BAO GIỜ BẰNG ĐƯỢC CAMPUCHIA

Bài viết trên facebook của nhà báo Huy Đức rất xác đáng, nói lên xu hướng phát triển của thế giới và thực tại chính trường Việt Nam. Qua bài viết người đọc dễ dàng nhìn thấy sự phát triển của Việt Nam thời gian tới sẽ nhiều màu tối hơn là những gam màu sáng cho tương lai không xa dưới sự điều hành, bổ nhiệm, trọng dụng nhân tài cách làm như hiện nay thì nhất định của đất nước không thể phát triển thậm chí thua xa các nước láng giềng mà xuất phát điểm ta hơn hẳn họ mà nay phải đi học hỏi lại họ.

_____________

BAO GIỜ BẰNG ĐƯỢC CAMPUCHIA

Huy Đức

Không biết có phải vì các “thái tử đảng” xuất hiện ồ ạt ở Việt Nam mà Phnom Pênh cũng đang có tin đồn, Hun Sen sắp đưa con trai mình lên thay thế. Hôm 19-10-2015, Hun Sen đã phải trấn an: “Campuchia (CPC) là một thể chế dân chủ. Thậm chí, Vua cũng được chọn bởi Hội đồng tôn vương. Ở CPC muốn trở thành lãnh đạo phải thông qua bầu cử “.

Hun Sen hiện đang có hai người con theo chân bố: Hun Manet sinh 1977 và Hun Many sinh 1982. Hun Manet tốt nghiệp West Point năm 1999, sau đó lấy bằng tiến sỹ tại đại học Bristol (Anh), hiện đang là Phó tư lệnh Lục quân CPC. Hun Many – từng du học ở Mỹ, Pháp, Úc – là thủ lĩnh thanh niên CPP, đắc cử nghị sỹ trong cuộc bầu cử tháng 7-2013.

Hun Manet là người CPC đầu tiên học ở Học viện quân sự West Point và là một trong bảy học viên nước ngoài tốt nghiệp cùng khóa. Tất nhiên, yếu tố “con trai Hun Sen” đóng một vai trò quan trọng để Hun Manet trở thành tướng ba sao (2013) [Quân đội CPC đang có 5400 tướng + khoảng hơn 500 tướng công an]. Nhưng, để trở thành Phó tư lệnh Lục quân, Hun Manet cũng đã phải trải qua từng nấc thang: Phó tư lệnh cảnh vệ; Tư lệnh lực lượng chống khủng bố… Và, phải lập công.

Trong cuộc đụng độ với quân đội Thái Lan trên biên giới, nổ ra từ năm 2008 đến 2011, Hun Manet đã được tăng cường vào thời điểm khó khăn nhất và trở thành một trong những chỉ huy xuất sắc; rồi trở thành một trong những người thương thảo chính với Thái Lan về vấn đề biên giới; là thành viên quan trọng đại diện cho Campuchia tại tòa án quốc tế La Haye với phán quyết cuối cùng về ngôi đền Preah Vihear nghiêng về phía Campuchia.

Ngày 16-10-2015, trả lời phỏng vấn đài truyền hình ABC của Australia về việc liệu ông có thể trở thành Thủ tướng CPC trong tương lai, Hun Manet nói: “CPC là một thể chế dân chủ đa đảng. Hiến pháp quy định cứ 5 năm chúng tôi phải tiến hành bầu cử. Vì thế sự lựa chọn ai và khi nào trở thành lãnh đạo tùy thuộc vào nhân dân CPC”.

Cũng hôm 19-10-2015, Son Chhay – một nghị sỹ đối lập, CNRP – đã phải thừa nhận: “Hun Manet có khả năng và tất cả kỹ năng để cải thiện hình ảnh quân đội. Khi CNRP lên nắm quyền, tướng Hun Manet có thể vẫn là một tư lệnh tốt của lực lượng vụ trang Hoàng gia”. Thế nhưng, người em của Manet, Hun Many hiện lại đang được đánh giá cao hơn cả người anh.

Năm 2015, Hun Many là một trong 19 người nhận giải thưởng Gusi Peace Prize – giải thưởng của tổ chức Gusi Prize Interrnational có trụ sở tại Manila (Philippine) – dành cho lãnh đạo thanh niên và những nhà hoạt động nhân đạo. Hun May cũng đã nhận giải thưởng quốc tế với tư cách là một người “Bảo vệ các di sản văn hóa”. Năm 2013, Hun Many, chứ không phải ông anh, ra tranh cử và trở thành nghị sỹ.

Chỉ đến khi Hun Sen rời khỏi vị trí quyền lực, chúng ta mới biết rõ thực tài của Manet và Many nhưng cái cách mà họ đang “đi” rõ ràng rất khác hai người con trai của Thủ tướng Việt Nam và con của các nhà lãnh đạo địa phương mới xuất hiện sau kỳ đại hội.

Tại sao những người có bằng cấp và trẻ tuổi được “trao trọng trách” thay vì là tín hiệu đáng mừng lại trở thành câu chuyện đám tiếu trong thiên hạ.

Trong một nhà nước minh bạch, những người phục vụ trong bộ máy công quyền được phân chia ra các ngạch chính như: chính trị gia (nắm quyền thông qua bầu cử); các viên chức chính trị bổ nhiệm (được các nhà hành pháp lựa chọn và được các cơ quan lập pháp phê chuẩn) và các viên chức hành chánh…

Không phải tuổi tác hay bằng cấp mà là lá phiếu của cử tri quyết định số phận của các chính trị gia. Các chính trị gia đứng đầu các cơ quan hành pháp vẫn thường bổ nhiệm một số thành viên trẻ tuổi, có bằng cấp, để “làm đẹp nội các” nhưng không chính trị gia nào lại đi chọn những người vô danh. Vì, ngoài việc phải đối diện với nghị viện khi phê chuẩn họ còn phải đối diện với cử tri. Nếu chọn những kẻ vô tích sự thì không sớm thì muộn, họ sẽ bị cử tri lật đổ.

Các chính trị gia, các nhà hoạch định chính sách mới cần có những năng lực hơn người. Còn viên chức hành chánh là những vị trí thừa hành, thủ tục thế nào thì cứ thế mà làm, không được cật vấn, không sáng kiến. Một nền hành chính chuyên nghiệp không ai lãng phí nguồn nhân lực bằng cách chọn “người tài” làm công việc của những người chỉ cần có trình độ trung bình.

Nếu không tách bạch như vậy, nếu cứ đẩy các chuyên viên hành chánh leo từng bậc, nhảy từ ngạch này sang ngạch kia. Thì nếu không phải con ông cháu cha, cũng chỉ chọn được những kẻ quen thừa hành và giỏi ăn chia lên làm lãnh đạo.

Nếu xét về bằng cấp chuyên môn, Nguyễn Thanh Nghị chỉ là một kỹ sư chuyên về kết cấu. Đâu phải cứ học về xi măng sắt thép là có thể đứng đầu ngành xây dựng. Sẽ là hợp lý nếu cho Nghị phụ trách kỹ thuật của một công trình hay trực tiếp đào tạo các kỹ sư. Đưa Nghị lên thứ trưởng là đánh đổi một nhà chuyên môn được học bài bản lấy một amateur về chính sách.

Những người như Nghị cũng có thể từ bỏ chuyên môn để làm chính trị và không nên hỏi tuổi một người làm chính trị. Nhưng không thể không hỏi Nghị đã làm được những gì để ở tuổi ấy và chỉ trong một nhiệm kỳ lại có thể “ghế trên ngồi tót sỗ sàng” như thế.

Một người được học hành đàng hoàng ở những nền giáo dục tiến bộ trở thành lãnh đạo dù sao cũng vẫn tốt hơn những người đi từ trong rừng ra với văn hóa lớp ba. Nhưng, không thể không hỏi vì sao những người cùng thời, tự tìm kiếm học bổng (chứ không phải đi học bằng tiền ngân sách) có nhiều thành tích cá nhân lại không thể leo lên như những người có bố làm thủ tướng hay bí thư tỉnh ủy.

Hổ phụ có thể sinh hổ tử.

Một nhà lãnh đạo tử tế chắc chắn sẽ để lại những di sản chính trị tốt đẹp cho con cái. Những di sản đó sẽ thêm giàu có nếu con cái họ “nhận thừa kế” thông qua lá phiếu của dân (như Benigno Aquino III, Park Geun-Hye hay Justin Trudeau…). Và, những di sản đó cũng sẽ ngay lập tức trở thành vết nhơ lịch sử nếu những đứa con vội vã nhận trực tiếp “từ tay bố” dưới hình thức những chiếc ghế.

Ngay cả các “thái tử đảng” của Trung Quốc cũng phải tự lặn ngụp trong chính trường và phần lớn đều thăng tiến sau khi cha mẹ họ không còn sống hoặc không còn chức tước.

Năm 1982, từ văn phòng Quân ủy Tập Cận Bình được “luân chuyển” xuống cơ sở, làm bí thư huyện ủy. Phải mất 18 năm, leo từng bậc thang, Tập mới lên được chức tỉnh trưởng Phúc Kiến (2000). Bạc Hy Lai cũng mất một thời gian tương tự (1984-2001) để đi từ phó bí thư huyện ủy lên tới chủ tịch tỉnh Liêu Ninh, dù cha – Bạc Nhất Ba – lúc đó là một người rất có ảnh hưởng tới Giang Trạch Dân.

Ở CPC, Hun Sen thực sự thâu tóm phần lớn quyền bính và đang điều hành đất nước này như một nhà độc tài. Nhưng, ngay cả Hun Sen cũng không dám trơ trẽn cho con cái nắm quá nhiều quyền lực.

Hun Sen làm như thế vì vừa là một người khôn ngoan. Một tiểu thương trước khi để lại tiệm phở cho con cũng phải thử thách người thừa kế bằng những việc như rửa chén, bưng bê. Chỉ có những nhà lãnh đạo thiển cận mới trao quyền lực cho những “cậu ấm”, ngoài việc đèn sách, chưa bao giờ tự mình làm một việc gì cho tới đầu tới đũa.

Nhưng Hun Sen phải làm như thế còn vì nền chính trị CPC, dẫu chưa thực sự dân chủ, cũng đã có đối lập và có khá nhiều quyền tự do ngôn luận. Campuchia không phải là một hình mẫu cho Việt Nam. Nhưng còn rất lâu, Việt Nam mới có thể bằng CPC, kể cả dân trí và quan trí.

Chỉ trong một nền chính trị không có vai trò của dân, những nhà lãnh đạo thiếu liêm sỉ mới có thể thu vén cá nhân vô độ.

Một cách để đo lường chất lượng dịch vụ

Ngày nay hai từ dịch vụ được nhắc hằng ngày trong mỗi chúng ta, các hoạt động gần gũi như như đi siêu thị mua bó rau hay vào quán ăn một tô phở bước ra ngoài mà khách hàng cảm thấy không được như ý thì nhất định sẽ nói dịch vụ không tốt. Dịch vụ là một khái niệm phổ biến hiện hữu hằng ngày trong mỗi chúng ta, dịch vụ được hiểu như là những hành vi, quá trình, cách thức thực hiện một công việc nào đó nhằm tạo giá trị sử dụng cho khách hàng làm thỏa mãn nhu cầu và mong đợi của họ. Trong một doanh nghiệp dịch vụ là những hoạt động hay lợi ích mà doanh nghiệp có thể cống hiến cho khách hàng nhằm thiết lập, củng cố và mở rộng những quan hệ và hợp tác lâu dài với khách hàng. Thông thường khi sử dụng dịch vụ của một cá nhân người ta ít coi đó là dịch vụ hơn là của tổ chức hoặc của cá nhân đã có thương hiệu. Ví dụ cũng là mua một bó rau nhưng khi mua ở chợ nếu bó rau đó không như ý hay thậm chí người bán không phục vụ khách hàng chu đáo thì người tiêu dùng nói là bà bán rau này dỡ lấy rau không ngon phản ứng mạnh hơn nữa thì lần sau mua ở chỗ khác. Nhưng nếu cũng mua bó rau đó trong siêu thị thì chắc hẳn khi không hài lòng một điều gì trong quá trình mua cũng như chất lượng sản phẩm thì người tiêu dùng sẽ nói dịch vụ của siêu thị này không phục vụ khách hàng một cách chu đáo, trường hợp hoàn toàn không hài lòng với dịch vụ thì khách hàng có những phản ứng mạnh hơn so với khi mua ngoài chợ kiểu như đi nói với người này rằng dịch ở đơn vị này không tốt đừng nên sử dụng nữa hoặc post một status lên facebook đại loại như vậy.

Do luong CLDV

Khi nghiên cứu về dịch vụ người ta thấy rằng dịch vụ là một sản phẩm đặc biệt, có nhiều đặc tính khác với các loại hàng hoá khác như tính vô hình, tính không đồng nhất, tính không thể tách rời và tính không thể lưu trữ. Chính những đặc điểm này làm cho dịch vụ trở nên khó định lượng và không thể nhận dạng bằng mắt thường được.

Tính vô hình

Khi vào siêu thị mua bó rau, những hoạt động chủ yếu của khách hàng bao gồm gửi xe, giữ đồ nếu có, đến gian hàng chọn rau, lấy rau cho vào khay, nhìn xem những mặt hàng khác đang trưng bày tại siêu thị và ra tính tiền. Như vậy khác với mua ở chợ mua rau ở siêu thị khách hàng nhìn vào dịch vụ của siêu thị suy diễn từ địa điểm, con người, trang thiết bị, thông tin để khách hàng theo dõi, các banrol hướng dẫn, giá cả, chất lượng bó rau và nhiều thứ khác khách hàng bắt gặp ngay lúc đi mua sắm tại siêu thị. Với đặc điểm của dịch vụ là vô hình như vậy nên công ty, tổ chức cảm thấy khó khăn trong việc nhận thức như thế nào về dịch vụ và một tiêu chuẩn nào đó để đánh giá chất lượng dịch vụ từ đó phục vụ khách hàng ngày một tốt hơn.

Tính không đồng nhất

Theo nhiều lý thuyết về dịch vụ thì đặc tính này còn gọi là tính khác biệt của dịch vụ. Theo đó, việc thực hiện dịch vụ thường khác nhau tùy thuộc vào cách thức phục vụ, nhà cung cấp dịch vụ, người phục vụ, thời gian thực hiện, lĩnh vực phục vụ, đối tượng phục vụ và địa điểm phục vụ. Cũng là hệ thống siêu thị Coop Mart nhưng dịch vụ ở chi nhánh này sẽ khác chi nhánh khác có thể do địa điểm phục vụ, nhân viên phục vụ khách hàng hay mặt hàng tại thời điểm mua… Việc đòi hỏi chất lượng đồng nhất từ đội ngũ nhân viên sẽ rất khó đảm bảo, tất cả các tổ chức hay cá nhân mở ra một dịch vụ nào đó phục vụ khách hàng đều mong muốn phục vụ tốt nhất để khách hàng hoàn toàn hài lòng nhất nhưng những gì công ty dự định phục vụ thì có thể hoàn toàn khác với những gì mà người tiêu dùng nhận được khi sử dụng dịch vụ.

Tính không thể tách rời

Tính không tách rời của dịch vụ thể hiện ở việc khó phân chia dịch vụ thành hai giai đoạn rạch ròi là giai đoạn sản xuất và giai đoạn sử dụng. Dịch vụ thường được tạo ra và sử dụng đồng thời. Điều này không đúng đối với hàng hoá vật chất được sản xuất ra nhập kho, phân phối thông qua nhiều nấc trung gian mua bán, rồi sau đó mới được tiêu dùng. Đối với sản phẩm hàng hoá, khách hàng chỉ sử dụng sản phẩm ở giai đoạn cuối cùng, còn đối với dịch vụ, khách hàng đồng hành trong suốt hoặc một phần của quá trình tạo ra dịch vụ. Đối với những dịch vụ có hàm lượng lao động cao, ví dụ như chất lượng xảy ra trong quá trình chuyển giao dịch vụ thì chất lượng dịch vụ thể hiện trong quá trình tương tác giữa khách hàng và nhân viên của công ty cung cấp dịch vụ (Svensson, 2002). Đối với những dịch vụ đòi hỏi phải có sự tham gia ý kiến của người tiêu dùng như dịch vụ hớt tóc, khám chữa bệnh thì công ty dịch vụ ít thực hiện việc kiểm soát, quản lý về chất lượng vì người tiêu dùng ảnh hưởng đến quá trình này. Trong những trường hợp như vậy, ý kiến của khách hàng như mô tả kiểu tóc của mình muốn hoặc bệnh nhân mô tả các triệu chứng cho các bác sĩ, sự tham gia ý kiến của khách hàng trở nên quan trọng đối với chất lượng của hoạt động dịch vụ.

Tính không lưu giữ được

Dịch vụ không thể lưu giữ, lưu kho rồi đem bán như hàng hoá khác. Tính không lưu giữ được của dịch vụ sẽ không thành vấn đề khi mà nhu cầu ổn định. Khi nhu cầu thay đổi, các công ty dịch vụ sẽ gặp khó khăn. Ví dụ như công ty vận tải xe buýt liên hiệp Sài Gòn phải có nhiều phương tiện hơn gấp bội so với số lượng cần thiết theo nhu cầu bình thường trong suốt cả ngày để đảm bảo phục vụ cho nhu cầu vào những giờ cao điểm. Chính vì vậy, dịch vụ là sản phẩm được sử dụng khi tạo thành và kết thúc ngay sau đó.

CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ

Chất lượng dịch vụ là một khái niệm gây nhiều chú ý và tranh cải trong các tài liệu nghiên cứu bởi vì các nhà nghiên cứu gặp nhiều khó khăn trong việc định nghĩa và đo lường chất lượng dịch vụ mà không hề có sự thống nhất nào (Wisniewski, 2001)

Chất lượng dịch vụ được định nghĩa bằng nhiều cách khác nhau tùy thuộc vào đối tượng nghiên cứu và môi trường nghiên cứu. Chất lượng dịch vụ là mức độ mà một dịch vụ đáp ứng được nhu cầu và sự mong đợi của khách hàng (Lewis & Mitchell, 1990; Asubonteng & ctg, 1996; Wisniewski & Donnelly, 1996). Edvardsson, Thomsson & Ovretveit (1994) cho rằng chất lượng dịch vụ là dịch vụ đáp ứng được sự mong đợi của khách hàng và làm thoả mãn nhu cầu của họ. Theo Parasuraman & ctg (1985, 1988), chất lượng dịch vụ là khoảng cách giữa sự mong đợi của khách hàng và nhận thức của họ khi đã sử dụng qua dịch vụ.

Trong một thời gian dài, nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng định nghĩa và đo lường chất lượng dịch vụ. Lấy ví dụ, Lehtinen & Lehtinen (1982) cho là chất lượng dịch vụ phải được đánh giá trên hai khía cạnh, (1) quá trình cung cấp dịch vụ và (2) kết quả của dịch vụ. Gronroos (1984) cũng đề nghị hai lĩnh vực của chất lượng dịch vụ, đó là (1) chất lượng kỹ thuật và (2) chất lượng chức năng. Parasuraman & ctg (1985) đưa ra mô hình năm khoảng cách và năm thành phần chất lượng dịch vụ, gọi tắt là SERVQUAL

Mô hình năm khoảng cách chất lượng dịch vụ

Một trong những đặc điểm cơ bản của chất lượng dịch vụ là khó đo lường, khó xác định được tiêu chuẩn chất lượng, nó phụ thuộc vào yếu tố con người là chủ yếu. Chất lượng dịch vụ trước hết là chất lượng con người. Sản phẩm dịch vụ là vô hình, chất lượng được xác định bởi khách hàng, chứ không phải do người cung ứng. Khách hàng đánh giá chất lượng một dịch vụ được cung ứng thông qua việc đánh giá nhân viên phục vụ của công ty và qua cảm giác chủ quan của mình.

Đối với sản phẩm dịch vụ nói chung và dịch vụ của cửa hàng tiện lợi nói riêng, chúng ta có thể đo lường chất lượng dịch vụ bởi những đặc điểm riêng biệt của sản phẩm dựa vào mô hình chất lượng dịch vụ của Parasuraman & ctg (1985, 1988) (hình 1).

Mô hình đưa ra 5 khoảng cách chất lượng dịch vụ:

–  Khoảng cách 1: Xuất hiện khi có sự khác biệt giữa kỳ vọng của khách hàng về chất lượng dịch vụ và nhà quản trị cảm nhận về kỳ vọng này của khách hàng. Điểm cơ bản của sự khác biệt này là do công ty dịch vụ không hiểu biết hết những đặc điểm nào tạo nên chất lượng của dịch vụ mình cũng như cách thức chuyển giao chúng cho khách hàng để thỏa mãn nhu cầu của họ.

–  Khoảng cách 2: Xuất hiện khi công ty dịch vụ gặp khó khăn trong việc chuyển đổi nhận thức của mình về kỳ vọng của khách hàng thành những đặc tính dịch vụ. Nguyên nhân chính của vấn đề này là khả năng chuyên môn của đội ngũ nhân viên dịch vụ.

Mo hinh 5 khoan cach

Hình 1: Mô hình các khoảng cách trong chất lượng dịch vụ

Nguồn: Parasuraman & ctg (1985: 44)

–  Khoảng cách 3: Xuất hiện khi nhân viên dịch vụ không chuyển giao dịch vụ cho khách hàng theo những tiêu chí đã được xác định. Trong dịch vụ, các nhân viên có liên hệ trực tiếp với khách hàng và đóng vai trò rất quan trọng trong quá trình tạo ra chất lượng. Tuy nhiên, không phải lúc nào và tất cả nhân viên đều có thể hoàn thành nhiệm vụ theo các tiêu chí đề ra.

–  Khoảng cách 4: Phương tiện quảng cáo và thông tin cũng tác động vào kỳ vọng của khách hàng về chất lượng dịch vụ. Những hứa hẹn trong các chương trình quảng cáo, khuyến mãi có thể làm gia tăng kỳ vọng của khách hàng nhưng cũng sẽ làm giảm chất lượng mà khách hàng cảm nhận được khi chúng không được thực hiện theo đúng những gì đã hứa hẹn.

–  Khoảng cách 5: Xuất hiện khi có sự khác biệt giữa chất lượng kỳ vọng bởi khách hàng và chất lượng mà họ cảm nhận được. Chất lượng dịch vụ phụ thuộc vào khoảng cách thứ năm này, một khi khách hàng nhận thấy không có sự khác biệt giữa chất lượng họ kỳ vọng và chất lượng họ cảm nhận được khi tiêu dùng một dịch vụ thì chất lượng của dịch vụ được xem là hoàn hảo.

Parasuraman cho rằng chất lượng dịch vụ là hàm số của khoảng cách thứ 5. Khoảng cách thứ 5 này phụ thuộc vào các khoảng cách trước đó, nghĩa là các khoảng cách 1, 2, 3, 4. Vì thế để rút ngắn khoảng cách thứ 5  hay làm tăng chất lượng dịch vụ, nhà quản trị dịch vụ phải nỗ lực rút ngắn các khoảng cách này.

Mô hình chất lượng dịch vụ theo các nhà nghiên cứu này có thể được biểu diễn như sau:

CLDV = F((KC_5 = f (KC_1, KC_2, KC_3, KC_4))

Trong đó, CLDV là chất lượng dịch vụ và KC_1, KC_2, KC_3, KC_4, KC_5 là các khoảng cách chất lượng 1, 2, 3, 4, 5

Thành phần chất lượng dịch vụ

Mô hình chất lượng dịch vụ của Prasuraman & ctg (1985) cho ta bức tranh tổng thể về chất lượng dịch vụ. Parasuraman & ctg (1985) cho rằng, bất kỳ dịch vụ nào, chất lượng dịch vụ cảm nhận bởi khách hàng có thể mô hình thành 10 thành phần, đó là:

  1. Tin cậy (reliability): nói lên khả năng thực hiện dịch vụ phù hợp và đúng thời hạn ngay từ lần đầu tiên
  2. Đáp ứng (responsiveness): nói lên sự mong muốn và sẵn sàng của nhân viên phục vụ cung cấp dịch vụ cho khách hàng
  3. Năng lực phục vụ (competence): nói lên trình độ chuyên môn để thực hiện dịch vụ. Khả năng phục vụ biểu hiện khi nhân viên tiếp xúc với khách hàng, nhân viên trực tiếp thực hiện dịch vụ, khả năng nghiên cứu để nắm bắt thông tin liên quan cần thiết cho việc phục vụ khách hàng
  4. Tiếp cận (access): liên quan đến việc tạo mọi điều kiện dễ dàng cho khách hàng trong việc tiếp cận dịch vụ như rút ngắn thời gian chờ đợi của khách hàng, địa điểm phục vụ và giờ mở cửa thuận lợi cho khách hàng
  5. Lịch sự (courtesy): nói lên tính cách phục vụ niềm nở tôn trọng và thân thiện với khách hàng
  6. Thông tin (communication): liên quan đến việc giao tiếp, thông đạt cho khách hàng bằng ngôn ngữ mà họ hiểu biết dễ dàng và lắng nghe những vấn đề liên quan đến họ như giải thích dịch vụ, chi phí, giải quyết khiếu nại thắc mắc
  7. Tín nhiệm (credibility): nói lên khả năng tạo lòng tin cho khách hàng, làm cho khách hàng tin cậy vào công ty. Khả năng này thể hiện qua tên tuổi của công ty, nhân cách của nhân viên phục vụ giao tiếp trực tiếp với khách hàng
  8. An toàn (security): liên quan đến khả năng đảm bảo sự an toàn cho khách hàng, thể hiện qua sự an toàn về vật chất, tài chính cũng như bảo mật thông tin
  9. Hiểu biết khách hàng (understading/knowing the customer): thể hiện qua khả năng hiểu biết nhu cầu của khách hàng thông qua việc tìm hiểu những đòi hỏi của khách hàng, quan tâm đến cá nhân họ và nhận dạng được khách hàng thường xuyên
  10. Phương tiện hữu hình (tangibles): thể hiện qua ngoại hình, trang phục của nhân viên phục vụ, các trang thiết bị phục vụ cho dịch vụ

Mô hình mười thành phần chất lượng dịch vụ nêu trên có ưu điểm là bao quát hầu hết mọi khía cạnh của dịch vụ. Tuy nhiên, mô hình này có nhược điểm là phức tạp trong việc đo lường. Hơn nữa mô hình này mang tính lý thuyết, có thể sẽ có nhiều thành phần của mô hình chất lượng dịch vụ không đạt được giá trị phân biệt. Chính vì vậy các nhà nghiên cứu này đã nhiều lần kiểm định mô hình này và đi đến kết luận là đưa ra thang đo SERVQUAL gồm năm thành phần cơ bản đó là:

  1. Tin cậy (reliability): thể hiện qua khả năng thực hiện dịch vụ phù hợp và đúng thời hạn ngay từ lần đầu tiên
  2. Đáp ứng (resposiveness): thể hiện qua sự mong muốn, sẵn sàng của nhân viên phục vụ cung cấp dịch vụ kịp thời cho khách hàng
  3. Năng lực phục vụ (assurance): thể hiện qua trình độ chuyên môn và cung cách phục vụ lịch sự, niềm nở với khách hàng
  4. Đồng cảm (empathy): thể hiện sự quan tâm, chăm sóc đến từng cá nhân, khách hàng
  5. Phương tiện hữu hình (tangibles): thể hiện qua ngoại hình, trang phục của nhân viên, các trang thiết bị phục vụ cho dịch vụ

Thang đo SERVQUAL đã được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng cho nhiều loại hình dịch vụ cũng như nhiều thị trường khác nhau. Tuy nhiên nhiều nghiên cứu cho thấy tầm quan trọng của nhân tố sẽ thay đổi tùy theo loại hình dịch vụ và thị trường.

Parasuraman đã xây dựng thang đo SERVQUAL để đánh giá chất lượng dịch vụ gồm 22 biến thuộc 5 thành phần nêu trên để đo lường chất lượng kỳ vọng và dịch vụ cảm nhận của khách hàng như sau:

Sự tin tưởng (reliability)

  • Khi công ty xyz hứa làm điều gì đó vào thời gian nào đó thì họ sẽ làm.
  • Khi bạn gặp trở ngại, công ty xyz chứng tỏ mối quan tân thực sự muốn giải quyết trở ngại đó.
  • Công ty xyz thực hiện dịch vụ đúng ngay từ lần đầu.
  • Công ty xyz cung cấp dịch vụ đúng như thời gian họ đã hứa.
  • Công ty xyz lưu ý để không xảy ra một sai xót nào.

Sự phản hồi (responsiness)

  • Nhân viên công ty xyz cho bạn biết khi nào thực hiện dịch vụ.
  • Nhân viên công ty xyz nhanh chóng thực hiện dịch vụ cho bạn.
  • Nhân viên công ty xyz luôn sẵn sàng giúp bạn.
  • Nhân viên công ty xyz không bao giờ qúa bận đến nỗi không đáp ứng yêu cầu của bạn.

Sự đảm bảo (assurance)

  • Cách cư xử của nhân viên xyz gây niềm tin cho bạn.
  • Bạn cảm thấy an tòan trong khi giao dịch với công ty xyz.
  • Nhân viên công ty xyz luôn niềm nở với bạn.
  • Nhân viên công ty xyz có đủ hiểu biết để trả lời câu hỏi của bạn.

Sự cảm thông (empathy)

  • Công ty xyz luôn đặc biệt chú ý đến bạn.
  • Công ty xyz có nhân viên biết quan tâm đến bạn.
  • Công ty xyz lấy lợi ích của bạn là điều tâm niệm của họ.
  • Nhân viên công ty xyz hiểu rõ những nhu cầu của bạn.
  • Côngty xyz làm việc vào những giờ thuận tiện.

Sự hữu hình (tangibility)

  • Công ty xyz có trang thiết bị rất hiện đại.
  • Các cơ sở vật chất của công ty xyz trông rất bắt mắt.
  • Nhân viên công ty xyz ăn mặc rất tươm tất.
  • Các sách ảnh giới thiệu của công ty xyz có liên quan đến dịch vụ trông rất đẹp.

Mỗi khi nhắc tới việc đo lường chất lượng dịch vụ người ta đều nhắc đến thang đo SERVQUAL kinh điển này của Parasuraman, thang đo SERVQUAL không chỉ được sử dụng để nghiên cứu trong lĩnh vực marketing mà còn được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác như đo lường dịch vụ chăm sóc sức khoẻ (Babakus & Mangold, 1992, Bebko & Garg, 1995), đo lường dịch vụ ngân hàng và dịch vụ giặt khô (Cronin & Taylor, 1992), dịch vụ bán lẻ (Teas, 1993) (trích từ Asubonteng & ctg, 1996), dịch vụ tín dụng (Hồ Tấn Đạt, 2004), dịch vụ siêu thị (Nguyễn Thị Mai Trang & Nguyễn Đình Thọ, 2003),chất lượng đào tạo Đại học tại Đại học An Giang (Nguyễn Thành Long, 2006), v.v…

Như vậy với bộ tiêu chí kinh điển này từ đó chúng ta có thể xây dựng cho đơn vị kinh doanh của mình một bộ tiêu chí để đo lường chất lượng dịch vụ của đơn vị bằng cách đưa ra bảng câu hỏi để khảo sát ý kiến khách hàng. Các tiêu chí này thông thường đưa ra hỏi khách hàng và khách hàng trả lời bằng cách thể hiện mức độ đồng ý của mình trước những phát biểu đó. Trong lý thuyết về dịch vụ thì cách trả lời này được gọi là đánh giá bằng thang đo likert 5 điểm với 1: Hoàn toàn không đồng ý 2: Không đồng ý; 3: Bình thường; 4: Đồng ý; 5: Hoàn toàn đồng ý với những phát biểu cho các tiêu chí ở trên.

Hướng dẫn sử dụng phần mềm thống kê

Bài 1: Khai báo biến và nhập liệu trên SPSS

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Anh

A Parasuraman, Valarie A Zeithaml, Leonard L. Berry. (1988). A Multiple-Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality. Journal of Retailing, , 12 – 40.

A Parasuraman, Valarie A Zeithaml, Leonard L. Berry. (1993). More on Improving Service Quality. Journal of Retailing , 140 – 147.

Tiếng Việt

Bùi Nguyên Hùng, Nguyễn Thúy Quỳnh Loan. (2004). Quản lý Chất lượng. NXB Đại học Quốc gia Tp.HCM.

Kotler,P & Amstrong, G. (2004). Những nguyên lý tiếp thị (tập 2). NXB Thống kê.

Nguyễn Đình Thọ, Nguyễn Thị Mai Trang. (2009). Nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. NXB Thống Kê.

Bài 1: Khai báo và nhập liệu trên SPSS

Dự định của mình trong năm nay (2015) phải hoàn thành bộ tài liệu hướng dẫn sử dụng SPSS ở mức cơ bản đảm bảo đủ kiến thức thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học, luận án tốt nghiệp dành cho đối tượng là sinh viên Đại học và Cao học khối ngành kinh tế, thông kê xã hội. Ý tưởng này ấp ủ từ thời sinh viên đến nay mới bắt đầu thực hiện, hồi sinh viên năm thứ 3 khi mình làm nghiên cứu khoa học của trường, lúc này chương trình Đại học chưa biết tới SPSS là gì khi làm đề tài đụng đến SPSS khi đó Giáo viên hướng dẫn mình chỉ cho mua 2 cuốn sách kinh điển về SPSS của thầy Hoàng Trọng về mày mò để hoàn thành đề tài. Hai cuốn sách này hướng dẫn người đọc dường như đầy đủ mọi ngóc ngách trên phần mềm SPSS, tuy nhiên nói thật là sinh viên năm 3 ở khoa Quản lý Công nghiệp cũng được trang bị khá nhiều kiến thức về thống kê nhưng khi đọc 2 cuốn SPSS đó mình chả hiểu gì đọc đi đọc lại cũng vậy và phải nhờ hướng dẫn của Giáo viên thì mình mới bắt đầu hiểu được những con số mà phần mềm SPSS xuất ra sau mỗi lần thực hiện lệnh.

Sau này học môn Nghiên cứu Thị trường và làm đề tài tốt nghiệp mình được dịp gặp lại SPSS, bạn bè mình cũng ngỡ ngàn như lúc mình đề tài nghiên cứu khoa học, vậy là mình lại có cơ hội để trãi nghiệm, thấm nhuần SPSS hơn đó là việc chỉ lại các bạn làm đề tài chạy SPSS. Sau quá trình này mình lại càng mong muốn tổ chức lại một tài liệu ngắn tập trung hơn cho các bạn sinh viên thực hành SPSS. Một phần cũng vì cuộc sống và một phần là việc làm này cũng hơi khó đối với mình vì trước giờ chưa có kinh nghiệm chút nào, nếu ngồi chỉ cho bạn hiểu và chạy trên SPSS thì không sao nhưng quả thực ngồi viết để một người nào đó đọc hiểu thì đó cả là một vấn đề. Vì vậy qua bài viết này xin các bạn một like với mục đích lên dây cốt tinh thần để viết tiếp :).

Bài đầu tiên mình giới thiệu sơ qua phần mềm SPSS, cách mã hoá và nhập liệu trong SPSS.

1. GIỚI THIỆU PHẦN MỀM SPSS

Năm 1968 tại Đại học Stanford nhà nghiên cứu xã hội học Norman H. Nie và hai nghiên cứu sinh tiến sĩ C. Hadlai (Tex) Hull, Dale H. Ben phát triển một hệ thống phần mềm dựa trên ý tưởng của việc sử dụng số liệu thống kê để chuyển dữ liệu thô thành thông tin cần thiết cho việc ra quyết định dành cho nhà quản lý. Hệ thống phần mềm này được gọi là phần mềm SPSS viết tắc của Statistical Package for the Social Sciences

Nie, Hull và Bent phát triển phần mềm SPSS vì họ cần phải nhanh chóng phân tích một khối lượng dữ liệu khoa học xã hội thu thập được thông qua các phương pháp khác nhau trong các nghiên cứu của mình. Như vậy dự án phần mềm SPSS được thực hiện khi đó Nie đóng vai trò trường nhóm đưa ra mục tiêu và thiết lập các yêu cầu phân tích, còn Bent có chuyên môn phân tích và thiết kế cấu trúc hệ thống tập tin trong SPSS và Hull đã viết các chương trình máy tính. Công việc ban đầu của dự án phần mềm SPSS đã được thực hiện tại Đại học Stanford với ý định phần mềm này sẽ chỉ được sử dụng trong các trường đại học. Trong những năm 1970 với các tiện ích trong phân tích thống kê nhu cầu sử dụng phần mềm SPSS được mở rộng, và khi đó phần mềm SPSS được xem như là “cuốn sách có ảnh hưởng nhất ngành xã hội học”. Do nhu cầu và phát triển phổ biến của nó, Công ty SPSS Inc được thành lập vào năm 1975 nhằm thương mại hoá phần mềm này. Giữa những năm 1980 SPSS chạy trên những máy tính lớn.

Với những tiến bộ của máy tính cá nhân vào đầu năm 1980, SPSS/PC được giới thiệu vào năm 1984 nó như là các phần mềm thống kê đầu tiên cho máy tính mà làm việc trên nền tảng MS-DOS. Tương tự như vậy, SPSS là sản phẩm thống kê đầu tiên cho hệ điều hành Microsoft Windows (phiên bản 3.1) đưa ra vào năm 1992.

Kể từ đó SPSS đã được cập nhật thường xuyên để phù hợp và khai thác các tính năng tiên tiến của hệ điều hành mới, và để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng giữa người sử dụng. Tháng 07 năm 2009 phần mềm SPSS do SPSS Inc sở hữu được IBM mua lại, do vậy các phiên bản sau này của SPSS có tên là IBM SPSS Statistics

Người dùng phần mềm SPSS

Ban đầu, hầu hết người dùng của phần mềm SPSS là các nhà nghiên cứu, những người làm việc tại các trường đại học lớn với các máy tính máy tính lớn. Vì giá rất cao, và việc làm của hệ thống an ninh cảm ứng và giao diện người dùng khó khăn của nó, không có nhiều người hay tổ chức sử dụng SPSS. Phần mềm này không phổ biến trong các nhà nghiên cứu cho đến khi phiên bản SPSS trên máy tính cá nhân được đưa vào sử dụng rộng rãi.

Sau khi phiên bản Windows đã được đưa ra thị trường, người dùng phần mềm SPSS tăng lên nhanh chóng bởi vì tính hữu ích của nó trong việc lưu trữ và xử lý dữ liệu. Các phiên bản mới của phần mềm SPSS sau này có thể xử lý nhiều bộ dữ liệu với một số lượng gần như không giới hạn cỡ mẫu và số biến. Nó cho phép đọc dữ liệu từ nhiều định dạng như Portable(*.por), Excel(*.xls, *.xlsx, *.xlsm) Lotus(*.w) Sylk(*.slk) dBase(*.dbf) SAS(*.sas7bdat, *.sd7, *.sd2, *.ssd01, *.ssd04, *.xpt) Sata(*.dat) Text(*.txt, *.dat, *.csv), và xuất các kết quả phân tích sang Microsoft Excel và các định dạng văn bản khác nhau.

SPSS là một chương trình được sử dụng rộng rãi trong ngành khoa học xã hội, quản trị kinh doanh. Nó cũng được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu thị trường, các nhà nghiên cứu y tế, công ty khảo sát, chính phủ, các nhà nghiên cứu giáo dục, các tổ chức tiếp thị vv. Các tính năng chính của phần mềm SPSS như sau:

Nhập dữ liệu xuất kết quả: Ngoài việc nhập dữ liệu và xuất kết quả trực tiếp trên phần mềm, SPSS cho phép nhập dữ liệu và xuất kết quả phân tích sang các định dạng tập tin khác, chẳng hạn như Portable, Excel, dBase, SQL, TXT, Lotus, SAS, Sylk, truy cập và cho phép lấy mẫu, phân loại, xếp hạng, thiết lập, sáp nhập, và tập hợp dữ liệu.

Thống kê và tổng kết cơ bản: Tần số, tần suất, thống kê mô tả, lập bảng thống kê, thống kê tỷ lệ, vẽ đồ thị.

Kiểm tra ý nghĩa: Mean, T-Test, ANOVA, Tương quan, các kiểm định phi tham số.

Thống kê suy diễn: Hồi quy tuyến tính và phi tuyến tính, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích phân biệt số.

 2. CÀI ĐẶT SPSS

Chắc hẳn tất cả các bạn ở đây đều dùng máy tính và việc cài đặt một phần mềm ứng dụng nào đó vào máy tính là một việc hết sức bình thường, phần mềm SPSS cũng vậy nên phần này mình không nói nhiều xin tóm tắt vài ý như sau:

Trường hợp cài đặt bằng đãi CD:

Đầu tiên bạn cho đĩa vào ổ đĩa, có đĩa cài auto seting thì tự động hiển thị cửa sổ hỏi bạn cài đặt và như vậy bạn làm theo hướng dẫn. Nếu không bạn mở my computer vào thư mục ổ đĩa và chạy file setup.exe và làm theo hướng dẫn trên màn hình đến khi kết thúc.

Trường hợp cài đặt bằng file có sẵn:

Trường hợp này thì bạn vào file lưu và chạy file setup.exe và làm theo hướng dẫn trên màn hình đến khi kết thúc.

Ở đây bạn cần lưu ý file lưu phải đầy đủ các file cài đặt, rất nhiều bạn hỏi mình cài SPSS bằng file và bị lỗi cài đặt thì cách xử lý lỗi này như thế nào. Thú thật mình cũng không rành máy tính nên những trường hợp như vậy các bạn chịu khó mua đĩa về cài.

3. CÁCH NHẬP LIỆU VÀO SPSS

Trước khi thực hiện bất kỳ phân tích thống kê hoặc đồ thị bằng SPSS, chúng ta cần phải có dữ liệu ở dạng mà SPSS có thể hiểu để xử lí. Có một số cách để để đưa dữ liệu vào SPSS như sau:

  • Mở một tập tin dữ liệu đã được lưu bằng định dạng SPSS
  • Nhập số liệu bằng tay vào trình soạn thảo dữ liệu của SPSS
  • Đọc tập tin dữ liệu vào SPSS từ nguồn khác như database, text data file, Excel, SAS hoặc STATA

Mở một tâp tin được lưu bằng định dạng SPSS là đơn giản, giả sử chúng ta cần thống kê độ tuổi của người trả lời trong một nghiên cứu. Dữ liệu này được lưu dưới dạng SPSS với tên data_tonghop, chúng ta mở tập tin này bằng SPSS như sau:

Mở chương trình SPSS vào FILE/OPEN/DATA tại “Files of Type” chọn “SPSS (*.sav)” và đi đến nơi lưu file data_tonghop và click open.

1.1 Nhập số liệu trực tiếp trên SPSS

Ví dụ 1: Chúng ta có số liệu về độ tuổi và trình độ học vấn của 10 người tham gia khảo sát như Bảng 1, và muốn nhập vào SPSS

Bảng 1: Số liệu Ví dụ 1

STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Độ tuổi 26 43 35 42 30 25 35 44 36 32
Trình độ học vấn Cao đẳng Tiến sĩ Thạc sĩ Thạc sĩ Đại học Cao đẳng Đại học Tiến sĩ Đại học Thạc sĩ

Đầu tiên chúng ta phải thực hiện việc mã hoá dữ liệu, bao gồm tên biến và các lựa chọn cho biến trước khi thực hiện thao tác trên SPSS. Việc mã hoá này không theo quy định tuy nhiên chúng ta mã hoá sao cho khi phân tích dễ nhận biết tên biến cũng như những lựa chọn của biến.

Ở Ví dụ 1 này chúng ta mã như sau:

Bảng 2: Bảng mã hoá biến ở Ví dụ 1

Tên biến Độ tuổi Trình độ học vấn Cao đẳng Đại học Thạc sĩ Tiến sĩ
TUOI HOCVAN 1 2 3 4

Lưu ý độ tuổi người trả lời là một giá trị cụ thể (biến định lượng) nên chúng ta không cần mã mà nhập trực tiếp vào SPSS

Để tiến hành nhập số liệu này vào SPSS chúng ta phải thực hiện hai bước khai báo biến và nhập số liệu, chi tiết như sau:

Bước 1: Khai báo biến chúng ta phải khai báo để SPSS xác định tên biến và các đặc điểm của biến. Đây là bước đầu tiên chúng ta phải thực hiện nếu muốn nhập liệu trực tiếp trên SPSS

Chương trình SPSS sau khi được mở có 2 Sheet giống như trong excel có tên là Data ViewVariable View. Bước 1 khai báo biến trong SPSS được thực hiện ở Sheet Variable View bạn có thể xem ở Hình 1, tất cả các định nghĩa về biến được đặt trên cùng của cửa sổ, chúng ta phải vào tất cả các cột để khai báo cho biến

Ở cửa sổ Variable View chúng ta chỉ khai báo biến, việc nhập liệu sẽ được thực hiện ở cửa sổ Data View sẽ hướng dẫn ở bước 2

Hinh 1 Giao dien SPSS

Hinh 1 Giao dien SPSS

Mỗi cột trong cửa sổ Variable View có một mặc định thông dụng, nếu chúng ta không định nghĩa lại tương ứng với biến thì SPSS sẽ sử dụng lựa chọn mặc định. Tuy nhiên khi nhập liệu và phân tích chúng ta sẽ không thực hiện được những gì mình muốn, vì vậy hãy xem qua tất cả các cột trong cửa sổ Variable View này, các cột được giới thiệu chi tiết bên dưới.

1. Name

Cột đầu tiên của Sheet Variable View là Name ở cột này chúng ta đặt mã cho tên biến chỉ cần click vào ô và đặt tên, ở ví dụ này chúng ta có 2 biến độ tuổi và trình độ học vấn, theo bảng mã ở Bảng 2 trên trong SPSS chúng ta có 2 biến TUOI và HOCVAN. Một mô tả dài hơn của biến được thực hiện ở cột Label, chúng ta sẽ bàn ở bên dưới cột này. Ở cột Name chúng ta có thể gõ tên mã dài hơn để dễ hình dung nhất về biến, nhưng không quá dài cố gắng trong khoản 8 ký tự bởi vì tên này sẽ được sử dụng trong các phân tích cũng như biểu đồ. Tên quá dài thì đầu ra phân tích sẽ bị cắt ngắn.

Nếu chúng ta đặt tên biến quá dài hoặc sai chính tả, chúng ta có thể mở cửa sổ Variable View để chỉnh sửa lại. Một trong những tiện ích của SPSS là chúng ta chỉnh sửa lại những sai lầm một cách nhanh chóng.

Dưới đây là một số gợi ý hữu ích khi chúng ta đặt tên biến:

  • Trong SPSS chúng ta có thể sử dụng các ký tự đặt biệt để đặt tên như @, #, $, gạch chân (_) và chữ số.

Nếu muốn sử dụng một ký tự đặt biệt nào đó trong tên của biến hỏi thì hãy chủ động đặt thử trong SPSS

  • Tên nên bắt đầu bằng một ký tự, hoa hoặc thường.
  • Không thể có khoản trắng trong một tên

Nếu chúng ta cần xuất dữ liệu vào một ứng dụng khác cần phải đảm bảo rằng tên chúng ta đang sử dụng được chấp nhận sử dụng trong ứng dụng đó. Đề phòng cho những ký tự đặt biệt.

2. Type

Dữ liệu của chúng ta có nhiều kiểu như số, văn bản, tiền tệ, mũ… Nếu chúng ta không xác định chính xác kiểu dữ liệu khi khai báo biến thì sau này khi nhập liệu hoặc phân tích sẽ gặp nhiều rắc rối không đáng có.

Đưa chuột vào cột Type, mặc định của SPSS là Numeric, nút có dấu ba chấm xuất hiện bên phải của nó. Click vào nút đó hộp thoại Variable Type như Hình 2 sẽ xuất hiện.

Hinh 2 Cua so Variable Type

Hinh 2 Cua so Variable Type

Chúng ta có thể chọn các kiểu cho biến khi mã trong SPSS như sau:

  • Numeric: Kiểu số. Các giá trị được nhập vào và hiển thị ở dạng chữ số, có hoặc không có dẫu ngăn cách hàng thập phân. Giá trị được định dạng theo tiêu chuẩn khoa học, với E được gắn vào để đại diện cho số mũ. Giá trị ở ô Width là tổng số của tất cả các ký tự trong một số, bao gồm tất cả ký tự ngăn cách hàng thập phân cũng như chỉ số mũ. Số lượng chữ số hàng thập phân được xác định ở ô Decimal Places, không bao gồm số mũ.
  • Comma: Kiểu này chỉ rõ những giá trị số với những dấu phẩy (,) được chèn vào giữa những nhóm ba chữ số để thuận tiện phân biệt chữ số hàng chục, trăm, nghìn…Chúng ta có thể nhập dữ liệu mà không cần chèn dấu phẩy nhưng SPSS sẽ chèn vào khi hiển thị giá trị. Ở hàng thập phân, cho dù có hơn ba chữ số nhưng vẫn không có dấu phẩy ngăn cách. Ví dụ 1000000,555555 = 1,000,000.555555
  • Dot: Giống như kiểu Comma, nhưng ở đâu dấu ngăn cách giữa những nhóm ba chữ số là dấu chấm (.) và dấu phẩy được dùng cho chữ số hàng thập phân. Ví dụ 1000000,555555 = 1.000.000,555555
  • Scientific Notation: Biến số mà dùng ký tự E để hiển thị chữ số mũ. Cơ số được viết biên trái chữ E, có hoặc không có hàng thập phân. Số mũ được viết bên phải chữ E, có hoặc không có hàng thập phân, cho biết mười mũ bao nhiêu sau đó nhân với cơ số. Bạn có thể nhập D hoặc E để đánh dấu số mũ nhưng SPSS luôn luôn sử dụng E. Ví dụ số 2,014 được viết như 2.014E3, chẳng hạn số 0.0005 được việt như 5E-4
  • Date: Một biến có thể bao gồm năm, tháng, ngày, giờ, phút, giây. Khi chúng ta chọn Date các định dạng có sẵn xuất hiện bên trái hộp thoại như Hình 3. Chọn định dạng phù hợp nhất với kiểu dữ liệu nhập vào. Lựa chọn của chúng ta sẽ quyết định cách hiển thị dữ liệu trong SPSS. Định dạng này cũng xác định phạm vi và hình thức để chúng ta nhập liệu vào. Chúng ta có thể nhập liệu sử dụng dấu gạch ngang (-) dấu gạch chéo (/) dấu chấm (.) dấu cách hoặc ký tự khác để phân biệt ngày tháng năm, giờ phút giây. Ví dụ, nếu chọn định dạng mà năm chỉ có 2 chữ số, khi nhập vào SPSS sẽ chấp nhận hiển thị năm theo cách đó, tuy nhiên nó sẽ sử dụng bốn chữ số để tính toán. Hai chữ số đầu tiên của năm nó sẽ lấy theo cấu hình mà chúng ta phải thiết lập bằng cách vào Edit ➪Options sau đó vào thẻ Data để thực hiện
Hinh 3 Lua chon dinh dang Date

Hinh 3 Lua chon dinh dang Date

  • Dollar: Khi chọn Dollar các lựa chọn định dạng có sẵn xuất hiện trong danh sách bên phải của hộp thoại. Giá trị của số liệu luôn được hiển thị với một dấu dollar ($) đằng trước, dấu chấm ngăn cách hàng thập phân và dấu phẩy cho các giá trị lớn ngăn cách nhóm ba chữ số với nhau. Chọn định dạng, độ rộng và số chữ số hàng thập phân như Hình 4. Các lựa chọn định dạng là tương tự nhau, quan trọng là chúng ta chọn một trong các định dạng đó tương thích với định nghĩa biến của mình để thuận tiện trong việc in ấn cũng như hiển thị giá trị tiền tiện trong các bảng đầu ra của phần mềm SPSS. Như vậy khi nhập số liệu chúng ta không cần phải nhập ký tự dollar ($) và dấu chấm, phẩy, SPSS sẽ tự động chèn các ký tự này vào dữ liệu
  • Custom Currency: Năm định dạng tùy chỉnh cho tiền tệ được đặt tên CCA, CCB, CCC, CCD, và CCE, như thể hiện trong Hình 5. Chúng ta có thể xem và tuỳ chỉnh định dạng này bằng cách vào Edit➪Options sau đó chọn thẻ Currency. Chúng ta có thể sửa định dạng tuỳ chỉnh bất kỳ khi nào mà không sợ làm thay đổi số liệu khi nhập vào SPSS. Cũng như định dạng Dollar thiết lập width và Decimal Places để thuận tiện việc in ấn cũng như xuất kết quả SPSS
  • String: Định dạng kiểu ký tự không phải số. Bởi vì định dạng này là chuỗi ký tự nên nó không dùng để tính toán. Kiểu định dạng này không giới hạn số ký tự nhập vào, chúng ta sử dụng định dạng kiểu này cho biến mô tả hoặc định danh của một trường hợp cụ thể.
  • Restricted Numeric (integer with leading zeros): Giống định dạng kiểu Numeric tuy nhiên số chữ số được hiển thị trên SPSS là bằng nhau, số chữ số hiển thị được khai báo ở ô width. Những số liệu nhập vào mà ít hơn số ký tự được hiển thị nhập vào thì SPSS mặc định thêm vào chữ số 0 đằng trước đến khi đủ số ký tự như khai báo.

3. Width

Thiết lập độ rộng trong định nghĩa của biến xác định số lượng ký tự được sử dụng để hiển thị giá trị. Nếu giá trị được hiển thị không đủ lớn để lấp đầy không gian thì SPSS sẽ mặc định thành những khoản trắng. Nếu giá trị được hiển thị lớn hơn chúng ta chỉ định SPSS sẽ tự động điều chỉnh hoặc xuất hiện dấu sao (*) để chung ta điều chỉnh lại cho phù hợp.

Một số định dạng kiểu biến cho phép chúng ta xác định độ rộng cho biến. Độ rộng của biến mà chúng ta khai báo ở đây cũng giống như khai báo lúc định dạng kiểu biến. Nếu chúng ta thay đổi thông số này ở đây thì tự động SPSS sẽ cập nhật giá trị độ rộng trong hộp thoại định dạng kiểu biến. Giá trị này ở hai chỗ là như nhau

Lúc này chúng ta có thể thực hiện một trong ba điều sau:

  • Bỏ qua lựa chọn này và chấp nhận mặc định sẵn có của SPSS (hoặc số mà chúng ta đã khai trước đó trong mục Type)
  • Nhập một giá trị nào đó cho độ rộng của biến
  • Sử dụng dấu mũi tên hướng lên hoặc xuống để lựa chọn một giá trị cho độ rộng của biến

4. Decimals

Số chữ số thập phân là số chữ số hiển thị ở hàng thập phân trên mành hình. Giá trị chúng ta khai báo ở đây cũng giống như khi chúng ta khai báo ở ô Decimal Places trong lúc khai báo định dạng biến Type. Nếu chúng ta điều chỉnh thì giá trị khai báo ở đây là mặc định cho biến và giá trị khai báo trong Type sẽ tự động thay đổi theo. Giá trị này ở hai chỗ giống nhau

Lúc này chúng ta có thể thực hiện một trong ba điều sau:

  • Bỏ qua lựa chọn này và chấp nhận mặc định sẵn có của SPSS (hoặc số mà chúng ta đã khai trước đó trong mục Type)
  • Nhập một giá trị nào đó cho độ rộng của biến
  • Sử dụng dấu mũi tên hướng lên hoặc xuống để lựa chọn một giá trị cho độ rộng của biến

5. Label

Name và Label cơ bản có cùng chung mục đích dùng để mô tả biến. Khác biệt là Name là ngắn còn Label dài hơn, mô tả chi tiết tên biến. Trong quá trình xử lý dữ liệu nhiều lúc chúng ta cần hiển thị biến ở một tên ngắn hơn dưới dạng Name hoặc trường hợp cần hiển thị tên biến với mô tả một cách chi tiết biến ở dạng Label.

Chúng ta có thể sử dụng bất kỳ ký tự nào cho Label. Tất nhiên phải phù hợp với tên biến cũng như mục địch xử lý dữ liệu. Ví dụ trong Ví dụ 1 ở trên với biến trình độ học vấn thì Name có thể là HOCVAN còn Label có thể là học vấn hoặc đơn giản là trình độ học vấn

Số lượng ký tự của Label không quy định là bao nhiêu, tuy nhiên đầu ra phân tích sẽ tốt hơn khi chúng ta sử dụng Name ngắn và Label dài hơn. Mỗi một câu phải đơn nghĩa. Sau khi phân tích chúng ta có thể thấy Label không phù hợp cho mục đích phân tích ví dụ trong một biểu đồ Label hiển thị quá dài. Không vấn đề, chúng ta vào Variable View để chỉnh sửa lại Label cho phù hợp. Lần sau xuất ra Label mới được sử dụng. Chúng ta cũng có thể bỏ qua bước thiết lập Label này, khi đó SPSS sẽ dùng Name mà chúng ta đã khai báo cho mọi thứ

6. Value

Cột Value là nơi mà chúng ta gán mã cho tất cả các lựa chọn của biến. Chúng ta click chọn vào ô value lúc này xuất hiện một nút có dấu ba chấm. Nhấn vào nút này, hiển thị hộp thoại như Hình 6

Hinh 6 Value Labels

Hinh 6 Value Labels

Thông thường, bạn sẽ gán mã cho các lựa chọn của biến, ví dụ với biến giới tính thì giá trị 1 gán nhãn Nam, giá trị 2 gán nhãn Nữ hoặc với biến sở thích giá trị 1 gán nhãn không thích, giá trị 2 gán nhãn bình thường và giá trị 3 gán nhãn thích. Nếu chúng ta đã xác định nhãn ở đây thì khi SPSS xuất kết quả phân tích, nó sẽ hiển thị các nhãn thay vì giá trị

Để định nghĩa một nhãn cho một giá trị ta làm như sau:

  1. Trong hộp Value, ta nhập giá trị
  2. Trong hộp Label, ta nhập vào nhãn
  3. Click nút Add

Giá trị và nhãn được khai báo trong SPSS. Để thay đổi hoặc loại bỏ một định nghĩa, chỉ cần chọn nó và thực hiện thay đổi hoặc loại bỏ

  1. Chọn định nghĩa cần thay đổi hoặc loại bỏ
  2. Click nút Remove để loại bỏ định nghĩa
  3. Trường hợp thay đổi định nghĩa thì sau bước 4, chúng ta thay đổi giá trị hoặc nhãn mới sau đó click nút Change để thay đổi định nghĩa

7. Missing

Trong trường hợp có biến của mẫu nào đó không có giá trị khi đó dữ liệu chúng ta sẽ bị khuyết đi một mẫu. Nghĩa là mẫu này chúng ta có giá trị cho tất cả các biến riêng có một biến nào đó không có giá trị, chúng ta phải chỉ định một giá trị thích hợp để lấp đầy khoản trống dữ liệu này. Click vào dấu ba chấm ở ô Missing hộp thoại Missing Values xuất hiện như Hình 7

Hinh 7 Value Labels

Hinh 7 Value Labels

Ở Ví dụ 1 chúng ta có biến hỏi về trình độ học vấn có những người được điều tra vì lý do tế nhị nào đó đã từ chối trả lời biến hỏi này, biến này sẽ không có giá trị. Tuy nhiên, chúng ta có thể chỉ định một giá trị để thay thế khoảng trống này, có lẽ 0 là một lựa chọn phù hợp, giá trị thay thế sẽ không mang ý nghĩa để tính toán. Chúng ta cần khai báo Missing để mỗi khi cần tính toán cho biến, ví dụ như tính tần số chẳng hạn thì SPSS sẽ loại giá trị khuyết này ra khi tính phần trăm hợp lệ.

Cách gán giá trị cho các Missing value là tuỳ tình hình và sự lụa chọn của người xử lý. Ví dụ nếu đặt Missing value cho biến độ tuổi mà ta chọn số 99 sẽ gây nhầm lẫn nếu cuộc điều tra có thể có những người đạt 99 tuổi hoặc hơn nữa, với tình huống này ta nên đặt là 999 hay 888. Trong SPSS chúng ta có thể chỉ định tối đa ba giá trị cụ thể (hay gọi là giá trị rời rạc) để đại diện cho dữ liệu bị mất, hoặc cũng có thể chỉ rõ phạm vi của giá trị nằm trong khoản nào của dãy số cộng với một giá trị riêng biệt tất cả khoản giá trị và một giá trị riêng biệt này sẽ được gán là Missing.

Ngoài ra có một loại giá trị khuyết nữa là System Missing, đó là giá trị khuyết của hệ thống, nó được chương trình tự động đặt dấu chấm (.) ở những vị trí không được nhập giá trị. Giá trị System Missing này “vô hình” đối với các lệnh xử lý thống kê của phần mềm SPSS

8. Columns

Columns là nơi khai báo độ rộng của cột biến khi ta nhập liệu. Để xác định độ rộng của cột ta chọn vào ô và nhập số, thông thường chọn là 8

9. Align

Xác định vị trí của dữ liệu được nhập trong cột, dữ liệu được canh trái, canh phải hoặc canh giữa của cột. Khi chúng ta bấm chọn vào ô Align, một danh sách xuất hiện và chúng ta chọn một trong ba khả năng hiển thị. Canh trái (Left) nghĩa là số liệu nằm phía bên trái của cột, canh phải (Right) nghĩa là số liệu nằm phía bên phải của cột, canh giữa (Center) nghĩa là giữ liệu nằm chính giữa của cột.

10. Measure

Giá trị chúng ta chọn ở đây khai báo thang đo đo thể hiện dữ liệu với ba loại chính là Scale (gồm cả Interval và Ratio tức thang đo khoảng cách và tỉ lệ), Ordinary (thang đo thứ bậc), Norminal (thang đo danh nghĩa). Khi bấm chọn ô Measure chúng ta chọn một trong các lựa chọn như Hình 9

Hinh 9 Measure

Hinh 9 Measure

Scale: thang đo định lượng nó có thể là khoản cách, trọng lượng, tuổi tác, mức độ hài lòng… Trong SPSS thang đo Scale này bao gồm thang đo khoảng – Interval và thang đo tỉ lệ – Ratio.

Ordinal: thang đo thứ bậc những con số trong thang đo này xác định vị trí (thứ tự) của cái gì đó trong một danh sách chọn lựa. Ví dụ đầu tiên, thứ hai, thứ ba

Nominal: Thang đo danh nghĩa (còn gọi là thang đo định danh hoặc thang đo phân loại) trong thang đo này các con số dùng để phân loại các đối tượng, chúng không mang ý nghĩa nào khác. Ví dụ các phân loại giới tính, quốc tịch, dân tộc…

Bước 2: Nhập số liệu

Sau khi thực hiện xong bước 1 – khai báo tất cả các biến vào SPSS ở sheet Variable View, chúng ta chuyển qua làm việc ở sheet Data View để tiến hành nhập liệu. Thực hiện việc chuyển đổi sheet làm việc này bằng cách click chuột vào thẻ Data View ở dưới cùng bên trái của màn hình SPSS. Khi đó màn hình Data View xuất hiện. Màn hình Data View sau khi khai báo biến cho Ví dụ 1 như Hình 11, hàng ở trên cùng là những tên biến đã mã hoá, chúng ta click vào các ô này để chuyển sang Variable View để xem định dạng cũng như kiểu mã khi nhập liệu cho từng biến. Cuối cùng chúng ta tiến hành nhập số liệu vào SPSS cho từng biến

Hinh 11 Data View

Hinh 11 Data View

Sau khi chúng ta nhập được vài số liệu, phải lưu dữ liệu chúng ta vào một tập tin thực hiện bằng cách chọn File ➪Save As chọn nơi lưu dữ liệu và bấn save. Trong suốt quá trình nhập liệu chúng ta chỉ cần chọn File ➪Save để lưu những thao tác trước đó tránh trường hợp máy bị treo hoặc cúp điện đột ngột.

Bài 2: Biên tập số liệu trên SPSS