Cách khai báo biến, nhập liệu trong SPSS

SPSS là một phần mềm thống kê mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học xã hội. Để bắt đầu phân tích dữ liệu trên SPSS, bước đầu tiên là khai báo biến và nhập liệu. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết từng bước.

1. Khai báo biến trong SPSS

Mục đích của việc khai báo biến là để chúng ta xác định tên, kiểu dữ liệu, nhãn, giá trị, v.v. cho mỗi biến trong tập dữ liệu. Để tiến hành khai báo biến, chúng ta sẽ sử dụng giao diện Variable View trong SPSS.

Khởi động phần mềm SPSS, tại giao diện mở lên, chúng ta nhấp vào Variable View ở góc dưới bên trái.

- Name: Khai báo tên biến. Nên đặt tên biến không có dấu Tiếng Việt, không được sử dụng dấu cách trắng, không được đặt ký tự đầu tiên là một con số, không đặt tên biến trùng với cụm cấm trong SPSS. Chúng ta không cần quan tâm những cụm nào cấm sử dụng cho đặt tên trong SPSS, khi vô tình đặt tên biến rơi vào các cụm này, phần mềm sẽ báo tên biến không hợp lệ, chúng ta chỉ cần đặt một tên khác đi là được. Nếu muốn liên kết từ trong tên biến, chúng ta sử dụng dấu gạch dưới ( _ ). Cách đặt tên phù hợp: GioiTinh, Dotuoi, Hoc_Van, ChiPhi1, Giaca_2. Cách đặt tên không phù hợp: Giớitính, Do Tuoi, Học vấn, 1NgheNghiep.

- Type: Khai báo kiểu dữ liệu. Có nhiều tùy chọn kiểu dữ liệu, tuy nhiên, tác giả sẽ chỉ trình bày 2 kiểu dữ liệu thường dùng nhất khi làm luận văn là Numeric và String. Nếu giá trị nhập vào là một con số, chúng ta sẽ khai báo là Numeric; nếu giá trị nhập vào là ký tự văn bản, chúng ta khai báo là String. Ví dụ: Chúng ta có biến Giới tính, trường hợp không mã hóa Nam thành 1, Nữ thành 2 mà muốn nhập dạng văn bản “Nam” – “Nữ” vào SPSS thì chúng ta sẽ phải khai báo kiểu dữ liệu là String; trường hợp nhập vào con số đã mã hóa 1 – 2 đại diện cho Nam – Nữ thì chúng ta sẽ khai báo kiểu dữ liệu là Numeric.

- Width: Số lượng ký tự tối đa. Nếu chúng ta nhập vào giá trị có số ký tự lớn hơn 8, chúng ta cần tăng giá trị Width lên phù hợp. Cũng không nên tăng quá cao như 500, 1000 vì chúng ta gần như không bao giờ nhập vào một ô giá trị có số ký tự cao như vậy. Việc để thừa số ký tự trống quá nhiều sẽ làm tệp dữ liệu nặng hơn một cách không cần thiết.

Khi nhập liệu, nếu ô giá trị không hiển thị đầy đủ các ký tự chúng ta nhập vào mà bị cắt mất một đoạn phía sau, nghĩa là Width của ô đó quá nhỏ, không đủ chứa số ký tự chúng ta đã nhập vào. Như ví dụ bên dưới, biến NgheNghiep1 có giá trị Width rất nhỏ nên không thể chứa đủ chuỗi văn bản nhập vào, do đó nghề nghiệp được nhập trong cột biến NgheNghiep1 không được hiển thị đầy đủ.

- Decimals: Số ký tự thập phân. Nếu dữ liệu thu thập là các con số nguyên, chúng ta nên để là 0. Nếu dữ liệu có phần thập phân, chúng ta sẽ tùy chỉnh Decimals tăng lên 1, 2, 3… tùy vào số ký tự thập phân muốn thể hiện.

- Label: Khai báo nhãn cho biến. Đây là phần chúng ta giải thích ý nghĩa cho cột tên biến Name. Trong Label chúng ta không bị giới hạn bởi các quy tắc đặt tên, có thể viết dài, viết ngắn, viết có dấu Tiếng Việt và tự do sử dụng dấu cách trắng.

- Values: Khai báo giá trị của biến. Mỗi giá trị sẽ tương ứng với một trường hợp xảy ra của biến và được xác định bằng một con số (value) đi kèm với một nhãn giải thích (label). Ví dụ, biến Bộ phận làm việc có các giá trị là Phòng nhân sự, Phòng kế toán, Phòng sản xuất, Phòng marketing. Tác giả sẽ khai báo value = 1 tương ứng label “Phòng Nhân sự”, tương tự cho các giá trị 2, 3, 4.

- Missing: Khai báo các giá trị khuyết trong dữ liệu. Một số trường hợp dữ liệu chúng ta xuất hiện các giá trị khuyết, nghĩa là tại ô dữ liệu đó không có giá trị nào được nhập. Lý do xuất hiện giá trị khuyết đến từ nhiều nguyên nhân: bản chất câu hỏi khảo sát, đáp viên không trả lời, do sơ sót từ người nhập liệu… Chúng ta sẽ cần khai báo giá trị khuyết để phần mềm hiểu được giá trị khuyết có tồn tại và giá trị khuyết đó đến từ nguyên nhân nào. Điều này rất quan trọng, bởi một số kiểm định, phần mềm sẽ dựa vào khai báo missing value để quyết định có đưa quan sát đó vào tính toán không.

Ở hàng Discrete missing values có ba ô, tương ứng phần mềm cho phép bạn khai báo ba loại giá trị khuyết. Giả sử trong cùng một biến của dữ liệu có hai loại giá trị khuyết. Loại thứ nhất là do câu hỏi, người nào phù hợp mới trả lời câu hỏi đó, người nào không phù hợp sẽ không trả lời, điều này dẫn đến các ô dữ liệu của người không phù hợp sẽ là các ô khuyết. Thay vì để trống ô, chúng ta nhập vào các ô đó giá trị 99, đồng thời khai báo missing value của biến đó ở ô số một là 99. Loại giá trị khuyết thứ hai là do một số đáp viên bỏ sót câu hỏi. Chúng ta cũng khai báo cho phần mềm biết đó là missing value, để tránh trùng với giá trị 99 – nguyên nhân do bản chất câu hỏi, chúng ta khai báo là 88 cho loại giá trị khuyết thứ hai, nhập vào ô thứ hai ở Discrete missing values là 88.

- Measure: Chọn loại thang đo thể hiện dữ liệu: Thang đo định danh (Nominal), Thang đo thứ bậc (Ordinal), Thang đo mức độ (Scale).

2. Nhập liệu trong SPSS

Sau khi khai báo biến vào SPSS xong, chúng ta chuyển sang giao diện Data View để tiến hành nhập liệu. Nếu Variable View làm nhiệm vụ tạo khuôn, thì Data View làm nhiệm vụ đưa nội dung vào khuôn dữ liệu đã tạo.

Trong giao diện Data View, các cột sẽ biểu diễn danh sách biến, các hàng được đánh dấu số thứ tự 1, 2, 3,… đại diện cho từng quan sát của mẫu. Kết quả giá trị được nhập vào ở mỗi hàng đại diện cho câu trả lời của một đáp viên.

Từ kết quả khảo sát thô thu được trên các phiếu khảo sát giấy hoặc khảo sát online. Chúng ta cần xử lý chúng để có được các con số, văn bản có thể thực hiện phân tích được. Việc làm này gọi là mã hóa và nhập liệu trong SPSS.

Sẽ có nhiều dạng câu hỏi khác nhau và cách thức nhập liệu khác nhau như: câu hỏi định tính một trả lời, câu hỏi định tính nhiều trả lời, câu hỏi định lượng một trả lời, câu hỏi mở, câu hỏi xếp hạng... Chúng ta cần khai báo và nhập liệu đúng cho mỗi dạng câu hỏi thì phần xử lý dữ liệu trên SPSS về sau mới cho ra kết quả chính xác.

3. Thực hành khai báo biến và nhập liệu trong SPSS

Dưới đây là phần thực hành về cách khai báo biến và nhập liệu cho một số dạng câu hỏi tiêu biểu trong nghiên cứu marketing.

1. Khai báo biến trong SPSS cho câu định tính một trả lời

Toàn bộ các câu hỏi phần thông tin chung như giới tính, độ tuổi, học vấn,… là điển hình cho dạng câu hỏi định tính một trả lời.

Đối với câu hỏi định tính một trả lời, mỗi câu hỏi sẽ tương ứng với một biến trong khuôn dữ liệu.

Name: Nếu có thể, nên đặt tên ngắn gọn nhưng có thể mô tả được nội dung biến. Ví dụ, thay vì đặt tên là Cau_1, chúng ta nên dùng tên biến là GioiTinh để mã hóa cho câu hỏi về giới tính.
Type: Có thể để dạng Numeric hoặc String. Tuy nhiên, trừ một số trường hợp đặc biệt bắt buộc phải để dạng String, thông thường chúng ta nên chọn Numeric để dễ dàng dùng các biến này cho các tính toán liên quan đến con số.
Label: Nên đặt tên Label để tăng thẩm mỹ cho các bảng kết quả xuất ra.
Measure: Tùy dạng câu hỏi mà sẽ là Nominal hoặc Ordinal.
Values: Gán mỗi đáp án lần lượt với một con số. Các con số nên đặt theo thứ tự tăng dần liên tục.

Khi nhập liệu, mỗi hàng tương ứng với một đáp viên. Ví dụ, người số 1 có giới tính nam (mã hóa là 1), tuổi từ 26 - 35 tuổi (mã hóa là 2), học vấn đại học (mã hóa 3), thâm niên 3 - 5 năm (mã hóa 3), thu nhập từ 15 – dưới 20 triệu (mã hóa 3). Chúng ta sẽ nhập ở hàng thứ nhất lần lượt các con số tương ứng các cột là: 1, 2, 3, 3, 3. Sau khi hoàn thành nhập liệu toàn bộ đáp án các câu hỏi còn lại của người thứ nhất, chúng ta chuyển sang hàng thứ hai và thực hiện tương tự.

2. Khai báo biến trong SPSS cho câu định lượng một trả lời

Câu hỏi định lượng một trả lời là các câu hỏi mà đáp án trả lời sẽ là một con số duy nhất. Ví dụ các câu hỏi về chiều cao, cân nặng, số thành viên trong gia đình, số khách hàng đã mua sản phẩm… hoặc các câu hỏi sử dụng thước đo Likert.

Đối với câu hỏi định lượng một trả lời, mỗi câu hỏi sẽ tương ứng với một biến trong khuôn dữ liệu.

Name: Nên đặt tên ngắn gọn nhưng có thể mô tả được nội dung biến. Trường hợp không thể đặt tên ngắn gọn, chúng ta có thể chỉ dùng ký hiệu câu như Cau_1, Cau_2, Q1, Q2, C1, C2… và giải thích nội dung biến ở Label.
Type: Numeric.
Label: Nên đặt tên Label để tăng thẩm mỹ cho các bảng kết quả xuất ra (riêng với các câu hỏi Likert là các biến quan sát của một thang đo, chúng ta không nên điền Label).
Measure: Scale.
Values: Không gán giá trị.

Khi nhập liệu, mỗi hàng tương ứng với một đáp viên. Ví dụ, người số 1 có chiều cao là 170cm, cân nặng là 68kg, số thành viên trong gia đình là 3 người. Chúng ta sẽ nhập ở hàng thứ nhất lần lượt các con số tương ứng các cột là: 170, 68, 3. Sau khi hoàn thành nhập liệu toàn bộ đáp án các câu hỏi còn lại của người số 1, chúng ta chuyển sang hàng thứ hai và thực hiện tương tự.

3. Khai báo biến trong SPSS cho câu định tính nhiều trả lời

Câu hỏi định tính nhiều trả lời là dạng câu hỏi mà đáp viên có thể trả lời nhiều đáp án. Để hình dung rõ hơn khái niệm câu hỏi nhiều trả lời và cách mã hóa, chúng ta sẽ xét ví dụ: Anh/Chị đã dùng điện thoại thương hiệu gì?

1. iPhone 2. Samsung 3. Vsmart

4. Oppo 5. Huawei 6. Khác

Sẽ có nhiều đáp viên từ trước đến giờ họ đã dùng qua nhiều dòng điện thoại của các hãng khác nhau. Do vậy, một người có thể chọn nhiều đáp án đối với câu hỏi ở trên, đây là một câu hỏi nhiều trả lời. Đối với dạng câu hỏi này, chúng ta có hai cách mã hóa.