Nhóm MBA Bách Khoa giới thiệu đến bạn các bước làm luận văn thạc sĩ định lượng SPSS cơ bản nhất, luận văn trong bài này thuộc dạng định lượng, dữ liệu có được thông qua khảo sát thị trường.
Bước 1. Lập mô hình nghiên cứu
Ví dụ ở trên là một mô hình với các biến bên trái là biến độc lập, biến bên phải là biến phụ thuộc.
Lập mô hình nghiên cứu là quá trình xác định các biến số và mối quan hệ giữa chúng trong một nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu thường bao gồm các yếu tố sau:
1. Xác định vấn đề nghiên cứu:Xác định vấn đề cụ thể mà nghiên cứu muốn giải quyết. Đặt câu hỏi nghiên cứu rõ ràng và cụ thể.
2.Xác định biến số:
– Biến độc lập (Independent variables): Những yếu tố được giả định là có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
– Biến phụ thuộc (Dependent variables): Kết quả hoặc đầu ra mà nghiên cứu quan tâm.
– Biến kiểm soát (Control variables): Những yếu tố có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nhưng không phải là trọng tâm của nghiên cứu. Biến này là tùy chọn, đa số các bài cũng không xuất hiện
3. Xây dựng giả thuyết nghiên cứu:
– Xác định mối quan hệ giả định giữa các biến số.
– Đặt ra các giả thuyết null (H0) và giả thuyết thay thế (H1). Mục tiêu của nghiên cứu là tìm mối quan hệ xem có ý nghĩa thống kê hay không.
4. Xây dựng mô hình lý thuyết:
– Vẽ sơ đồ mô hình nghiên cứu để minh họa mối quan hệ giữa các biến.
– Mô hình lý thuyết có thể dựa trên lý thuyết hiện có hoặc các nghiên cứu trước đây.
Bước 2. Lập bảng khảo sát
Lập bảng khảo sát là bước quan trọng trong việc thu thập dữ liệu cho nghiên cứu. Một bảng khảo sát tốt cần phải rõ ràng, dễ hiểu và có khả năng thu thập thông tin chính xác từ người trả lời. Các bước lập bảng khảo sát bao gồm:
– Xác định thông tin cần thu thập từ người trả lời: thông thường là thu thập các ý kiến về demographic như độ tuổi, giới tính… Và các mức độ đánh giá 5 mức likert cho các biến độc lập và phụ thuộc .
– Chia bảng khảo sát thành các phần theo từng nhân tố(ví dụ: thông tin cá nhân, thái độ, hành vi, v.v.).
– Thực hiện khảo sát thử nghiệm với một nhóm nhỏ tầm người để kiểm tra tính hiệu quả của câu hỏi. Khảo sát sơ bộ pilot test
– Điều chỉnh các câu hỏi dựa trên phản hồi từ khảo sát thử nghiệm.
– Phát hành khảo sát: Chọn phương thức phân phát khảo sát phù hợp (trực tuyến quan google form, trực tiếp qua bảng giấy, qua email, v.v.).
-Thu thập và xử lý dữ liệu:Thu thập câu trả lời từ người tham gia. Mã hóa và nhập dữ liệu vào phần mềm phân tích dữ liệu SPSS, excel.
Việc lập mô hình nghiên cứu và bảng khảo sát chính xác và khoa học sẽ giúp đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được có chất lượng cao, phục vụ tốt cho quá trình phân tích và đưa ra kết luận trong luận văn thạc sĩ.
Các bảng khảo sát mẫu dạng như sau: https://phantichspss.com/tong-hop-gan-200-mau-bang-cau-hoi-khao-sat-du-moi-chu-de-cho-luan-van-tien-si-thac-si-va-dai-hoc.html
Tiếp theo là sau khi có số liệu thì sẽ chạy các bước sau
Bước 3. Thống kê mô tả, tần số
Thống kê mô tả và tần số là bước đầu tiên trong quá trình phân tích dữ liệu. Mục đích của thống kê mô tả là cung cấp một cái nhìn tổng quan về dữ liệu thông qua các chỉ số cơ bản như trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn, v.v. Link: https://phantichspss.com/huong-dan-cach-chay-thong-ke-mo-ta-trong-spss.html
Tần số là cách chúng ta đếm số lần xuất hiện của các giá trị khác nhau trong một tập dữ liệu. Bước này giúp chúng ta hiểu được cấu trúc và phân bố của dữ liệu, từ đó phát hiện ra các giá trị bất thường hay các xu hướng nổi bật. Link: https://phantichspss.com/huong-dan-cach-chay-thong-ke-tan-so-trong-spss.html
Bước 4. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Cronbach’s Alpha là một thước đo dùng để kiểm tra độ tin cậy của một thang đo. Nó xác định mức độ mà các mục trong một thang đo liên quan với nhau. Một giá trị Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên được coi là chấp nhận được. Quy trình thực hiện bao gồm:
– Tính toán Cronbach’s Alpha cho toàn bộ thang đo.
– Xem xét hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3, nếu không đạt thì loại, điều chỉnh thang đo để cải thiện độ tin cậy.
Link: https://phantichspss.com/phan-tich-do-tin-cay-cronbachs-alpha.html
Bước 5. Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) là một phương pháp thống kê dùng để xác định cấu trúc tiềm ẩn của một tập hợp biến số. Nó giúp giảm số lượng biến số bằng cách nhóm chúng vào các nhân tố, dựa trên sự tương quan của chúng. Các bước cơ bản trong EFA bao gồm:
– Kiểm tra tính thích hợp của dữ liệu cho EFA bằng cách sử dụng các chỉ số như KMO và Bartlett’s Test.
– Sử dụng phương pháp xoay (varimax, promax,…) để cải thiện khả năng diễn giải của các nhân tố.
– Xem xét và gán tên cho các nhân tố dựa trên các biến số nằm trong mỗi nhân tố.
Link: https://phantichspss.com/tong-quan-phan-tich-nhan-to-kham-pha-efa.html
Bước 6. Phân tích tương quan
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tương quan Pearson là một trong những phương pháp phổ biến nhất, với giá trị nằm trong khoảng từ -1 đến 1. Các bước cơ bản:
– Tính toán hệ số tương quan giữa các biến.
– Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số tương quan.
-Mong ước là các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc.
Link: https://phantichspss.com/he-so-tuong-quan-pearson-cach-thao-tac-phan-tich-tuong-quan-trong-spss.html
Bước 7. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là kỹ thuật thống kê dùng để nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Dạng bài thông dụng là hồi quy tuyến tính đa biến. Các bước cơ bản trong phân tích hồi quy:
– Xác định biến phụ thuộc và các biến độc lập.
– Ước lượng mô hình hồi quy.
– Kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
– Diễn giải và đánh giá mô hình.
link: https://phantichspss.com/huong-dan-thuc-hanh-cach-phan-tich-hoi-quy-da-bien.html
Bước 8. Phân tích ANOVA, T-Test
ANOVA (Analysis of Variance) và t-test là các phương pháp thống kê dùng để so sánh các trung bình giữa các nhóm demographic với biến phụ thuộc
– t-test: Được sử dụng để so sánh trung bình của hai nhóm. Ví dụ nhóm Nam và nhóm Nữ có sự khác biệt về ý định mua hàng hay không? Link: https://phantichspss.com/cach-su-dung-independent-samples-t-test-trong-spss.html
– ANOVA: Được sử dụng khi so sánh trung bình của 2 nhóm trở lên. Nên khi áp dụng ANOVA để chạy cho t test vẫn được nhé. Link: https://phantichspss.com/phan-tich-phuong-sai-mot-yeu-to-anova.html
Như vậy các bạn có thể hiểu rõ hơn về quy trình, các bước cần chạy trong bài luận văn định lượng của mình. Các bạn có thắc mắc hoặc cần trao đổi hỗ trợ cứ liên hệ nhóm nhé
– SMS, Zalo, Viber:
– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
