Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết Nối
1. Kiểm tra dữ liệu (Explore)
Công việc đầu tiên rất quan trọng và cần thực hiện một cách cẩn thận trước khi đi vào các bước mô tả hay các phân tích thông kê phức tạp sau này là tiến hành xem xét dữ liệu một cách cẩn thận. SPSS cung cấp cho công cụ Explore để xem xét và kiểm tra dữ liệu:
- Phát hiện các sai sót
- Nhận dạng dữ liệu để tìm phương pháp phân tích thích hợp và chuẩn bị cho việc kiểm tra giả thuyết
Để nhận dạng và phát hiện sai sót trong dữ liệu, ta có ba cách hiễn thị dữ liệu như sau
- Biểu đồ Histogram
- Sơ đồ cành và lá Stem-and-leaf plot
- Sơ đồ hộp Boxplot
Để ước lượng các giã định được dùng cho việc kiểm nghiệm các giả thuyết, ta dùng các phép kiểm tra sau:
- Kiểm tra levene: Kiểm tra tính đồng đều của phương sai
- Kiểm tra K-S Lilliefors: Kiểm tra tính chuẩn tắc của tổng thể, xem dữ liệu có được lấy từ một phân bố chuẩn hay không
Chúng ta thường dùng giá trị trung bình số học để ước lượng độ hội tụ của dữ liệu. Tuy nhiên vì giá trị trung bình bị ảnh hưởng bởi tất cả các giá trị quan sát. Để giảm thiểu những ảnh hưởng của các giá trị bất thường (quá lớn hay quá bé), người ta thường loại bỏ các giá trị lớn nhất và các giá trị nhỏ nhất (Outliers) theo cùng một tỷ lệ nào đó. Khi đó giá trị trung bình được gọi là giá trị trung bình giãn lược (Timmed-mean).
Một cách làm khác là gán các trọng số khác nhau cho các giá trị quan sát tùy theo khoảng cách của nó đến giá trị trung bình, càng xa trọng số càng nhỏ. Các trong số này gọi là M-estimators. Có 4 loại trọng số là Huber, Turkey, Hampel, và Andrew. Dựa vào trọng số này ta ước lượng lại giá trị trung bình cho dữ liệu.
Để kiểm tra dữ liệu, chọn trên menu Statistic/Summarize/Explore… để mở hộp thoại Explore như Hình 6-1:
Hình 6-1
Các biến trong tập dữ liệu xuất hiện trong hộp bên trái. Chọn một hay nhiều biến đưa vào ô Dependent list, các biến cần quan sát sẽ được liệt kê rong ô này. Chúng ta cũng có thể tách các quan sát thành các nhóm nhỏ riêng biệt để kiểm tra dựa vào các giá trị của các biến kiểm soát sẽ được đưa vào ô Factor List. Ví dụ như kiểm tra biến mức độ đánh giá nói chung dựa vào biến nhãn hiệu đang sử dụng. Có thể lần ra các quan sát này bằng cách gán nhãn cho nó bằng gía trị của một biến nào đó, biến này sẽ được đưa vào trong ô label cases by. Ví dụ muốn biết những giá trị di thường trong biến mức độ đánh giá nói chung theo nhãn hiệu TV đang dùng. Ta gán nhãn cho các quan sát này bằng các giá trị trong biến số bảng câu hỏi. Lúc này nếu có các giá trị dị thường ta dễ dàng lần ra nó bằng số bảng câu hỏi kèm theo
Ô Display, cho phép chúng ta chọn cách hiễn thị kết quả, các tham sô thống kê (Statistic), hay đồ thị (Plot), SPSS mặc định là hiễn thị cả hai
Sử dụng công cụ Statistics cho phép ta lựa chọn các thống kê hiễn thị như hộp thoại Hình 6-2:
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
1. Kiểm tra dữ liệu (Explore)
Công việc đầu tiên rất quan trọng và cần thực hiện một cách cẩn thận trước khi đi vào các bước mô tả hay các phân tích thông kê phức tạp sau này là tiến hành xem xét dữ liệu một cách cẩn thận. SPSS cung cấp cho công cụ Explore để xem xét và kiểm tra dữ liệu:
- Phát hiện các sai sót
- Nhận dạng dữ liệu để tìm phương pháp phân tích thích hợp và chuẩn bị cho việc kiểm tra giả thuyết
Để nhận dạng và phát hiện sai sót trong dữ liệu, ta có ba cách hiễn thị dữ liệu như sau
- Biểu đồ Histogram
- Sơ đồ cành và lá Stem-and-leaf plot
- Sơ đồ hộp Boxplot
Để ước lượng các giã định được dùng cho việc kiểm nghiệm các giả thuyết, ta dùng các phép kiểm tra sau:
- Kiểm tra levene: Kiểm tra tính đồng đều của phương sai
- Kiểm tra K-S Lilliefors: Kiểm tra tính chuẩn tắc của tổng thể, xem dữ liệu có được lấy từ một phân bố chuẩn hay không
Chúng ta thường dùng giá trị trung bình số học để ước lượng độ hội tụ của dữ liệu. Tuy nhiên vì giá trị trung bình bị ảnh hưởng bởi tất cả các giá trị quan sát. Để giảm thiểu những ảnh hưởng của các giá trị bất thường (quá lớn hay quá bé), người ta thường loại bỏ các giá trị lớn nhất và các giá trị nhỏ nhất (Outliers) theo cùng một tỷ lệ nào đó. Khi đó giá trị trung bình được gọi là giá trị trung bình giãn lược (Timmed-mean).
Một cách làm khác là gán các trọng số khác nhau cho các giá trị quan sát tùy theo khoảng cách của nó đến giá trị trung bình, càng xa trọng số càng nhỏ. Các trong số này gọi là M-estimators. Có 4 loại trọng số là Huber, Turkey, Hampel, và Andrew. Dựa vào trọng số này ta ước lượng lại giá trị trung bình cho dữ liệu.
Để kiểm tra dữ liệu, chọn trên menu Statistic/Summarize/Explore… để mở hộp thoại Explore như Hình 6-1:
Hình 6-1
Các biến trong tập dữ liệu xuất hiện trong hộp bên trái. Chọn một hay nhiều biến đưa vào ô Dependent list, các biến cần quan sát sẽ được liệt kê rong ô này. Chúng ta cũng có thể tách các quan sát thành các nhóm nhỏ riêng biệt để kiểm tra dựa vào các giá trị của các biến kiểm soát sẽ được đưa vào ô Factor List. Ví dụ như kiểm tra biến mức độ đánh giá nói chung dựa vào biến nhãn hiệu đang sử dụng. Có thể lần ra các quan sát này bằng cách gán nhãn cho nó bằng gía trị của một biến nào đó, biến này sẽ được đưa vào trong ô label cases by. Ví dụ muốn biết những giá trị di thường trong biến mức độ đánh giá nói chung theo nhãn hiệu TV đang dùng. Ta gán nhãn cho các quan sát này bằng các giá trị trong biến số bảng câu hỏi. Lúc này nếu có các giá trị dị thường ta dễ dàng lần ra nó bằng số bảng câu hỏi kèm theo
Ô Display, cho phép chúng ta chọn cách hiễn thị kết quả, các tham sô thống kê (Statistic), hay đồ thị (Plot), SPSS mặc định là hiễn thị cả hai
Sử dụng công cụ Statistics cho phép ta lựa chọn các thống kê hiễn thị như hộp thoại Hình 6-2:
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links