H ướ ướ ng ng d ẫn sử d ụ ụng n g SPSS ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG SPSS ỨNG DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ướ ng ng d ẫn sử d ụ ụng n g SPSS ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Ứ NG NG DỤNG TIN HỌC VÀO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨ U MARKETING Ngày nay, việc ứng d ụng tin học để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu marketing là hết s ức ph ổ biến. Có một số phần mềm đượ c sử dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên nghiến marketing, mỗi loại đều có những ưu nhượ c điểm nh n hất định. Do vậy, c ần xác định phần mềm nào đượ c sử dụng trong quá trình phân tích để đạt đượ c hiệu quả cao nhất. Trong khuôn khổ học phần này, chúng tôi sẽ giớ i thiệu phần mềm SPSS FOR WINDOWS (Statistical Package for Social Sciences) để phân tích dữ liệu. Ư u điểm c ủa phân mềm này là tính đa n ăng và mềm dẻo trong việc l ậ p các bảng phân tích, sử dụng các mô hình phân tích đồng thờ i loại bỏ một số công đoạn (bướ c) c) không cần thiết mà một số phân mềm khác gặ p phải. Để đạt đượ c k ết quả như mong muốn, cần phải: - Nắm vững mục tiêu nghiên cứu dự án - Nắm vững và tuân thủ những cam k ết của dự án về thờ i gian, chi phí, nguồn nhân lực... Trên cơ sở xác định bảng câu hỏi và mô hình phân tích (k ế hoạch phân tích dữ liệu), quá trình nhậ p liệu và phân tích có thể thông qua một số công đoạn như sau:
NHẬP LIỆU: Giao diện nhập liệu Kích hoạt SPSS, chúng ta thấy giao diện của SPSS như sau:
hoặc:
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Trong đó: + Variable Name: tên biến (dài 8 kí tự và không có kí tự đặc biệt) + Type: kiểu của bộ mã hóa + Labels: nhãn của biến, trong phần này chúng ta có thể nhậ p nhiều giá tr ị của nhãn phù hợ p vớ i thiết k ế của b ảng câu hỏi. Sau khi nhậ p xong mỗi tr ị của mã hoá, nhấn Add để lưu l ại các giá tr ị trên. + Value: Giá tr ị của từng giá tr ị mã hóa (value) tươ ng ứng vớ i nhãn giá tr ị (value label) của nó. + Missing: ký hiệu câu tr ả lờ i đúng ra phải tr ả lờ i nhưng bị bỏ qua (lỗi), chú ý là giá tr ị này phải có nét đặc thù riêng biệt so vớ i giá tr ị khác để dễ dàng phân biệt trong quá trình tính toán. + Column: thiết đặt độ lớ n của cột mang tên biến và vị trí nhậ p liệu của biến này. +Measure: thang đo l ườ ng. Trên cơ sở 4 cấ p độ thang đo l ườ ng (biểu danh, thứ tự, khoảng cách và tỉ lệ), SPSS sẽ phân ra thành 3 thang đo (biểu danh (nominal), thứ tự (ordinal) và scale (khoảng cách và tỉ lệ).
Một số chú ý khi nhập liệu Nhậ p giá tr ị khuyế t Trong quá trình phỏng vấn, có những câu hỏi mà đúng ra đượ c đượ c phỏng v ấn ph ải tr ả lờ i câu hỏi đó, tuy nhiên, do một số nguyên nhân, ngườ i đượ c phỏng vấn bỏ qua một hoặc vài câu hỏi (hoặc câu tr ả lờ i) gọi là giá tr ị khuyết. Để đảm b ảo thông tin trong quá trình phân tích, chúng ta cần phải định ngh ĩ a những giá tr ị này như sau: Nhấn Missing - Hộ p hội thoại Missing Values xuất hiện. - Nhấn Discrecte missing values, đặt các tr ị missing values vào các ô tr ống, tr ị đượ c nh ậ p t ại các ô tr ống sẽ đại diện cho những giá tr ị khuyết. - Chúng ta có thể định ngh ĩ a các giá tr ị khuyết theo một khoảng giá tr ị nào đó bằng các nhấn và nhậ p liệu vào Range plus one optional discrete missing value. - Tất cả các giá tr ị khuyết sẽ không tham gia vào quá trình phân tích.
Chèn một bi ế n mớ i hoặc bảng ghi mớ i
-
Nhấn Data/Insert Variable Nhấn Data/Insert Case Tìm đến bảng ghi cần thiết: Go to Case
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
3
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
S ắ p x ế p bảng ghi
-
Nhấn Sort Case Sắ p xế p theo biến tại Sort by vớ i chiều tăng (Ascending) hoặc giảm (Descending)
một bi ến thành một bảng ghi Bi ến -
Nhấn Data/Transpose Variable(s) là những biến cần thay đổi
Ki ểm tra giá tr ị nhậ p
-
Nhãn toàn bộ giá tr ị: Nhấn View/ Value Labels Kiểm tra một biến nào đó: Utilities/Variables Kiểm tra bộ mã hoá Utilities/File Info, vớ i b ộ mã hoá này, ta có thể kiểm tra lại một lần n ữa công việc định ngh ĩ a các biến hoặc cũng có thể làm danh bạ cho việc nhậ p số liệu sau này.
mớ i không hoặc có ràng bu ộc một đ i ều ki ện T ạo bi ến Trong quá trình nhậ p liệu, để có thể rút ngắn thờ i gian nhậ p liệu ho ặc để phục vụ mục đích phân tích, chúng ta còn có thể tạo ra biến mớ i từ các dữ kiện và cấu trúc của biến đã nhậ p. -
Tạo biến mớ i không điều kiện: Giả sử theo số liệu thống kê như trên, để biết đượ c số năm công tác còn lại tr ướ c khi nghỉ hưu là bao nhiêu năm nữa (giả sử mỗi lao động đượ c nghỉ hưu sau 25 năm công tác). Như vậy ta thành lậ p một biến mớ i nghihuu sẽ bằng 25-nam + Nhấn Transform/Compute + Trong ô Target Variable nhậ p biến mớ i (nghihuu), trong đó chúng ta cần ph ải Type&Label để tiện cho việc quản lí và so sánh các giá tr ị sau này.
định ngh ĩ a
+ Trong ô Numeric Expression nhậ p giá tr ị cần gán cho biến mớ i từ biến đích cho tr ướ c. Chú ý: Khi gặ p các biến thuộc kiểu chuỗi, ngày tháng... chúng ta cần phải tìm một hàm tươ ng ứng để quy các giá tr ị này về giá tr ị tươ ng đồng mà chúng ta có thể so sánh đượ c (sử dụng hàm Function)
Tạo bi ến m ớ i có điều ki ện: C ũng như ví dụ trên nhưng chúng ta cần phân chia ra thành nam và nữ thì sau khi thiết đặt các giá tr ị như trên xong. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4 Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected] -
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- Nhấn If tiế p theo nhấn Include if case satisfies condition trong hộ p hội thoại để thiết đặt điều kiện (áp dụng cho những ngườ i có giớ i tính là nam thì điều kiện thiết đặt là gioitinh=1 như trong hộ p hội thoại:
Mã hoá l ại bi ế n:
Trong một s ố tr ườ ng hợ p, do nhu cầu của quá trình phân tích, chúng ta cần phải mã hóa lại các biến. Có hai hình thức mã hoá như sau: - Mã hoá dùng lại tên biến cũ: + Nhấn Transform/Recode/Into Same Variables + Đưa biến cần mã hoá lại vào ô Numeric Variable
+ Nhấn If để thiết đặt các điều kiện (nếu có) + Nhấn Old and New Values để thay đổi bộ mã hoá * Trong ô Old Value là giá tr ị cũ, và New Value là giá tr ị mớ i cần nhậ p * Nếu nhậ p giá tr ị mớ i ở thang điểm biểu danh, khoảng cách, tỷ lệ thì nhậ p tại ô
Value.
* Nếu mã hoá giá tr ị vớ i thang điểm khoảng cách - Nhấn Range ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------5 Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Ví d ụ: Để phục vụ cho việc phân tích, ta mã hoá l ại tuổ i của sinh viên theo thang đ iể m khoảng cách như sau: 1 : • 2 : • 3 : •
Dướ i 7 nă m T ừ 7 đế n 14 nă m Trên 14 nă m
* Giá tr ị trên 14 nă m bấ m Range/throught Highest và nhậ p liệu * Giá tr ị d ướ i 7 nă m bấ m Range/Lowest throught và nhậ p liệu * Có thể giữ nguyên giá tr ị khuyế t hay cần thay đổ i, n ế u giữ nguyên cần chú ý là giá tr ị đ ó có r ơ i vào các tr ườ ng h ợ p mã chúng ta mã hoá không để khỏi ảnh h ưỏng đế n các giá tr ị phân tích. - Mã hoá dùng lại không dùng tên biến cũ (lưu trên biến mớ i): + Nhấn Transform/Recode/Into Different Variables +Tên biến mớ i đượ c đặt ở ô Name vớ i các thông số thoả mãn một biến bình
thườ ng.
+ Nhãn của biến đượ c thiết đặt tại ô Label, sau đó nhấn Change để lưu. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
6
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+ Các thông số khác đượ c thực hiện như ở mã hoá dùng lại biến cũ.
PHÂN TÍCH MÔ TẢ (THỐNG KÊ MÔ TẢ): Bảng phân bố tần suất Bảng phân phối t ầng suất đượ c thể hiện vớ i tất c ả các biến định tính (r ời r ạc) v ớ i các thang đo biểu danh, thứ tự và các biến định lượ ng (liên tục) vớ i thang đo khoảng cách hoặc tỉ lệ.
Nhấn vào để l ự a chọn các thông số đ o l ươ ng (mode, median, trung bình…) Nhấn vào để v ẽ đồ th ị các t ầng su ất c ủa bi ến sô
Central tendancy : Đo l ườ ng khuynh hướ ng h ội t ụ : tham số trung bình (mean), median, mode, t ổng (sum) Dispersion : Đo l ườ ng độ phân tán: độ l ệch chu ẩn (std. deviation), phươ ng sai Distribution : Ki ểm đị nh phân phối chu ẩn (skeness và kurtosis
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
7
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Tần suất xuất hiện Valid
Tỷ lệ phần tr ăm
Loai hinh doanh nghiep Frequency 88
Percent 44.0
Valid Percent 44.0
Xay dung
56
28.0
28.0
72.0
Cong nghiep
56
28.0
28.0
100.0
200
100.0
100.0
Dich vu thuong mai
Total
Cumulative Percent 44.0
So lao dong Valid
Frequency 25
Percent 12.5
Valid Percent 12.5
Cumulative Percent 12.5
Tu 6 den 20
61
30.5
30.5
43.0
Tu 21 den 200
63
31.5
31.5
74.5
Tu 200 den 300
45
22.5
22.5
97.0
6
3.0
3.0
100.0
200
100.0
100.0
Tu 1 den 5
Tren 300 Total
Loai hinh doanh nghiep Cong nghiep 28.0%
Dich vu thuong mai 44.0%
Xay dung 28.0%
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
8
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Lập bảng so sánh
Bảng so sánh 2 nhân t ố :
Loai hinh doanh nghiep Dich vu thuong mai Count So lao dong
Count
Cong nghiep
7
Tu 6 den 20
26
42.6%
21
34.4%
14
23.0%
Tu 21 den 200
26
41.3%
19
30.2%
18
28.6%
Tu 200 den 300
27
60.0%
7
15.6%
11
24.4%
2
33.3%
3
50.0%
1
16.7%
88
44.0%
56
28.0%
56
28.0%
Tu 1 den 5
Tren 300 Group Total
Xay dung
Row % 28.0%
6
Row % 24.0%
Count 12
Row % 48.0%
Phân tích một biến định lượ ng Ướ c l ượ ng tham số trung bình (m ột nhóm)
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
9
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Giá tr ị trung bình
Độ lệch chuẩn
One-Sample Statistics N Thu nhap nam (trieu)
Mean 33224.00
200
Std. Deviation 12932.72
Std. Error Mean 914.48
Giới hạn trên c One-Sample Test ủa ước lượng
Giới hạn dưới của ước lượng
Test Value = 0
Thu nhap nam (trieu)
t 36.331
df 199
Sig. (2-tailed) .000
Mean Difference 33224.00
95% Confidence Interval of the Difference Lower 31420.68
Upper 35027.32
Ướ c l ượ ng sự khác bi ệt gi ữa hai tham s ố trung bình ( độc l ậ p hoặc phụ thuộc)
KIỂM ĐỊNH THAM SỐ Kiểm định t đối vớ i tham số trung bình mẫu Như chúng ta đã biết, thu nhậ p trung bình của các đối t ượ ng phỏng vấn là 33,224 triệu/năm, có giả thiết cho r ằng thu nhậ p của đối tượ ng mà chúng ta phỏng vấn trên tổng thể là 32 triệu/năm, chúng ta cần k ết luận nhận định đó có đúng không. Khi đó, giả thiết của bài toán là: H0 : μ = μ0= 32 (triệu) và H1: μ ≠ μ0 = 32 (triệu)
Nhấn Analyze – Compare Means – One sample T test.
Chọn biến cần phân tích vào ô Test Variable(s), đặt giá tr ị μ0 vào ô Test Value.
Nhấn Option để thiết đặt độ tin cậy ả ử đ (gi s tin cậy là 95%)
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
10
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bấm Continue và bấm OK ở hộ p hội thoại ban đầu, k ết quả thu đượ c như sau: Descriptive Statistics N Thu nhap nam (trieu)
200
Valid N (listwise)
200
Minimum 10750
Maximum 82500
Mean 33224.00
Std. Deviation 12932.72
One-Sample Statistics N Thu nhap nam (trieu)
200
Mean 33224.00
Std. Deviation 12932.72
Std. Error Mean 914.48
One-Sample Test Test Value = 32000
Thu nhap nam (trieu)
t 1.34
df 199
Sig. (2-tailed) .182
Mean Difference 1224.00
Giá tr ị t-student = 1,34
95% Confidence Interval of the Difference Lower -579.32
Upper 3027.32
Giá tr ị p-value =0,182>0,05
Tại các biểu trên, ta có thể biết giá tr ị trung bình, độ lệch chuẩn của mẫu. Ngoài ra t=1,34 nên p-value=0,182>0,05 nên chúng ta chưa có cơ sở để bác bỏ H0 hay chưa có cơ sở để chấ p nhận H1.
Kiểm định tham số trung bình hai mẫu (hai mẫu độc lập) Giả sử ta muốn so sánh thu nhậ p trung bình giữa những ngườ i có giớ i tính nam và nữ trên tổng thể có khác nhau hay không, ta có giả thiết: H0: Thu nhậ p trung bình của ngườ i nam và ngườ i nữ bằng nhau trên tổng thể H1: Thu nhậ p trung bình của ngườ i nam và ngườ i nữ không bằng nhau trên tổng thể Nhấn Analyze – Compare Means – Independent sample t-test. Chọn biến thunhap vào ô Test Variables và biến gioitinh vào ô Grouping Variable
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
11
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Nhấn vào Define Groups để định ngh ĩ a các nhóm với Nam=1 và Nữ = 0
Nhấn vào Define Groups để định ngh ĩ a các nhóm với Nam=1 và Nữ = 0
K ết quả như sau Group Statistics Thu nhap nam (trieu)
Gioi tinh Nam
N
Nu
124
Mean 37053.23
Std. Deviation 13962.42
Std. Error Mean 1253.86
76
26976.32
7763.42
890.52
Trung bình người có giới tính là Nam
Trung bình người có giới tính là N ữ
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances
Thu nhap nam (trieu)
Equal variances assumed Equal variances not assumed
t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference
df
Sig. (2-ta iled)
Mean Difference
Std. Error Difference
Lower
Upper
F
Sig.
t
17
.000
5.77
198
.000
10076.91
1747.75
6630
13524
6.55
196.4
.000
10076.91
1537.92
7044
13110
Nếu sig. trong ki ểm định phương sai0,05 thì phươ ng sai của hai mẫu bằng nhau, ta sẽ dùng k ết quả kiểm định t ở dòng thứ nhất.
Đối vớ i kiểm định t, ta nhận thấy r ằng t=6,55 và p-value = 0,0000,05
Vì giá tr ị t=-0,803 và p-value = 0,435>0,05 nên chúng ta chưa có cơ sở để bác bỏ H0 tức là chưa có cơ sở để chấ p nhận H1.
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
13
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Phân tích phươ ng sai (Analysis of variance – ANOVA) Giả sử chúng ta muốn so sánh thu nhậ p trung bình của các đối tượ ng làm trong những l ĩ nh vực dịch vụ - thươ ng mại, xây dựng và công nghiệ p có khác nhau hay không. Giả thiết và đối thiết sẽ là: H0: Thu nhậ p trung bình của nh ững ngườ i làm trong l ĩ nh v ực dịch v ụ - th ươ ng mại, xây dựng và công nghiệ p bằng nhau H1: Thu nhậ p trung bình của ngườ i làm trong l ĩ nh vực dịch vụ - thươ ng mại, xây dựng và công nghiệ p không bằng nhau (có ngh ĩ a là tồn tại ít nhất một thu nhậ p trung bình của một ngành khác vớ i ít nhất một thu nhậ p trung bình của hai ngành còn lại)
Nhấn Analyze – Compare Means – One-way ANOVA.
Chọn biến cần phân tích (định lượ ng) vào ô Dependent List và biến phân loại vào ô Factor
Nhấn Post Hoc để chọn loại kiểm định nhằm xác định cụ thể sự khác biệt giữa các nhóm (nhóm nào khác vớ i nhóm nào). Chúng ta có thể chọn Bonferroni hoặc Tukey’s-b (hai thống kê này đều cho ra cùng một k ết quả).
Nếu phươ ng sai giữa các nhóm cần so sánh không bằng nhau, chúng ta chọn Tamhane’s T2 (ứng dụng cho kiểm định t từng cặ p nếu phươ ng sai của chúng không bằng nhau).
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
14
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Nhấn Continue, nhấn Option để thiết đặt các lựa chọn.
Trong đó Homogeneity-of-variance để kiểm định sự bằng nhau phươ ng sai các nhóm, Means plot để làm cho hình minh họa.
Test of Homogeneity of Variances Thu nhap nam (trieu) Levene Statistic
df1
df2
.414
Vì Sig. >0,05 nên ta có thể khẳng điều kiện của phân tích ANOVA.
2
Sig. 197
.661
định là phươ ng sai của các nhóm là bằng nhau, thỏa mãn ANOVA
Thu nhap nam (trieu) Between Groups
Sum of Squares 87185676.623
df 2
Mean Square 43592838.312 168510756.971
Within Groups
33196619123.377
197
Total
33283804800.000
199
F .259
Sig. .772
Vớ i F=0,259 và p-value = 0,772>0,05 nên chưa có cơ sở để bác bỏ H0 hay chưa có cơ sở để chấ p nhậ p H1
Trong các tr ườ ng hợ p khác, nếu ta bác bỏ H0 và chấ p nhận H1, vớ i thống kê Bonferonni ta có thể biết đượ c sự khác nhau từng cặ p của các tham số trung bình.
Means plots
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
15
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
35000
) u e i r t (
34000
m a n p a 33000 h n u h T f o n a e M 32000 Dich vu thuong mai
Xay dung
Cong nghiep
Loai hinh doanh nghiep
Hồi quy tuyến tính Giả sử chúng ta mong muốn tìm mối tươ ng quan giữa hai biến năm làm việc (biến độc lậ p) và thu nhậ p hàng năm (biến phụ thuộc) trên tổng thể, chúng ta sẽ thực hiện như thế nào. Vẽ sơ đồ, kiểm tra bằng thị giác mối quan hệ Vào Graphs, nhấn Scatter
Chọn Simple và bấm Define
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
16
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Chọn các biến vào ô Y Axis (biến phụ thuộc) và X Axis (biến độc lậ p), bấm OK 100000
80000
60000
) u e i r t (
40000
m a n p 20000 a h n u h 0 T 6
8
10
12
14
16
18
20
Nam lam viec
Chúng ta có thể xem chuôt.
đườ ng hồi quy lí thuyết của dãy dữ liệu bằng cách click hai lần vào
Sau khi một màn hình mớ i hiện ra, vào Chart – Option, hội hội thoại tiế p theo sẽ hiện ra – Bấm OK – Hội hội thoại sẽ là:
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
17
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bấm Fit Options chọn Linear regression
Bấm Continue và OK 100000
80000
60000
) u e i r t (
40000
m a n 20000 p a h n u h 0 T 6
8
10
12
14
16
18
20
Nam lam viec
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
18
Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Rõ ràng trên hình vẽ bên, ta có thể hình dung có mối quan hệ tuyến tính (theo đườ ng thẳng) giữa số năm làm việc và thu nhậ p/năm. Để kiểm tra một cách chính xác, ta thực hiện thao tác hồi quy.
Vào Analyze và Regression chọn các biến vào các ô tươ ng ứng
ANOVAb Model 1
Regression
Sum of Squares 449.294
df 1
Mean Square 449.294 6.318
Residual
1250.926
198
Total
1700.220
199
F 71.115
Sig. .000a
a. Predictors: (Constant), Thu nhap nam (trieu) b. Dependent Variable: Nam lam viec
Vì F=71,115 và p-value=0,000 nên chúng ta có thể khẳng định tồn tạo mô hình hay tồn tại m ối quan hệ giữa hai biến năm làm việc và thu nhậ p trên tổng thể. Model Summary Model 1
R .514a
R Square .264
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate .261
2.51
a. Predictors: (Constant), Thu nhap nam (trieu)
Hệ số tương quan R
Hệ số xác định R
Ta có: -
Hệ số tươ ng quan R đo lườ ng mức độ tươ ng quan giữa hai biến
-
Hệ số xác tuyến tính 2
định R 2 đánh giá mức độ phù hợ p của mô hình thể hiện mối quan hệ tươ ng quan
R = 0,264 có ngh ĩ a là biến số năm làm việc sẽ giải thích 26,4% thu nhậ p/ năm của nhân viên (còn lại là những biến số khác). ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 19 Lê Văn Huy, Ph.D Candidate (2007 ) – Danang University of Economics, Email:
[email protected]
H ướ ng d ẫn sử d ụn g SPSS -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------2
2
Ta có R a =0,261, ta có thể k ết luận mối quah hệ giữa hai biến này r ất yếu vì R a =0,261
