Bộ dữ liệu sách Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS – Hoàng Trọng

Bộ dữ liệu sau là dữ liệu kèm theo sách: “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS” của tác giả Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc. Bao gồm luôn tập 1 và tập 2. Dữ liệu này rất hữu ích để thực hành phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS

Khi thực hành các bạn chỉ cần bấm vào các file bên dưới và download về máy tính của mình.

Gởi mail ngay cho hotrospss@gmail.com để được hướng dẫn:
- Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
- Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha... trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS

Tổng hợp link download phần mềm SPSS, AMOS miễn phí

Nhóm MBA Bách Khoa hotrospss@gmail.com tổng hợp các chương trình nghiên cứu định lượng, các bạn và download bên dưới nhé, tất cả có hướng dẫn cài đặt miễn phí.

Phần mềm SPSS

SPSS bản 16.0:

Phần này dung lượng chỉ 200Mb, khi cài đặt không cần nhập key, cài xong là chạy ngay. Mình khuyên các bạn nên dùng bản này.

Download SPSS 16 free, tải SPSS 16 miễn phí Link tải: http://www.mediafire.com/?o2kiux9iqrbhmt2

SPSS bản 20.0:

https://docs.google.com/uc?id=0BwyIJT3rzzWBSHJSczNiQzlWYVU&export=download

SPSS bản 20.0 Phiên bản cho máy MAC OS:

Download SPSS 20 free, tải SPSS 20 miễn phí

https://drive.google.com/folderview?id=0BwyIJT3rzzWBQWU0c2w5QTY5Z00&usp=sharing

Phần mềm AMOS

IBM AMOS 20: Download AMOS free, tải AMOS miễn phí

https://docs.google.com/uc?id=0BwyIJT3rzzWBUEVNN0F6bEd5Y0E&export=download

Video hướng dẫn cài SPSS 16:

Video hướng dẫn cài SPSS 20:

Video hướng dẫn cài AMOS 20:

Video hướng dẫn cài SPSS 20 cho MAC OS:

Tổng quan phân tích nhân tố khám phá EFA

Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu
• Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.

Video sau dùng phân tích EFA:

Công thức xác định cỡ mẫu bao nhiêu là phù hợp cho nghiên cứu

Quá trình phân tích SPSS áp dụng cho luận văn áp dụng rất nhiều công thức. Trong đó có công thức xác định cỡ mẫu tối thiểu để nghiên cứu đạt được độ tin cậy. Có hai công thức bắt buộc phải thực hiện.

Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến:

-Công thức 1:Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006). n=5*m , lưu ý m là số lượng câu hỏi trong bài.
-Công thức 2: Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n=50 + 8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996). Lưu ý m là số lượng nhân tố độc lập, chứ không phải là số câu hỏi độc lập.
Do đó, khi lựa chọn số lượng mẫu phải thỏa cả hai công thức trên, và nguyên tắc là thà dư còn hơn thiếu mẫu

Hỗ trợ phân tích SPSS - hotrospss@gmail.com - Nhóm MBA ĐH Bách Khoa TP.HCM

Monday, August 31, 2015