Nhận hướng dẫn nghiên cứu thị trường, phân tích SPSS

Giới thiệu SPSS

Dịch vụ này mình mở ra nhằm giúp những anh chị học viên sau đại học bao gồm cao học và tiến sĩ xử lý dữ liệu thống kê khối ngành kinh tế xã hội.

Các trường dạy về khoa học xã hội hầu như trường Đại học nào cũng ít nhiều giới thiệu về phần mềm SPSS đến với học viên. SPSS là gì mà các trường Đại học phải dạy cho học viên, xin mời các bạn quan tâm thì đọc bài viết giới thiệu về SPSS tại đây.

Trong bài viết này tôi muốn giới thiệu đến quý anh chị học viên sau Đại học ở các ngành kinh tế xã hội một dịch vụ mà tôi có dịp được tìm hiểu và bây giờ chia sẻ lại giúp các anh chị học viên sau đại học hoàn thành khóa học của mình ở trường. Trong xã hội không giống như trong kỹ thuật có máy móc phương tiện để đo đạt, trong xã hội muốn đo lường sự hài lòng của khách hàng với một dịch vụ của Ngân hàng thì không có cái máy nào phát minh ra để làm chuyện này cả. Như vậy chỉ còn cách là đi hỏi khách hàng hiện tại họ có hài lòng về dịch vụ Ngân hàng hay không? Khi đi hỏi khách hàng thì 9 người 10 ý như vậy chúng ta biết nghe theo ý của ai để cải tiến dịch vụ của ngân hàng bây giờ? Như vậy phải nhờ đến thống kê để xử lý dữ liệu thu thập từ khách hàng, từ đó chúng ta tìm ra được gốc rễ của vấn đề là thực sự chúng ta có những điều gì khiến khách hàng chưa thực sự hài lòng ở dịch vụ hiện nay.

Một ngân hàng thì có thể có đến hàng triệu khách hàng, để biết chính xác nhất khách hàng hài lòng dịch vụ của ngân hàng thì chúng ta đi hỏi tất cả khách hàng này nhưng vì giới hạn về thời gian cũng như nguồn lực nên không thể nào hỏi hết cả triệu khách hàng được. Như vậy chúng ta đi hỏi bao nhiêu khách hàng là vừa? một câu hỏi không đơn giản và các học viên sau đại học cũng đau đầu cho việc thu thập bao nhiêu mẫu thì có thể phân tích được bài nghiên cứu của mình. Việc chọn mẫu nghiên cứu hiện nay có 2 phương pháp đó là phương pháp xác xuất và phương pháp phi xác suất. Thông thường trong các nghiên cứu xác hội người ta hay chọn phương pháp phi xác suất vì giới hạn về điều kiện cũng như thời gian nghiên cứu. Tôi sẽ trình bày chi tiết về 2 phương pháp này trong một topic khác hoặc bạn nào quan tâm liên hệ tôi qua email giasuvanthong@gmail.com.

Quy trình các bước thực hiện cho một nghiên cứu loại này thông thường thực hiện thông qua 2 bước chính đó là Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng được mô tả như hình bên dưới. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm chuyên gia và phỏng vấn thử khách hàng. Nghiên cứu chính thức được sử dụng bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Thông tin thu thập về được xử lý bằng phần mềm SPSS. Thang đo sau khi được đánh giá bằng phương pháp kiểm tra độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy được sử dụng để kiểm định giả thuyết.

Đây là một quy trình nghiên cứu thị trường do thầy Nguyễn Đình Thọ đề xuất và đang được giảng dạy trong các trường kinh tế hiện nay. Trong quy trình xử lý dữ liệu định lượng này có 3 bước phân tích quan trọng đó là:

  1. Phân tích Cronbach alpha. Yêu cầu hệ số Cronbach alpha > 0.65 hoặc 0.7; Hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3
  2. Phân tích nhân tố khám phá. Các chỉ số phải đạt được như KMO, Sig, Phương sai trích, Hệ số tải, Độ phân biệt giữa các nhóm, Sự hội tụ của các nhân tố
  3. Phân tích hồi quy tuyến tính. Các chỉ số phải đạt được như Sig <0.05, R2 >50%, VIF <10

Tôi sẽ hướng dẫn các bạn chi tiết các bước thực hiện theo quy trình này cũng như cách thức xử lý số liệu đọc các chỉ số thống kê dữ liệu chạy ra có ý nghĩa như thế nào đến thực tế. Xin lưu ý đây là các bước thực hiện của một nghiên cứu cơ bản nhất, còn rất nhiều kiểm định nhằm trả lời những câu hỏi khó hơn của nhà nghiên cứu, nếu các bạn quan tâm hãy liên hệ để chúng tôi giúp bạn một cách nhanh nhất.

Mọi chi tiết liên hệ Gia Sư Văn Thông

email: giasuvanthong@gmail.com

Điện thoại: 0937503268

Bài 1: Khai báo và nhập liệu trên SPSS

Bài 2: Biên tập số liệu trên SPSS

Hướng dẫn sử dụng SPSS 20.0

 

Bài 2: Biên tập số liệu trên SPSS

Biên tập số liệu trên SPSS

Bài 1: Khai báo và nhập liệu trên SPSS

Sau khi chúng ta đưa dữ liệu thô vào SPSS, bạn dễ dàng thấy rằng dữ liệu đó có thể bị lỗi trong lúc nhập liệu hoặc dữ liệu hiện tại tổ chức không theo cách chúng ta muốn phân tích. Một cách để chúng ta giảm bớt lỗi xảy ra trong quá trình nhập liệu và tổ chức lại dữ liệu để chúng ta dễ dàng làm việc và đọc dữ liệu hơn. Phần này sẽ giúp bạn một số phương pháp để biên tập dữ liệu mà không làm mất thông tin.

I. Sorting Cases

Giống như trong Excel chúng ta có thể thay đổi thứ tự các dòng dữ liệu để chúng sắp xếp theo như ý muốn. Chúng ta có thể sắp xếp dữ liệu của trường nào đó theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần. Ví dụ chúng ta sắp xếp để dữ liệu sao cho biến GIOITINH hiển thị những dòng đầu tiên là nam và những dòng sau cùng là nữ trong đó sắp xếp để dữ liệu hiển thị biến TUOI giảm dần theo độ tuổi của người trả lời. Lưu ý chúng ta không bị giới hạn số biến đưa vào sort bạn có thể đưa vào biến thứ ba thứ tư nếu cần thiết.

Chúng ta muốn sắp xếp dữ liệu trong ví dụ ban đầu theo điều kiện GIOITINH hiển thị những dòng đầu tiên là nam và những dòng sau cùng là nữ và biến DOTUOI người trả lời giảm dần
1. Dữ liệu được mã hóa và nhập như hình bên dưới

Hình 1: Dữ liệu chưa phân loại

2. Vào Data ➪ Sort Cases lúc này cửa sổ hiện ra bạn chọn biến cần sort

Hình 2: Cửa sổ Sort cases

3. Chọn Ascending để sort theo đều kiện tăng dần và Deascending theo điều kiện giảm dần

Hình 3: Kết quả data sau khi sort theo điều kiện biến giới tính tăng giần và tuổi giảm dần

Như vậy chúng ta đã sắp xếp dữ liệu lại theo đúng cách chúng ta muốn nó xuất hiện dĩ nhiên dữ liệu hiển thị sau khi chúng ta sắp xếp lại không ảnh hưởng đến việc phân tích dữ liệu.

Thứ tự các biến được vào sort rất quan trọng. Trong ví dụ trên biến GIOITINH được chọn vào sort đầu tiên và TUOI là biến thứ hai, trong SPSS cách sắp xếp này sẽ chạy: Những người trả lời giới tính là Nam (mã hóa là 1) sẽ đứng đầu và được sắp xếp theo tuổi giảm dần. Sau đó là Nữ (mã hóa là 2) sẽ đứng sau và cũng được sắp xếp theo tuổi giảm dần.

II. Đếm số lần xuất hiện – Counting Case Occurrences

Nếu dữ liệu của chúng ta đang dùng để theo dõi nhiều sự kiện tương tự – chẳng hạn khảo sát khách hàng đang sử dụng những dịch vụ nào của ngân hàng hoặc khảo sát khách hàng đang đọc những tạp chí nào trong một ngày. Đây là loại câu hỏi có nhiều lựa chọn trả lời rất hay gặp trong một nghiên cứu thị trường. SPSS sẽ giúp chúng ta tạo ra một biến mới và đếm các giá trị đó một cách nhanh chóng.

Trong ví dụ sau, khảo sát khách hàng đang đọc những tạp chí nào trong một ngày, tên tạp chí khảo sát được mã là TC1, TC2, TC3, TC4 kết quả trả lời có đọc là 1 và không đọc là 0. Các bước thực hiện trên SPSS như bên dưới sẽ giúp chúng ta đếm tổng số lượng tạp chí đã đọc trong 1 ngày của mỗi người.

1. Dữ liệu được mã hóa và nhập như hình bên dưới


Hình 4: Dữ liệu người đọc tạp chí, giá trị 1 là có đọc và giá trị 0 là không đọc

2. Trên thanh menu vào Transform➪Count Values Within Cases cửa sổ xuất hiện như hình bên dưới.

Hình 5: Cửa sổ đếm số lần xuất hiện

3. Chọn tên của các biến mà chúng ta muốn đếm, sau đó click vào mũi tên để di chuyển chúng từ bảng điều khiển bên trái vào ô Variables.

Tại ô Target Variables chúng ta đặt tên cho biến mới tạo ra trong ví dụ này đặt tên mới là TapChi và ô Target Label chúng ta đặt nhãn cho biến mới tạo ra trong ví dụ này là Dem so tap chi da doc

Hình 6: Các biến đã chọn để được đếm và biến mới tạo ra được đặt tên

4. Chọn Define Values cửa sổ xuất hiện như hình bên dưới

Trong cửa sổ này chúng ta khai báo giá trị cần đếm của các biến đã chọn ở bước 3 trong ô Value. Trong ví dụ của chúng ta giá trị cần đếm là 1 – có đọc tạp chí

Như bạn thấy trong hình bên dưới chúng ta cũng có thể đếm các giá trị bị thiếu – missing values và khoảng giá trị ranges of values. Trong khoảng giá trị bạn có thể chỉ định giá trị lớn nhất và nhỏ nhất (click chọn nút Range và chọn giá trị lớn nhất và nhỏ nhất) hoặc bạn có thể chỉ định một vế là lớn nhất (click chọn nút Range Value Though HIGHTEST) hoặc nhỏ nhất (click chọn nút Range LOWST Though Value) trong tập dữ liệu. Trong thực tế bạn có thể chọn thêm một số tiêu chí và SPSS sẽ kiểm tra từng biến với tất cả tiêu chí chúng ta yêu cầu

Hình 7: Thiết lập tiêu chí để giá trị nào được đưa vào đếm

5. Chọn giá trị mà bạn muốn đếm sau đó nhấn Add để đưa giá trị cần đếm qua ô Values to Count. Lặp lại nếu cần để xác định các tiêu chí cần đếm

Biến mới được sinh ra với tên được chúng ta đặt ở bước 3 và có giá trị phù hợp với ít nhất một trong các tiêu chí mà chúng ta chỉ định. Mỗi trường hợp được tính riêng
6. Nhấn nút Continue sẽ quay lại màn hình ở bước 3 và nhấn nút OK để kết thúc

Kết quả biến mới được tạo ra như hình bên dưới

Hình 8: Biến mới TapChi chứa giá trị là tổng số tạp chí được đọc

III. Mã hóa lại biến – Recoding Variables

Với SPSS chúng ta có thể thay đổi bất kỳ giá trị cụ thể nào của biến theo các quy tắc mà mình đưa ra. Ví dụ, biến giới tính bạn đang mã hóa như sau: 1 – Nam, 2 – Nữ, bây giờ bạn có thể thay đổi mã hóa này lại thành 0 – Nam và 1 – Nữ. Chúng ta có thể mã hóa lại các giá trị của biến và thay thế biến hiện tại mà không cần tạo ra biến mới, hoặc chúng ta có thể tạo ra biến mới với các mã hóa là giá trị mình đưa ra. Với việc làm này thì việc sửa lỗi hoặc làm cho dữ liệu chúng ta dễ dàng sử dụng hơn trong phân tích sau này.

III.1. Mã hóa lại trên cùng một biến- Recoding into the same variables

Khi bạn muốn mã hóa lại giá trị của biến và ghi đè lên biến cần mã hóa lại mà không cần tạo ra biến mới, để chắc chắn bạn nên copy file dữ liệu thành một file mới trước khi bạn bắt đầu. Các thay đổi đối với dữ liệu ban đầu của bạn không thể khôi phục lại được, dữ liệu ban đầu của bạn về biến cần mã hóa lại sẽ bị thay đổi.

Ví dụ sau đây là danh sách các cá nhân được mới tham gia một sự kiện. Nếu họ trả lời là sẽ tham gia thì giá trị được mã hóa là 1, nếu họ trả lời không tham gia thì giá trị mã hóa là -1. Những người chưa có câu trả lời thì được mã hóa là 0. Khi ngày xảy ra sự kiện, chúng ta quyết định chuyển đổi tất cả các câu trả lời -1 thành 0 để có được số người không đến tham dự. Đây là cách thực hiện trên SPSS1.

1. Dữ liệu được mã hóa và nhập như hình bên dưới 

Hình 9: Danh sách tên người được mời và khả năng tham gia của họ

2.Trên thanh menu vào Transform➪Recode into Same Variables

Chọn biến cần mã hóa lại ở ô bên trái và click vào dấu mũi tên để di chuyển biến đó qua ô Numeric Variabes, ví dụ như hình bên dưới

 Hình 10: Biến được chọn đưa vào recoding

3. Click vào nút Old and New Values cửa sổ mở ra như hình bên dưới 

Hình 11: Xác định giá trị cũ được thay bằng giá trị mới của biến

Ở cửa sổ này phần Old Value là giá trị hiện tại của biến ta đã mã hóa nhập liệu và phần New Value là giá trị mới của biến mà chúng ta cần thay thế.

Như bạn thấy trong hình trên ở mục Old Value chúng ta có thể:

  • Thay đổi một giá trị cụ thể nào đó thành giá trị mới bằng cách click vào ô Value để chọn giá trị hiện tại cần thay thế và ánh xạ với nó bên phần New Value bạn nhập giá trị mới cần thay thế, nhấn nút Add để thêm;
  • Hoặc những giá trị bị thiếu ở ô System-missing và ánh xạ với nó bên phần New Value bạn nhập giá trị mới cần thay thế, nhấn nút Add để thêm;
  • Hoặc khoảng giá trị cũ Range Trong khoảng giá trị bạn có thể khai báo giá trị lớn nhất và nhỏ nhất (click chọn nút Range và chọn giá trị lớn nhất và nhỏ nhất) hoặc bạn có thể khai báo một vế là lớn nhất (click chọn nút Range Value Though HIGHTEST) hoặc nhỏ nhất (click chọn nút Range LOWST Though Value) trong tập dữ liệu cần thay đổi và ánh xạ với nó bên phần New Value bạn nhập giá trị mới cần thay thế, nhấn nút Add để thêm;
  • Hoặc tất cả các giá trị cũ All other values và ánh xạ với nó bên phần New Value bạn nhập giá trị mới cần thay thế, nhấn nút Add để thêm.

4. Sau khi bạn đã nhập tất cả các ánh xạ (trong ví dụ này nó chỉ là -1 chuyển thành 0), hãy nhấp vào Continue quay lại màn hình ở bước 2 và nhấn nút OK để kết thúc.

Tất cả giá trị -1 được thay thế bằng giá trị 0 kết quả như hình bên dưới biến TraLoi đã được mã hóa lại

Hình 12: Tất cả các giá trị -1 được mã lại thành 0

III.2 Mã hóa lại và tạo ra biến mới – Recoding into different variables

Có thể bạn không muốn biến cũ bị mất giá trị ban đầu nhưng bạn muốn biên tập lại biến cũ. Các bước sau đây thực hiện tương tự như bước Recoding into the same variables, các giá trị được chỉnh sửa sẽ lưu trong một biến mới

1. Dữ liệu được mã hóa và nhập như ví dụ ở mục 1.2.3.1 (hình 33). Trên thanh menu vào Transform➪Recode into Different Variables.

2. Trong bảng điều khiển bên trái, chọn biến giữ giá trị mà bạn muốn thay đổi ở ví dụ này là biến TraLoi. Sử dụng mũi tên ở giữa, di chuyển tên biến đến bảng điều khiển ở giữa.

3. Ở bên phải màn hình vùng Output Variable chúng ta đặt tên và nhãn cho biến mới
Ở phần này chúng ta đặt tên cho biến mới (do đó biến mới sẽ được sinh ra) hoặc chúng ta chọn tên biến hiện có trong tập dữ liệu khi đó các gia trị sẽ được ghi đè lên

4. Click vào nút Change và biến đầu ra được định nghĩa, như thể hiện trong hình bên dưới

Hình 13: Biến mới được đặt tên để nhận các giá trị được recoded.

5. Click vào nút Old and New Values button cửa sổ mở ra như hình bên dưới

Hình 14: Tất cả các giá trị được khai báo lại cho biến mới

Ở cửa sổ này phần Old Value là giá trị hiện tại của biến ta đã mã hóa nhập liệu và phần New Value là giá trị mới của biến mà chúng ta cần thay thế.

Trên ở mục Old Value chúng ta nhập giá trị hiện tại vào ô Value và giá trị bạn muốn trở thành ở ô Value của mục New Value. Ngoài ra trên mục New Value bạn có thể khai báo giá trị hiện tại là giá trị bị thiếu Missing Value cho biến mới ở ô System – missing hoặc bạn có thể giữ nguyên giá trị hiện tại bằng cách click vào ô Coppy old value, nhấn nút Add để thêm

6. Click vào nút Continue quay lại màn hình ở bước 4 và nhấn nút OK để kết thúc.

Kết quả biến mới được sinh ra như thể hiện ở hình bên dưới. Chú ý rằng tất cả các con số đều có hai chữ số bên phải dấu thập phân. Điều này có thể làm bạn khó theo dõi, nhưng biến mới đã được tạo ra tự động và đó là một phần của mặc định của chương trình và bạn có thể vào Variable View để khai bao lại số chữ số phần thập phân bạn muốn hiên thị.


Hình 15:  Biến mới được sinh ra với các giá trị đã được ghi lại

 

Trên đây là các cách giúp chúng ta biên tập số liệu trên phần mềm SPSS, hy vọng với bài viết này giúp cho các bạn tổ chức lại dữ liệu theo cách mình muốn ngay trên SPSS mà không cần copy dữ liệu ra và thao tác trên Excel rồi đưa vào lại SPSS. Ngoài các cách mình đã giới thiệu, trong SPSS còn một cách mã hóa tự động nữa đó là  Automatic recoding, với những hướng dẫn của mình trình bày ở trên thì việc thực hiện Automatic recoding trong SPSS sẽ rất dễ dàng nên các bạn tự khám phá thêm nhé

Trong thời gian tới  mình sẽ cố gắng viết tiếp những hướng dẫn cơ bản để giúp các bạn sinh viên dễ dàng thao tác và hiểu những con số xuất ra từ SPSS các bạn theo dõi blog này của mình để tiếp tục cập nhật những bài viết mới nhất nhé

<<còn tiếp>>

 

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