Ngày hôm nay chúng tôi sẽ trình bày tới các bạn một phương pháp kiểm định dữ liệu mới trong phần mềm SPSS – kiểm định Chi bình phương trong SPSS. Kiểm định Chi bình phương là một phương pháp được sử dụng để đánh giá giữa các biến định tính, biến phân loại trong dữ liệu có mối tương quan nào đó hay không. Vậy kiểm định chi bình phương có những đặc điểm gì? Cách thức thực hiện phương pháp kiểm định Chi bình phương trong SPSS như thế nào? Chúng tôi sẽ giải đáp cho các bạn trong bài viết này.
Với đội ngũ chuyên nghiệp có kinh nghiệm nhiều năm Luận Văn Tốt cam đoan với các bạn cách trình bài tốt nhất, số liệu chính xác nhất, khi các bạn đến với dịch vụ Thuê chạy phần mềm SPSS của chúng tôi. Tất cả khó khăn của các bạn về số liệu trong các bài nghiêm cứu, bài luận văn tốt nghiệp .. sẽ được giải quyết khi các bạn gọi về tổng đài của Luận Văn Tốt qua sđt/zalo/tele : 0934573149 bạn nhé
Khái quát về phương pháp kiểm định Chi bình phương trong phần mềm SPSS
Trong phần mềm SPSS, kiểm định Chi bình phương là một phương pháp dùng để phân tích mối tương quan giữa các biến trong cùng một dữ liệu. Đó có thể là biến định tính hoặc biến phân loại. Chúng tôi sẽ đưa ra một ví dụ để các bạn dễ hiểu hơn về vấn đề này. Chúng ta có một bài toán đánh giá về độ tuổi và mức thu nhập của khách hàng trong siêu thị M. Vậy giữa biến độ tuổi và biến thu nhập sẽ tồn tại các mối quan hệ khác nhau. Kiểm Định Chi Bình Phương sẽ giúp cho các bạn đánh giá được giữa độ tuổi và mức thu nhập của khách hàng có tồn tại một mối quan hệ nhất định nào không. Hay đánh giá xem giữa giới tính và tình trạng học vấn của nhân viên công ty X có mối tương quan với nhau không. Phương pháp kiểm định Chi bình phương sẽ giúp đánh giá một cách chính xác nhất mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu của bài toán. Thông thường, những mối tương quan đó thường sẽ phức tạp và mang tính trừu tượng.
Trong phần mềm SPSS hiện nay, phương pháp kiểm định Chi bình phương thông thường sẽ có 3 loại, đó là: kiểm định Chi bìn phương Pearson, kiểm định Chi bình phương Yates, kiểm định Chi bình phương Mantel – Haenszel. Ngoài ra còn nhiều loại kiểm định Chi bình phương khác. Nhưng theo quan sát và đánh giá của chúng tôi, đây là 3 loại được sử dụng nhiều nhất và thông dụng nhất.
Phương pháp kiểm định Chi bình phương sẽ giúp nhà nghiên cứu đánh giá và tìm ra được xu hướng phát triển trên thực tế của một vấn đề nào đó. Thông qua việc đánh giá mối tương quan giữa các biến trong cùng một vấn đề. Và phương pháp này có thể áp dụng cho các dữ liệu được lẫy ngẫu nhiên từ một tập hợp nào đó. Cũng có thể được lấy từ việc đo đạc thực tiễn hay thậm chí là từ quá trình quan sát thực tiễn của các nhà nghiên cứu. Ngoài ra phương pháp kiểm định Chi bình phương cũng sẽ gousp các bạn đánh giá được tính độc lập thống kê, tính phù hợp giữa các yếu tố. Đánh giá xem các dữ liệu có trùng khớp với nhau không. Hoặc là các dữ liệu có thể thay thế cho nhau hay không.
Tài liệu tham khảo : Cách Khởi Tạo Phần Mềm Spss
Quy trình chạy phương pháp kiểm định Chi bình phương trong phần mềm SPSS
Để đi sâu phân tích cụ thể về phương pháp kiểm định Chi bình phương trong phần mềm SPSS cho các bạn. Sau đây chúng tôi sẽ đưa ra một ví dụ chi tiết và tiến hành chạy trên phần mềm SPSS. Một tập dữ liệu bao gồm 350 quan sát nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm của công ty A. Bây giờ, chúng ta cần phải đánh giá xem giữa hai biến Giới tính và Thu nhập của khách hàng có sự liên kết hay không.
Trong đó, các biến giới tính được chia thành Nam và Nữ. Biến Thu nhập được chi thành các mức: Dưới 10 triệu; từ 10 triệu đến dưới 15 triệu; từ 15 triệu đến dưới 20 triệu; từ 20 triệu trờ lên. Để tiến hành đánh giá sự tồi tại mối tương quan giữa hai biến trên, cần phải xây dựng một giả thuyết H0 phù hợp. Trong trường hợp này, giả thuyết H0 là: Giới tính và Thu nhập không có mối quan hệ với nhau ( hay còn được gọi là độc lập, không tương quan với nhau). Để tiến hành thực hiện Kiểm Định Chi Bình Phương về mối tương quan giữa Giới tính và Thu nhập trên phần mềm SPSS, các bạn sẽ cần phải thực hiện lần lượt các thao tác sau: Analyze > Descriptives Statistics > Crosstabs.
Sau đó, tại cửa sổ Crosstabs, các bạn sẽ đưa biến Giới tính vào ô Row, đưa biến Thu nhập vào ô Column. Các bạn cũng có thể đưa một trong hai biến này vào bất kỳ mục Row hay Column đều được, không nhất thiết phải theo một quy tắc. Vì chúng sẽ không ảnh hưởng tới kết quả kiểm định Chi bình phương trong SPSS. Ngoài ra, các bạn cũng có thể chọn vào mục Display clustered bar charts để hiển thị ra những biểu đồ, đồ thị cho mối tương quan giữa hai biến Giới tính và Thu thập.
Tiếp tục, ấn vào mục Statistics, chọn phần Chi – square và Cramer’sV. Sau đó nhấp vào Continue. Để phần mềm chạy.
Nhấp vào phần Cells, chú ý mục Percentages và chọn ô Rows, Columns. Vẫn tiếp tục ấn vào Continue. Cuối cùng các bạn cần ấn OK để tiến hành quá trình kiểm định Chi bình phương để đánh giá mối quan hệ giữa hai biến trên.
Kết quả đưa ra sẽ bao gồm nhiều bảng số liệu. Mỗi một bảng thể hiện một góc độ khác nhau trong chu trình kiểm định. Sau đây chúng tôi sẽ phân tích rõ hơn để các bạn hiểu về từng bảng số liệu cũng như các thông số trong mỗi bảng. Đầu tiên, các bạn cần chú ý tới các kết quả xuất hiện tại bảng Crosstabulation. Tại bảng này, các bạn có thể thấy được một cách sơ bộ, đơn giản nhất về mối tương quan giữa hai biến Giới tính và Thu nhập trong bài nghiên cứu. Cụ thể là xuất hiện những số liệu thống kê về mặt tần số. Đánh giá chung, những số liệu trong bảng này không quá quan trọng nên các bạn không cần để ý và phân tích nhiều.
Tiếp theo, là bảng Chi-Square Tests. Đây là bảng số liệu quan trọng nhất trong phương pháp kiểm định Chi bình phương. Các bạn cần phải tập trung phân tích, đánh giá nhiều vào bảng kết quả này. Trong bảng số liệu này, các bạn cần phải chú ý tới các giá trị Asymptotic Significance đầu tiên. Nếu các giá trị symptotic Significance (2-sided) trong hàng Pearson Chi-Square mà nhỏ hơn 0.05 thì giả thuyết H0 chúng ta đặt ra ban đầu sẽ bị bác bỏ. Bởi vì như thế, có nghĩa là hai biến Giới tình và Thu nhập có sự tương quan, mối liên hệ ràng buộc lẫn nhau, không phải là độc lập như giả thuyết H0 đưa ra. Nếu giá trị Sig trong bảng này mà lớn hơn 0,05 thì giả thuyết H0 ban đầu được chấp nhận. Khi đó, hai biến Giới tính và Thu nhập độc lập hoàn toàn, không có sự ràng buộc, tương quan với nhau.
Trong bảng số liệu này còn một phần nữa các bạn phải quan tâm tới đó là những số liệu ở cuối bảng Chi – Square Tests. Tại đây sẽ luôn xuất hiện một dòng thông báo. Dòng thông báo này không sẽ không cần thiết nếu phần mềm đưa ra kết quả kiểm định bình thường. Nó chỉ phát huy công dụng khi, không đưa ra được kết quả kiểm định. Khi đó, các bạn cần phải hiểu rằng, phương pháp kiểm định Chi bình phương có ý nghĩa khi các số quan sát đủ lớn và đáp ứng đủ mức tối thiểu theo yêu cầu. Nếu xuất hiện quá 20% số quan sát trong số ô tại bảng thì tần số sẽ nhỏ hơn 5. Lúc này giá trị Chi – Square không thể đánh giá, kiểm định dữ liệu một cách chính xác. Đồng thời kết quả kiểm định có thể không thực hiện được và phần mềm sẽ báo lỗi. Đối với các trường hợp như thế, các bạn cũng không cần quá lo lắng. Để giải quyết, các bạn chỉ cần tăng thêm số lượng đối tượng nghiên cứu ở các nhóm đáp án khác nhau. Đảm bảo số lượng người ở mỗi đáp án là đủ lớn để thực hiện kiểm định.
Các kết quả xuất hiện trong bảng Chi – Square Test mới chỉ nói lên được hai biến có mối quan hệ với hay không. Mà không thể hiện rõ được, nếu có thì mối quan hệ đó là như thế nào, tương quan về những mặt nào và sự tương quan đó có bền chặt hay dễ dàng bị thay đổi bởi các yếu tố khác. Nếu, hai biến này có sự liên với nhau thì các bạn sẽ cần phải đánh giá mức độ liên kết giữa hai biến này thông qua các giá trị Value trong kiểm định. Phương pháp kiểm định này sẽ giúp các bạn xem xét, đánh giá về mối quan hệ giữa hai biến thông qua hai giá trị của biến đó. Sau đó, chúng ta sẽ cần phải tiến hành đánh giá về chỉ số % tương quan của hai biến đó là cao hay thấp.
Trong kết quả kiểm định còn xuất hiện thêm một biểu đồ hình cột. Đây là biểu đồ thể hiện sự biểu diễn tần số của người trả lời đối với mỗi giá trị của biến. Cụ thể, trong ví dụ này thì đồ thị sẽ có một đường thể hiện được tần số người trả lời là giới tính nữ có mức thu nhập từ 10 đến dưới 15 triệu; hay một đường thể hiện tần số người trả lời là giới tính Nam có mức thu nhập dưới 10 triệu đồng.
Đối với các bài luận văn thạc sĩ, phương pháp kiểm định Chi bình phương sẽ được ứng dụng nhiều hơn. Bởi vì sẽ cần phải phân tích sâu hơn những mối quan, những đặc điểm, những mâu thuẫn trong các đáp án trả lời của đáp viên. Đồng thời cũng sẽ thể hiện sự liên kết giữa các yếu tố về kinh tế, xã hội, thị trường trong một bài nghiên cứu. Phương pháp kiểm định Chi bình phương trong phần mềm SPSS sẽ là một công cụ hữu dụng giúp các bạn đưa ra được sự đánh giá một cách tổng thể, chính xác cho bài nghiên cứu của mình.
Một số lưu ý khi thực hiện phương pháp kiểm định Chi bình phương trong SPSS
Để thực hiện phương pháp kiểm định Chi bình phương một cách hiệu quả, các bạn cần phải chú ý tới những vấn đề sau. Đầu tiên, khi chọn mẫu để cho vào kiểm định, các bạn cần phải chọn những mẫu có kích thước tương đối lớn. Nếu không đủ lớn thì phần mềm sẽ không thể đưa ra được kết quả chính xác thậm chí là xảy ra lỗi trong quá trình thực hiện kiểm định.
Thứ hai, các biến phân loại trong mẫu kiểm định phải có từ 2 mẫu trở lên. Bởi vì kiểm định Chi bình phương là kiểm định về mối quan hệ giữa các bạn. Mà đã là mối quan hệ thì cần phải có từ hai biến trở lên nếu không sẽ không đủ dữ liệu để kiểm định.
Thứ ba, tần suất kỳ vọng ở mỗi ô phải từ 5 trở lên. Ở phần trên chúng tôi đã nói rất cụ thể về tần suất trong các ô. Nếu tần suất không đạt đúng mức quy định này thì kết quả kiểm định đưa ra sẽ không thể chính xác. Và còn có thể ảnh hưởng tới các dữ liệu khác trong quá trình nghiên cứu.
Như vậy, Luận Văn Tốt đã chia sẻ tới các bạn những thông tin về phương pháp kiểm định Chi bình phương trong phần mềm SPSS. Bài viết được xây dựng để đưa đến cho các bạn vai trò, tầm quân trọng cũng như cách thức thực hiện kiểm định Chi bình phương trong phần mềm SPSS. Hy vọng thông qua bài viết này, các bạn sẽ có thể hiểu rõ hơn về phương pháp kiểm định Chi bình phương. Nếu cần hỗ trợ thêm về bài làm các bạn hãy liên hệ ngay với dịch vụ thuê xử lý số liệu SPSS của luanvantot nhé.
