Thường thì sau khi thu thập được một lượng qualitative data về, người nghiên cứu sẽ phải tự đặt ra câu hỏi là làm sao để hiểu và xử lý cái đống này đây. Có phải câu hỏi đó đặt ra quá trể hay không? Theo cá nhân thôi thì chưa hẵn, bởi lẽ thông thường hướng phân tích những số liệu dạng text (qualitative data) được để mở. Lý do là vì khó có thể định hình được chính xác nội dung của lượng qualitative data mà chúng ta thu được nó sẽ thế nào.
Tiếp theo loạt bài về so sánh giữa các nhóm đối tượng, bài viết này trình bày cách so sánh khi trường hợp các nhóm này hơi phức tạp hơn một chút. Ví dụ cụ thể như sau:
Trong các bài viết về so sánh hôm trước, tôi có hay đề cập đến hệ số p. Bài viết này xin được giải thích tóm gọn về hệ số này. Ở đây tôi không diễn giải chi tiết về cách tính và các vấn đề lý thuyết xoay quanh mà chỉ giải thích nó về mặt ứng dụng để người dùng SPSS hay các ứng dụng thống kê khác có thể hiểu và đọc được các kết quả khi có hệ số này đi kèm.
Tiếp theo bài dùng Chi-square và T-test hôm trước, bài này giới thiệu về cách dùng One-way ANOVA để thực hiện việc so sánh giữa các nhóm đối tượng. Trong các ví dụ hôm trước, ta có 2 nhóm đối tượng. Còn lần này, ta có 3 nhóm đối tượng trở lên với biến cần so sánh ở dạng scale. Ví dụ cụ thể như sau:
Tiếp theo bài so sánh hôm trước, bài viết này giới thiệu cách so sánh giữa hai nhóm đối tượng khi biến cần so sánh ở dạng scale. Ví dụ cụ thể như sau:
Tôi muốn biết giữa Nam và Nữ có sự khác biệt về mức độ tham gia hoạt động Câu lạc bộ tiếng Anh ở trường hay không. Tôi đã thiết kế bảng câu hỏi như sau:
Hãy đánh dấu chéo vào câu trả lời của bạn cho các câu hỏi bên dưới:
Q1. Giới tính của bạn: Nam/Nữ
Tiếp theo bài viết về cách nhập liệu để tính frequency trong SPSS, bài viết này đưa ra một ví dụ về cách dùng SPSS để so sánh giữa các nhóm về một biến nào đó.
Nói chung đã gọi là thống kê thì thường là có so sánh. Vì so sánh là cơ sở để đưa ra kết luận. Tuy nhiên, trong SPSS có các tests khác nhau để thực hiện công việc so sánh này. Bài viết này đưa ra một test để dùng với một loại biến cụ thể thông qua ví dụ sau đây:
Thông trường trong mỗi nghiên cứu, người nghiên cứu cần phải thu thập dữ liệu (data) để trả lời câu hỏi nghiên cứu (research questions). Để thu thập được dữ liệu, ta cần có công cụ nghiên cứu (research instrument). Dĩ nhiên để có một công cụ nghiên cứu tốt, quá trình xây dựng của nó phải chặc chẽ. Tức là phải đảm bảo được validity của nó (xin tạm gọi là tính xác thực, cái này sẽ được đề cập đến ở một bài viết khác). Sau đó người nghiên cứu dùng công cụ này và thu dữ liệu.
Vừa rồi một bạn có trao đổi cách nhập liệu và SPSS/Excel như thế nào đối với loại câu hỏi có thứ tự ưu tiên để phục vụ việc phân tích, tôi trình bày lại nội dung này để làm rõ hơn vấn đề. Cụ thể câu hỏi trong bảng khảo sát như sau:
Please number five factors in order of importance: (1) the most important, (2) much important, (3) important, (4) rather important, (5) the least important that you think may affect your mood the most when giving an oral presentation:
