Cách thực hiện phân tích đa biến sử dụng phần mềm SPSS

Tạo bảng phân tích chéo đáp ứng nhiều câu trả lời trong SPSS – giới thiệu vắn tắt và ngắn gọn dưới 500 ký tự

Table of Contents

1. Bảng chéo nhiều phản hồi

Bảng chéo nhiều phản hồi là một công cụ thống kê được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến trong một tập dữ liệu. Nó cho phép ta xem xét tần suất xuất hiện của các giá trị trong các biến và xác định mối quan hệ giữa chúng.

Để tạo bảng chéo nhiều phản hồi, ta sử dụng hai hoặc nhiều biến và xác định các giá trị có thể có cho từng biến. Sau đó, ta điền số lượng trường hợp hoặc phần trăm vào ô của bảng dựa trên sự kết hợp của các giá trị này.

Ví dụ:

Giả sử ta có một tập dữ liệu với hai biến: giới tính (nam, nữ) và nhóm tuổi (dưới 18 tuổi, từ 18-30 tuổi, trên 30 tuổi). Ta muốn xem xét mối quan hệ giữa giới tính và nhóm tuổi.

Bằng cách tạo bảng chéo nhiều phản hồi, ta có thể nhìn thấy số lượng nam/nữ ở mỗi nhóm tuổi và xác định mối quan hệ giữa chúng. Ví dụ, ta có thể nhận thấy rằng có nhiều nam hơn nữ trong nhóm tuổi từ 18-30 tuổi.

Ưu điểm:

  • Bảng chéo nhiều phản hồi giúp ta hiểu rõ hơn về tương quan giữa các biến trong tập dữ liệu.
  • Nó cung cấp thông tin chi tiết về số lượng hoặc phần trăm của các sự kết hợp giữa các giá trị của các biến.
  • Bảng chéo nhiều phản hồi cho phép ta xác định mối quan hệ giữa các biến và tìm ra các mô hình hoặc xu hướng trong dữ liệu.

Nhược điểm:

  • Bảng chéo nhiều phản hồi không cung cấp thông tin về mức độ liên quan hay tương quan giữa các biến. Để đánh giá mức độ liên quan, ta cần sử dụng các chỉ số thống kê khác như hệ số tương quan.
  • Nếu có quá nhiều giá trị cho từng biến, bảng chéo nhiều phản hồi có thể trở nên rất phức tạp và khó hiểu.
  • Bảng chéo nhiều phản hồi không cho ta biết về nguyên nhân hoặc quy luật của sự tương quan giữa các biến. Để hiểu rõ hơn về nguyên nhân, ta cần sử dụng các phương pháp khác như mô hình hồi quy.

2. Định nghĩa tập hợp nhiều phản hồi

Định nghĩa

Tập hợp nhiều phản hồi là một khái niệm trong thống kê và phân tích dữ liệu, được sử dụng để mô tả quan hệ giữa các biến cơ bản và các biến phản hồi trong một bảng chéo. Tập hợp này cho phép ta xem xét sự ảnh hưởng của các biến cơ bản đối với các biến phản hồi và nhận ra mối quan hệ giữa chúng.

Ví dụ

Ví dụ, khi ta muốn xem xét tác động của tuổi và giới tính đến thu nhập của một nhóm người, ta có thể sử dụng tập hợp nhiều phản hồi để tạo ra một bảng chéo. Bảng chéo này sẽ hiển thị số lượng người theo từng nhóm tuổi và giới tính, cùng với thông tin về thu nhập của từng nhóm.

Cách sử dụng

  • Bước 1: Xác định các biến cơ bản và biến phản hồi mà bạn muốn xem xét.
  • Bước 2: Tạo một bảng chéo với các biến cơ bản làm hàng và cột, và các biến phản hồi làm nội dung ô.
  • Bước 3: Điền dữ liệu vào bảng chéo dựa trên quan sát hoặc thông tin thu thập được.
  • Bước 4: Phân tích kết quả bằng cách tính toán tỷ lệ phần trăm, số lượng ô, hàng, cột và tổng cộng của từng nhóm.

3. Biến cơ bản

Định nghĩa

Biến cơ bản là một khái niệm trong thống kê và phân tích dữ liệu, đại diện cho các yếu tố mà ta muốn xem xét hoặc so sánh trong một nghiên cứu. Các biến này có thể là các yếu tố độc lập hoặc có thể ảnh hưởng đến kết quả của nghiên cứu.

Ví dụ

Ví dụ, trong một nghiên cứu về hiệu quả của hai loại thuốc A và B trong việc điều trị căn bệnh X, biến “loại thuốc” (A hoặc B) được coi là biến cơ bản. Ta muốn xem xét liệu có sự khác biệt về hiệu quả giữa hai loại thuốc này.

Cách sử dụng

  • Bước 1: Xác định các yếu tố mà bạn muốn xem xét hoặc so sánh trong nghiên cứu của mình.
  • Bước 2: Đặt các yếu tố này thành các biến cơ bản trong bảng chéo hoặc bảng dữ liệu của bạn.
  • Bước 3: Sử dụng các phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu để so sánh và đánh giá sự khác biệt giữa các biến cơ bản.

4. Tỷ lệ phần trăm ô

4.1 Tính tỷ lệ phần trăm ô theo hàng và cột

Tỷ lệ phần trăm ô là một phương pháp để tính toán tỷ lệ của các ô trong bảng dữ liệu. Bằng cách sử dụng công thức, chúng ta có thể xác định tỷ lệ phần trăm của mỗi ô so với tổng số ô trong hàng hoặc cột tương ứng.

Ví dụ, nếu chúng ta có một bảng dữ liệu với 10 hàng và 5 cột, chúng ta có thể tính tỷ lệ phần trăm của mỗi ô theo hàng và cột để hiểu rõ hơn về sự phân bố của dữ liệu trong bảng.

4.2 Sử dụng biểu đồ để hiển thị tỷ lệ phần trăm ô

Để hiển thị tỷ lệ phần trăm của các ô trong bảng dữ liệu, chúng ta có thể sử dụng biểu đồ như biểu đồ cột hoặc biểu đồ hình chiếc bánh. Biểu đồ giúp chúng ta dễ dàng nhìn ra sự khác biệt giữa các giá trị và phân bố của chúng trong bảng.

Ví dụ, nếu chúng ta muốn biểu thị tỷ lệ phần trăm của các ô theo hàng, chúng ta có thể sử dụng biểu đồ cột để so sánh các giá trị và nhận thấy mức độ tương quan giữa chúng. Tương tự, nếu chúng ta muốn biểu thị tỷ lệ phần trăm theo cột, chúng ta có thể sử dụng biểu đồ hình chiếc bánh để hiển thị sự phân bố của các giá trị trong bảng.

5. Xử lý giá trị thiếu

5.1 Phát hiện giá trị thiếu

Khi làm việc với dữ liệu, rất có thể gặp phải các ô trong bảng mà không có giá trị hoặc được ghi là “NaN” (không phải số). Đây được gọi là giá trị thiếu và cần được xử lý để không ảnh hưởng đến kết quả của phân tích.

Có một số cách để phát hiện giá trị thiếu trong bảng dữ liệu. Một cách đơn giản là kiểm tra từng ô trong bảng và xác định xem có ô nào không có giá trị hay không. Một cách khác là sử dụng các hàm tính toán như “isnull()” hoặc “isnan()” để kiểm tra xem một ô có giá trị thiếu hay không.

5.2 Xử lý giá trị thiếu

Sau khi phát hiện giá trị thiếu, chúng ta cần xử lý chúng để không ảnh hưởng đến kết quả của phân tích. Có một số cách để xử lý giá trị thiếu trong bảng dữ liệu.

Một cách phổ biến là loại bỏ các hàng hoặc cột chứa giá trị thiếu. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến mất mát thông tin quan trọng và làm sai lệch kết quả phân tích. Thay vào đó, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp như điền giá trị trung bình hoặc giá trị gần nhất vào ô thiếu để thay thế cho giá trị ban đầu.

6. Bảng chéo ghép đôi

Giới thiệu

Bảng chéo ghép đôi là một công cụ phân tích thống kê được sử dụng để xem mối quan hệ giữa hai biến trong một nghiên cứu. Nó cho phép chúng ta xác định sự tương quan giữa các biến và kiểm tra xem có sự khác biệt ý nghĩa giữa các nhóm trong biến điều khiển hay không. Bảng chéo ghép đôi thường được sử dụng trong lĩnh vực khoa học xã hội, y tế và tiếp thị.

Cách sử dụng

Để tạo bảng chéo ghép đôi, trước tiên bạn cần có hai biến: một là biến điều khiển và hai là biến phản hồi. Biến điều khiển là biến mà bạn muốn so sánh hoặc phân loại theo, trong khi biến phản hồi là kết quả hoặc hiện tượng bạn quan tâm. Sau khi có hai biến này, bạn có thể tạo bảng chéo ghép đôi bằng cách tính toán số lượng và tỷ lệ phần trăm của từng ô trong bảng.

Ví dụ:

Giả sử bạn muốn xem mối quan hệ giữa giới tính và sở thích âm nhạc. Bạn có thể tạo bảng chéo ghép đôi để xem tỷ lệ nam và nữ yêu thích các thể loại âm nhạc khác nhau. Kết quả từ bảng chéo ghép đôi này có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về sự phân bố của sở thích âm nhạc theo giới tính.

7. Định nghĩa tập hợp nhiều phản hồi

Giới thiệu

Tập hợp nhiều phản hồi là một khái niệm trong phân tích dữ liệu, đặc biệt là trong lĩnh vực nghiên cứu xã hội. Nó liên quan đến việc thu thập thông tin từ nhiều người hoặc đối tượng khác nhau để tạo ra một tập dữ liệu toàn diện và đa dạng.

Cách sử dụng

Để xây dựng tập hợp nhiều phản hồi, bạn cần thu thập thông tin từ một số lượng lớn người hoặc đối tượng khác nhau. Các phương pháp thu thập thông tin có thể bao gồm cuộc khảo sát, phỏng vấn, quan sát và phân tích tài liệu. Sau khi thu thập thông tin, bạn có thể tổ chức dữ liệu thành các biến và bảng để tiến hành phân tích.

Ví dụ:

Giả sử bạn muốn nghiên cứu về ý kiến của người dùng về một sản phẩm mới. Bạn có thể thu thập thông tin từ một nhóm người dùng đại diện và xây dựng một tập hợp nhiều phản hồi. Từ đó, bạn có thể phân tích các ý kiến khác nhau, tìm ra xu hướng chung và đưa ra những kết luận hoặc khuyến nghị cho sản phẩm của mình.

8. Tập hợp đối nhau nhiều lựa chọn

Tổng quan

Tập hợp đối nhau nhiều lựa chọn là một khái niệm trong phân tích dữ liệu thống kê, được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến số hoặc tập hợp các phản hồi trong một bảng chéo. Khi có nhiều biến số hoặc tập hợp phản hồi, ta có thể sử dụng tập hợp đối nhau nhiều lựa chọn để xem xét sự phụ thuộc hoặc liên quan giữa chúng.

Ví dụ

Ví dụ về tập hợp đối nhau nhiều lựa chọn là khi ta muốn xem xét mối quan hệ giữa giới tính và sở thích âm nhạc của một nhóm người. Ta có thể tạo ra một bảng chéo với hàng là các giới tính (nam, nữ) và cột là các sở thích âm nhạc (rock, pop, jazz). Bằng cách phân tích bảng chéo này, ta có thể biết được tỷ lệ nam/nữ yêu thích từng loại âm nhạc và xác định xem có mối quan hệ giữa giới tính và sở thích âm nhạc hay không.

Quy trình

  1. Tạo bảng chéo với các biến số hoặc tập hợp phản hồi cần xem xét.
  2. Phân tích bảng chéo để xác định mối quan hệ giữa các biến số hoặc tập hợp phản hồi.
  3. Đưa ra kết luận về mối quan hệ giữa các biến số hoặc tập hợp phản hồi dựa trên kết quả phân tích.

9. Nhãn biến

Tổng quan

Nhãn biến là một thuật ngữ được sử dụng trong phân tích dữ liệu để chỉ định tên gọi của một biến số hoặc tập hợp phản hồi trong bảng chéo. Nhãn biến giúp ta hiểu rõ ý nghĩa và thông tin liên quan đến từng biến số hoặc tập hợp phản hồi, làm cho việc đọc và hiểu bảng chéo trở nên dễ dàng.

Ví dụ

Ví dụ về nhãn biến là khi ta có một bảng chéo với các biến số là “A”, “B”, “C” và ta muốn biết ý nghĩa của từng biến số. Ta có thể gán nhãn biến cho từng biến số, ví dụ như “A” có thể được gán nhãn là “Tuổi”, “B” có thể được gán nhãn là “Giới tính”, và “C” có thể được gán nhãn là “Thu nhập”. Nhờ đó, khi đọc bảng chéo, ta sẽ hiểu rõ ý nghĩa của từng biến số và dễ dàng tìm hiểu thông tin liên quan.

Quy trình

  1. Xác định các biến số hoặc tập hợp phản hồi cần gán nhãn.
  2. Gán nhãn cho từng biến số hoặc tập hợp phản hồi trong bảng chéo.
  3. Sử dụng các nhãn biến để hiểu rõ ý nghĩa và thông tin liên quan trong bảng chéo.

10. Nhãn danh mục

10.1 Định nghĩa

Nhãn danh mục là các nhãn được sử dụng để phân loại và nhận dạng các mục trong bảng chéo. Chúng thường được sử dụng để đặt tên cho các hàng hoặc cột trong bảng chéo, giúp người đọc hiểu rõ hơn về nội dung của từng mục.

10.2 Ví dụ

Ví dụ về việc sử dụng nhãn danh mục có thể là trong một bảng chéo liên quan đến khảo sát ý kiến của khách hàng về sản phẩm. Các nhãn danh mục có thể là “Tuổi”, “Giới tính”, “Sản phẩm A”, “Sản phẩm B” và “Sản phẩm C”. Nhãn này giúp xác định rõ ràng các biến số và tạo ra sự phân loại cho từng phần tử trong bảng chéo.

10.2.1 Tuổi:

– Dưới 18 tuổi
– Từ 18 – 25 tuổi
– Từ 26 – 35 tuổi
– Trên 35 tuổi

10.2.2 Giới tính:

– Nam
– Nữ

10.2.3 Sản phẩm A:

– Rất hài lòng
– Hài lòng
– Không hài lòng

10.2.4 Sản phẩm B:

– Rất hài lòng
– Hài lòng
– Không hài lòng

10.2.5 Sản phẩm C:

– Rất hài lòng
– Hài lòng
– Không hài lòng

11. Nhãn giá trị

11.1 Định nghĩa

Nhãn giá trị là các nhãn được sử dụng để biểu thị giá trị của các ô trong bảng chéo. Chúng thường được sử dụng để hiển thị thông tin cụ thể về từng mục trong bảng chéo, giúp người đọc hiểu rõ hơn về ý nghĩa của các con số.

11.2 Ví dụ

Ví dụ về việc sử dụng nhãn giá trị có thể là trong một bảng chéo liên quan đến tỷ lệ phần trăm khách hàng hài lòng với sản phẩm A và B theo từng nhóm tuổi và giới tính.

11.2.1 Từ 18 – 25 tuổi, Nam:

– Sản phẩm A: 80%
– Sản phẩm B: 75%

11.2.2 Từ 18 – 25 tuổi, Nữ:

– Sản phẩm A: 85%
– Sản phẩm B: 70%

11.2.3 Từ 26 – 35 tuổi, Nam:

– Sản phẩm A: 90%
– Sản phẩm B: 80%

11.2.4 Từ 26 – 35 tuổi, Nữ:

– Sản phẩm A: 95%
– Sản phẩm B: 85%

11.2.5 Trên 35 tuổi, Nam:

– Sản phẩm A: 75%
– Sản phẩm B: 65%

11.2.6 Trên 35 tuổi, Nữ:

– Sản phẩm A: 80%
– Sản phẩm B: 70%

12. Số lượng ô, hàng, cột và tổng cộng

Số lượng ô:

Bảng chéo Nhiều phản hồi bao gồm một lưới ô được tạo thành từ việc kết hợp các biến điều khiển và các biến phản hồi. Số lượng ô trong bảng chéo Nhiều phản hồi phụ thuộc vào số lượng giá trị của các biến điều khiển và các biến phản hồi.

Số lượng hàng và cột:

Trong bảng chéo Nhiều phản hồi, số lượng hàng tương ứng với số lượng giá trị của biến điều khiển, trong khi số lượng cột tương ứng với số lượng giá trị của biến phản hồi. Ví dụ, nếu có 3 giá trị cho biến điều khiển A và 4 giá trị cho biến phản hồi B, thì bảng chéo sẽ có 3 hàng và 4 cột.

Tổng cộng:

Tổng cộng là tổng số ô trong bảng chéo Nhiều phản hồi. Đây là một chỉ số quan trọng để đánh giá kích thước của bảng chéo và khối lượng công việc cần thực hiện trong quá trình phân tích dữ liệu.

13. Phần trăm ô, hàng, cột và tổng cộng

Phần trăm ô:

Phần trăm ô là tỷ lệ giữa số lượng ô đã được điền và tổng số ô có sẵn trong bảng chéo Nhiều phản hồi. Đây là một chỉ số cho biết mức độ hoàn thiện của bảng chéo.

Phần trăm hàng và cột:

Phần trăm hàng và cột là tỷ lệ giữa số lượng hàng hoặc cột đã được điền và tổng số hàng hoặc cột có sẵn trong bảng chéo Nhiều phản hồi. Chỉ số này cho thấy mức độ hoàn thành của các biến điều khiển và biến phản hồi.

Phần trăm tổng cộng:

Phần trăm tổng cộng là tỷ lệ giữa tổng số ô đã được điền và tổng số ô có sẵn trong bảng chéo Nhiều phản hồi. Đây là một chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ hoàn thành của toàn bộ bảng chéo.

14. Phần trăm các trường hợp hoặc phản hồi dựa trên ô

Phần trăm các trường hợp hoặc phản hồi dựa trên ô là tỷ lệ giữa số lượng trường hợp hoặc phản hồi có giá trị trong một ô cụ thể và tổng số trường hợp hoặc phản hồi có sẵn trong bảng chéo Nhiều phản hồi. Chỉ số này cho biết mức độ đại diện của mỗi ô trong việc phân tích dữ liệu.

15. Các yếu tố dữ liệu cho Bảng chéo Nhiều phản hồi

Các biến điều khiển:

  • Biến điều khiển là các biến mà chúng ta muốn xem xét ảnh hưởng của chúng đối với các biến phản hồi khác.
  • Các biến điều khiển có thể là nhóm tuổi, giới tính, khu vực địa lý, nghề nghiệp, v.v.

Các biến phản hồi:

  • Biến phản hồi là các biến mà chúng ta quan tâm đo lường hoặc quan sát để xem xét sự khác nhau giữa các nhóm được xác định bởi các biến điều khiển.
  • Các biến phản hồi có thể là thu nhập, hài lòng với sản phẩm, số lượng mua hàng, v.v.

Yếu tố dữ liệu:

  • Yếu tố dữ liệu là các giá trị hoặc mức độ của các biến điều khiển và biến phản hồi trong bảng chéo Nhiều phản hồi.
  • Ví dụ: Đối với biến điều khiển “nhóm tuổi”, yếu tố dữ liệu có thể là “dưới 18 tuổi”, “từ 18 đến 30 tuổi”, “từ 31 đến 45 tuổi”, v.v.

16. Giả định cho Bảng chéo Nhiều phản hồi

Giả định về sự tương quan giữa các biến

Trong bảng chéo nhiều phản hồi, giả định rằng có một sự tương quan giữa các biến được xem xét. Điều này có nghĩa là thay đổi trong một biến sẽ ảnh hưởng đến các biến khác trong bảng chéo. Việc này cho phép ta phân tích mối quan hệ giữa các biến và hiểu rõ hơn về tương quan giữa chúng.

Ví dụ:

  • Nếu ta xem xét bảng chéo nhiều phản hồi với các biến là tuổi, thu nhập và trình độ học vấn của một nhóm người, giả định rằng tuổi có thể ảnh hưởng đến thu nhập và trình độ học vấn của họ.
  • Giả sử rằng khi tuổi tăng lên, thu nhập cũng tăng và trình độ học vấn cũng cao hơn.

Giả định về tính không tự phụ thuộc của các biến

Trong bảng chéo nhiều phản hồi, giả định rằng các biến không tự phụ thuộc lẫn nhau. Điều này có nghĩa là sự thay đổi trong một biến không phụ thuộc vào sự thay đổi của các biến khác trong bảng chéo. Việc này giúp ta xác định được tác động riêng của từng biến lên kết quả cuối cùng.

Ví dụ:

  • Nếu ta xem xét bảng chéo nhiều phản hồi với các biến là số giờ làm việc hàng tuần và mức độ căng thẳng của một nhóm nhân viên, giả định rằng số giờ làm việc hàng tuần không phụ thuộc vào mức độ căng thẳng.
  • Giả sử rằng dù mức độ căng thẳng cao hay thấp, số giờ làm việc hàng tuần vẫn không thay đổi.

18. Phân tích > Nhiều phản hồi > Bảng chéo…

Phân tích bảng chéo nhiều phản hồi liên quan đến việc xem xét tương quan giữa các biến trong bảng chéo. Quá trình này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến và tìm ra các mẫu tương quan trong dữ liệu.

Phân tích tương quan

Trong phân tích bảng chéo nhiều phản hồi, ta sử dụng các phương pháp thống kê để đo lường mức độ tương quan giữa các biến. Các phép đo thường được sử dụng bao gồm hệ số tương quan Pearson và hệ số tương quan Spearman. Qua việc phân tích tương quan, ta có thể xác định được mức độ ảnh hưởng của từng biến lên nhau.

Ví dụ:

  • Nếu ta áp dụng phân tích bảng chéo nhiều phản hồi cho một bảng chéo với các biến là tuổi, thu nhập và trình độ học vấn của một nhóm người, ta có thể xác định được mức độ tương quan giữa tuổi và thu nhập, tuổi và trình độ học vấn, cũng như thu nhập và trình độ học vấn.
  • Thông qua việc phân tích tương quan, ta có thể biết được liệu tuổi có liên quan đến thu nhập hay không, và trình độ học vấn có ảnh hưởng đến thu nhập hay không.

19. Lựa chọn biến số số hoặc tập hợp nhiều phản hồi

Trước khi thực hiện bảng chéo nhiều phản hồi, ta cần xác định liệu các biến trong bảng có phải là biến số số hay tập hợp nhiều phản hồi. Quyết định này sẽ ảnh hưởng đến cách tiếp cận và phương pháp phân tích dữ liệu.

Biến số số

Nếu các biến trong bảng chéo là biến số số, tức là chúng có giá trị liên tục và có thể được đo lường theo một thang đo, ta có thể sử dụng các phép toán và công cụ thống kê để xác định mối quan hệ giữa chúng. Các ví dụ về biến số số bao gồm tuổi, thu nhập, chiều cao, trọng lượng, v.v.

Ví dụ:

  • Nếu ta xem xét bảng chéo nhiều phản hồi với các biến là tuổi, thu nhập và trình độ học vấn của một nhóm người, ta có thể xem tuổi và thu nhập là các biến số số.
  • Chúng có thể được đo lường theo một thang đo cụ thể và chúng ta có thể sử dụng các phép toán và công cụ thống kê để phân tích tương quan giữa chúng.

Tập hợp nhiều phản hồi

Nếu các biến trong bảng chéo là tập hợp nhiều phản hồi, tức là chúng chỉ có một số giá trị rời rạc hoặc không liên tục, ta cần sử dụng các phương pháp khác nhau để xác định mối quan hệ giữa chúng. Các ví dụ về tập hợp nhiều phản hồi bao gồm giới tính, trình độ học vấn (cao đẳng, đại học, v.v.), ngành nghề (y tế, kinh doanh, v.v.), v.v.

Ví dụ:

  • Nếu ta xem xét bảng chéo nhiều phản hồi với các biến là giới tính, trình độ học vấn và ngành nghề của một nhóm người, ta có thể xem giới tính là một tập hợp nhiều phản hồi.
  • Chúng chỉ có hai giá trị rời rạc là nam và nữ, và ta cần sử dụng các phương pháp khác nhau để xác định mối quan hệ giữa giới tính với các biến khác trong bảng chéo.

20. Định nghĩa phạm vi cho các biến cơ bản

Trước khi thực hiện bảng chéo nhiều phản hồi, ta cần xác định phạm vi của các biến cơ bản trong bảng. Điều này giúp ta xác định được dữ liệu cần thu thập và tập trung vào những thông tin quan trọng nhất.

Phạm vi của biến số số

Đối với các biến số số, ta cần xác định khoảng giá trị mà chúng có thể nằm trong. Việc này giúp ta xác định được dải giá trị mà ta muốn tìm hiểu và thu thập dữ liệu cho.

Ví dụ:

  • Nếu ta xem xét bảng chéo nhiều phản hồi với các biến là tuổi, thu nhập và trình độ học vấn của một nhóm người, ta cần xác định phạm vi tuổi, phạm vi thu nhập và phạm vi trình độ học vấn.
  • Ví dụ, ta có thể xác định phạm vi tuổi từ 18 đến 65, phạm vi thu nhập từ $20,000 đến $100,000 và phạm vi trình độ học vấn từ cấp 2 đến đại học.

Phạm vi của tập hợp nhiều phản hồi

Đối với các tập hợp nhiều phản hồi, ta cần xác định các giá trị rời rạc mà chúng có thể nhận. Việc này giúp ta xác định được danh sách các giá trị mà ta muốn tìm hiểu và thu thập dữ liệu cho.

Ví dụ:

  • Nếu ta xem xét bảng chéo nhiều phản hồi với các biến là giới tính, trình độ học vấn và ngành nghề của một nhóm người, ta cần xác định các giá trị của giới tính (nam hoặc nữ), trình độ học vấn (cao đẳng, đại học, v.v.) và ngành nghề (y tế, kinh doanh, v.v.).
  • Việc xác định các giá trị này giúp ta tập trung vào việc thu thập dữ liệu cho các giá trị quan trọng nhất trong mỗi biến.

21. Bảng chéo hai chiều cho biến điều khiển hoặc tập hợp nhiều phản hồi

Bảng chéo hai chiều là một công cụ phân tích được sử dụng để so sánh tương quan giữa một biến điều khiển và một tập hợp nhiều phản hồi. Quá trình này giúp ta hiểu rõ hơn về sự khác biệt và tương quan giữa các nhóm trong bảng chéo.

So sánh biến điều khiển và tập hợp nhiều phản hồi

Trong bảng chéo hai chiều, ta so sánh các giá trị của biến điều khiển với từng giá trị trong tập hợp nhiều phản hồi. Việc này cho phép ta xác định được sự khác biệt và tương quan giữa các nhóm trong bảng chéo.

Ví dụ:

  • Nếu ta xem xét bảng chéo hai chiều với biến điều khiển là tuổi và tập hợp nhiều phản hồi là thu nhập của một nhóm người, ta có thể so sánh giá trị tuổi với từng giá trị thu nhập để xem liệu có sự khác biệt và tương quan giữa các nhóm tuổi với các mức thu nhập khác nhau.
  • Việc này giúp ta hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa tuổi và thu nhập trong bảng chéo.

Kết luận: Sử dụng phần mềm SPSS để phân tích dữ liệu đa biến và tạo bảng chéo với nhiều câu trả lời giúp người nghiên cứu hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến và kết quả của nghiên cứu.