 CHƯƠNG 9: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Mục tiêu học tập của chương nhằm giúp người học hiểu và thực hiện được quy trình xử lý và phân tích dữ liệu cơ bản. Chi tiết như sau: Cách mã hóa dữ liệu Làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu bị thiếu, dữ liệu bị đột biến, cách phát hiện dữ liệu bị sai sót Thống kê mô tả: Thống kê tần suất, thống kê tần suất nâng cao, thống kê tỉ lệ. Kiểm định độ tin cậy của thang đo Phân tích nhân tố khám phá, các phép xoay nhân tố Phân tích hồi quy, gồm hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa, hệ số hồi quy chuẩn hóa, cách đọc và ý nghĩa thực tế của các hệ số hồi quy. Kiểm định sự phù hợp của mô hình, gồm: Phân tích phương sai ANOVA, kiểm định đa cộng tuyến hoàn hảo, kiểm định tự tương quan, kiểm định phân phối chuẩn của phần dư. Một số kiểm định nâng cao Xuất kết quả từ phần mềm SPSS sang Microsoft Word Chương 7 đã trang bị cho người học kỹ năng xây dựng bảng hỏi thông qua công cụ Google Form, chương 8 tiếp tục trang bị những kiến thức về điều tra trực tiếp và thu thập dữ liệu thông qua các dạng lưu trữ khác: phiếu điều tra, hoặc nhập trực tiếp vào các phần mềm. Chương 9 tập trung hướng dẫn người học toàn bộ quy trình xử lý và phân tích dữ liệu. Có thể khái quát thành các bước như sau: Bước 1: Mã hóa các câu hỏi điều tra thành dạng con số Bước 2: Nhập liệu vào phần mềm Excel Bước 3: Kiểm tra, xử lý và làm sạch dữ liệu (dữ liệu bị thiếu, dữ liệu bị dị biệt) Bước 4: Import dữ liệu từ Excel vào SPSS Bước 5: Thiết lập lại tên biến và đặc tính của biến (Gán nhãn cho biến, thiết lập lại đặc tính của biến, định dạng cho đúng thang đo) Bước 6: Phân tích thống kê mô tả sơ bộ o Phân tích đặc điểm chung (Giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, độ nhọn, độ nghiêng) o Phân tích tần số, phân tích tỉ lệ o Phân tích tần số nâng cao Bước 7: Kiểm định độ tin cậy của các thang đo Bước 8: Phân tích nhân tố khám phá EFA Bước 9: Phân tích tương quan Bước 10: Phân tích hồi quy OLS |
