LÀM VIỆC VỚI SPSS

LÀM VIỆC VỚI SPSS
(CHỨC NĂNG PHÂN TÍCH THỐNG KÊ)

Người trình bày: Lê Công Tuấn
CÁC PHẦN TRÌNH BÀY
Giới thiệu tóm lược về lịch sử spss

Quy trình sử dụng spss trong phân tích số liệu thống kê

Các hàm phân tích thống kê

Bài thực hành
Giới thiệu về spss
Nguồn gốc của SPSS

Ra đời 1968, do 3 nhà khoa học trẻ với 3 ba lỉnh vực nghiên cứu khác nhau đã hợp tác để phát triển 1 phần mềm nhằm khai thác các thông tin cần thiết hổ trợ cho việc đưa ra quyết định.

Cuộc cách mạng phần mềm này được gọi tên là SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).

Ngày nay: spss đã được công nhận là anh cả trong phân tích và xử lý số liệu thống kê, nhằm hổ trợ cho việc hoạch định các chiến lược và các kết luân trong nghiên cứu.
Giới thiệu về spss
Lĩnh vực áp dụng:
Tất cả các lĩnh vực liên quan đến số liệu thống kê, đặc biệt ưu thế với:
Việc phân tích xử lý mẫu số liệu lớn.

Tiết kiệm thời gian,

Tiết kiêm công sức,

cho phép kiểm tra hiệu chỉnh số liệu sai sót trước khi phân tích

Đơn gian trong hình thành các báo cáo


Quy trình sử dụng spss trong phân tích số liệu thống kê

Giai đoạn 1: tiền thực hiện


Giai đoạn 2: thực hiện
Quy trình sử dụng spss trong phân tích số liệu thống kê
Giai đoạn 1: tiền thực hiện

Nắm rỏ mục đích và thông tin cần khai thác từ điều tra hay thí nghiệm

Tiến hành chọn mẫu và chọn vùng điều tra hay vùng sinh thái để làm thí nghiệm

Tiến hành thiết kế bảng điều tra hay thí nghiệm
Quy trình sử dụng spss trong phân tích số liệu thống kê
Thiết kế data input sheet trong spss cho bảng điều tra hay thí nghiệm

Tiến hành điều tra thử hay giả định số liệu thu được đối với thí nghiệm

Tiến hành chạy thử số liệu để có sự điều chỉnh kịp thời cả bảng thu số liệu hay thí nghiệm và data input sheet
Quy trình sử dụng spss trong phân tích số liệu thống kê
Giai đoạn 2: thực hiện

Tiến hành điều tra hay bố trí thí nghiệm

Rà soát số liệu và hiệu chỉnh trong ngày, đợt để có sự bổ sung phù hợp

Tiến hành nhập số liệu vào data input sheet trong spss
Quy trình sử dụng spss trong phân tích số liệu thống kê
Chạy các chức năng kiểm tra số liệu và điều chỉnh số liệu phù hợp

Chạy các chức năng phân tích số liệu

Đọc kết quả, trình bày kết quả và hình thành báo cáo
Các hàm phân tích số liệu thống kê
The One-Sample T Test: A one sample t-test chho phép kiểm định xem trung bình mẫu (số liệu phân tích ở normally distributed interval) có sai khác với giá trị giả định hay không?

Examples. Thí nghiệm kiểm định chhỉ số IQ của 1 nhóm sinh viên so với chỉ số giả định là 100.
The Independent-Samples T Test: cho phép so sánh giá trị trung bình của 2 nhóm trường hợp.


Example. Nghiên cứu bênh huyết áp cao, bố trí ngẫu nhiên bệnh nhân huyết áp cao vào 2 nhóm: sử dụng thuốc an thần và nhóm điều trị với hy vọng sẽ có giảm huyết áp. Sau thử nghiệm 2 tháng, áp dụng thống kê để xem sự sai khác trung bình của 2 nhóm.
Các hàm phân tích số liệu thống kê
The Paired-Samples T Test: cho phép so sánh giá trị trung bình của 2 biến của 1 nhóm tác nhân nghiên cứu. Với giả thiết là 2 giá trị Tb bằng nhau.

Example. Nghiên cứu về bệnh huyết áp cao, tất cả các bệnh nhân được xét nghiệm ban đầu thí nghiệm, rồi áp dụng điều trị, sau đó tiến hành xét nghiệm lại (trước và sau chho mỗi treatmeant). Hoặc so sánh việc điều trị cùng nhóm tuổi với nhóm đối chứng cùng tuổi (75).
Các hàm phân tích số liệu thống kê
One-way ANOVA: dùng để kiểm định sự sai khác giữa 2 hoặc nhiều nhóm biến độc lập. Phân tích phương sai này dùng giả thiết là các gía trị trung bình là bằng nhau.

Example: Group A is given vodka, Group B is given gin, and Group C is given a placebo. All groups are then tested with a memory task. A one-way ANOVA can be used to assess the effect of the various treatments.
Or group A is given vodka and tested on a memory task. The same group is allowed a rest period of five days and then the experiment is repeated with gin. The procedure is repeated using a placebo. A one-way ANOVA with repeated measures can be used to assess the effect of the vodka versus the impact of the placebo.
Các hàm phân tích số liệu thống kê
Correlation dùng để xem một cặp biến số liện hệ với nhau mạnh yếu thế nào

Regression thì có simple và multiple.
Simple linear regression giúp giải thích mối liện hệ giữa 2 biến số X Y của 2 mẫu dưới dạng model Y=aX + b.

Multiple regression thì nhiều biến hơn y = b + a1x1 + a2x2 +.....
Các hàm phân tích số liệu thống kê
Bài thực hành (2người/1 máy)
Nhận định mục tiêu dự án, bảng hỏi

Thiết kế data input sheet

Nhập số liệu

Chạy các chức năng kiểm tra số liệu và hiệu chỉnh nếu cần thiết

Chạy chức năng phân tích thống kê

Đọc kết quả và hình thành các báo cáo

Chúc thành công!