Category Archives: SPSS

Sự khác nhau giữa kiểm định anova và biến điều tiết

Khi làm bài luận, các biến dạng như độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp là các biến kiểm soát control variable. Bài này sẽ giới thiệu đến bạn sự khác khau và giống nhau giữa một biến kiểm soát đó khi nào sử dụng trong anova, khi nào sử dụng trong quan hệ điều tiết, để bạn có cái nhìn thiết thực hơn và không bị nhầm lẫn khi làm bài nhé.

Ví dụ mô hình dùng anova

 
Thì biến GIỚI TÍNH sẽ được dùng anova, hoặc t-test để kiểm định

Ví dụ mô hình dùng biến điều tiết moderator

 
Thì biến GIỚI TÍNH này chính là biến điều tiết moderator. Cần dùng các phép thống kê điều tiết để xử lý biến điều tiết.

Vậy bản chất sự khác nhau giữa kiểm định anova và biến điều tiết là gì?

Anova là so sánh giữa một biến phân loại và 1 biến định lượng liên tục. Nghĩa là so sánh 2 biến với nhau. Cụ thể trong trường hợp mô hình này là dùng anova để so sánh xem có sự khác biệt về giới tính Nam/Nữ so với ý định mua hàng hay không. Nghĩa là ví dụ người Nam thì ý định mua hàng cao hơn người Nữ.
Quan hệ điều tiết là so sánh việc 1 biến tác động vào 1 mối quan hệ. Lưu ý ở đây mối quan hệ chính là mũi tên( mũi tên từ nhân tố “Hiểu biết về sản phẩm” tác động đến “Dự định mua hàng”). Cụ thể biến điều tiết là giới tính, có hai loại là Nam/Nữ. Thì giả thiết ở đây là : Giới tính tác động vào mối quan hệ “Hiểu biết về sản phẩm” tác động đến “Dự định mua hàng”. Ví dụ :
+ Độ lớn của hệ số hồi quy mối quan hệ “Hiểu biết về sản phẩm” tác động đến “Dự định mua hàng” của giới tính Nam là 0.2
+ Độ lớn của hệ số hồi quy mối quan hệ “Hiểu biết về sản phẩm” tác động đến “Dự định mua hàng” của giới tính Nữ là 0.4
Thì rõ ràng giới tính Nữ làm cho mối quan hệ này có giá trị cao gấp đôi giới tính Nam. Từ đó cũng tạo ra hàm ý quản trị nào đó để dùng làm kiến nghị trong việc tăng cường dự định mua hàng của người tiêu dùng Nam/Nữ. Dĩ nhiên không phải nhìn bằng mắt để kết luận giả thiết điều tiết này đạt hay không đạt. Mà phải qua kiểm định biến điều tiết.

Hiện tại có hai cách kiểm định biến điều tiết thông dụng, đó là:

-Dùng phương pháp phân tích đa nhóm multigroup analysis
-Dùng interaction effect. Đây là cách nhân hai biến độc lập và điều tiết với nhau. Chúng ta có thểm làm thủ công hoặc dùng phầm mềm process chuyên dụng trong Spss, hoặc dùng PLS để xử lý các giả thiết điều tiết này.

Sự giống nhau giữa kiểm định anova và biến điều tiết là gì?

Kiểm định anova và biến điều tiết có sự giống nhau, đó cùng là hai khác niệm dễ gây lúng túng cho các bạn khi mới bắt đầu nghiên cứu. Ngoài ra không có điểm nào giống nhau cả, vì đây là hai khái niệm khác nhau.

Kết luận anova và biến điều tiết

Khi bắt đầu vẽ mô hình, với việc vẽ mũi tên trong mô hình tác động vào đâu quyết định bản chất của mối quan hệ đó, các bạn nhớ vẽ cho đúng để không bị bắt bẻ nhé.

Bạn cứ trao đổi thêm với nhóm ở đây, hoặc comment bên dưới nhé

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.

– SMS, Zalo, Viber:

phone number

– Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

– Email:                 hotrospss@gmail.com

Tổng quan SPSS, AMOS, Smart PLS, Stata, Eviews, khi nào nên chọn phần mềm nào?

     Có quá nhiều phần mềm được nghe nói để làm bài, vậy phần mềm nào thích hợp nhất để xử lý bài nghiên cứu của bạn?

     Hiện tại các phần mềm SPSS, AMOS,Smart PLS, Stata, Eviews là thông dụng nhất để cho thực hiện các nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam. Bài này nhóm thạc sĩ Bách Khoa sẽ cho các bạn một cái nhìn tổng quát, để nắm được phần mềm nào là phù hợp nhất với nghiên cứu của mình. Lưu ý là phù hợp nhất trong một số trường hợp nghiên cứu đặc thù, còn các chức năng cơ bản như thống kê mô tả, tính trung bình, giá trị nhỏ nhất lớn nhất….thì dĩ nhiên phần mềm nào ở trên đều có hết bạn nhé.

     Về tổng quát có 2 nhóm lớn, nhóm thứ 1 gồm SPSS, AMOS, Smart-PLS chuyên xử lý số liệu điều tra sơ cấp, nhóm thứ 2 gồm Stata và Eviews chuyên xử lý số liệu thứ cấp, chuỗi thời gian, dữ liệu bảng panel data…

Phần mềm SPSS

     Phần mềm SPSS: đây là phần mềm phổ biến bậc nhất trong nghiên cứu khoa học và viết bài báo, viết luận văn tại Việt Nam. Phần mềm này mạnh trong việc xử lý số liệu thu thập dạng sơ cấp, nghĩa là các thông tin được lấy bằng cấc phiếu khảo sát giấy, online để lấy ý kiến trực tiếp của người được khảo sát. Với những số liệu thứ cấp như là doanh thu, chi phí, dòng vốn bỏ ra trong 1 thời điểm cụ thể phần mềm này vẫn xử lý được. Phần mềm này chưa mạnh ở chỗ xử lý số liệu chuỗi thời gian, dữ liệu bảng vì SPSS không có tích hợp sẵn các công cụ kiểm định, ví dụ phương sai sai số thay đổi, tự tương quan của dữ liệu bảng panel. Phần mềm này cũng không xử lý được nhiều dạng hồi quy phức tạp, như hồi quy tobit…

Phần mềm AMOS

     Đây là phần mềm cũng của hãng IBM tương tự SPSS. AMOS bổ sung cho SPSS khi xử lý những mô hình cấu trúc SEM, những mô hình có nhiều hơn 1 biến phụ thuộc như hình sau:

     Về mặt loại số liệu, số liệu đưa vào AMOS chủ yếu là dạng thang đo likert nhập từ phiếu khảo sát tương tự phần mềm SPSS bạn nhé. Mục tiêu của AMOS chủ yếu là kiểm định độ phù hợp của mô hình model fit, như là các chỉ số chisquare/df, GFI,TLI,RMSEA, độ tin cậy tổng hợp, phương sai trích, và quan trọng nhất là kiểm định các giả thiết thống kê xem có đạt hay không đạt( nghĩa là bộ số liệu này có làm cho các giả thiết đặt ra lúc xây dựng mô hình nghiên cứu đạt hay không?)

Phần mềm Smart-PLS:

      Về chức năng thì phần mềm này tương tự phần mềm AMOS, nhưng Smart-PLS không có chức năng kiểm tra các chỉ số độ phù hợp mô hình đầy đủ như AMOS, vì Smart PLS tiếp cận xử lý vấn đề dựa trên thuật toán PLS, nên không tồn tại các khái niệm như GFI, TLI… Về mặt giao diện phần mềm này có ưu thế hơn AMOS với việc kéo thả bố trí giao diện dễ dàng hơn, các biến tự động co dãn trong mô hình chứ không bị gới hạn trong 1 tờ A3 hoặc A4 như AMOS. Ngoài ra các khái niệm reflective và formative constructs cũng được thể hiện rõ ràng và dễ dàng chuyển đổi qua lại chứ không như AMOS

Phần mềm Stata

     Nếu dữ liệu bạn nghiên cứu về các chỉ tiêu lợi nhuận, doanh thu của các doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán trong vòng 5-10 năm thì đây là công cụ thích hợp nhất cho bạn. nói cho dễ hiểu, phần mềm Stata xử lý dữ liệu dạng như sau:

     Ngoài ra, Stata xử lý được rất nhiều khái niệm trong nghiên cứu dữ liệu bảng, dữ liệu chuỗi thời gian, như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, tính dừng của dữ liệu, sai phân bậc 1, bậc 2, bậc n, biến trễ bậc 1, bậc 2, bậc 2, hồi quy FEM, hồi quy REM, kiểm định hausman, Breusch and Pagan Lagrangian

Phần mềm Eviews

     Phần mềm Eviews có chức năng tương tự Stata nhưng các kiểm định bị hạn chế, ít loại kiểm định hơn. Nên bạn cứ xài Stata là ổn nhất.

Bạn cứ trao đổi thêm với nhóm ở đây, hoặc comment bên dưới nhé

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.

– SMS, Zalo, Viber:

phone number

– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

– Email:                 hotrospss@gmail.com

 

 

Giá trị trung bình, trung vị, tứ phân vị: định nghĩa và phân biệt

Giá trị trung bình, trung vị, tứ phân vị

Nhóm Thạc Sĩ ĐH Bách Khoa giới thiệu giá trị trung bình, trung vị, tứ phân vị. Đây là các khái niệm cơ bản trong thống kê, được nhóm trình bày bằng đồ thị rất dễ hiểu. Bây giờ các bạn nhìn vào hình bên dưới nhé.

Ta có dãy số như sau: 6, 5, 8, 7, 12, 13, 15, 14, 2, 200, 1. Câu hỏi đặt ra là tìm giá trị trung bình, trung vị, tứ phân vị (cái này hơi khó hơn, nên nếu giờ các bạn chưa xem thì để xem dần dần cũng được nhé)

Giá trị trung bình

Trước tiên chúng ta sẽ làm việc dễ trước, đó là tìm giá trị trung bình cộng. Giá trị trung bình chính là tổng của tất cả các số, chia cho số lượng số, ở đây số lượng số là 11 số, như vậy giá trị trung bình cộng là (6+5+8+7+12+13+15+14+2+200+1)/11=25.72. Trung bình cộng của 11 số trên là 25.72

Giá trị trung vị

Bước 1: sắp xếp dãy số ở trên theo thứ tự tăng dần, ta được kết quả:1, 2, 5, 6, 7, 8, 12, 13, 14, 15, 200

Bước 2: xem định  nghĩa trung vị: Trung vị là giá trị đứng ở vị trí giữa trong một dãy số đã được sắp xếp có thứ tự. Trước và sau trị số trung vị sẽ có 50% quan sát.

Bước 3: như vậy dãy số ở trên có 11 số (1, 2, 5, 6, 7, 8, 12, 13, 14, 15, 200)

Số ở giữa chính sẽ chia đôi bộ số làm 2, bên trái nó có 5 số, bên phải nó có 5 số, như vậy đó chính là số 8. 8 chính là số trung vị của tập hợp ở trên( trung vị cũng còn được gọi là tứ phân vị thứ nhì nhé)

Định nghĩa giá trị trung vị

Đối với một tập dữ liệu, nó có thể được coi là giá trị "giữa". Đặc điểm cơ bản của giá trị trung vị trong việc mô tả dữ liệu so với giá trị trung bình là nó không bị sai lệch bởi một tỷ lệ nhỏ các giá trị cực lớn hoặc cực nhỏ, và do đó cung cấp một đại diện tốt hơn về giá trị đặc trưng.
Trung vị của một danh sách hữu hạn các số là số "ở giữa", khi các số đó được liệt kê theo thứ tự từ nhỏ nhất đến lớn nhất.
Nếu tập dữ liệu có số lượng quan sát lẻ, thì tập ở giữa được chọn. Ví dụ: danh sách bảy số sau 1, 3, 3, 6, 7, 8, 9 có giá trị trung vị là số 6
Một tập hợp số lượng quan sát chẵn không có giá trị giữa riêng biệt và giá trị trung bình thường được xác định là giá trị trung bình của hai giá trị giữa.Ví dụ, tập dữ liệu 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9 có giá trị trung vị là 4.5 nghĩa là (4 + 5) / 2

Giá trị tứ phân vị

Định nghĩa: điểm tứ phân vị (quartile) là giá trị bằng số phân chia một nhóm các kết quả quan sát bằng số thành bốn phần, mỗi phần có số liệu quan sát bằng nhau (=25% số kết quả quan sát). Tứ phân vị có 3 giá trị, đó là tứ phân vị thứ nhất (Q1), thứ nhì (Q2) và thứ ba (Q3). Ba giá trị này chia một tập hợp dữ liệu (đã sắp xếp dữ liệu theo trật từ từ bé đến lớn) thành 4 phần có số lượng quan sát đều nhau.

Xem lại dãy số 11 số ở trên của chúng ta (1, 2, 5, 6, 7, 8, 12, 13, 14, 15, 200)

Giá trị tứ phân vị thứ nhất Q1 bằng trung vị phần dưới, phần dưới là các số (1, 2, 5, 6, 7), là số 5

Giá trị tứ phân vị thứ hai Q2 chính bằng giá trị trung vị, chính là số 8

Giá trị tứ phân vị thứ ba Q3 bằng trung vị phần trên(12, 13, 14, 15, 200), là số 14

Như vậy các bạn đã hiểu được Giá trị trung bình, trung vị, tứ phân vị là gì.

So sánh trung bình và trung vị: giá trị trung vị ít bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lệ outlier, còn giá trị trung bình bị ảnh hưởng mạnh bởi các giá trị cực lớn, hoặc cực nhỏ trong bộ số liệu.

Bạn cứ trao đổi thêm với nhóm ở đây, hoặc comment bên dưới nhé

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.

– SMS, Zalo, Viber:

phone number

– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

– Email:                 hotrospss@gmail.com