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>>

 

Hướng dẫn sử dụng SPSS phần 1

Hôm nay 28/11/2015 mình chia sẽ với các bạn đang làm đề tài về cách sử dụng phần mềm SPSS để phân tích số liệu cho đề tài luận văn tốt nghiệp, mình xin gửi file trình bày lên đây để các bạn có thể theo dõi những nội dung mình trình bày. Phần trình bày hôm nay gồm các nội dung như bên dưới, chi tiết xem file đính kèm tại đây

HDSD_SPSS_Phan 1

Bang cau hoi

Data_Huong dan

Đây là bài chia sẽ những kiến thức của mình cho các bạn sinh viên đang làm luận văn tốt nghiệp, nếu có gì thiếu sót xin mình xin đón nhận những góp ý của mọi người hoặc comment bên dưới hoặc email cho mình ngothong1988@gmail.com

Xin cám ơn

1. GIỚI THIỆU PHẦN MỀM SPSS

2.QUY TRÌNH THỰC HIỆN MỘT NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG

3.CÁC LOẠI THANG ĐO, NHẬN DIỆN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH

4.KHAI BÁO, NHẬP LIỆU

5.XÁC ĐỊNH LỖI VÀ LÀM SẠCH DỮ LIỆU

6.THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU

7.XỬ LÝ CÂU HỎI NHIỀU LỰA CHỌN

8.CÁC BƯỚC VẼ BIỂU ĐỒ

Bài 1: Khai báo và nhập liệu trên SPSS

Cách hiển thị giá trị trên đồ thị trong SPSS

Tài liệu về R

Bài trước mình post lại bài viết của GS.Nguyễn Văn Tuấn hỏi đáp về việc tại sao nên học R. Hôm nay mình chia sẽ với các bạn các tài liệu mà mình đã theo học khoá học của Thầy bên trường Tôn Đức Thắng tổ chức cách đây mấy năm các bạn tải trọn bộ tại đây, như mình được biết thì sắp tới Thầy cũng sẽ khai giảng khoá học này bên trường Tôn Đức Thắng bạn nào quan tâm đến thống kê thì nên theo học khoá học này của Thầy, thông tin các bạn có thể xem ở link đính kèm tại đây

Ngoài ra trên youtube Thầy cũng có post một loạt bài giảng về hướng dẫn sử dụng R một cách trực quan, dễ hiểu. Các bạn xem chi tiết tại đây

 

Hướng dẫn sử dụng SPSS

Bài 1: Khai báo và nhập liệu trong SPSS

 

Tại sao học R: vấn & đáp

Tại sao học R: vấn & đáp

Bài này trên facebook của GS.Nguyễn Văn Tuấn, xin copy về chia sẽ cùng các ban

Câu hỏi 1: Tại sao tôi phải học R trong khi đó ở Việt Nam người ta giảng dạy về Stata và SPSS?

Trả lời: Có nhiều lí do để học R, và tôi nghĩ đến 4 lí do sau đây:

· Thứ nhất là nó miễn phí, chứ không tốn tiền như Stata và SPSS (mà phần lớn bạn ở VN dùng là lậu, bất hợp pháp).

· Thứ hai là R được thiết kế bởi giới làm về khoa học thống kê, và những phương pháp phân tích hiện đại nhất, mới nhất đều được triển khai trong R trước. Điều đó có nghĩa là chúng ta sẽ làm chủ phương pháp sớm nhất và do đó nghiên cứu có cái “mới” sớm nhất.

· Thứ ba là R là ngôn ngữ chính cho Dữ liệu Lớn (Big Data), còn các software khác như Stata và SPSS thì chỉ dùng cho những nghiên cứu tầm nhỏ và trung mà thôi. Vì thế, học R các bạn sẽ tiếp cận và cập nhật hoá với khoa học “nóng” như Big Data rất nhanh.

· Thứ tư là biểu đồ trong R có phẩm chất tốt hơn hẳn các software thông thường khác như SPSS và Stata.

Bởi thế, các bạn nên học R. Không phải vì tôi giảng về R mà nói như thế đâu (tôi không có thói này), nhưng khách quan mà nói thì R là ngôn ngữ của khoa học thống kê phổ biến nhất, phát triển nhanh nhất, và “hot” nhất hiện nay. Tôi học R từ một nghiên cứu sinh của tôi, và cho đến nay tôi đã vứt hết SAS để chỉ dùng R trong việc phân tích.

Câu hỏi 2: Những gì R làm được thì các software khác cũng làm được, vậy tại sao tôi phải dùng R?

Trả lời: Nếu bạn không có tiền và có lòng tự trọng (không dùng đồ lậu) thì R là lựa chọn lí tưởng. Tất cả những phương pháp mà các software khác làm được thì R cũng làm được. Nhưng có cái khác: Khi dùng R, các bạn biết hơn về vấn đề mình làm. Với các software khác (như SPSS), các bạn chỉ cần nhấn nút menu là có kết quả, các bạn không biết đằng sau đó là cái gì. Nhưng với R, các bạn không thể làm thế được, mà phải viết xuống mô hình hay phải biết mình làm cái gì, rồi mới dùng lệnh R. Tôi có khi xem R như là một … cách suy nghĩ.

Nhưng như tôi nói trên, có những vấn đề mà các software khác không giải quyết được, nhưng R thì giải quyết được. Ví dụ như nếu các bạn muốn đánh giá tầm quan trọng của mỗi biến tiên lượng đến một biến phụ thuộc, hay nếu các bạn muốn dùng phương pháp BMA, thì chỉ có R mới trả lời được những câu hỏi này. Trước đây, chỉ có mấy người ở các nước phương Tây mới tiếp cận các phương pháp mới trước; còn ngày nay với R thì các nhà khoa học từ các nước nghèo vẫn có thể tiếp cận được. Do đó, tôi xem R là một công cụ để dân chủ hoá trong khoa học.

Câu hỏi 3: Lớp học có giảng về big data hả thầy?

Trả lời: Tôi muốn giảng về chủ đề này, nhưng cần phải xem xét thời gian và nhu cầu nữa. Big Data hiện nay rất “nóng” và tôi nghĩ có lẽ nên dành vài bài giảng về chủ đề này, nhưng tôi chưa dám hứa chắc. Tôi có thể chỉ cho các bạn những khái niệm, công cụ R dùng cho Big Data, và những tài liệu cần biết. Vấn đề lớn nhất là máy tính (vì Big Data cần phải có máy tính loại parallel hoặc supercomputer mà VN mình chưa có?) nên khó mà thực hành gì được. Giảng lí thuyết thì ok, còn thực hành thì tôi không dám hứa.

Câu hỏi 4: Tôi nghe bạn bè nói là R rất khó học vì phải gõ lệnh?

Trả lời: Khó hay dễ tuỳ thuộc vào thời gian chúng ta sử dụng và làm quen với một công cụ mới, do đó, khó hay dễ chỉ là tương đối thôi. Tất cả các software nghiêm chỉnh (như SAS, Stata) đều dùng lệnh, chứ không dùng menu. R cũng thế, vì R được thiết kế cho những người PHẢI BIẾT mình làm cái gì, chứ không phải chỉ bấm bấm menu cho ra kết quả và nghĩ là mình hiểu thống kê học! Đẳng cấp của người sử dụng R và SPSS khác nhau, nên không thể so sánh được. Thật ra, R cũng có menu, nhưng tôi không muốn giới thiệu, vì tôi muốn các bạn phải học từ gốc, chứ đừng học từ ngọn chẳng ra làm sao cả.

Câu hỏi 5: R có nhiều lệnh và packages quá, làm sao nhớ hết?

Trả lời: Thật ra, chỉ có một số lệnh thông thường thôi, nên chẳng cần nhớ làm gì. Tôi có hẳn một cuốn sách viết bằng tiếng Việt, và có phần phụ chú liệt kê tất cả các lệnh và packages cần thiết, kèm theo ví dụ. Không! Các bạn không cần nhớ hết các hàm và packages, mà chỉ cần biết mình muốn làm gì mà thôi.

Câu hỏi 6: Có giảng viên nói rằng R không được kiểm chứng như SPSS hay SAS, nên không đáng tin cậy và ít ai dùng.

Trả lời: Tôi cũng từng nghe qua ý kiến này, nhưng tôi có thể nói thẳng rằng đó là ý kiến rất bậy bạ. R là ngôn ngữ của giới thống kê học, và cộng đồng khoa học thống kê kiểm chứng trước khi đưa vào packages. Ngoài ra, R có một nhóm chuyên kiểm định codes của các packages, nên người sử dụng có thể yên tâm hơn so với Stata hay SPSS. R được rất nhiều người trong giới khoa học sử dụng. Đặc biệt là trong genomics thì hầu hết đều dùng R. Do đó, nói rằng ít ai dùng R là quá bậy bạ, và nó chứng tỏ người nói câu đó chưa cập nhật tình hình khoa học.

Câu hỏi 7: Nhiều khi thầy cô em không chấp nhận R, vậy em học R làm gì?

Trả lời: R chỉ là công cụ, chứ đâu phải là ý tưởng khoa học hay phương pháp khoa học đâu mà có chuyện chấp nhận hay không chấp nhận. Để ước tính tham số của một mô hình, người ta có thể dùng Stata, SPSS, SAS, Fortran, hay R, chứ đâu phải chỉ có một software nào đó là độc nhất. Việc chấp nhận hay không chấp nhận R không cần phải đặt ra, vì nó quá thấp.

Câu hỏi 8: Học R xong, tôi có được hỗ trợ không?

Trả lời: Có. Chúng tôi có một diễn đàn trực tuyến về R mà các bạn có thể tham gia để đặt câu hỏi và liên lạc học hỏi lẫn nhau. Ngoài ra, các bạn có thể mua sách của tôi về R (nếu các bạn là học viên thì nhà trường sẽ tặng không cuốn sách). Sách có tựa đề là “Phân tích dữ liệu với R” do Nxb Tổng Hợp xuất bản năm ngoái, và đến nay đã tái bản 2 lần. Sách đó có đầy đủ những phương pháp phổ biến trong phân tích dữ liệu khoa học.

Câu hỏi 9: Ở Việt Nam có nhiều người dùng R không?

Trả lời: Tôi nghĩ là có khá nhiều, nhưng không ai biết chính xác là bao nhiêu. Tôi có lẽ là người giới thiệu R về VN khoảng 10 năm trước. Từ đó đến nay tôi đã thực hiện hơn chục lớp học (từ 1 tuần trở lên, không kể mấy lớp ngắn hạn), nên đã có hơn 1000 học viên rồi. Từ học viên, họ về giảng dạy cho các học viên khác, nên tôi nghĩ ở VN chắc có hơn 5000 người dùng R. Tôi biết có trường đại học dùng sách của tôi làm tài liệu giảng dạy về R cho sinh viên.

Câu hỏi 10: Tôi nghe nói R chỉ dùng trong khoa học tự nhiên, chứ kinh tế ít ai dùng R?

Trả lời: Không phải như vậy đâu. R là công cụ phân tích dữ liệu, nên bất cứ ngành nào có nhu cầu phân tích dữ liệu thì đều có thể dùng R. Trong kinh tế học và khoa học xã hội nói chung, có rất nhiều người dùng R cho dữ liệu theo thời gian (time series data) và các mô hình đa biến.

Câu hỏi 11: Tôi hiện nay không biết gì về R, tôi có thể theo học lớp này không?
Trả lời: Lớp học được thiết kế cho người chưa biết về R, nên bạn là “đối tượng” lí tưởng của lớp học. Lớp học sẽ dành 1 ngày để chỉ về R, cộng thêm tài liệu 50 trang để tự thực hành trên máy tính.

Câu hỏi 12: Tôi chẳng biết gì về thống kê học cả, tôi có thể theo nổi lớp học không?

Trả lời: Bạn không cần phải biết thống kê học, vì đó là nhiệm vụ của chúng tôi phải làm cho bạn biết. Tuy nhiên, bạn phải biết mình muốn gì, muốn làm gì, thì chúng tôi mới giúp cho các bạn được.

Câu hỏi 13: Tôi là sinh viên chứ chưa làm nghiên cứu, tôi có nên theo học không?

Trả lời: Theo tôi là nên, vì tiếp thu thêm kiến thức chẳng có mất mát gì cả. Ở bên này, người ta dạy R cho sinh viên năm thứ nhất rồi. Mỗi course học 30 lectures với cái giá là 3200 AUD.

Câu hỏi 14: Bài giảng bằng tiếng Việt hay tiếng Anh?

Trả lời: Tất cả bài giảng đều được soạn bằng tiếng Việt, có phụ chú thêm thuật ngữ tiếng Anh. Dĩ nhiên, chúng tôi là người Việt nên phải dùng tiếng Việt trong khi giảng bài chứ.

Câu hỏi 15: Trường lấy học phí đến 5 triệu đồng. Tại sao mắc như thế?

Trả lời: Hm, câu này tế nhị, nên tôi xin phép giải thích dài dài một chút. Mười mấy năm trước chúng tôi thường mở lớp học hè miễn phí ở trường y, thường do các công ti dược hão tâm tài trợ. Nhưng có học viên đề nghị là không nên làm như thế vì học viên nghĩ rằng lớp học “chùa” nên họ không nghiêm túc theo học. Chúng tôi đồng ý với quan điểm này, và do đó phải lấy học phí. Học phí để nhà trường trang trải cơ sở vật chất, để trả thù lao cho giảng viên (chỉ là tượng trưng thôi), và để học viên phải tỏ ra nghiêm chỉnh trong học và hành. Và, quả thật là sau khi lấy học phí thì tất cả đều học hành nghiêm chỉnh, không có bỏ lớp và cũng chẳng dám bỏ đi nhậu.

Còn học phí bao nhiêu là mắc hay rẻ thì khó nói lắm, vì nó còn tuỳ thuộc vào phẩm chất của lớp học và nội dung học. Tôi tự hào rằng nội dung lớp học này là đầy đủ nhất, phẩm chất chắc chắn chẳng kém (nếu không muốn nói là hơn) bất cứ lớp nào ở bất cứ nơi nào trên thế giới. Tôi tự tin như thế, vì tôi đã bỏ ra nhiều tháng trời để soạn bài giảng. (Ai có soạn bài giảng sẽ biết cực khổ như thế nào). Lấy bài của người khác, lấy data của người khác về giảng thì dễ; nhưng tự mình nghĩa ra, soạn ra, rồi dùng dữ liệu của mình thì các bạn sẽ biết khổ cực ra sao — tôi không muốn kể công, mà chỉ nói thực tế. Do đó, cá nhân tôi nghĩ 5 triệu cho 12 ngày và hơn 40 bài giảng thì không thể nói là mắc được. Ở Úc, có một trường y đang thương lượng với tôi để mua lại course học này với điều kiện tôi phải chuyển sang tiếng Anh.

Câu hỏi 16: Tại sao lớp học về phân tích dữ liệu thường mắc?

Trả lời: Như là qui luật, các lớp học về phương pháp thường mắc hơn những lớp về lí thuyết. Mấy năm trước tôi theo học một lớp về bioinformatics có 4 ngày mà người ta lấy học phí 3000 AUD, còn lớp về sinh học xương (bone biology) chỉ 100 AUD. Ở VN có lớp dạy về SPSS chỉ có 5 ngày mà cái giá đã 5-7 triệu đồng rồi. Tri thức là sức mạnh,và các bạn phải đầu tư cho tri thức, chứ các bạn nói chuyện tiền bạc với tri thức làm tôi … hơi nản. Lí do phương pháp thường mắc, là vì nó là công cụ, nó là phương tiện để các bạn nâng cao khả năng tìm việc làm. Các bạn có thể học hết lí thuyết này đến lí thuyết kia (rất quan trọng) nhưng khi tìm việc thì người ta quan tâm đến cái mà bạn có thể làm được là gì (tức là nắm vững phương pháp). Các bạn có thể am hiểu các nguyên lí về dịch tễ học hay về nội tiết học, nhưng nếu bắt tay vào nghiên cứu mà không biết phân tích dữ liệu thì rất khó thuyết phục người tuyển dụng.

Câu hỏi 17: Em ở ngoài Bắc, làm sao vào TPHCM để học đây?

Trả lời: Ui chao, thời đại này, em ở đâu mà chẳng vào Sài Gòn học được. Lớp học năm ngoái (hơn 200 người từ 21 tỉnh thành), hơn phân nửa là từ miền Bắc (dù sao thì dân Bắc ham học hơn dân Nam!) Ngoài ra, còn có nghiên cứu sinh từ nước ngoài về học nữa. Như tôi nói, em có thể hỏi Trường TĐT vì họ có thể sắp xếp cho em ở nhà công vụ. Họ quảng cáo rằng nhà công vụ của họ là tương đương với khách sạn 3 sao. Chuyện sao siếc thì tôi không có ý kiến, nhưng khuôn viên của Trường thì đẹp vào hàng số 1 của Việt Nam là sự thật. Vậy nhé, em liên lạc với Trường để hỏi việc ăn ở.

Câu hỏi 18: Thầy là người viết về R và quảng bá R, nên thầy lúc nào cũng nói tốt cho R. Như vậy là thầy có “conflict of interest”?

Trả lời: Em có thể nói là tôi có “conflict of interest”, nhưng cái interest mà tôi “mâu thuẫn” ở đây là đem lại lợi ích (chứ không đem cái xấu) cho các bạn, cho Việt Nam. R là một technology, và việc tôi làm là một cách chuyển giao công nghệ. Trong thực tế, tôi muốn nghĩ là mình tin vào những gì mình nói và làm, chứ không phải chỉ nói tốt cho một công cụ nào đó. Nếu tôi nói tốt cho SAS hay Stata thì tôi có vấn đề (vì hai software này tốn tiền và các bạn phải mua), còn tôi nếu có nói tốt cho R thì tôi chẳng có gì áy náy vì công cụ này miễn phí và … tốt. Biểu tượng cảm xúc smile

Em có thể nói tôi muốn bán sách nên cố tình quảng bá R, nhưng em hiểu cho là những người như tôi (cấp professor ở nước ngoài) không bao giờ làm giàu hay thậm chí không bao giờ nghĩ đến làm giàu từ hoạt động học thuật ở VN. Mỗi cuốn sách in ra, tôi được hưởng 10% nhuận bút, nhưng phải trả thuế cho VN (tôi đóng thuế đó nhé) 10& hay 15% (tôi quên). Một cuốn sách như R tôi có tiền nhuận bút chỉ bằng vài bài báo trên báo chí phổ thông thôi. Không, tôi không bao giờ (vạn lần không bao giờ) làm tiền ở trong nước vì đơn giản là tôi không có nhu cầu đó. Không bao giờ. Ai nghĩ thế là sai lầm to lắm nhé.

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.

Tuyển Sinh viên dạy kèm môn Toán, Lý lớp 7

Gia Sư Văn Thông cần tuyển Sinh viên dạy kèm môn Toán Lý lớp 7

Icon_120x90

Thời gian: 1,5h/buổi tối thứ 3, 5, 7 hoặc 2,4,6 gia sư sắp xếp với gia đình

Địa điểm: Chợ bà điểm

Gói dịch vụ: Dịch vụ cao cấp

Mức lương: đây là gói dịch vụ cao cấp nên lương thoả thuận với gia sư

Hoa hồng: 0%

Yêu cầu: Sinh viên bách khoa giỏi khối A, có kinh nghiệm dạy thêm là một lợi thế.

Liên hệ: Gia Sư Văn Thông

Điện thoại: 0937.503.268

Email: info@giasuvanthong.com

Website: http://giasuvanthong.com

Tình trạng: Chưa giao

Tuyển sinh viên dạy kèm môn toán 12

Tuyển sinh viên làm thêm

Gia Sư Văn Thông cần tuyển sinh viên làm thêm – Thu thập xử lý dữ liệu

 

Giới thiệu:

Gia Sư Văn Thông là Câu lạc bộ tập hợp các sinh viên trường Đại học Bách khoa Tp.HCM có cùng tâm huyết và hoài bão khơi dậy và phát triển khả năng TỰ HỌC cho mỗi Học sinh phổ thông, phát huy thế mạnh của mình để tạo thu nhập trang trải cuộc sống sinh viên.

Mô tả công việc:

– Lập kế hoạch, tổ chức thu thập dữ liệu theo yêu cầu đối tượng của khách hàng

– Mã hoá và nhập liệu vào máy tính

– Làm sạch dữ liệu với Excel, SPSS,…

– Thự hiện phân tích data theo hướng dẫn của Gia Sư Văn Thông

– Chi tiết về công việc sẽ được trao đổi cụ thể hơn trong lúc phỏng vấn

Kỹ năng yêu cầu:

– Có kiến thức về thống kê, xử lý dữ liệu

– Biết sử dụng các phần mềm xử lý dữ liệu như Excel, SPSS, Minitab, STATA, EVIEW, R…

– Thái độ làm việc nghiêm túc, học hỏi cầu thị

– Ưu tiên các bạn sinh viên khối ngành kinh tế quản trị kinh doanh, toán thống kê

Phúc lợi:

– Lương thoả thuận

– Được đào tạo kiến thức về chuyên môn và kỹ năng cần thiết để hoàn thành công việc

– Thời gian làm việc tự do, tại nhà hoặc văn phòng CLB Gia Sư Văn Thông

Thông tin liên hệ:

** Ứng viên quan tâm vui lòng nộp hồ sơ tại văn phòng Câu lạc bộ hoặc qua email theo thông tin liên hệ bên dưới hoặc nộp hồ sơ online tại đây

Liên hệ: Mr Thông

Điện thoại: 0937.503.268

Email: ngothong1988@gmail.com

 

Bảng tra xác suất

Mình gửi các bạn các bảng tra các Phân phối xác suất thống kê được tạo bằng các hàm trong Excel. Cái này đặc biệt hữu ích cho các bạn sinh viên đang học môn thống kê hay kinh tế lượng.

Bang Tra

Phân tích danh mục tín dụng: xác suất không trả được nợ PROBABILITY OF DEFAULT (PD)

TÓM TẮT LUẬN VĂN

1. Mục tiêu của luận văn này để xây dựng phương pháp luận và các bước để ước lượng xác suất default của khách hàng doanh nghiệp trong danh mục tín dụng của Habubank.

2. Luận văn sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên để thu thập cơ sở dữ liệu 258 khách hàng doanh nghiệp có quan hệ vay vốn tại Habubank trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2010. Sau đó, sẽ áp dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả để phân tích đặc điểm của mẫu, phương pháp so sánh, phương pháp Z score của tác giả Atltman có sự điều chỉnh phù hợp với môi trường của ngành ngân hàng Việt nam để ước lượng xác suất default của khách hàng.

3. Từ kết quả nghiên cứu của đề tài, tác giả nhận thấy việc áp dụng mô hình thống kê ước lượng xác suất default của khách hàng doanh nghiệp phù hợp với danh mục tín dụng doanh nghiệp của Habubank. Từ đó, đề xuất phương pháp luận và các bước để ước lượng xác suất default của khách hàng.

ABSTRACT

1. The objective of this paper to develop the methodology and steps to estimate the probability of default of corporate clients in the credit portfolio of Habubank

2. Thesis using random sampling method to collect data base 258 corporate clients related Habubank loans in the period from 2008 to 2010. Then apply statistical analysis methods described to analyze the characteristics of the samples, a comparative approach, the method of the author Atltman Z score is adjusted in accordance with the banking industry environment in Vietnam to estimate the probability of default of customers.

3. From the results of the research study, the authors found that the application of statistical models estimate the probability of default of corporate clients in accordance with corporate credit portfolio of Habubank. Since then, the proposed methodology and the steps to estimate the probabilities of default of customers.

Chi tiết LV các bạn tải về tại đây: ThuvienMBA-Phan tich danh muc tin dung xac suat khong tra duoc no

Luận văn Thạc sĩ Nghiên cứu về hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của Ngân hàng TMCP Nhà Hà Nội
Luận văn Thạc sĩ Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử: so sánh giữa mô hình SERVQUAL và GRONROOS 

Xem thêm các đề tài tại đây

 

Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê Phần 3

Tiếp tục bài trước về những sai sót trong phân tích dữ liệu. Bài này tập trung vào những sai sót về diễn giải trị số P và vấn đề kiểm định giả thuyết.

Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê phần 2

Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê phần 1

Tài liệu đọc thêm về ý nghĩa trị số P ( P-value): CHUONG 7 KIEM DINH GIA THUYE THONG KE Y NGHIA TRI SO P VALUE

Sai sót 6: Chỉ báo cáo kết quả qua trị số P

Một bài báo y khoa viết như sau: “The effect of the drug on lowering diastolic blood pressure was statistically significant (P<0.05).” Ở đây, trị số P có thể là 0.049; tức có ý nghĩa thống kê (vì thấp hơn 0.05), nhưng rất gần với 0.05 mà có thể diễn giải như là môt trị số P bằng [chẳng hạn như] 0.051, tức không có ý nghĩa thống kê! Ngoài ra, , chúng ta không biết ảnh hưởng của thuốc trong việc hạ huyết áp là bao nhiêu, tức là chúng ta không biết ảnh hưởng của thuốc có ý nghĩa lâm sàng hay không.

Một nghiên cứu khác viết “The mean diastolic blood pressure of the treatment group dropped from 110 to 92 mm Hg (P=0.02).” Cách trình bày này tốt hơn cách trình bày trên, nhưng vẫn chưa đầy đủ. Giá trị trước và sau điều trị được báo cáo rõ ràng, nhưng không nói đến độ khác biệt. Thật ra, thuốc giảm huyết áp 18 mm Hg, và có ý nghĩa thống kê (P = 0.02), nhưng tác giả không cho chúng ta biết khoảng tin cậy 95% của độ khác biệt trước và sau điều trị.

Một cách viết tốt hơn nữa là “The drug lowered diastolic blood pressure by a mean of 18 mm Hg, from 110 to 92 mm Hg (95% CI = 2 to 34 mm Hg; P=0.02).” Ở đây, tác giả cho chúng ta biết ba thông tin quan trọng: huyết áp trước và sau điều trị; mức độ ảnh hưởng và khoảng tin cậy 95%; và trị số P. Khoảng tin cậy 95% có thể diễn giải nôm na rằng nếu thuốc được thử nghiệm trên 100 mẫu tương tự như nghiên cứu đang báo cáo,

thì tính trung bình huyết áp giảm từ 2 đến 34 mm Hg trong 95 mẫu. Chúng ta biết rằng một giảm huyết áp A chỉ 2 mm Hg chẳng có ý nghĩa lâm sàng, nhưng giảm đến 34 mm Hg thì quả có ý nghĩa lâm sàng. Do đó, mặc dù huyết áp giảm trung bình là có ý nghĩa thống kê, mức độ khác biết có thể không phải lúc nào cũng có ý nghĩa lâm sàng; nói cách khác, kết quả nghiên cứu gần như khó kết luận. Để có kết luận dứt khoát, có lẽ chúng ta cần thêm bệnh nhân sao cho tất cả khoảng tin cậy 95% đều có ý nghĩa lâm sàng.

Sai sót 7: Không kiểm định giả thiết trong phân tích

Bất cứ mô hình phân tích thống kê nào cũng đựa vào một số giả định (assumptions). Chẳng hạn như kiểm định t (t test) giả định rằng biến số phải tuân theo luật phân phối chuẩn, phương sai của hai nhóm so sánh phải tương đương nhau, các giá trị trong biến số phải độc lập với nhau, v.v. Tương tự, trong mô hình hồi qui tuyến tính, ngoài những giả định như kiểm định t, còn có giả định mối liên hệ giữa hai biến phụ thuộc và độc lập phải tuân theo hàm số tuyến tính. Trong phân tích sống sót (survival analysis), giả định proportionality cũng rất quan trọng, và nếu giả định này không đúng thì kết quả cũng có thể sai. Nếu biến số không đáp ứng các giả thiết này, thì kết quả phân tích có khi không hợp lí, thậm chí sai. Vì thế, việc kiểm định giả thiết trong phân tích rất quan trọng.

Một cách viết về giả định đã được kiểm tra có thể “The proportionality assumption was tested by evaluating the log minus log plot”, hoặc nếu dùng phương pháp khác thì “We tested the proportionality assumption by examining the odds of becoming pregnant in each discrete month when no contraception was used. Although the magnitude of the association was slightly less in the first month of follow-up compared with later months, we found that higher PBDE concentration was associated with decreased fecundability in every month.” (K Harley et al, Environ Health Perspect. 2010 August; 118(8): A330–A331).

Sai sót 8: Diển giải kết quả không có ý nghĩa thống kê như là một nghiên cứu negative.

Giả sử một nhà nghiên cứu so sánh huyết áp giữa hai nhóm, và kết quả không có ý nghĩa thống kê (statistically insignificant, P > 0.05). Nhà nghiên cứu phải quyết định sự không khác biệt đó có nghĩa là hai nhóm giống nhau (tương đương nhau), hay số liệu chưa đầy đủ để đi đến một kết luận chắc chắn hơn. Cần nói rằng một kết quả không có ý nghĩa thống kê không có nghĩa là hai nhóm giống nhau, mà chỉ có nghĩa là không thể bác bỏ giả thuyết vô hiệu. Giả thuyết vô hiệu (null hypothesis) là giả thuyết hai nhóm bằng nhau.

Nhiều nghiên cứu báo cáo kết quả không có ý nghĩa thống kê thường có power thấp, và do đó, không thể cung cấp câu trả lời dứt khoát. Nhà nghiên cứu có thể không “chứng minh” hai nhóm khác nhau, nhưng nhà nghiên cứu cũng không thể bác bỏ giả thuyết rằng hai nhóm có thể khác nhau. Người ta có câu Absence of proof is not proof of absence hay Absence of evidence is not evidence of absence (không có bằng chứng không có nghĩa là bằng chứng không có). Những nghiên cứu có power đầy đủ, một kết quả không có ý nghĩa thống kê có thể xem là một kết quả âm tính – negative (tức hai nhóm thật sự không khác nhau).

Tuyển Sinh viên dạy kèm môn Toán 12

Gia Sư Văn Thông cần tuyển Sinh viên dạy kèm môn Toán lớp 12

Icon_120x90

Thời gian: 1,5h/buổi tối thứ 3, 5, 7

Địa điểm: đường Quang Trung, Quận Gò Vấp

Mức lương: 1.300.000VNĐ/tháng.

Yêu cầu: Sinh viên bách khoa giỏi khối A, có kinh nghiệm dạy thêm LTĐT là một lợi thế.

Liên hệ: Gia Sư Văn Thông

Điện thoại: 0937.503.268

Email: info@giasuvanthong.com

Website: http://giasuvanthong.com

Tình trạng: Đã giao

Các dạng toán tích phân – Luyện thi Đại học

Trong các kì thi tốt nghiệp, tuyển sinh Đại học Cao đẳng câu tích phân dường như luôn mặc định xuất hiện trong đề thi môn toán. Hầu như câu tích phân trong các đề thi không phải là câu khó, đây là một bài toán “nhẹ nhàng” mang tính chất “cho điểm”. Vì vậy việc mất điểm sẽ trở nên “vô duyên” với những ai đã bỏ chút thời gian ôn luyện. Mình xin giới tiệu bộ tài liệu về tích phân mà theo mình bao quát tất cả các dạng toán tích phân dành cho các bạn học sinh phổ thông ôn thi tốt nghiệp, tuyển sinh Đại học Cao đẳng.

Các dạng toán tích phân: Gia Su Van Thong_Dang toan tich phan

Thực hành với 450 bài toán tích phân: Gia Su Van Thong_450 Bai toan tich phan

Bài viết liên quan:

Các dạng toán liên quan đến đường tiệm cận của đồ thị hàm số phân thức

Một số dạng toán thường gặp về Số Phức

Dịch vụ tư vấn thu thập xử lý dữ liệu thống kê bằng SPSS, Minitab, Eview, R

Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê phần 1

Nhằm kế thừa kinh nghiệm của những người đi trước để hạn chế những sai sót đồng thời rút ngắn thời gian tìm hiểu và thực hành xử lý dữ liệu thống kê, hôm nay mình xin giới thiệu một loạt bài về những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê của thầy Nguyễn Văn Tuấn. Những ví dụ trong bài của Thầy đưa ra rất gần gủi và dể hiểu, hy vọng qua những loạt bài này giúp chúng ta dể hình dung hơn về các con số thống kê, hạn chế những sai sót khi vận dụng thực hành.

NT

Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê phần 1

Phân tích thống kê là một phần không thể thiếu được trong các nghiên cứu y khoa, nhất là nghiên cứu lâm sàng và dịch tễ học. Thống kê đã được ứng dụng trong y học từ những năm trong thập niên 1930s, nhưng thật ra từ thế kỉ 19 người ta cũng đã nghĩ đến việc sử dụng các thuật phân tích thống kê trong thử nghiệm lâm sàng. Mặc dù đã trải qua hơn 1 thế kỉ ứng dụng, nhưng cho đến ngày nay vẫn còn rất nhiều sai sót về phân tích thống kê trong các công trình nghiên cứu y học. Một số sai sót không ảnh hưởng gì đến kết luận của nghiên cứu, nhưng nhiều sai sót mang tính hệ thống thì có khi làm cho công trình nghiên cứu có một ý nghĩa hoàn toàn khác với kết luận của tác giả.

Để khắc phục tình trạng sai sót về phân tích thống kê trong nghiên cứu y học, nhiều nhóm trên thế giới đã xuất bản những “phác đồ”, những hướng dẫn trong cách phân tích và trình bày kết quả phân tích dữ liệu. Đây là một nỗ lực trong thực hành y học thực chứng, bởi vì y học thực chứng dựa vào những công trình nghiên cứu có chất lượng và chứng cứ phải chính xác. Trong bối cảnh nghiên cứu y học ở Việt Nam, y học thực chứng vẫn còn trong giai đoạn đầu, và nhìn qua những bài báo khoa học rất dễ nhận ra nhiều sai sót về phân tích dữ liệu trong mỗi bài báo. Đó cũng là một trong những nguyên nhân dẫn đến chất lượng nghiên cứu y học ở Việt Nam không có phẩm chất cao. Chúng ta cần phải khắc phục tình trạng yếu kém này.

Phân tích thống kê có thể chia thành hai lĩnh vực chính: phân tích mô tả và phân tích suy luận. Phân tích mô tả quan tâm đến cách mô tả dữ liệu từ một mẫu hoặc từ một công trình nghiên cứu. Phân tích suy luận bao gồm các phương pháp phân tích cách ước tính, suy luận, kiểm định giả thuyết khoa học. Trong loạt bài này, tôi sẽ trình bày những sai sót phổ biến nhất về phân tích mô tả và phân tích suy luận trong các nghiên cứu y học trên thế giới và Việt Nam, với hi vọng rằng những sai sót này sẽ giảm đi trong tương lai, và chất lượng nghiên cứu khoa học sẽ được nâng cao.

Tôi sẽ lần lượt (hai ngày một lần) trình bày những sai sót này để chúng ta cùng tham khảo và bàn luận. Nếu bạn đọc phát hiện những thiếu sót gì mới, xin cung cấp thông tin cho chúng tôi để bình luận. Dĩ nhiên, theo qui ước y khoa, chúng tôi sẽ giữ kín thông tin các bạn cung cấp.

Sai sót 1: Không định nghĩa biến phân tích rõ ràng

Đặc tính của khoa học là cân, đo, đong, đếm. Nhà nghiên cứu cần phải nói cho người đọc (và công chúng) biết những biến lâm sàng mà họ đo lường là gì, và phải cung cấp định nghĩa của những biến đó sao cho người đọc có thể hiểu được. Chẳng hạn như khi nói đến mật độ xương (bone mineral density – BMD), nhà nghiên cứu phải định nghĩa BMD là gì, đo ở vị trí nào trong cơ thể, đơn vị đo lường là gì, và đo bằng phương pháp hay phương tiện gì. Hay như huyết áp, nhà nghiên cứu phải cung cấp định nghĩa ngưỡng giá trị nào là “cao huyết áp” và ngưỡng nào là “bình thường”. Tương tự, khi đề cập đến béo phì (obesity), nhà nghiên cứu phải định nghĩa thế nào là béo phì, và dùng chỉ số nào để định nghĩa. Chẳng hạn như BMI trên 27.5 (ở người Á châu) hay trên 30 (ở người Âu châu) được xem là béo phì.

Đối với các biến liên quan đến khái niệm hoặc hành vi (behavior) vấn đề định nghĩa có thể khó hơn vì khó đo lường. Chẳng hạn như trầm cảm được định nghĩa bằng thang điểm Zung Depression Inventory (ZDI) trên 50, nhưng biến số này phản ảnh trầm cảm chính xác độ nào thì là một vấn đề còn trong vòng tranh cãi. Trong một cuộc điều tra qui mô ở Mĩ, một cá nhân được xem là “đang hút thuốc lá” là người hút thuốc lá trong

vòng 30 ngày trước khi tham gia cuộc điều tra. Mặc dù định nghĩa này không hiển nhiên như chúng ta mong muốn, nhưng đó là một định nghĩa mang tính “operational”, và nhà nghiên cứu phải phát biểu, cho dù chúng ta có thể không đồng ý với định nghĩa đó.

Sai sót 2: Không cung cấp độ đo lường cho từng biến số

Độ đo lường (level of measurement) là một thông tin quan trọng cho phân tích thống kê. Trong lí thuyết đo lường, người ta phân biệt ba loại biến số: định danh (nominal), định cấp độ (ordinal), và liên tục (continuous).

Ở mức độ thấp nhất là những dữ liệu mang tính định danh, tức những biến bao gồm hai hay hơn hai loại (nam hay nữ), hoặc tên (đạo Phật, đạo Công giáo), phân loại nhưng không có tính thứ tự cao thấp (như nghề nghiệp). Loại máu A, B, AB, hoặc O cũng được xem là dữ liệu định danh.

Các dữ liệu định cấp bao gồm thể loại có thứ tự cao thấp và có thể xếp hạng. chẳng hạn như một cá nhân có thể là thấp, trung bình, hay cao. Chúng ta có thể không biết chính xác chiều cao của bệnh nhân, nhưng chúng ta biết bệnh nhân đó thuộc nhóm cao, trung bình hay thấp.

Các biến liên tục có giá trị chính xác hơn các biến định cấp và định danh. Những biến số như chiều cao (đo bằng cm), cân nặng (kg), huyết áp (mmHg), mật độ xương (g/cm2), v.v. được xem là những dữ liệu liên tục. Dữ liệu liên tục là những dữ liệu có độ chính xác cao nhất trong 3 nhóm đo lường.

Nhà nghiên cứu cần phải nói rõ biến phân tích thuộc loại nào trong bài báo khoa học. Chẳng hạn như huyết áp của một bệnh nhân có thể chia thành hai nhóm (tăng hay không tăng), hoặc như là một biến phân cấp (hypotensive, normotensive, và hypertensive), hoặc như là một biến liên tục. Đây là vấn đề quan trọng, bởi vì đặc tính của biến số quyết định phương pháp phân tích. Do đó, nếu nhà nghiên cứu không định nghĩa và không mô tả biến phân tích rõ ràng, thì người đọc sẽ không lĩnh hội được kết quả nghiên cứu có ý nghĩa gì.

NVT

(Còn tiếp)

Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê phần 2

Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê phần 3

Giải trí đầu năm

Đừng buồn nếu những ngày đầu năm mới của bạn không suôn sẻ, những người dưới đây còn giống “Thánh nhọ” hơn là bạn.:))=))

1. Đầu năm mới ra biển chụp ảnh, sóng ập “vỡ đầu”.
[​IMG]

2. Chơi vật tay thì tự đấm thẳng vào mặt mình.
[​IMG]

3. Này thì “nhún nhảy”.
[​IMG]

4. 3 chàng lính ngự lâm chơi trò đổ người, có vẻ rất thành công cho tới lúc… đổ.
[​IMG]

5. Ước mơ bay đến những vì sao.
[​IMG]

6. Chơi yo-yo cũng phải có nghề không là cũng vỡ mặt.
[​IMG]

7. Thế này mới là “quẩy” này.
[​IMG]

8. Trò này không dành cho những người thừa cân đâu nha.
[​IMG]

9. Một bước trượt chân là “sa cơ lỡ vận”.
[​IMG]

10. Cẩn thận nếu bạn có bạn thân là nghệ sĩ tung hứng.
[​IMG]

11. Và cũng cẩn thận luôn với mấy trò chơi khăm kiểu như thế này.
[​IMG]

12. Xin giới thiệu sản phẩm siêu súng giấy vệ sinh có thể làm bất kỳ ai bực tức.
[​IMG]

13. Màn đu xà của thanh niên yêu thể dục thể thao trong năm mới.
[​IMG]

14. Dành cho những người “tưởng bở” về màn chat show cam phong cách 18+.
[​IMG]

15. Anh tài xế này phải nói là quá “nhọ”.
[​IMG]

16. Tội nghiệp Captain America, đã ăn đạn vào chỗ hiểm xong lại còn bị dọa cho hú hồn.
[​IMG]

17. Bài học rút ra: Đừng bao giờ đứng cạnh người khác khi họ đang nhảy salto.
[​IMG]

Nguồn: Nhặt trên net

CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ: SO SÁNH GIỮA MÔ HÌNH SERVQUAL VÀ GRONROOS

LVTN_CLDVNHDT1.1 Cơ sở hình thành đề tài

Sự kiện Việt Nam trở thành thành viên chính thức của WTO vào ngày 11/01/2007 đã mở ra một trang mới cho ngành ngân hàng Việt Nam, đó là các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay phải làm thế nào để nâng cao tính cạnh tranh và khai thác tối đa các cơ hội từ thị trường mở mang lại. Đứng trước thách thức lớn nhất đó là việc gia tăng áp lực cạnh tranh ngay trên thị trường nội địa khi Việt Nam mở của hội nhập và nhu cầu hay thay đổi của khách hàng, các ngân hàng thương mại Việt Nam buộc phải ứng dụng công nghệ ngân hàng nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của khách hàng tại thị trường Việt Nam và để ngành ngân hàng ngày càng hội nhập hơn với sự phát triển của ngành ngân hàng trong khu vực và trên thế giới.

Bằng cách ứng dụng công nghệ ngân hàng hiện đại, các ngân hàng thương mại Việt Nam đã cho ra đời một phương thức cung ứng sản phẩm và dịch vụ mới, đó là phương thức cung ứng sản phẩm và dịch vụ thông qua kênh phân phối điện tử thường được gọi chung bằng khái niệm là “ngân hàng điện tử”. Sự ra đời của dịch vụ ngân hàng điện tử đã làm thay đổi hoàn toàn mối quan hệ giữa khách hàng và ngân hàng. Đó là, trước đây khách hàng muốn thực hiện giao dịch với ngân hàng thì phải đến gặp nhân viên ngân hàng để thực hiện giao dịch thì nay với sự ra đời của các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng điện tử, khách hàng có thể thực hiện giao dịch với ngân hàng từ xa.

Do vậy, đầu tư và phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử là một trong những biện pháp gia tăng vị thế cạnh tranh của một ngân hàng trên thị trường hiện nay. Thật vậy, dịch vụ ngân hàng điện tử ngày càng trở nên một phương tiện rất thiết yếu để ngân hàng cung cấp sản phẩm và dịch vụ ngân hàng (Amato-McCoy, 2005 trích từ Gonzalez & ctg, 2008). Bên cạnh việc chạy đua trong việc cung cấp dịch vụ ngân hàng điện tử, các ngân hàng thương mại Việt Nam cũng tìm cách để cung cấp dịch vụ ngân hàng điện tử sao cho đạt chất lượng và sao cho khách hàng thỏa mãn về chất lượng dịch vụ.

Từ những thực tế này, đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử, nghiên cứu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự thỏa mãn của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử là việc làm rất có ý nghĩa nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử trong thời gian tới.

Nắm được tầm quan trọng của chất lượng dịch vụ, các nhà nghiên cứu trên thế giới đã thực hiện nhiều nghiên cứu về chất lượng dịch vụ. Parasuraman & ctg (1985) đã khơi dòng nghiên cứu về chất lượng dịch vụ và được nhiều nhà nghiên cứu cho là khá toàn diện (Svensson 2002). Hiện nay, hai mô hình chất lượng dịch vụ phổ biến và thông dụng nhất trên thế giới là mô hình SERVQUAL (Parasuraman & ctg 1988) và mô hình Chất lượng kỹ thuật/ Chất lượng chức năng (Gronross, 1983, 1990). Để đo lường chất lượng, Parasuraman & ctg đã đưa ra thang đo gồm năm thành phần, đó là tin cậy, đáp ứng, đồng cảm, năng lực phục vụ và phương tiện hữu hình. Còn Gronroos thì cho rằng chất lượng dịch vụ được xem xét dựa trên hai tiêu chí, đó là chất lượng kỹ thuật và chất lượng chức năng.

Đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng mô hình SERVQUAL và mô hình Chất lượng kỹ thuật/ Chất lượng chức năng để đánh giá chất lượng dịch vụ thuộc các lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, lại có rất ít nghiên cứu so sánh giữa hai mô hình chất lượng này với nhau. Lassar & ctg (2000) đã thực hiện nghiên cứu về sự thỏa mãn và cảm nhận chất lượng dịch vụ ngân hàng của các ngân hàng tư nhân tại Mỹ bằng cách so sánh hai mô hình chất lượng trên. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình chất lượng của Gronroos đánh giá chất lượng dịch vụ tốt hơn mô hình SERVQUAL. Trần Xuân Thu Hương (2007) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ thư viện đại học và sự thỏa mãn của sinh viên bằng cách so sánh hai mô hình chất lượng này và kết luận rằng mô hình SERVQUAL đo lường tốt hơn.

Với đề tài “Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử: so sánh giữa mô hình SERVQUAL và GRONROOS “, tác giả sử dụng hai mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ phổ biến nhất là mô hình SERVQUAL (Parasuraman et al., 1988) và mô hình Chất lượng kỹ thuật/ Chất lượng chức năng (Gronroos, 1983, 1990) để đánh giá các thành phần ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử, nghiên cứu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử và sự thỏa mãn của khách hàng, đồng thời so sánh giữa hai mô hình chất lượng xem mô hình nào đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Việt Nam tốt hơn.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu:

– Xây dựng mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử và sự thỏa mãn của khách hàng theo hai mô hình chất lượng dịch vụ SERVQUAL và mô hình Chất lượng kỹ thuật/ Chất lượng chức năng.

– Điều chỉnh thang đo các thành phần chất lượng dịch vụ theo mô hình SERVQUAL và mô hình Chất lượng kỹ thuật/ Chất lượng chức năng sao cho phù hợp với dịch vụ ngân hàng điện tử.

– Kiểm định mô hình giả thuyết và xác định các thành phần tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử theo từng mô hình chất lượng dịch vụ.

– So sánh kết quả giữa hai mô hình chất lượng dịch vụ SERVQUAL và mô hình Chất lượng kỹ thuật/ Chất lượng chức năng.

Chi tiết mời bạn tải về xem tại đâyCHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ SO SÁNH GIỮA MÔ HÌNH SERVQUAL VÀ GRONROOS

Dâu Tây dạy con phần 2

Dâu Tây dạy con, mẹ chồng đại khai nhãn giới

Con trai du học, sau khi tốt nghiệp rồi định cư tại Mỹ. Và đã kiếm cho tôi con dâu người Tây tên Susan. Hiện giờ, cháu trai Peter đã 3 tuổi. Mùa hè năm nay, con trai vì tôi đã đăng ký visa thăm người thân. Thời gian 3 tháng lưu lại Mỹ, con dâu Tây Susan có cách giáo dục con cái làm tôi đây, người mẹ chồng phải đại khai nhãn giới.

Xem phần 1: Không ăn thì cứ nhịn đói

Phần 2: Ăn miếng trả miếng

Có một lần, chúng tôi dắt Peter ra công viên chơi. Rất nhanh, Peter đã cùng hai cô gái chơi nấu ăn với nhau. Cái nồi nhỏ bằng mũ, cái xẻng nhỏ, cái thau nhỏ, những cái chén nhỏ xếp đầy trên đường. Bất ngờ, Peter tinh nghịch cầm cái nồi bằng nhựa lên, rất mạnh đập lên đầu cô bé kia, cháu gái kia bần thần một lúc và khóc thật lớn. Còn cháu kia khi thấy tình hình vậy cũng khóc thật lớn. Đại khái, Peter cũng không nghĩ đến hậu quả nghiêm trọng như vậy sẽ xảy ra, đứng qua một bên, trợn mắt nhìn.

Susan đi về phía trước sau khi hiểu được đầu đuôi sự việc, nó không quát nạt một tiếng, cầm lấy cái nồi ấy, gõ một cái mạnh lên đầu Peter. Peter không phòng bị, và té ngã xuống bãi cỏ, khóc nức nở lên. Susan hỏi Peter: “Đau không? Lần sau có còn làm thế nữa không?”. Peter một bên khóc một bên lắc đầu. Tôi tin rằng, lần sau nó sẽ không làm thế nữa.

Cậu của Peter đã tặng cho cháu một chiếc xe đạp nhỏ, Peter rất thích, lấy làm bảo bối không cho ai đụng vào. Lusi cô bé trong xóm là bạn thân của Peter, đã thỉnh cầu Peter mấy lần muốn chạy thử chiếc xe nhỏ này, Peter vẫn không đồng ý. Có một lần, mấy cháu nhỏ chơi chung với nhau, Lusi thừa lúc Peter không để ý lén lén nhảy lên chiếc xe, và chạy đi. Sau khi Peter phát hiện rất phẫn nộ, méc với Susan. Susan đang nói chuyện và uống café với mẹ của những đứa nhỏ kia, bèn mỉm cười trả lời con: “Chuyện của chúng con thì chúng con tự giải quyết, mẹ không quản được.” Peter bất lực quay đi.

Qua được ít lát, Lusi chạy chiếc xe về. Peter vừa thấy Lusi thì lập tức đẩy bạn té xuống đất, dật lại chiếc xe. Lusi ngồi bẹp tại đất và khóc lên. Susan ẵm Lusi dậy và dỗ dành một lát. Rất nhanh sau đó Lusi đã chơi vui vẻ lại với những bạn còn lại.
Peter tự mình chạy xe tới lui một lát thì cảm thấy hơi nhàm chán, nhìn thấy những bạn kia chơi thật vui vẻ với nhau nên nó muốn tham gia chung.

Nó đã chạy tới chỗ Susan, lầu bầu thưa: “Mẹ, con muốn chơi với Lusi và chúng nó.” Susan không đả động gì và trả lời: “Con tự kiếm mấy bạn ấy vậy!”.

“Mẹ ơi, mẹ đi với con hen.” Lời thỉnh cầu của Peter. “Chuyện này không được rồi, lúc nãy con đã làm cho Lusi khóc, giờ con lại muốn chơi với mọi người, vậy con phải tự đi giải quyết vấn đề”.

Peter leo lên chiếc xe và chạy từ từ đến chỗ Lusi, lúc gần đến chỗ, thì nó lại quay ngược đi. Chạy tới lui mấy vòng như vậy, không biết từ lúc nào mà Peter và Lusi lại vui vẻ với nhau, hợp thành nhóm ồn ào.

Quản giáo con cái là chuyện của cha mẹ

Cha mẹ của Susan ở tại California, biết tôi đã đến hai người đã lái xe đến thăm chúng tôi. Trong nhà có khách tới, Peter rất hào hứng. chạy lên chạy xuống. Nó lấy cái thùng đựng đầy nước, rồi xách cái thùng bê tới bê lui trong nhà. Susan cảnh cáo nó mấy lần rồi, không được làm nước văng lung tung trong nhà, Peter để ngoài tai.

Cuối cùng Peter đã làm nước đổ hết ra nền. Peter nghịch ngợm còn chưa thấy mình làm sai việc, còn rất đắc ý lấy chân dẫm lên vũng nước, làm ướt hết quần. Tôi lập tức chạy đi lấy cây lau nhà để dọn dẹp. Susan giật lại cây lau nhà và đem đưa cho Peter, nói với nó: “Lau sàn cho khô, cởi đồ ướt ra và tự mình giặt sạch.” Peter không chịu vừa khóc vừa la. Susan không nói thêm lời nào, lập tức kéo nó đến phòng trữ đồ, đóng chặt cửa lại. Nghe từ bên trong tiếng khóc hoảng sợ của nó, tim tôi đau thắt lại, rất muốn chạy đến ẵm cháu ra. Bà ngoại của Peter lại cản tôi, nói: “Đó là chuyện của Susan”.

Đến một lát sau, Peter không khóc nữa, nó ở trong phòng trữ đồ hét thật lớn: “Mẹ ơi, con sai rồi.” Susan đứng ở ngoài hỏi: “Thế giờ con biết phải làm gì chưa?” “Con biết.” Susan mở cửa ra, Peter chạy từ phòng trữ đồ ra, nước mắt đầy mặt. Nó cầm cây lau nhà cao hơn 2 người của nó ra sức lau cho khô sàn nhà. Sau đó tự cởi quần áo dơ ra, xách trên tay, trần chuồng chạy vô nhà tắm, hí hửng giặt đồ.

Ông bà ngoại của nó nhìn vào thái độ kinh ngạc của tôi, thích thú mỉm cười. Sự việc này làm tôi cảm động vô cùng. Ở rất nhiều gia đình Trung Quốc, cha mẹ giáo dục con cái thì thường phát sinh vấn đề “đại chiến thế giới”, luôn luôn được ngoại nuông chiều, nội thì can ngăn, vợ chồng cãi nhau, gà bay chó chạy.

Sau này, tôi và ông bà ngoại của Peter nói chuyện, nhắc đến chuyện này, làm tôi ấn tượng sâu sắc bởi câu họ nói: “con cái là con cái của cha mẹ, trước tiên phải tôn trọng cách giáo dục của cha mẹ”.

Đứa bé tuy còn nhỏ, nhưng lại bẩm sinh nghịch ngợm, lúc nó quan sát được thành viên trong gia đình có phân biệt khác thường, nó sẽ rất nhạy bén lợi dụng sơ hở. Việc này không làm cải thiện hành vi của nó mà chẳng có lợi cho nó. Ngược lại còn làm cho vấn đề càng nghiêm trọng hơn, thậm chí còn đem lại những vấn đề khác.

Ngoài ra, thành viên trong gia đình còn xảy ra xung đột, gia đình có không khí không hòa thuận sẽ đem đến nhiều cảm giác không an toàn cho trẻ, đối với việc phát triển tâm lý của nó phát sinh  ảnh hưởng bất lợi. Cho nên, dù là bậc cha mẹ hay ông bà có vấn đề phân chia giáo dục con cái, hay là vợ chồng có quan niệm giáo dục khác nhau cũng không nên ở trước mặt con cái xảy ra mâu thuẫn.

Ông bà ngoại của Peter ở lại một tuần và chuẩn bị về Cali. Hai ngày trước khi đi, ông ngoại của Peter rất nghiêm túc hỏi con gái mình: “Peter muốn chiếc xe đào đất, tôi có thể mua cho nó chứ?”. Susan suy nghĩ rồi nói: “Cha mẹ lần đến này đã mua cho nó đôi giày trượt băng làm qùa rồi , đến Noel mới mua nó làm quà vậy!”.

Tôi không biết ông ngoại của Peter nói như thế nào với thằng nhóc này, sau đó tôi dắt cháu đi siêu thị, nó chỉ tay vào món đồ chơi đó nói: “Ông ngoại nói, đến Noel sẽ mua tặng cháu cái này làm quà.” Khẩu khí rất thích thú và mong đợi.

Tuy Susan nghiêm khắc như vậy với cháu, nhưng Peter lại yêu thương mẹ hết mực. Khi chơi ở ngoài, nó sẽ thu thập một số hoa hoặc là lá mà nó cho là đẹp rồi trịnh trọng tặng cho mẹ. Người ngoài tặng quà cho nó, nó luôn gọi mẹ cùng mở quà chung; có thức ăn ngon luôn để một nửa cho mẹ.

Nghĩ đến nhiều đứa trẻ Trung Quốc coi thường và lạnh nhạt đối xử đối với cha mẹ, tôi không thể không kính phục con dâu Tây này của tôi. Theo tôi mà nói, ở phương diện giáo dục con cái của các bà mẹ Phương Tây rất xứng đáng để các bà mẹ  học theo.

(Nguồn: Webtretho)

Dâu Tây dạy con, mẹ chồng đại khai nhãn giới

Bài viết nói về cách dạy con cái của bà mẹ người Mỹ, biết thêm một cách dạy con copy về làm tư liệu

Con trai du học, sau khi tốt nghiệp rồi định cư tại Mỹ. Và đã kiếm cho tôi con dâu người Tây tên Susan. Hiện giờ, cháu trai Peter đã 3 tuổi. Mùa hè năm nay, con trai đăng ký visa thăm người thân. Thời gian 3 tháng lưu lại Mỹ, con dâu Tây Susan có cách giáo dục con cái làm tôi đây, người mẹ chồng phải đại khai nhãn giới.

Phần 1: Không ăn thì cứ nhịn đói

Mỗi buổi sáng, sau khi Peter thức dậy, Susan để phần ăn sang lên bàn và bận rộn  làmviệc khác. Peter sẽ tự mình leo lên chiếc ghế, uống sữa, ăn bánh sandwich, sau khi ăn no, nó sẽ tự về phòng của mình, tự tìm quần áo trên tủ, rồi tự lấy giày, tự mình mặc lên. Bất kể chỉ mới 3 tuổi thôi, vẫn chưa phân biệt rõ ràng mặt trái hay mặt phải của bít tất, giày trái hay giày phải.

Có một lần, Peter lại mặc ngược chiếc quần lên người, tôi vội vàng chạy đến muốn thay lại cho cháu, nhưng đã bị Susan cản lại. Nó nói, nếu cảm thấy không thoải mái tự cháu sẽ cởi ra, và mặc lại; nếu nó không cảm thấy không có gì là không thoải mái, vậy thì tùy. Và nguyên ngày đó, Peter mặc cái quần ngược đó chạy tới chạy lui, Susan như không thấy gì hết.

Một lần nữa, Peter ra ngoài chơi với cháu nhà hàng xóm, chưa được bao lâu thì nó chạy thở hổn hển về đến nhà, nói với Susan: “Mẹ ơi, Lusi nói cái quần của con mặc ngược rồi, đúng không? Lusi là con nhà hàng xóm, năm nay 5 tuổi. Susan mỉm cười nói: “Đúng vậy, con có muốn mặc lại không?” Peter gật gật đầu, tự mình cởi quần ra, xem tỉ mỉ rồi, bắt đầu mặc lại. Từ lần đó về sau, Peter không bao giờ mặc ngược quần nữa.

Tôi đã không kiềm được mà nhớ lại, cháu gái ngoại của tôi lúc 5 – 6 tuổi chưa biết dùng đũa, lúc học tiểu học còn chưa biết cột dây giày, và bây giờ đang theo trung học dạng ký túc như nó, mỗi cuối tuần là đem một đống quần áo dơ về nhà.

Có một ngày buổi trưa, Peter giận dỗi, không chịu ăn cơm. Susan la rầy mấy câu, Peter giận hờn đẩy khay cơm xuống đất, thức ăn trên khay rớt đầy trên đất. Susan nhìn Peter, giọng nói nghiêm khắc: “Xem ra con đúng thật không muốn ăn! Nhớ lấy, từ giờ đến sáng mai, con không được ăn gì hết.” Peter gật gật đầu, kiên quyết trả lời: “Yes!” Và trong lòng tôi chợt cười thầm, hai mẹ con này cứng đầu như nhau!

Buổi chiều, Susan bàn bạc với tôi, buổi tối do tôi nấu món ăn Trung Hoa. Trong lòng tôi suy tư một lúc, Peter đặc biệt thích món ăn Trung Hoa, nhất địng Susan cảm thấy sáng nay không ăn được gì hết, nên muốn buổi tối cháu ăn ngon nhiều hơn. Buổi tối hôm đó, tôi trổ tài nấu ăn, làm món sườn chua ngọt mà Peter thích ăn nhất, tôm, và còn sử dụng mì Ý làm theo mì lạnh kiểu Trung Hoa. Peter thích nhất món mì lạnh, người nhỏ nhỏ như thế nhưng có thể ăn được một tô lớn.

Bắt đầu bữa cơm tối, Peter vui mừng nhảy lên ghế ngồi. Susan lại đến gần lấy đi dĩa và nĩa của con, nói: “Chúng ta không phải giao ước rồi, hôm nay con không được ăn gì hết, chính con cũng đồng ý rồi đó.” Peter nhìn khuông mặt nghiêm túc của người mẹ, “òa” lên một tiếng rồi khóc, vừa khóc vừa nói: “Mẹ ơi, con đói, con muốn ăn cơm.” “Không được, nói rồi là phải giữ lời.” Susan không một chút động lòng.

Tôi thấy đau lòng muốn thay cháu cầu xin, nói đỡ lời dùm, nhưng thấy ánh mắt ra hiệu của con trai tôi. Nhớ lại lúc mới đến Mỹ, con trai có nói với tôi: “Ớ nước Mỹ, lúc cha mẹ giáo dục con cái, người ngoài không nên nhúng tay, bất kể là trưởng bối cũng không ngoại lệ.” Không còn cách nào, tôi chỉ còn giữ im lặng mà thôi.

Bữa cơm đó, từ đầu đến cuối, Peter tội nghiệp chỉ ngồi chơi với chiếc xe mô hình, mắt trưng trưng nhìn ba người lớn chúng tôi ăn như hổ đói. Đến đó tôi mới biết dụng ý thật sự của Susan khi để tôi nấu món Hoa. Tôi tin rằng, lần sau, trong lúc Peter muốn giận hờn quăng liệng thức ăn, nhất định sẽ nghĩ đến kinh nghiệm bụng đói nhìn ba mẹ và bà nội ăn cao lương mỹ vị. Bụng đói không dễ chịu tí nào, huống chi là đối mặt với món mình thích ăn.

Lúc ngủ tối, tôi và Susan cùng đến chúc Peter ngủ ngon. Peter cẩn thận dè dặt hỏi: “Mẹ ơi, con đói lắm, giờ con có thể ăn món Trung không?”. Susan mỉm cười lắc đầu, kiên quyết nói: “Không!” Peter nuốt nước miếng lại hỏi: “Vậy để con ngủ dậy rồi khi mở mắt con được ăn chứ?” “Đương nhiên được rồi.” Susan thật dịu dàng khẽ đáp. Peter đã cười tươi ra.

Phần lớn dưới tình trạng này, Peter rất tích cực ăn cơm, nó không muốn vì “tuyệt thực” mà lỡ mất miếng ăn, và chịu cực hình bụng đói. Mỗi lần nhìn thấy Peter ngoạm từng phần lớn thức ăn, lúc miệng và mặt dính đầy thức ăn, tôi lại nhớ đến cháu gái, lúc như tuổi của Peter, vì phải dỗ dành cho nó ăn cơm, mấy người cầm lấy tô cơm và dí theo sau đuôi nó, nó còn chưa chịu ngoan ngoãn, còn ra điều kiện: ăn xong chén cơm mua một kiện đồ chơi, ăn thêm một chén thì mua thêm một đồ chơi…

Phần 2: Ăn miếng trả miếng
(Nguồn: Webtretho)

Tuyển Sinh viên dạy kèm môn Lý, Hoá lớp 11

Gia Sư Văn Thông cần tuyển Sinh viên dạy kèm môn Lý, Hoá lớp 11

Icon_120x90

Thời gian: 2h/buổi tối thứ 2,6

Địa điểm: Gần Đại học Bách khoa

Mức lương: 110.000VNĐ/1 buổi.

Yêu cầu: Sinh viên bách khoa giỏi khối A, có kinh nghiệm dạy thêm LTĐT là một lợi thế.

Liên hệ: Gia Sư Văn Thông

Điện thoại: 0937.503.268

Email: info@giasuvanthong.com

Website: http://giasuvanthong.com

Tình trạng: Đã giao

Tuyển sinh viên dạy LTĐH môn Toán 12

Gia Sư Văn Thông cần tuyển Sinh viên LTĐH môn Toán lớp 12

Icon_120x90

Thời gian: 2h sắp xếp các buổi tối trong tuần

Địa điểm: Gần đầm sen

Mức lương: 1.500.000VNĐ/ 12 buổi.

Yêu cầu: Sinh viên bách khoa giỏi khối A, hiểu tâm lý học sinh.

Liên hệ: Gia Sư Văn Thông

Điện thoại: 0937.503.268

Email: info@giasuvanthong.com

Website: http://giasuvanthong.com

Tình trạng: Đã giao

Truyện tình thảm thiết toàn T

Đọc mà lếu cả lưỡi, quá tuyệt cho chiều cuối tuần khi đọc Tuyệt tình của Nguyễn Quang Lập
Truyện tình thảm thiết toàn T

Nguyễn Quang Lập

Trần Thị Thu Thủy tên thật T rần Thị Thỏ, trú tại thôn Tám, Trảng Tranh, Tỉnh Thừa Thiên. Thủa thiếu thời, trí tuệ thì thư­ờng thôi, tuy thế, tính Thủy thật thà, thủ thỉ thù thì, thỏn thà thỏn thẻn, thật thư­ơng! Tới tuổi trăng tròn, Thủy tròn trặn, tư­ơi tắn, trắng trẻo, tay tròn trĩnh, tóc thơm thơm, thật tuyệt!
Thủy tuyệt trần, tôi tả thì thô thiển. Thôi thì tàm tạm thế. 
Trai tráng trong thôn Tám, từ trai tơ tới tuổi tứ tuần, từ tuổi tứ tuần tới tuổi thất thập, thoạt trông thấy Thủy, tất thảy tấm tắc trầm trồ:
-Trời! Trắng tựa tuyết!
-Thon thả thế!
-Tóc thật thư­ớt tha!
– “Ti” to thế! Tròn thế!
– Trác tuyệt!Trác tuyệt!
Trai tơ thổn thức, tứ tuần tơ tư­ởng, thất thập thẫn thờ. Thấy Thủy thấp thoáng, tất thảy táo tác, thập thà thập thò, thật tội. Tứ tuần thách trai tơ: tán thắng Thủy thì thua tam trâu. Thất thập thách tứ tuần : tán thắng Thủy thì thua tám thúng tiền. Thách thì thách thế thôi, thua Thủy tất tần tật. Thủy tựa thần tiên, trai tráng trong thôn thì thô thiển, tiền tài trắng trơn, thân thế thấp tè, thế thì tán tới trăm tuổi! 
Tiếng tăm Thủy truyền trong toàn tỉnh.Thư­ từ tới tấp tới tay Thủy.Thư­ thì thủ thỉ tâm tình. Thư­ thì tranh thủ trình thêm thân thế, tiền tài.Thư­ thì than thở tức tư­ởi.Thư­ thì thêm thơ, thêm tranh, trang trí thật trang trọng…Trong tám tháng trên tám trăm thư­, thật thế!
Trai tráng trong tỉnh tìm tới tán tỉnh Thủy tới trăm thằng.Tám thằng thân tôi: Thằng Thịnh, thằng Tâm, thằng Thông, thằng Thìn, thằng Thỉ, thằng Trung, thằng Tuy, thằng Tuấn tán tỉnh tài thế, tí ta tí tởn tới tán Thủy, tốn tiền trăm tiền triệu, tiêu tiền tới trắng tay, thua tiếp tục thua. Tám thằng thất thểu tìm tới tôi than thở:
-Thôi! Tiền thế, tài thế, tập tễnh tới tán Thủy thêm thiệt thòi.
Tôi thích Thủy, tuy thế tôi tỉnh táo tự thấy: trí tuệ tôi tầm thư­ờng, tiền tài thiếu thốn, thân thế tiếng thì to, thực tình thanh thế tổ tiên thôi, thân thế tôi thấp tẹt. Tôi trù tính: thư­ từ tán tỉnh, trật! Tiền tài: trật! Thân thế: trật. Tổ tiên ta từng truyền tụng: tham thì thâm. Thư­ từ, thân thế, tiền tài… trật trật trật! Thua thua thua! Thủy thích tinh tế, trung thực, thật thà, thế thôi.Tôi tính toán thật tình tiết: từ thị trấn Tân Tiến tận tụy tới thôn Tám tìm Thủy tâm tình, từ từ, từ từ, tránh trắng trợn, tránh thô thiển, thỉnh thoảng thêm tí tranh, thêm tí thơ tặng Thủy, trời thư­ơng trời trợ thủ thì tất thành.
Trời thư­ơng tôi thật.Tới thôn Tám, thấy Thủy trơ trọi, thui thủi trên thềm, tôi thích thú thấy tôi tính toán trúng.
Tôi trấn tỉnh, từ từ tiến tới tận thềm, thì thầm:
-Thủy! Tôi tên Trí, Trần Trọng Trí, thầy thuốc Tây…
-Trần Trọng Trí!-Thủy trầm trồ-Thầy thuốc trị tim, trị thận , trị toàn thân thể, tiếng tăm truyền tám tỉnh!Trời, trẻ thế! Trẻ thế!-Thủy tấm ta tấm tắc.
Tôi trùng tên thầy Trí, thầy thuốc thiên tài trên tỉnh. Thủy tư­ởng thế, thật trúng tủ, trời toàn thư­ơng tôi !
Thấy tình thế thật thuận tiện, tôi tiếp tục thủ thỉ:
-Thủy, tôi trốn thầy, trốn thủ trư­ởng, trốn tránh tất thảy, từ thị trấn Tân Tiến tới tìm Thủy!
Thủy trao tôi tách trà, thẹn thùng:
– Thủy thật tầm thư­ờng, tìm Thủy thật trớ trêu…
Tôi tíu tít:
-Thủy! Thủy! Thủy tránh tự ti. Thủy thật tuyệt trần, tiếng thơm truyền từ tỉnh Thanh tới tỉnh Thừa Thiên, thật thế!
-Thầy Trí tư­ởng thế thôi…- Tiếng Thủy trong trẻo, thánh thót.
Tôi thủng thẳng tán tỉnh, thầm thầm thì thì, tu từ thật tốt, thỉnh thoảng thêm tí thán từ. Thấy Thủy thinh thích, tôi tấn tới, thả từng tiếng thật tha thiết:
-Tháng tư­, tôi trông thấy Thủy tha thư­ớt trong thị trấn.Tôi thảng thốt: “Trời, tiên từ trên trời tới thị trấn!”Từ tháng tư­ tới tháng tám, tối tối tôi thao thức, trằn trọc. Tâm thần tôi trục trặc, thân thể tiều tụy. Tư­ởng tư­ợng thấy Thủy trẻ trung, tư­ơi tắn, tôi thổn thức: “Thiếu thủ trư­ởng thì thảnh thơi, thiếu trời thì tổn thọ, thiếu Thủy thì tắc thở!”Thủy! Trái tim tôi tràn trề tình thư­ơng Thủy.Tôi tìm tới Thủy trao trọn trái tim thật thà, trái tim trong trắng, trái tim thân thư­ơng, trái tim trẻ trung, trái tim trung thực… Tôi thề, tôi trao trọn!
Thấy tôi thề thốt thật tha thiết, thật tận tình, Thủy thấy thư­ơng thư­ơng, thẹn thò túm tóc thỏn thẻn:
-Thôi thôi, Trí thôi thề thốt…
Thủy tin tôi, thật tuyệt! Thế thì tôi toàn trúng tủ, thật tuyệt!Tôi từ thủ thỉ tâm tình tiến tới thề thốt trầm trọng, toàn từ to tát:
-Thủy tin tôi, thư­ơng tôi thì tôi thôi thề thốt.Thủy thiếu tin tư­ởng thì tôi tiếp tục thề. Tôi thư­ơng Thủy, tha thiết trao trọn tình tôi tới Thủy.Thủy tuyệt tình tôi thì tôi tự tử. Tôi theo Thủy tới trăm tuổi, tôi tuyệt tình Thủy thì tôi tắc tử!
-Trí!- Thủy thổn thức-Thủy tin Trí, thư­ơng Trí….
Tôi trúng to, trúng to!
Trăng tròn tháng tám thấp thoáng trong tre, trời thu tư­ơi tốt, tiếng thu thánh thót. Tôi tấn tới tìm tay Thủy. Tay Thủy trong tay tôi.
– Thủy… Trí thư­ơng Thủy, thư­ơng tới tận tim…- Tôi thì thầm, từ từ thơm tay Thủy.
Thủy thẻ thọt từng tiếng, từng tiếng thật thư­ơng:
– Tính Thủy thật thà, thư­ơng thì thư­ơng thật.Trí tâm tình thế, Thủy tin.Tất thảy tình thư­ơng, Thủy trao trọn. Thủy tin: tình ta thắm thiết!
Trời tối, Thủy tin tư­ởng trao thân.Tôi thơm tay Thủy, thơm tóc Thủy, thơm tới tận tai, thơm thơm thơm thơm.Trò trác táng tôi thành thục từ tuổi thiếu thời, tôi từ từ tấn tới, thao tác trơn tru, tay thọc tứ tung. Tay thì thoa “ti”, tay thì thò tới tận tung thâm…
Thủy thất thần túm tay tôi, thét:
` -Thôi, Trí! Trí thư­ơng Thủy thì thư­ơng từ từ. Tình ta tránh trần tục. Trí… thụt tay!
Trí tôi, tên trác táng, tha Thủy thì thua thiệt, tốn tiền tàu từ thị trấn Tân Tiến tới thôn Tám. Thành thử tôi tiếp tục trổ tài tán tỉnh. Tôi thủ thỉ tâm tình:
-Thủy thư­ơng Trí thì thư­ơng thật tình.Thủy trao trọn tình thì Trí trân trọng. Thủy thủ thế, trốn tránh, thiết tư­ởng thiếu tin tư­ởng Trí.
Thủy thật thà tin tôi, thả tấm thân trinh trắng tùy tôi thao túng.Thân thể Thủy trắng trẻo, thơm tho.Thủy thi thóp thở, túm tóc tôi, tôi thúc tới tấp, Thủy thét thất thanh…
Tôi tả thế thôi, tả thêm thì thô tục, tùy toàn thể tư­ởng tư­ợng.
Tiếp tục trò trác táng trên thân thể Thủy thêm tám tháng, tôi trâng tráo tuyệt tình Thủy. Tôi trốn tránh Thủy. Thủy tất tả tìm tôi từ tháng tám tới tháng tư­, từ tỉnh Thừa Thiên tới tỉnh Thanh thì thấy tôi.Thủy túm tay tôi tấm tức:
-Trí! Thủy tìm Trí… 
-Tìm tôi? Tôi tiền thì thiếu, tài thì thấp. Tìm tôi thật trớ trêu.
-Trí!- Thủy tức tư­ởi thét to.
Tôi thong thả từng tiếng:
– Tình ta thế thôi. Thư­ơng tôi, Thủy tất thiệt thòi.
– Trí!- Thủy thút thít- Thủy trúng thai….
– Trúng thai?-Tôi trơ tráo tủm tỉm.- Thông tin thật trơ trẽn!
– Trời, thằng tráo trở! Thật tởm!- Thủy tức tối thét.
Thủy tát tôi tới tấp, thụi tôi tứ tung, toàn thân tôi thâm tím. Tóc tai Thủy tơi tả, tay túm tóc tôi, tay thụi trúng thận tôi. 
– Thôi!- Tôi trợn tròng, thét.- Tôi thế thôi, Thủy trách tôi thì trách! Tránh!- Tôi tức tốc thúc Thủy tránh tôi.
Tránh thoát Thủy, tôi túc tắc tới tám tư ­- Tô Tịch tìm Thanh Trà.
Thanh Trà thanh tú, thon thả, thơm tho… trên tài Thủy. Trà tiền tấn, tôi thì thiếu tiền, tán thắng Trà thì tiền từ túi Trà tới túi tôi tức thì. Tôi tin tôi tán Trà tất thành.
Tính Trà thận trọng, tôi tỉa tót từng từ, thêm thắt tính từ, trợ từ, thỉnh thoảng thêm trạng từ thật tốt. Trà thích thơ. Thơ Ta, thơ Tây, thơ Tàu Trà thích tất. Trà thích tính tân tiến trong thơ Tây, tính thâm trầm trong thơ Tàu, tính trong trẻo trong thơ Ta, tuy thơ Ta thừa tính thép thiếu tính thành tâm. Thấy thế, tôi truy tầm thơ tặng Trà, toàn thơ tình, từ thơ Thâm Tâm tới thơ Thanh Thảo: trăm tập.
Trà thích thú trầm trồ:
– Trời, toàn thơ tình! Trí tặng Trà thế thì tốn tiền Trí thật…
Tôi tìm từ thật thành thật:
– Trà, tí ti tiền, thiết tư­ởng thấm tháp tình Trà thân thiện tiếp tôi…
Trà thầm thì:
– Trí thật tận tâm…
Trà tỏ thân thiện trư­ớc tôi. Tai Trà tim tím, tức Trà thẹn thùng trư­ớc tôi, tức trà thích tôi. Trà thích tôi thế thì tôi tiếp tục trúng to, trúng to! 
Tôi trộm thơ thằng Thiều, thơ thằng Thái tặng Trà. Thơ thằng Thiều trúc trắc tựa thơ Tây, tuy thế thơ thật thanh tao. Thơ thằng Thái thì thâm thúy tựa thơ Tàu. Trà tư­ởng thơ tôi, tấm tắc:
– Thanh tao, thâm thúy thật! Thơ Trí trên tài thơ Trọng Tạo!
Tôi thành thật tâm tình:
– Thơ tôi thư­ờng thôi. Trọng Tạo tài thơ từ thủa thiếu thời tới tuổi tứ tuần. Tài thế thật trân trọng. Trọng Tạo tháp tùng thủ trư­ởng Thỉnh, trực tờ Thơ, thân thể tiều tụy, tóc trán th­ưa thớt, tiền thì teo tóp, thê thiếp tứ tung, thêm trà tửu trầm trọng… Thế thì tắc thơ thôi.
– Thật tội Trọng Tạo!- Trà thở thư­ờn thư­ợt.- Trà thích thơ Trọng Tạo từ thủa thiếu thời. Trọng Tạo tìm tứ thơ thật tài!
– Thế thơ Thanh Thảo, thơ Trúc Thông?- Tôi thử trí tuệ Trà.
– Thanh Thảo thông tuệ, Trúc Thông tìm từ thật tinh tế!
– Trà thật thạo thơ!- Tôi tán.
Trà t­ươi tắn thỏ thẻ:
– Trư­ớc tám tư­, thơ Thanh Thảo thật tuyệt. Từ trẻ thơ tới thất thập, tất thảy thích thơ Thanh Thảo. Tuy thế, Thanh Thảo thích thể thao, toàn tư­ờng thuật thể thao, thành thử từ tám tư­ thơ Thanh Thảo tịt từ từ, thật tiếc!
– Trời, Trà thạo thơ thế thì thôi!- Tôi tiếp tục tán.- Thế thơ Trúc Thông?
– Trúc Thông tìm từ thật tài. Từ trong thơ Trúc Thông thanh tao, tinh tế. Tuy thế, Trúc Thông tham từ, thiếu tình, thiếu tứ, thành thử thơ thiếu thanh thoát. Thơ toàn từ, thiếu tính thơ, thơ thế tựa thơ tắc tị!
– Tuyệt! Trà thật thẳng thắn!- Tôi trầm trồ.- Thế thơ thủ trư­ởng Thỉnh?
– Thơ thủ trư­ởng Thỉnh trác tuyệt, tài thủ trư­ởng Thỉnh trên tài tất thảy. Tuy thế, thủ trư­ởng Thỉnh thôi thơ từ thời thủ trư­ởng thành thủ trư­ởng. Tiếc thế! Thủ trư­ởng Thỉnh thích trọng trách, tìm tòi trọng trách thì thôi tìm tòi thơ. Thủ trư­ởng Thỉnh tiếp tục theo trên thì thơ tiếp tục thả thủ trư­ởng Thỉnh.
– Trúng Trúng!-Tôi tán thành tư­ tư­ởng Trà.- Thơ trọng tình, tránh tham tiếc. Thủ trư­ởng Thỉnh thấy trên thư­ơng, tư­ởng trúng thế, thiếu tỉnh táo, thành thử tính toán trật.
Trà than thở:
-Thủ trư­ởng Thỉnh tính trật từ tháng tư­-tám tám. Tự trong thâm tâm, Trà thư­ơng thủ trư­ởng Thỉnh. Tiếc thay tài thơ!
-Tiếc thay tài thơ!- Tôi than tiếp theo Trà.
Tôi thấy trái tim Trà từ từ tròng trành.
Tôi tìm tay Trà thẻ thọt thơ:
Tư­ơng tư­ từ thủa thấy Trà.
Thấy Trà trong trẻo th­ướt tha tôi tìm
Thư­ơng Trà thư­ơng tận trái tim
Trái tim trong trắng, trái tim thật thà
Trái tim thao thức tình ta…
– Trời! Thơ toàn “T”, Trí tài thế!- Trà thành thật tán thư­ởng. 
Tôi thơm tay Trà, thủ thỉ:
– Trà… thơ Trí tức tình Trí…
Trà thôi trùng trình, thành thật tỏ tình thân:
– Trà thấy Trí tính tình thì thật thà, trung thực, tận tâm; tri thức thì thông tuệ, từng trải, thành thục trăm thứ. Toàn thể trai tráng trong tỉnh ta thua Trí tất.
Tôi tì trán tận “ti” Trà:
-Trà! Trời thư­ơng tôi. Tôi tìm thấy Trà tựa tìm thấy thần tiên!
Trà thong thả tuột “ti”, tay Trà tha thư­ớt trên thân thể tôi.
Thích thế!
Trà từ thận trọng tới thân tình, từ thích thú tới thẫn thờ, từ trao tâm tình từng tí tới tin tư­ởng trao toàn thân, tròn tháng.
Tôi thấy tôi thật tài, tán tỉnh thế trời thua! 
Thấm thoắt tới tuần trăng tròn thứ tám. Trời thu thăm thẳm, trăng thanh thanh, tràn trề tinh tú. Trà theo tôi tình tự trên tấm thảm tím. Trà thơm tóc, thơm tay tôi. Tôi thẫn thờ, tự thấy tâm thần trì trệ, thiếu tỉnh táo, thấp tha thấp thỏm.
Trà trư­ờn trên tôi:
– Trí… Trà thèm Trí….
Trà thò tay thức tỉnh “thằng thao tác tình”. “Thằng thao tác tình” thõng th­ượt, teo tóp, trông thật thảm thư­ơng.
Tôi thơm Trà, thì thầm:
– Trí thấy thiếu thích thú…
Trà thở thư­ờn thư­ợt, tìm tờ “Tuần tin tức” trong túi, tìm tin trong tỉnh. Tôi tựa tay Trà thiêm thiếp….
Trà thúc thúc tôi, thảng thốt:
– Trí, thím Trà tự tử!
– Thím Trà?
– Thím Trà tên Thủy…
– Thủy?
– Thu Thủy thôn Tám-Trảng Tranh…
– Trời! 
Tôi túm tờ “ Tuần tin tức” tìm tin tự tử: “Trần Thị Thu Thủy thôn Tám, Trảng Tranh, theo thằng trác táng, trúng thai. Thằng tráng táng tráo trở, Thủy thất tình tự tử!”- “Tuần tin tức” truyền tin thống thiết!
Thôi thế thì thôi!Thủy trong trắng thế, trẻ trung thế, tại tôi Thủy tự tận! Thảm thư­ơng thay!Thê thảm thay!
– Trí! Trà thấy Trí thất thần…- Trà túm tay tôi thì thầm.
Tôi thấy tôi thậm tồi tệ, thậm thiếu tử tế, thậm thiếu thật thà, thậm thiếu trung thực. Trời, tôi thiếu toàn tính tốt! Tội tôi thật trầm trọng. Tôi túm tay Trà thổn thức thú thật tội tôi tráo trở Thu Thủy, thú tội tất thảy…
Trà trợn trừng, toàn thân tím tái. 
– Trí…Trí thật tồi tệ…
Trà trụy tim, thoi thóp thở. Tôi thét thất thanh:
– Trà!
Trà từ từ tắt thở.
-Trà!
Thi thể Trà trên tay tôi tê tái! Tình tôi thành tang tóc, thảm thư­ơng thay!
Từ tối Trà tạ thế, tối tối tôi trằn trọc, thao thức, thui thủi trong tối tăm.Thủy thì trong trắng, thật thà. Trà thì thơm thảo, trí tuệ. Tại tôi! Tại tôi Trà, Thủy từ trần, thăng thiên, thành tiên trên trời. 
Tối thứ tư­, tôi thao thức tám tiếng, tới tiếng thứ tám thì tức tốc tới tờ : “ Tuần tin tức” thú tội. Thủ trư­ởng “ Tuần tin tức” thâm thấp, tròn tròn. Tính thủ trư­ởng trầm tĩnh, trên thích thủ trư­ởng tính thật thà, tuy thủ trư­ởng thiếu trí tuệ. Trên toàn thích thế thôi. 
Thủ trư­ởng tập trung thao tác tờ Tết thì tôi tới. Thấy tôi, thủ trư­ởng từ tốn trao tôi tách trà:
– Tôi tiếp Trí thân tình, Trí từ từ tư­ờng trình thật trung thực…
Tôi thút thít thú tội. Tội tôi tráo trở Thủy, tội tôi thiếu trung thực Trà…
Thủ trư­ởng trách tôi thậm tệ. Thủ trư­ởng tru trời:
-Thú tội thật trễ tràng!
Tôi túm tóc tôi thét to:
-Thư­a thủ trư­ởng, tại tôi, tại tôi tất thảy!
Thấy tôi thật thà thú tội, thủ trư­ởng trù trừ, tính tha tội tôi. Thấy thế, tôi túm tay thủ trư­ởng thống thiết:
– Tội tôi thật trầm trọng, thủ trư­ởng tha thì trời trị tội tôi. Thủ trư­ởng thanh toán tên trác táng, tống tù tôi, thế thì tôi thanh thản.
Trái tim tôi: trái tim tráo trở, trái tim trâng tráo, trái tim thú tính. Trái tim thối tha, tanh tư­ởi thế thì tất thảy tránh tôi thôi, tất thế. Tiền tài, thân thế tôi thiêu thành tro than. Tôi trơ trọi từ thủa tứ tuần tới tuổi thất thập. Tết Tân Tỵ, tôi tự tay thảo truyện “Tuyệt tình” thành thực trình tới toàn thể.
Tập tễnh
(Tức Nguyễn Quang Lập, tên thật toàn thiếu “t”, tức thế!)