Thong Ke Kinh Doanh Va Spss Bai 1

THỐNG KÊ KINH DOANH THỐNG KÊ KINH DOANH VÀ SPSSVÀ SPSS

Trương Minh ChiếnTrương Minh ChiếnSưu tập và biên soạn

I

Giới thiệu chung về

SPSS

II

Các Màn hình quản lý dữ liệu

III

Khái quát về phân tich dữ

liệu

Bài 1Bài 1GIỚI THIỆU CHUNG VỀ SPSSGIỚI THIỆU CHUNG VỀ SPSS

1. Giới thiệu chung về SPSS1. Giới thiệu chung về SPSS

Là phần mềm chuyên dụng xử lý thông tin sơ cấp (thông tin được thu thập trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu (người trả lời bảng câu hỏi) thông qua một bảng câu hỏi được thiết kế sẵn

1.1 Cài đặc SPSS 191.1 Cài đặc SPSS 19• Trước tiên, các bạn có thể tải SPSS 19 (còn gọi là IBM SPSS

PASW v19) tại website chính (http://www.spss.com/downloads/) rồi download crack riêng hoặc download trọn bộ SPSS 19+crack tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n hay mua đỉa CD trực tuyến tại http://chodientu.vn/nko/

• Kế đến, các bạn có thể download Python plug-in và R integrated plug-in tại http://www.spss.com/devcentral/index.cfm?pg=plugins hay http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n

1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)Sau khi download và giãi nén SPSS 19 thì nhấp đúp chuột vào tệp tin Setup.exe để tiến hành cài đặc.

1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)

1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)Nhấp chuột và chọn nút [Next >] để tiếp tục

Bạn phải chú ý chọn lựa các mục tùy chọn sao cho khéo léo và hợp lý để chuyển tiếp đến bước kế tiếp.


Theo tôi nên cài SPSS 19 vào một thư mục độc lập và còn nhiều chổ trống trên ổ cứng vì sau đó chúng ta còn có thể cài đặc thêm các plugin


Sau khi cài đặc xong thì phải nhập mã số đăng ký bảng quyền

1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)Mở file “lservrc” bằng Notepad hay Editplus rồi copy trực tiếp mã số đăng ký vào ô “Enter code”


Sau đó hoàng tất các bước cài đặc kế tiếp trong phầnđăng ký mã số bảng quyền

1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)1.1 Cài đặc SPSS 19 (tt)Copy và thay thế (Replace) 4 files dll trong thư mục crackVào thư mục cài đặc SPSS 19 để hoàng tất quá trình đăng kýbản quyền sử dụng

1.2 Hướng dẫn sử dụng1.2 Hướng dẫn sử dụng• Bài giảng được sử dụng kèm với giáo trình Video

trực tuyến bằng tiếng Anh về SPSS của thư viện trực tuyến Violet. (http://lophoc.violet.vn >> Cao Đẳng-Đại Học >> Tin Học)

• Bên cạnh đó, các bạn có thể đọc và tìm hiểu thêm các tài liệu hay ebook đã được nén thành dạng rar và có thể download tại : http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n

1.3 Chú ý1.3 Chú ý• Bài giảng và tất cả những tài liệu liên quan chỉ mang

tính tham khảo là chính.

• Bộ tài liệu và bài giảng này được tổng hợp từ giáo trình và bài giảng của các thầy cô trường ĐH Kinh Tế TP HCM và ĐH Quốc Gia TP HCM. Tôi chỉ bổ sung và điều chỉnh một số ít các slide mà thôi.

• Bên cạnh đó tôi cũng có bổ sung thêm 2 phần mới là áp dụng R language và Python cho IBM SPSS 19

1.4 Các links cần quan tâm1.4 Các links cần quan tâm• http://www.idr.edu.vn/diendannghiencuu/showthread.php?t=3942

• http://cran.r-project.org/doc/contrib/Intro_to_R_Vietnamese.pdf

• http://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)

• http://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)

1.5 Cài đặc các Plugin 1.5 Cài đặc các Plugin • Chương trình SPSS có hổ trợ 3 plugin chính là :

Python Plug-in, R essential plug-in và VB .Net plug-in (dùng cho SPSS Script riêng của IBM PASW).

• Các bạn có thể download tại http://www.spss.com/devcentral/index.cfm?pg=plugins (nhớ phải đăng ký người dùng bằng email còn hiệu lực) hoặc download tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n

1.5 Cài đặc các Plugin 1.5 Cài đặc các Plugin • IBM SPSS v19 chỉ hổ trợ R-integrated package 2.10

trong khi đó nếu các bạn dùng quen thì hiện nay đã có R laguage recompiler v2.12 (ổn định) và v2.13 phiên bản thử nghiệm.

• Các plugin khác như Python và VB .Net cũng vậy, các version của phiên bản chính (install alone) luôn mới hơn phiên bản plugin.

• Do đó nếu chúng ta cần những package mới như Financial Modeler, Risk Uncertain analyzer … thì các bạn có thể download các phiên bản mới nhất rồi tích hợp các package độc lập đó vào.

2. Các màn hình quản lý 2. Các màn hình quản lý

- Màn hình quản lý dữ liệu

- Màn hình quản lý biến

- Màn hình hiển thị kết quả

- Màn hình cú pháp

Màn hình quản lý dữ liệu (data view)

Là nơi lưu trữ dữ liệu nghiên cứu với một cấu trúc cơ sở dữ liệu bao gồm cột, hàng và các ô giao nhau giữa cột và hàng

Cột (Column): Đại diện cho biến quan sát.



Hàng (Row): Đại diện cho một trường hợp quan sát (người trả lời),



Ô giao nhau giữa cột và hàng (cell): Chứa đựng một kết quả trả lời tương ứng với câu hỏi cần khảo sát (biến) và một đối tượng trả lời cụ thể (trường hợp quan sát). Ô là sự kết hợp của đối tượng và biến. Các ô chỉ chứa các trị số biến.



File dữ liệu có hình chữ nhật. Hai hướng của file dữ liệu được xác định bởi số lượng các đối tượng và số lượng các biến. Không có các ô “trống rỗng” trong các đường biên của file dữ liệu. Đối với các biến dạng số, các ô rỗng được chuyển thành trị số khuyết thiếu hệ thống. Đối với các biến dạng chuỗi, một dấu cách vẫn được coi là một trị số.

Màn hình quản lý biến (variables view)

Là nơi quản lý các biến cùng với các thông số liên quan đến biến. Trong màn hình này mỗi hàng trên màn hình quản lý một biến, và mỗi cột thể hiện các thông số liên quan đến biến đó

Tên biến (name): Là tên đại diện cho biến, tên biến này sẽ được hiễn thị trên đầu mỗi cột trong màn hình dữ liệu


Các qui tắc dưới đây được áp dụng cho tên biến:•Tên phải bắt đầu bằng một chữ. Các ký tự còn lại có thể là bất kỳ chữ nào, bất kỳ số nào, hoặc các biểu tượng như @, #, _, hoặc $.•Tên biến không được kết thúc bằng một dấu chấm.•Tránh dùng các tên biến mà kết thúc với một dấu gạch dưới cần (để tránh xung đột với các biến được tự động lập bởi một vài thủ tục)•Độ dài của tên biến không vượt quá 8 ký tự.•Dấu cách và các ký tự đặc biệt (ví dụ như !, ?, ‘, và *) không được sử dụng•Từng tên biến phải đơn chiếc/duy nhất; không được phép trùng lặp. Không được dùng chữ hoa để đặt tên biến. Các tên NEWVAR, NewVar, và newvar được xem là giống nhau.



Loại biến (type): Thể hiện dạng dữ liệu thể hiện trong biến. Dạng số, và dạng chuỗi



Số lượng con số hiễn thị cho giá trị (Width): Giá trị dạng số được phép hiễn thị bao nhiêu con số



Số lượng con số sau dấu phẩy được hiễn thị (Decimals


Là nơi quản lý các biến cùng với các thông số liên quan đến biến. Trong màn hình này mỗi hàng trên màn hình quản lý một biến, và mỗi cột thể hiện các thông số liên quan đến biến đóNhãn của biến (label): Tên

biến chỉ được thể hiện tóm tắc bằng ký hiệu, nhãn của biến cho phép nêu rõ hơn về ý nghĩa của biến



Giá trị trong biến (Values): Cho phép khai báo các giá trị trong biến với ý nghĩa cụ thể (nhãn giá trị)



Giá trị khuyết (Missing): Do thiết kế bảng câu hỏi có một số giá trị chỉ mang tính chất quản lý, không có ý nghĩa phân tích, để loại bỏ các biến này ta cần khai báo nó như là giá trị khuyết (user missing). SPSS mặc định giá trị khuyết (system missing) là một dấu chấm và tự động loại bỏ các giá trị này ra khỏi các phân tích thống kê.



Kích thướt cột (columns): Cho phép khai báo độ rộng của cột



Ví trí (align): Vị trí hiễn thị các giá trị trong cột (phải, trái, giữa)



Dạng thang đo (measures): Hiễn thị dạng thang đo của giá trị trong biến

Màn hình hiện thị kết quả (output)

Các phép phân tích thống kê sẽ cho ra các kết quả như bảng biểu, đồ thị và các kết quả kiểm định…., các kết quả này sẽ được truy xuất ra một màn hình, và được lưu giữ dưới một tập tin khác (có đuôi là .SPO). Màn hình này cho phép ta xem và lưu giữ các kết quả phân tích

Nhắp để mở rộng hoặc thu hẹp các cấp độ xem

Nhắp đúp một biểu tượng kiểu sách để hiện hoặc làm ẩn một chi tiết

Panô phân cấp xem

Nhắp một chi tiết để chọn và đi thẳng đến nó

Panô nội dung Nhắp đúp một bảng để xoay hoặc hiệu đính nó

Màn hình cú pháp (syntax)Màn hình này cho phép ta xem và lưu trữ những cú pháp của một lệnh phân tích. Các cú pháp được lưu trữ sẽ được sử dụng lại mà không cần thao tác các lệnh phân tích lại

3. Khái quát về phân tích dữ liệu

• Kiểm tra dữ liệu

• Thống kê mô tả

• Kiểm định thống kê

• Kiểm soát quá trình sản xuất

• Phân tích hồi quy

• Dãy số thời gian

3.1. Kiểm tra dữ liệu (Data Screening)3.1. Kiểm tra dữ liệu (Data Screening)

Xác định những giá trị vượt trội (Outliers) và các giá trị lỗi

(Roque values)

• Sử dụng công cụ bảng phân bổ tần xuất ngoài việc để đếm số lần

xuất hiện của từng giá trị riêng biệt, nó còn giúp ta tìm ra các giá

trị lỗi hoặc các giá trị mã hóa sai sót hoặc không mong đợi

• Khảo sát hai hay nhiều biến cùng một lúc. Đối với các biến dạng

định danh (nominal) hoặc thứ bậc (ordinal) sử dụng công cụ

bảng chéo ta có thế xác định được những sự kết hợp phi lý giữa

hai hoặc nhiều biến

3.2 Thống kê mô tả 3.2 Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)(Descriptive Statistics)

• Mô tả dữ liệu (đo lường độ tập trung hay phân tán, tỷ lệ %, mối quan hệ giữa các biến,…).

• Cần phải nắm được loại biến (loại thang đo của biến)

3.3 Kiểm định các so sánh trung bình 3.3 Kiểm định các so sánh trung bình mẫu (Tests for Comparing Means)mẫu (Tests for Comparing Means)

Kiểm định t cho một mẫu, cặp mẫu và hai mẫu ngẫu nhiên độc lập

• Sử dụng kiểm định t cho hai mẫu ngẫu nhiên độc lập (Independent Samples T Test) so sánh giá trị trung bình của một biến riêng biệt theo một nhóm có khác biệt hay không đối với giá trị trung bình của biến riêng biệt đó theo một nhóm khác.

• Công cụ kiểm định t cho cặp mẫu (Paired-Samples T Test) kiểm định có hay không giá trị trung bình của các khác biệt giữa các cặp quan sát là khác giá trị 0.

• Công cụ kiểm định t một mẫu (One-Sample T Test) kiểm định có hay không giá trị trung bình của một biến là khác biệt với một giá trị giả định từ trước.

3.3 Kiểm định các so sánh trung bình 3.3 Kiểm định các so sánh trung bình mẫu (Tests for Comparing Means)mẫu (Tests for Comparing Means)

Phân tích phương sai một chiều (One-Way ANOVA)

• Là một dạng mở rộng của phương pháp kiểm định t hai

mẫu ngẫu nhiên độc lập được sử dụng để kiểm định cho

nhiều hơn hai nhóm. Phương pháp phân tích này khảo sát

sự biến thiên giữa các trung bình mẫu trong mối liên hệ

với sự phân táng của các quan sát trong từng mỗi nhóm.

3.4 Kiểm định các mối quan hệ 3.4 Kiểm định các mối quan hệ (Testing Relationships)(Testing Relationships)

• Trong kiểm định mối quan hệ giữa hai biến, ta sử dụng

kiểm định Chi-bình phương để kiểm định giả thuyết ban

đầu cho rằng hai biến thể hiện trong bảng chéo (biến cột

và biến hàng) là không có mối quan hệ với nhau (độc lập

với nhau).

• Trong kiểm định tương quan giữa các biến ta sử dụng

kiểm định F kiểm định giả thuyết ban đầu cho rằng giữa

các biến đang khảo sát không có tương quan với nhau (hệ

số tương quan R = 0)

3.4 Kiểm định các mối quan hệ 3.4 Kiểm định các mối quan hệ (Testing Relationships)(Testing Relationships)

• Trong kiểm định mối quan hệ giữa hai biến, ta sử dụng

kiểm định Chi-bình phương để kiểm định giả thuyết ban

đầu cho rằng hai biến thể hiện trong bảng chéo (biến cột

và biến hàng) là không có mối quan hệ với nhau (độc lập

với nhau).

• Trong kiểm định tương quan giữa các biến ta sử dụng

kiểm định F kiểm định giả thuyết ban đầu cho rằng giữa

các biến đang khảo sát không có tương quan với nhau (hệ

số tương quan R = 0)

3.5 Kiểm soát quá trình sản xuất 3.5 Kiểm soát quá trình sản xuất bằng thống kê bằng thống kê

Ghi nhận sự thay đổi của quá trình dựa trên cơ sở mối

quan hệ giữa các tham số đo xu hướng trung tâm và

độ biến thiên của quá trình

3.6 Phân tích hồi quy tương quan 3.6 Phân tích hồi quy tương quan (Regression)(Regression)

• Phân tích sự phụ thuộc của biến nghiên cứu với 1 hoặc

nhiều biến độc lập.

3.7 Phân tích dãy số thời gian 3.7 Phân tích dãy số thời gian (Time series)(Time series)

• Phân tích xu hướng (quy luật) biến động của hiện tượng

qua thời gian.

Documents

Thong Ke Kinh Doanh Va Spss Bai 1