uoáng 20

Haùt Karaoke 9 Uoáng bia, röôïu (nhaäu) 21

Chôi video game, game vi

tính

10 Ñi mua saém 22

Löôùt Internet, chat … 11

Chôi bi-da 12

Khaùc ………………………………………..

…………………………………………………..

F. THOÂNG TIN CAÙ NHAÂN

Hoï teân __________________________________,ñieän thoaïi: ______________

Ñòa chæ __________________________________________________________

Tuoåi ______________ , soá ngöôøi trong hoä gia ñình : _________________

Giôùi tính 1. nam 2. nöõ

Thu nhaäp CN (TB thaùng) 1. Khoâng 2. döôùi 1trñ 3. 1-2 trñ 4. 2-4 trñ 5. treân 4 trñ

Thu nhaäp GÑ (TBthaùng) 1. döôùi 2 trñ 2. 2-4 trñ 3. 4-6 trñ 4. 6-10 trñ

Hoïc vaán

1. caáp 1 2. Caáp 2 3. caáp 3-THCN 4. CÑ -SV ÑH 5. Toát nghieäp ÑH 6. Sau ÑH

Ngheà nghieäp

1. Coâng chöùc 2. Giaùo vieân 3. Nhaân vieân vaên phoøng


48

4. Chuû doanh nghieäp 5. Nhaân vieân KD 6. Töï kinh doanh SP-DV

7. Buoân baùn nhoû 8. CN coù tay ngheà 9. Lao ñoäng ñôn giaûn

10. SV-hoïc sinh 11. Veà höu 12. Khoâng laøm vieäc

13. Ngheà chuyeân moân (baùc só, kieán truùc sö, luaät sö, nhaïc só, ngheä só, …)

14. Ngheà khaùc ____________________________________

Giôø keát thuùc phoûng vaán: ___________

XIN CHAÂN THAØNH CAÛM ÔN SÖÏ HÔÏP TAÙC CUÛA ANH/CHÒ/OÂNG/BAØ !

Coù theå seõ coù moät ngöôøi naøo ñoù cuûa toaø soaïn baùo SGTT seõ tôùi hoûi/ goïi ñieän thoaïi hoûi thaêm laø vaøo

ngaøy giôø naøy, toâi coù ñeán phoûng vaán hay khoâng, xin anh/chò/oâng/baø xaùc nhaän laø coù, raát caùm ôn (taëng

quaø).

Ngaøy......... thaùng 7 naêm 2001

Phoûng vaán vieân

Documents

SPSS_Phan Loai Du Lieu_nhap Lieu_1 So Xu Ly Tren Bien