Bài giảng Tin học ứng dụng - Phần 2: Tin học ứng dụng trong kinh tế - Chương 5: Ứng dụng công cụ phân tích dữ liệu

PHẦN 4
TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG 
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Khoa Hệ thống thông tin quản lý
Trường ĐH Ngân hàng TP. HCM
BÀI GIẢNG MÔN TIN HỌC ỨNG DỤNG
Chương 5 
ỨNG DỤNG CÔNG CỤ 
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
MỤC TIÊU
▪Biết được một số công cụ phân tích dữ liệu thông
dụng
▪Hiểu và áp dụng được thang đo và dữ liệu để giải
quyết một số mô hình thực tế
▪Sử dụng được phần mềm SPSS phục vụ cho phân
tích dữ liệu nghiên cứu.
C Ô N G C Ụ P H Â N T Í C H D Ữ L I Ệ U
GIỚI THIỆU1
CÁC CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU2
ỨNG DỤNG SPSS3
GIỚI THIỆU1
CÁC CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU2
ỨNG DỤNG SPSS3
QUY TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Xác định
vấn đề
nghiên
cứu
Thu 
thập dữ
liệu
Xử lý dữ
liệu
Phân
tích dữ
liệu
Báo cáo
kết quả
XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
▪Yêu cầu
• Xác định rõ ràng và chính xác mục tiêu, phạm
vi, nội dung nghiên cứu
• Xác định (các) biến số cần phân tích, dự báo
▪Kết quả
• Giúp việc thu thập dữ liệu hiệu quả, chính xác
7
THU THẬP DỮ LIỆU
▪Yêu cầu
• Xác định phạm vi tổng thể nghiên cứu, đơn vị
điều tra, đơn vị báo cáo
• Xác định mẫu quan sát phục vụ suy diễn thống
kê
▪Kết quả
• Dữ liệu thu thập đáp ứng mục tiêu, phạm vi, nội
dung nghiên cứu
8
XỬ LÝ DỮ LIỆU
▪Yêu cầu
• Lưu trữ dữ liệu trên máy tính một cách hợp lý,
đầy đủ và chính xác
• Loại bỏ sai sót trong thu thập dữ liệu và nhập
liệu
▪Kết quả
• Dữ liệu đầy đủ, chính xác, sẵn sàng cho việc
phân tích thống kê
9
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
▪Yêu cầu
• Khám phá ý nghĩa thống kê của dữ liệu nghiên cứu
• Xây dựng mối tương quan giữa các biến liên quan
đến các vấn đề kinh tế, xã hội trong tương lai
▪Kết quả
• Kết quả phân tích là chứng cứ thống kê có cơ sở
cho việc hiểu biết, gia tăng tri thức và ra quyết
định
10
BÁO CÁO KẾT QUẢ
▪Yêu cầu
• Phản ánh kết quả phân tích dữ liệu
• Thể hiện tính không chắn chắn của nghiên cứu
do phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu hạn
chế
▪Kết quả
• Báo cáo chính xác, đầy đủ, khách quan
11
DỮ LIỆU VÀ THANG ĐO
12
Dữ liệu
Dữ liệu
định tính
Thang đo
danh nghĩa
Thang đo
thứ bậc
Dữ liệu
định lượng
Thang đo
khoảng cách
Thang đo
tỷ lệ
▪ Dữ liệu định tính
• Phản ánh tính chất, sự
hơn kém
• Thể hiện bằng chuỗi
hoặc số
• Không tính được trị
trung bình
▪ Dữ liệu định lượng
• Phản ánh mức độ, 
mức độ hơn kém
• Thể hiện bằng số
chuỗi hoặc số
• Tính được giá trị trung
bình
13
PHÂN LOẠI DỮ LIỆU
▪ Dữ liệu định tính
• Ví dụ
—Giới tính
—Tình trạng hôn
nhân
▪ Dữ liệu định lượng
• Ví dụ
—Thu nhập
—Độ tuổi
14
PHÂN LOẠI DỮ LIỆU
THANG ĐO
▪Công cụ mã hóa tình trạng/mức độ của các
đơn vị khảo sát theo từng đặc trưng được
xem xét
▪Thường thực hiện bằng ký số với thứ tự tăng
dần từ trên xuống
▪Các loại thang đo
1. Thang đo danh nghĩa (nominal scale)
2. Thang đo thứ bậc (ordinal scale)
3. Thang đo khoảng (interval scale)
4. Thang đo tỷ lệ (ratio scale) 15
1. THANG ĐO DANH NGHĨA
▪Phân loại đối tượng và đặt tên cho các biểu
hiện, ấn định cho chung một ký số tương ứng
▪Ý nghĩa
• Các con số chỉ dùng để phân loại đối tượng
• Không thể sắp xếp, so sánh
▪Các phép toán thống kê
• Phép đếm
• Tính tần suất
• Xác định giá trị mô hình
16
V.D., THANG ĐO DANH NGHĨA
▪Câu hỏi khảo sát
• Tình trạng nhà ở hiện tại?
 Ở nhà thuê
 Ở nhà cha mẹ
 Ở ký túc xá
• Các biểu hiện trên có thể được mã hóa
1 = Ở nhà thuê
2 = Ở nhà cha mẹ
3 = Ở ký túc xá
17
2. THANG ĐO THỨ BẬC
▪Phân loại đối tượng và đặt tên cho các biểu
hiện, ấn định cho chung một ký số tương
ứng, được sắp xếp theo một quy ước nào đó
▪Ý nghĩa
• Các con số được sắp xếp theo thứ bậc/sự hơn
kém
• Không xác định khoảng cách giữa các con số
▪Các phép toán thống kê
• Số trung vị, số mô hình
• Khoảng, khoảng tứ trung vị 18
V.D., THANG ĐO THỨ BẬC
▪Câu hỏi khảo sát: 
• Mức độ hài lòng của khách hàng?
 Hài lòng
 Bình thường
 Không hài lòng
• Cách biểu hiện trên có thể được quy ước
3 = Hài lòng
2 = Bình thường
1 = Không hài lòng
19
3. THANG ĐO KHOẢNG
▪Phân loại đối tượng và đặt tên cho các biểu
hiện, ấn định cho chung một ký số tương ứng,
sắp xếp với một khoảng cách nhất định giữa
các giá trị
▪Ý nghĩa
• Các con số được sắp xếp theo thứ bậc/sự hơn kém
• Xác định khoảng cách giữa các con số
▪Các phép toán thống kê
• Số trung vị, số mô hình, khoảng, khoảng tứ trung vị
• Khoảng biến thiên, số trung bình, độ lệch chuẩn
• Có thể thực hiện tính (+, -); không hỗ trợ chia (/) 20
V.D., THANG ĐO KHOẢNG
▪Câu hỏi khảo sát: 
• Tầm quan trọng của các yếu tố sau đây đối với chất
lượng đào tạo đại học?
21
Các thành phần
Không quan trọng Rất quan trọng
1 2 3 4 5
Chương trình đào tạo
Cơ sở vật chất
Phương pháp giảng dạy
Đội ngũ giáo viên
Công tác hỗ trợ sinh viên
4. THANG ĐO TỶ LỆ
▪Phân loại đối tượng và đặt tên cho các biểu
hiện, ấn định cho chung một ký số tương ứng,
được sắp xếp với một khoảng cách nhất định
giữa các giá trị
▪Ý nghĩa
• Các con số được sắp xếp theo thứ bậc/sự hơn kém
• Xác định khoảng cách giữa các con số
▪Các phép toán thống kê
• Số trung vị, số mode, khoảng, khoảng tứ trung vị
• Khoảng biến thiên, số trung bình, độ lệch chuẩn
• Hỗ trợ phép tính (+, -, /) 22
V.D., THANG ĐO TỶ LỆ
▪Câu hỏi khảo sát:
• Độ tuổi?
—Nguời 40 tuổi gấp 2 lần tuổi so với người 20 tuổi,
nhưng chỉ bằng 2/3 lần tuổi so với người 60 tuổi
• Thu nhập bình quân?
—Người thu nhập 20 triệu/tháng gấp đôi so với người
thu nhập 10 triệu/tháng
23
MÃ HÓA SỐ LIỆU
• Mục đích
• Chuyển đổi thông tin đã thu thập thành dạng thích
hợp cho việc phân tích trên máy tính
• Nguyên tắc
• Thông tin từng đối tượng thể hiện trong một hàng
• Mỗi cột ứng với một câu hỏi trong công cụ thu thập
• Mỗi câu trả lời được mã hóa trên một ô của bảng
tính
• Câu trả lời được mã hóa bằng số, hạn chế bằng
chữ
24
V.D: MÃ HÓA SỐ LIỆU
25
V
.D
: 
M
Ã
 H
Ó
A
 S
Ố
 L
IỆ
U
Mô tả Giá trị - ý nghĩa
Tuổi 1 – 01-30
2 – 31-60
3 – 61-99
Giới tính 1 – Nam
2 – Nữ
3 – Khác
Trình độ học vấn 1 – Không biết chữ
2 – Tiểu học
3 – Trung học cơ sở
4 – Trung học phổ thông
5 – Trung cấp nghề
6 – Đại học
7 – Sau đại học
9 – Không trả lời
26
NHẬP SỐ LIỆU
▪Mục đích
• Cung cấp bộ dữ liệu phục vụ cho việc phân tích
▪Nguyên tắc
• Kiểm tra sự lặp lại hoặc các giá trị không có ý nghĩa
• Hạn chế đến mức thấp nhất các lỗi nhập liệu
• Chọn chiến lược nhập liệu phù hợp và làm sạch dữ
liệu
▪Phương pháp
• Nhập liệu, kiểm tra và xử lý một số lỗi trên Excel
• Chuyển dữ liệu từ Excel sang SPSS để phân tích
27
CÁC CHIẾN LƯỢC NHẬP LIỆU
▪Nhập toàn bộ số liệu 2 lần bởi 2 người độc
lập
▪Nhập toàn bộ số liệu 2 lần bởi cùng 1 người
▪Nhập số liệu 1 lần, và nhập 20% ngẫu nhiên
lần 2
▪Nhập toàn bộ số liệu 1 lần duy nhất
28
GIỚI THIỆU1
CÁC CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU2
ỨNG DỤNG SPSS3
CÁC PHẦN MỀM THÔNG DỤNG
▪MS Excel
▪SPSS
▪EViews
▪Stata
▪R
30
MS EXCEL
▪MS Excel sử dụng rộng rãi trong kế toán,
phân tích thống kê, phân tích kinh doanh
▪Đặc điểm
• Thực hiện nhiều phép tính phức tạp
• Thư viện hàm phong phú, chuyên sâu về thống
kê
• Tích hợp nhiều công cụ phân tích, xử lý số liệu
• Chức năng quản trị cơ sở dữ liệu, biểu đồ
31
CÁC CÔNG CỤ EXCEL
▪Goal Seek
▪Data Table
▪Solver
▪Scenario Manager
▪Analysis ToolPak
▪Currency Tool
▪VBA
32
SPSS
▪SPSS (Statistical Package for the Social
Sciences)
▪Phần mềm thống kê được sử dụng rộng rãi trong
các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế
lượng
▪Đặc điểm
▪Phát triển từ 1968 tại Đại học Stanford, thương
mại từ 1975, IBM mua lại 2009
▪Hoạt động trên Windows, Mac OS, Linux, Unix
▪Phiên bản mới nhất (02/2018): SPSS 25
33
ƯU VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA SPSS
▪Ưu điểm
• Giao diện thân thiện, dễ sử dụng
• Thực hiện thao tác tính toán đơn giản
• Hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu
• Có thế mạnh về phân tích nhân tố, phương sai, hồi quy
• Khả năng lập bảng biểu dữ liệu, báo cáo đa dạng, linh
hoạt
▪Nhược điểm
• Không có khả năng lập trình
• Không cho phép xử lý cùng lúc nhiều tập tin dữ liệu
• Thiếu một số chức năng phân tích thống kê chuyên sâu
34
EVIEWS
▪EViews (Econometric Views)
▪Phần mềm kinh tế lượng
▪Đặc điểm
• Sử dụng các dữ liệu có sẵn - dữ liệu thứ cấp
• Dùng cho dữ liệu chuỗi, dữ liệu chéo, dữ liệu
mảng
• Thao tác linh hoạt, quản lý dễ dàng, kết quả
nhanh
• Phiên bản mới nhất (02/2018): EViews 10
35
CÁC ỨNG DỤNG EVIEWS
▪Thống kê mô tả dữ liệu
▪Phân tích tác động của các yếu tố kinh tế
▪Dự báo cho tương lai yếu tố cần nghiên cứu
▪Thực hiện xếp hạng tín dụng trong ngân hàng
▪Tính giá trị rủi ro cổ phiếu dựa trên tỉ suất
sinh lời
▪Phân tích tương quan giữa các yếu tố kinh
tế
36
STATA
▪STATA (Data Analysis and Statistical Software)
• Phần mềm sử dụng trong kinh tế lượng và thống
kê
▪Đặc điểm
• Kết hợp tính dễ sử dụng với sức mạnh thống kê
• Thực hiện thao tác bằng lệnh, soạn thảo chương
trình
• Không cho phép xử lý cùng lúc nhiều tập tin dữ liệu
• Mạnh về phân tích hồi qui
• Phiên bản mới nhất (02/2018): Stata 16
37
CÁC ỨNG DỤNG STATA
▪Quản lý dữ liệu
▪Phân tích thống kê
▪Vẽ đồ thị
▪Mô phỏng
▪Hiệu chỉnh chức năng
38
R39
GIỚI THIỆU1
CÁC CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU2
ỨNG DỤNG SPSS3
TỔNG QUAN VỀ SPSS
▪Khởi động SPSS
▪Giao diện SPSS
▪Tập tin SPSS
▪Làm việc với Data
▪Làm việc với Viewer
▪Tiếng Việt trong SPSS
▪Thay đổi mặc định của chương trình
41
KHỞI ĐỘNG SPSS
42
Mở hướng dẫn sử dụng
Mở Data Editor
Thực hiện Script có sẵn
Tạo Script mới
Mở file dữ liệu có sẵn
Mở file không phải SPSS
GIAO DIỆN SPSS
• Data Editor dạng bảng tính để định nghĩa, nhập,
hiệu chỉnh và thể hiện dữ liệu
• Viewer thể hiện kết quả phân tích dữ liệu
• Multidimention pivot table kết quả dạng bảng trụ
• High revolution graphics kết quả phân tích dạng
đồ thị
• Database access truy xuất dữ liệu CSDL bên
ngoài SPSS
• Data transformation biến đổi dữ liệu gốc cho phù
hợp với mục đích nghiên cứu 43
V.D., GIAO DIỆN SPSS
44
GIAO DIỆN SPSS (THỰC ĐƠN)
▪Data 
• Định nghĩa đặc trưng của biến; kiểm tra tính hợp lệ của
dữ liệu; sắp xếp, biến đổi biến/quan sát; phân tách/kết
hợp các tập tin dữ liệu
45
GIAO DIỆN SPSS (THỰC ĐƠN)
▪Transform 
• Tạo biến mới từ biến có sẵn; thiết lập các chuỗi dữ liệu 
thời gian; xử lý các trường hợp quan sát thiếu dữ liệu 
46
GIAO DIỆN SPSS (THỰC ĐƠN)
▪Analyze
• Các công cụ phân tích dữ liệu (phân tích thống kê mô tả,
kiểm định trung bình tổng thể, phân tích tương quan,
phân tích hồi quy, kiểm định tham số/phi tham số)
47
GIAO DIỆN SPSS (THỰC ĐƠN)
▪Graphs 
• Xây dựng các loại biểu đồ 
48
LÀM VIỆC VỚI TẬP TIN SPSS
▪Tạo mới tập tin SPSS
▪Mở tập tin SPSS có sẵn
▪Lưu tập tin SPSS
49
Spss1.sav Spss2.spv 
CÁC LOẠI TẬP TIN DỮ LIỆU SPSS
• Các định dạng tập tin SPSS
• Dữ liệu: *.sav hoặc *.sys 
• Cú pháp: *.sps 
• Kết quả: *.spv 
• Script: *.wwd hoặc *.sbs.
• SPSS còn đọc tập tin từ các định dạng khác
• *.xls (Excel)
• *.txt (Text) 
• *.dta (Stata)
• *.wf1 (EViews)...
50
TẠO TẬP TIN MỚI
• Khởi động SPSS 
 Type in Data 
OK
• Từ cửa sổ hiện có
SPSS
 File New 
Data
51
MỞ TẬP TIN CÓ SẴN
• Nhấn hai lần vào biểu tượng của tập tin SPSS
• Khởi động SPSS Open an existing OK
• Từ cửa sổ hiện có SPSS File Open 
Data
52
V.D., MỞ TẬP TIN TỪ EXCEL
LƯU TẬP TIN
• Tập tin đang mở Ctrl + S
• Tập tin mới File Save Save File As tên tập
tin
54
LÀM VIỆC VỚI DATA EDITOR
▪Data Editor thể hiện như một bảng tính:
• Data View thể hiện trị số dữ liệu thực hoặc các
nhãn trị số được xác định
• Variable View thể hiện thông tin định nghĩa
biến
—Nhãn biến, nhãn trị số biến, loại dữ liệu, thang đo,
và các trị số khuyết thiếu
55
DATA VIEW
56
HIỆU CHỈNH DỮ LIỆU - DATA VIEW
▪Thay đổi trị số của dữ liệu
▪Cắt, sao chép, dán các trị số
▪Thêm/xóa các đối tượng
▪Thêm/xóa các biến
▪Thay đổi trật tự các biến
57
VARIABLE VIEW
58
CÁC QUY TẮC KHAI BÁO BIẾN
▪Tên biến
▪Kiểu dữ liệu
▪Nhãn trị số của biến
59
Name Label
TÊN BIẾN
• Tên bắt đầu bằng một ký chữ, các ký tự
còn lại có thể là chữ, số, hoặc ký tự đặc
biệt (@, #, _, $), và không kết thúc bởi dấu
chấm (.)
• Biến không trùng lắp, không phân biệt chữ
hoa/thường
• Độ dài biến không quá 8 ký tự
60
KIỂU DỮ LIỆU
• Xác định loại dữ liệu với từng biến
• Mặc định là kiểu số (chiều dài 8, 2 số thập phân)
61
NHÃN TRỊ SỐ CỦA BIẾN
• Chỉ định nhãn mô tả đối với từng trị số của biến
• Nhãn chỉ số của biến có chiều dài tối đa 60
62
LÀM VIỆC VỚI VIEWER
▪Mục đích
• Thể hiện kết quả ứng với thao tác/thủ tục trên dữ
liệu
▪Các tính năng của Viewer
• Hỗ trợ xem kết quả thao tác trên dữ liệu
• Điều khiển cách thức hiển thị kết quả
• Lưu kết quả tài liệu theo tổ chức, định dạng thích
hợp
63
V.D: SPSS VIEWER
64
THAY ĐỔI MẶC ĐỊNH CHƯƠNG TRÌNH
• Edit Options Thay đổi thông số Apply 
OK
65
 những bước chập chững vào thế giới số 
XỬ LÝ DỮ LIỆU TRÊN BIẾN
1. Mã hóa biến với Recode
2. Chuyển định dạng của biến với Count 
value
3. Tính toán giá trị của biến với Compute
4. Xử lý câu hỏi có nhiều lựa chọn trả lời...
66
 những bước chập chững vào thế giới số 
1. MÃ HÓA BIẾN (RECODE)
• Mục đích
• Biến đổi trị số dữ liệu bằng cách mã hóa lại
• Điều kiện áp dụng
• Giảm số biểu hiện của 1 biến định tính xuống
chỉ còn 2/3 loại biểu hiện cơ bản
• Chuyển biến định lượng thành biến định tính.
67
 những bước chập chững vào thế giới số 
MÃ HÓA BIẾN (TT)
• Quy trình thực hiện
• Transform Recode Into Different 
Variables
• Chọn biến muốn mã hóa lại
• Đặt tên cho biến mới Name Change
• Giá trị cho biến cũ và mới Old and New 
Values Add Continute OK
68
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D: MÃ HÓA BIẾN VỚI RECODE 
(SPSS)
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D., THIẾT LẬP GIÁ TRỊ BIẾN 
MỚI
 những bước chập chững vào thế giới số 
2. CHUYỂN ĐỊNH DẠNG BIẾN (COUNT VALUE)
• Mục đích
• Chuyển biến dạng Category nhiều trị số thành
biến dạng Dichotomy có 2 trị số
71
•Ví dụ
• Payroll biến phân loại, cho biết tên ngân hàng quản
lý tài khoản lương của người được hỏi
• ABC_Payroll biến phân loại, cho biết người được hỏi
có nhận lương qua ngân hàng ABC hay không...
 những bước chập chững vào thế giới số 
CHUYỂN ĐỊNH DẠNG BIẾN (TT)
• Quy trình thực hiện
• Transform Count Value within Cases
• Khai báo tên và nhãn của biến muốn phân loại
• Cung cấp Category có liên quan tới
Dichotomy
• Define Value Cung cấp trị số mã hóa của
Category có liên quan tới Dichotomy
• Gán tên các giá trị của biến Dichotomy
72
 những bước chập chững vào thế giới số 
CHUYỂN ĐỊNH DẠNG BIẾN 
VỚI COUNT VALUE 
73
 những bước chập chững vào thế giới số 
3. TÍNH TOÁN GIÁ TRỊ (COMPUTE)
• Mục đích
• Rút ngắn thời gian nhập liệu và gán giá trị cho
biến
• Điều kiện áp dụng
• Tạo biến mới không điều kiện
• Tạo biến mới từ các cấu trúc của các biến đã
nhập
74
•Ví dụ
• Tính giá trị trung bình của các biến FE1, FE2, FE3, FE4
 những bước chập chững vào thế giới số 
TÍNH TOÁN GIÁ TRỊ (TT)
• Quy trình thực hiện
• Transform Compute
• Chọn các biến muốn tính toán
• Target Variable Type & Label đặt tên biến mới
• Numeric Expression nhập giá trị gán cho biến mới
• If Include if case satisfies condition để thiết đặt
điều kiện biến
75
 những bước chập chững vào thế giới số 
TÍNH TOÁN GIÁ TRỊ VỚI COMPUTE 
(SPSS)
 những bước chập chững vào thế giới số 
4. CÂU HỎI NHIỀU LỰA CHỌN TRẢ LỜI
• Mục đích
• Mã hóa câu hỏi có nhiều lựa chọn trả lời
• Điều kiện áp dụng
• Đây là trường hợp phức tạp và cần thực hiện
nhi ... ị trung bình của 2 nhóm tổng thể
3. So sánh trị trung bình nhiều nhóm tổng thể
144
 những bước chập chững vào thế giới số 
▪Một số yêu cầu về dữ liệu:
• Các biến liên tục (thang đo khoảng/tỷ lệ)
• Các quan sát độc lập
• Các biến có phân phối chuẩn
• Phương sai đồng nhất
• Không có trường hợp bất thường
KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TỔNG THỂ
145
 những bước chập chững vào thế giới số 
1. KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH 1 TỔNG THỂ
▪Bước 1: Giả thuyết Ho: 
“Giá trị trung bình của tổng thể bằng giá trị cho trước”
▪Bước 2: Lọc các trường hợp thỏa điều kiện (nếu có)... 
▪Bước 3: Thực hiện kiểm định One-Sample T-Test
▪Bước 4: So sánh p-value (Sig.) với giá trị 
• Sig. > : Chấp nhận Ho
• Sig. : Bác bỏ Ho
146
One-Sample T-Test
 những bước chập chững vào thế giới số 
1. KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH 1 TỔNG THỂ
• Ví dụ: Kiểm định giả thuyết “Độ tuổi trung bình của
khách hàng trả lương qua thẻ VCB là 35”
• Quy trình thực hiện
─ Select Case lọc các trường hợp trả lương qua thẻ
VCB
─ Analyze Compare Means One-Sample T-
Test
─ Cung cấp biến kiểm định, giá trị trung bình kỳ vọng
─ Chọn độ tin cậy
147
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D., KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH 1 
TỔNG THỂ
148
Giả thuyết H0: Tuổi trung bình của chủ thẻ lương VCB là 35
 những bước chập chững vào thế giới số 
KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH 1 TỔNG THỂ (SPV)
149
Số lượng quan sát Giá trị trung bình
Giá trị kiểm định t
Mức ý nghĩa = 0.00 < 0.05
Bác bỏ giả thuyết H0
KẾT LUẬN: Tuổi trung bình của chủ thẻ lương VCB trên 35
Giả thuyết H0: Tuổi trung bình của chủ thẻ lương VCB là 35
 những bước chập chững vào thế giới số 
2. KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH 2 TỔNG THỂ
a. Mẫu độc lập (Independent)
b. Mẫu phụ thuộc hoặc theo từng cặp (Paired)
150
 những bước chập chững vào thế giới số 
TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - ĐỘC LẬP
▪Bước 1: Giả thuyết Ho: 
“Giá trị trung bình của 2 biến tổng thể là như nhau”
▪Bước 2: Thực hiện Independent-Samples T-Test 
Independent-Sample T-Test
151
 những bước chập chững vào thế giới số 
TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - ĐỘC LẬP
▪Bước 3: Tìm Sig. với kiểm định sự bằng nhau 
của 2 phương sai tổng thể Levene:
• Nếu Sig. < thì phương sai giữa 2 nhóm là khác nhau
 dùng kết quả “Equal variances not assumed”
• Nếu Sig. thì phương sai giữa 2 nhóm là bằng nhau 
 dùng kết quả “Equal variances assumed”
▪Bước 4: So sánh Sig. của kiểm định t ở bước 3 
với :
• Sig. > : Chấp nhận Ho
• Sig. : Bác bỏ Ho
152
 những bước chập chững vào thế giới số 
TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - ĐỘC LẬP
• Ví dụ: Kiểm định giả thuyết “Tuổi trung bình của khách
hàng nam và nữ là ngang nhau”
• Quy trình thực hiện
– Analye Compare Means Independent-
samples T Test
– Cung cấp các biến định lượng (tính trung bình), biến
định tính (phân thành 2 nhóm độc lập)
– Chỉ định 2 nhóm cần so sánh...
153
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D., TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - ĐỘC LẬP
154
 những bước chập chững vào thế giới số 
TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - ĐỘC LẬP (SPV)
155
Kiểm định sự bằng nhau về 
phương sai của 2 mẫu 
(Levenve’s Test)
Sig. < 5% phương sai 2 mẫu 
khác nhau 
“Equal variances not assumed”
Sig. > 5% phương sai 2 mẫu 
bằng nhau 
“Equal variances assumed”
Giả thuyết H0: Tuổi trung bình giữa nam và nữ là bằng nhau
 những bước chập chững vào thế giới số 
TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - ĐỘC LẬP (SPV)
156
Kết quả kiểm định sự 
bằng nhau về trị trung 
bình của 2 mẫu
Sig. > 5% phương sai 2
mẫu bằng nhau 
“Equal variances assumed”
KẾT LUẬN: Tuổi trung bình giữa nam và nữ là khác nhau
Mức ý nghĩa = 0.00 < 0.05
Bác bỏ giả thuyết H0
 những bước chập chững vào thế giới số 
TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - TỪNG CẶP
▪Bước 1: Giả thuyết Ho: 
“Không có sự khác nhau về trị 2 trung bình tổng thể” 
(Khác biệt giữa 2 trung bình là bằng 0)
▪Bước 2: Thực hiện Paired-Samples T-Test 
▪Bước 3: So sánh Sig. của kiểm định t ở bước 2 với :
• Sig. > : Chấp nhận Ho
• Sig. : Bác bỏ Ho
Paired-Sample T-Test
157
 những bước chập chững vào thế giới số 
TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - TỪNG CẶP
• Ví dụ: Cảm nhận của khách hàng trước và sau khi ngân
hàng triển khai cam kết chất lượng dịch vụ (SLA)
• Quy trình thực hiện
─ Analye Compare Means Paired-Samples
T-Test
─ Cung cấp cặp biến phối hợp
─ Điều chỉnh độ tin cậy (nếu cần)...
158
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D., TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - TỪNG CẶP
159
 những bước chập chững vào thế giới số 
TRUNG BÌNH CỦA 2 TỔNG THỂ - TỪNG CẶP (SPV)
160
Giả thuyết H0: Cảm nhận của khách hàng là không đổi
KẾT LUẬN: Cảm nhận của khách hàng có thay đổi
Mức ý nghĩa = 0.00 < 0.05
Bác bỏ giả thuyết H0
 những bước chập chững vào thế giới số 
 những bước chập chững vào thế giới số 
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Tương quan 2 biến (Bivariate)
1. Tương quan Pearson
2. Tương quan Spearman
162
 những bước chập chững vào thế giới số 
1. TƯƠNG QUAN 2 BIẾN
▪Tương quan Pearson
• Áp dụng trong trường hợp mẫu có phân phối chuẩn
• Lượng hóa mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định
lượng
• Mối liên hệ giữa 2 biến có thể [-1, 1]
– r > 0: liên hệ tuyến tính thuận
– r < 0: liên hệ tuyến tính nghịch
– r = 0: không có liên hệ hoặc liên hệ phi tuyến
• Mối liên hệ này có tính chất đối xứng.
163
r
 những bước chập chững vào thế giới số 
▪Hệ số tương quan giữa hai biến x và y:
𝑟𝑥𝑦 =
𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦)
𝑣𝑎𝑟 𝑥 ∗ 𝑣𝑎𝑟 𝑦
Trong đó:
– cov(x,y): hiệp phương sai của x và y
– var(x): phương sai của x
– var(y): phương sai của y
164
TƯƠNG QUAN 2 BIẾN
 những bước chập chững vào thế giới số 
r = –0.90 r = 0.00 r
= 0.90
TƯƠNG QUAN 2 BIẾN
165
 những bước chập chững vào thế giới số 
A. TƯƠNG QUAN PEARSON
▪Giả thuyết: H0 và H1, và hệ số tương quan 
(r)
• Kiểm định 2 phía (two-tailed)
– H0: r = 0 - không có mối tương quan
– H1: r ≠ 0 - có mối tương quan
• Kiểm định 1 phía (one-tailed)
─ H0: r = 0 - không có mối tương quan
─ H1: r > 0 - có mối tương quan thuận
─ H1: r < 0 - có mối tương quan nghịch
166
 những bước chập chững vào thế giới số 
▪Một số yêu cầu về dữ liệu:
• 2 biến liên tục (thang đo khoảng/tỷ lệ)
• Các quan sát có giá trị trên cả 2 biến
• Các quan sát độc lập
• Các biến có phân phối chuẩn
• Không có trường hợp bất thường
TƯƠNG QUAN PEARSON
167
 những bước chập chững vào thế giới số 
TƯƠNG QUAN PEARSON
▪Ví dụ,
• Mục tiêu nghiên cứu: Có mối quan hệ như thế nào 
giữa độ tuổi và thu nhập.
• Câu hỏi nghiên cứu: Độ tuổi và thu nhập có mối quan 
hệ với nhau hay không?
• Các biến: Độ tuổi và thu nhập (2 biến định lượng).
• H0: “Độ tuổi và thu nhập không có liên hệ với nhau”
 những bước chập chững vào thế giới số 
TƯƠNG QUAN PEARSON
• Quy trình thực hiện
─Analyze Correlate Bivariate
─Chọn biến vào Variables
─Tại Correlation Coefficients Pearson
 Test of Significance OK
169
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D., TƯƠNG QUAN PEARSON
170
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D., TƯƠNG QUAN PEARSON (SPV)
Hệ số tương quan giữa 
2 biến là r = 0.670
H0: Độ tuổi và thu nhập không có liên hệ với nhau
KẾT LUẬN: Độ tuổi và thu nhập có liên hệ với nhau
Mức ý nghĩa sig. = 0.000 < 0.05
Bác bỏ giả thuyết H0
171
 những bước chập chững vào thế giới số 
B. TƯƠNG QUAN SPEARMAN
▪ Tương quan - Spearman
• Rank Correlation 
Coefficient
• Áp dụng trong trường hợp
tổng thể không có phân
phối chuẩn
172
 những bước chập chững vào thế giới số 
 những bước chập chững vào thế giới số 
PHÂN TÍCH HỒI QUY
1.Hồi quy tuyến tính đơn biến
2.Hồi quy tuyến tính đa biến (bội)
174
𝑌 = 𝛽0 + σ(𝛽𝑖 ∗ 𝑋𝑖)
 những bước chập chững vào thế giới số 
PHÂN TÍCH HỒI QUY
▪Mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa 1
biến phụ thuộc (Y) với nhiều biến độc lập
(𝑋𝑖)
▪Không có tính đối xứng như tương quan
• Ví dụ,
Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng KTX BUH...
175
 những bước chập chững vào thế giới số 
1. HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN
• Mô hình tổng quát
Trong đó
– 𝑌𝑖: giá trị dự đoán thứ i của biến phụ thuộc
– 𝑋𝑖: giá trị quan sát thứ i của biến độc lập
– 𝛽0 và 𝛽1: các hệ số hồi quy - theo phương pháp OLS
– 𝜀𝑖: phần dư, biến độc lập ngẫu nhiên N(0,2)
176
𝒀𝒊 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 ∗ 𝑿𝒊 +𝜺𝒊
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D: ĐỒ THỊ HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN
177
Y
X
 những bước chập chững vào thế giới số 
HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN
▪Một số giả định và yêu cầu về dữ liệu
• 2 biến liên tục (thang đo khoảng/tỷ lệ)
• Các quan sát có giá trị trên cả 2 biến
• Tồn tại quan hệ tuyến tính giữa 2 biến
• Các giá trị của Y độc lập với nhau
• Phân phối chuẩn của Y với phương sai không đổi
• Các giá trị trung bình 𝜇 𝑌 𝑋 nằm trên đường thẳng
• Phần dư có phân phối chuẩn
178
 những bước chập chững vào thế giới số 
HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN
• Quy trình thực hiện
─Analyze Regression Linear
─Chọn biến vào Dependent và Independent
─Kiểm định các giả định Statistics
─Biểu đồ Plots
 OK
179
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D: HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN
180
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D., HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN (SPV)
Đo lường mức độ phù hợp 
của mô hình đối với mẫu (R2)
Mức độ phù hợp của mô hình 
với tổng thể (F lớn, sig. < 0.05)
Mức ý nghĩa của các hệ số 
hồi quy sig. = 0.00 < 0.05
Hệ số hồi quy
𝒀𝒊 = 𝟎. 𝟗𝟕𝟒 + 𝟎. 𝟐𝟑𝟐 ∗ 𝑿𝒊 + 𝜺
Phương pháp nhập một lần
 những bước chập chững vào thế giới số 
HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN (SPV)
▪Variables Entered/Removed
• Model: cho phép chạy nhiều mô hình mỗi lần thực hiện
hồi quy, cột Model là số thứ tự của mô hình.
• Variables Entered: cho phép nhập các biến vào theo
khối (blocks) và thực hiện hồi quy theo từng bước
(stepwise)
• Variables Removed: liệt kê các biến bị loại bỏ khỏi hồi
quy, cột này thường trống trừ khi thực hiện hồi quy theo
từng bước.
• Method: phương pháp. V.d., từng bước, nhập một lần
 những bước chập chững vào thế giới số 
▪Model Summary
• Model: số thứ tự của mô hình hồi quy
• R: tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
• R-Squared: mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được
giải thích bởi biến độc lập
• Adjusted R-Square: mức độ biến thiên của biến phụ
thuộc được giải thích bởi biến độc lập
– V.d., 44.8% (R2 = 0.448) sự biến thiên của chất lượng KTX
được giải thích bởi chất lượng nhân viên KTX.
HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN (SPV)
 những bước chập chững vào thế giới số 
• R-Squared tăng khi thêm 1 biến độc lập (X) vào mô
hình, dù biến thêm vào không có ý nghĩa thống kê
• Adjusted R-Squared chỉ tăng khi biến độc lập (X) có
ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến biến phụ thuộc
(Y)
• R-Squared không có giá trị âm
• Adjusted R-Squared có thể âm khi R-Squared gần
giá trị 0
R2 VÀ R2 HIỆU CHỈNH
R2
184
 những bước chập chững vào thế giới số 
▪ANOVA
• Sum of squares: tổng bình phương
• df: bậc tự do, Residual = n – 1
• Mean Square: Sum of Squares/df
• F và Sig.: kiểm định F và p-value 
– F = Mean Square (Regression)/Mean Square (Residual). 
– Giả thuyết H0: “tất cả các hệ số hồi quy của mô hình 
bằng 0”
– Sig. < α: mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.
HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN (SPV)
 những bước chập chững vào thế giới số 
▪Coefficients
• B: các hệ số hồi quy tuyến tính.
• Std. Error: sai số chuẩn cho các hệ số
• Beta: các hệ số được chuẩn hóa. 
• t và Sig.: Kiểm định t và p-value
─ Sig. > α: không có ý nghĩa thống kê (loại bỏ b/beta tương 
ứng)
─ Sig. < α: có ý nghĩa thống kê (giữ lại b/beta tương ứng)
HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN (SPV)
 những bước chập chững vào thế giới số 
 những bước chập chững vào thế giới số 
2. HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI
• Mô hình tổng quát
Trong đó
– 𝑌𝑖: giá trị dự đoán thứ i của biến phụ thuộc
– Xk𝑖: giá trị quan sát thứ i của biến độc lập thứ k
– 𝑖: các hệ số hồi quy riêng phần - theo phương pháp OLS
– 𝜀𝑖: phần dư, biến độc lập ngẫu nhiên N(0,2).
188
𝒀𝒊 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 ∗ 𝑿𝟏𝒊 + 𝜷𝟐 ∗ 𝑿𝟐𝒊 +⋯+ 𝜷𝐩 ∗ 𝑿𝐩𝒊 + 𝜺𝒊
 những bước chập chững vào thế giới số 
HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI
▪Một số giả định và yêu cầu về dữ liệu
• Các biến độc lập - phụ thuộc liên tục (thang đo 
khoảng/tỷ lệ)
• Các quan sát có giá trị độc lập
• Tồn tại quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập - phụ 
thuộc
• Các giá trị của Y độc lập với nhau
• Phân phối chuẩn của Y với phương sai không đổi
• Không tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
• Phần dư có phân phối chuẩn
189
 những bước chập chững vào thế giới số 
V.D: HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI
• Xác định mức độ tác động của các yếu tố có ảnh 
hưởng đến ý định mua nước hoa ở TP. HCM.
190
Các yếu tố 
nhân khẩu học
Tính 
hữu dụng 
Ý định 
mua hàng
Chất lượng 
thông tin 
Sự tin cậy 
của thông tin 
Nhu cầu 
thông tin
H1+
H2+
H3+
H4+
H5
 những bước chập chững vào thế giới số 
▪Quy trình thực hiện
A. Xem xét ma trận hệ số tương quan
B. Xây dựng phương trình hồi quy
C. Kiểm định các giả thuyết
D. Giải thích các hệ số hồi quy
E. Xác định tầm quan trọng của các biến
F. Lựa chọn các biến độc lập cho mô hình
G. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết [5]
191
HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI
 những bước chập chững vào thế giới số 
A. MA TRẬN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
192
 những bước chập chững vào thế giới số 
MA TRẬN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN (SPV)
193
Hệ số tương quan giữa hai biến
độc lập thấp & không có ý nghĩa
Hệ số tương quan giữa biến 
phụ thuộc và các biến độc lập 
tương đối cao & có ý nghĩa
KẾT LUẬN: Có thể sử dụng các biến độc lập trong mô hình
 những bước chập chững vào thế giới số 
B. XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY
194
• Quy trình thực hiện
─Analyze Regression Linear
─Chọn biến vào Dependent và các biến 
Independent
─Kiểm định các giả định Statistics
─Biểu đồ Plots
 OK
 những bước chập chững vào thế giới số 
XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY
195
 những bước chập chững vào thế giới số 
PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY
Hệ số xác định tổng thể R2 = 0.717, nên các biến độc lập giải 
thích được khoảng 71,7 % sự biến thiên của biến phụ thuộc
𝒀 = 2. 𝟐𝟑𝟐 + 𝟎. 𝟏𝟏𝟓 ∗ 𝑿𝟏 + 𝟎. 𝟔𝟕𝟕 ∗ 𝑿𝟐 + 𝜺
196
Hệ số hồi quy
 những bước chập chững vào thế giới số 
C. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT (SPV)
Mức độ phù hợp của mô hình với 
tổng thể (F lớn, sig. < 0.05)
Các biến đều có ý nghĩa 
trong mô hình (sig. < 0.05)
KẾT LUẬN: Các giả thuyết đều được ủng hộ (không bác bỏ)
197
 những bước chập chững vào thế giới số 
E. TẦM QUAN TRỌNG CÁC BIẾN (SPV)
198
Xác định tầm quan trọng của 
các biến trong mô hình
 những bước chập chững vào thế giới số 
TẦM QUAN TRỌNG CÁC BIẾN (SPV)
199
2 biến này có ảnh hưởng đối với 
mô hình lớn hơn các biến còn lại
 những bước chập chững vào thế giới số 
F. LỰA CHỌN CÁC BIẾN ĐỘC LẬP
▪Mục đích
• Lựa chọn hiệu quả các biến đưa vào mô hình
▪Thực hiện
• Tăng dần số lượng các biến và kiểm tra mức độ
phù hợp của mô hình
200
 những bước chập chững vào thế giới số 
LỰA CHỌN CÁC BIẾN ĐỘC 
LẬP
201
Lựa chọn các biến độc lập
 những bước chập chững vào thế giới số 
LỰA CHỌN CÁC BIẾN ĐỘC LẬP 
(SPV)
KẾT LUẬN: Mô hình 2 biến tốt hơn hẳn so với mô hình 1 biến
Hệ số xác định tổng 
thể (R2) thay đổi
F2 >> F1
 những bước chập chững vào thế giới số 
G. HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN
203
Xem xét hiện tượng đa cộng 
tuyến (VIF)
 những bước chập chững vào thế giới số 
HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN 
(SPV)
KẾT LUẬN: Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Nếu VIF < 10: Các biến độc lập 
không có tương quan với nhau 
 những bước chập chững vào thế giới số 
Q&A
206
HẾT