›
›

Bài giảng Tin học ứng dụng quản trị

pdf 55 trang hapham 120
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Tin học ứng dụng quản trị", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_tin_hoc_ung_dung_quan_tri.pdf

Nội dung text: Bài giảng Tin học ứng dụng quản trị

  1. Tin h c ng d ng qu n tr III Tin h c ng d ng - SPSS 1 III Gi i thi u v SPSS Phân lo i và mã hóa d li u NI Khai báo bi n và nh p li u DUNG CH NG Mt s x lý trên bi n 1 Tóm t t và trình bày d li u Xây d ng mô hình h i quy tuy n tính b ng SPSS Tin h c ng d ng - SPSS 2 Làm quen vi SPSS 1
  2. Tin h c ng d ng qu n tr III 1- Gi i thi u v SPSS Tin h c ng d ng - SPSS 3 1- Gi i thi u v SPSS  Vi t t t Statistical Package for the Social Sciences.  SPSS cung c p m t h th ng qu n lý d li u và phân tích th ng kê trong m t môi tr ưng ha.  D s dng, h tr thao tác thông qua menu kéo th và câu lnh, các b ng bi u, báo cáo ưc trình bày p, linh ho t. ưng m t qui trình nghiên c u bao g m 8 bưc, SPSS ph c v ưc th 7 (X lý, phân tích và di n gi i các d li u ã ưc x lý). Tin h c ng d ng - SPSS 4 Làm quen vi SPSS 2
  3. Tin h c ng d ng qu n tr 1- Gi i thi u v SPSS (tt)  Hng d n cài t -> xem chi ti t t i ây  Tài li u h c t p: Slide bài gi ng.  Tài li u tham kh o: Phân tích d li u nghiên c u v i SPSS – Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (HKT TPHCM-2008). Tin h c ng d ng - SPSS 5 1- Gi i thi u v SPSS (tt) Tin h c ng d ng - SPSS 6 Làm quen vi SPSS 3
  4. Tin h c ng d ng qu n tr III 2- Phân lo i v à mã h óa d li u Tin h c ng d ng - SPSS 7 2- Phân lo i và mã hóa d li u  ư a  a ưưưưaơ D li u D li u D li u nh tính nh l ưng Thang o Thang o Thang o Thang o danh ngh a th bc kho ng cách t l Tin h c ng d ng - SPSS 8 Làm quen vi SPSS 4
  5. Tin h c ng d ng qu n tr 2- Phân lo i và mã hóa d li u ưưư ơ ơ ư ư  ư Tin h c ng d ng - SPSS 9 2- Phân lo i và mã hóa d li u  AA  Thang o là công c dùng ưc (mã hóa) các tình tr ng hay m c ca các ơ n v kh o sát theo các c tr ưng ưc xem xét. Ví d: tình tr ng hôn nhân, m c h hài lòng v mt v n nào ó.  d dàng th c hi n x lý trên máy tính thì vi c mã hóa th ưng ưc th c hi n b ng ký s thay vì ký t .  Có 4 lo i thang o c ơ b n. Tin h c ng d ng - SPSS 10 Làm quen vi SPSS 5
  6. Tin h c ng d ng qu n tr 2- Phân lo i và mã hóa d li u  AA • Thang o danh ngh a Nominal scale): trong thang o này các con s ch dùng phân lo i các i t ưng, nó không mang ý ngh a nào khác Ví d: “Vui l òng cho bi t tình tr ng hôn nhân c a b n hi n nay?” c thân  1 ang có ình  2 góa  3 Ly thân ho c ly d  4  Nh ng con s này mang tính nh danh vì không th cng l i ho c tính giá tr trung bình c a “tình tr ng hôn nhân”. Phép toán th ng kê có th s dng cho lo i thang o này là: m, tính t n su t c a m t bi u hi n. Tin h c ng d ng - SPSS 11 2- Phân lo i và mã hóa d li u  AA • Thang o th bc (Ordinal scale): các con s ngh a ưc s p x p theo m t quy ưc nào ó v th bc hay s hơn kém, nh ưng không bi t kho ng cách gi a chúng  Bt c thang o th bc nào c ng làa, nh ưng không th ưc l i. Ví d: “Bn hài lòng nh ư th nào v mùi c a s n ph m Snack Khoai tây chiên mà bn v a dùng th ?” Hài lòng Bình th ưng Không hài lòng 3 2 1  S 3 có mc hài lòng cao h ơn s 2 ho c s nh ưng không bi t cao h ơn g p m y l n, cao h ơn nhi u hay ít. Tin h c ng d ng - SPSS 12 Làm quen vi SPSS 6
  7. Tin h c ng d ng qu n tr 2- Phân lo i và mã hóa d li u  AA • Thang o kho ng (Interval scale): là mt d ng c bi t c a thang o th bc vì nó cho bi t ưc kho ng cách gi a các th bc, nó có dng mt dãy các ch s liên t c và u n, 2 u c a dãy s th hi n 2 tr ng thái i ngh ch nhau. Ví d: Theo b n t m quan tr ng c a các y u t ư nào i v i cu c s ng c a m t ng ưi?(1=không quan tr ng, 5=r t quan tr ng) Không quan tr ng Rt quan tr ng 1. Có nhi u ti n 1 2 3 4 5 2. Có sc kh e t t 1 2 3 4 5  Phép toán th ng kê có th s dng thêm cho lo i thang o này so v i 2 lo i thang o tr ưc là: tính kho ng bi n thiên, s trung bình, lch chu n. Tin h c ng d ng - SPSS 13 2- Phân lo i và mã hóa d li u  AA • Thang o t l (Ratio scale): có tt c các c tính kho ng cách và th t ca thang o kho ng, ngoài ra có th th c hi n ưc phép toán chia tính t l nh m m c ích so sánh. Ví d: “Bn bao nhiêu tu i?” hay “Thu nh p trung bình m i tháng c a b n là bao nhiêu?”  ây là ví d tiêu bi u cho thang o t l. Các con s ưc t câu h i này cóc tính là tính t lưc (ch ng h n ng ưi 40 tu i thì gp ôi ng ưi 20 tu i, ng ưi có thu nh p 4 tri u thì bng 2/3 ngưi có thu nh p 6 tri u).  Tuy nhiên SPSS g p chung 2 lo i thang o kho ng và t l thành m t g i là (thang c ). Tin h c ng d ng - SPSS 14 Làm quen vi SPSS 7
  8. Tin h c ng d ng qu n tr 2.2- Mã hóa d li u  Khi nh p d li u mà d li u không ph i là ký s ư “n” hay “sinh viên” thì cn ph i ưc t o ra m t con s mã hóa cho d li u ó.  Lưu ý: ch mã hóa thông tin thu th p thu c d li u tính, còn các thông tin thu nh p thu c d li u nh lưng ã ưi d ng s và có ý ngh a nên không c n mã hóa. Tin h c ng d ng - SPSS 15 2.2- Mã hóa d li u (tt) N: 2 Nam: 1 10 3 11 14 Tin h c ng d ng - SPSS 16 Làm quen vi SPSS 8
  9. Tin h c ng d ng qu n tr 2.2- Mã hóa d li u (tt) Sau khi mã hóa: Tin h c ng d ng - SPSS 17 a Bng ph ng v n ơ n gi n 1. Lo i in tho i di ng mà bn s dng chính?  Nokia (1)  Samsung (2) Mã hóa tr c ti p trên  Motorola (3) bng ph ng v n.  Khác (4) 2. M c hài lòng chung c a b n khi s dng lo i in tho i trên? Rt không hài lòng 1 2 3 4 5 R t hài lòng 3. Chi tiêu trung bình m t tháng cho vi c g i in tho i di ng .ngàn ng 4. B n theo dõi thông tin v các lo i in tho i m i nh ư th nào?  Không bao gi (1)  Ít khi (2)  Th nh tho ng (3) ng xuyên (4) Câu h i nhi u tr li (MA) 5. B n th ưng s dng tính n ng nào mã hóa nh th nào ???  Nghe - gi  Tin nh n  Nghe nh c  Quay phim, ch p hình  Games  Khác 6. Gi i tính :  Nam (1)  N (0) Tin h c ng d ng - SPSS 18 Làm quen vi SPSS 9
  10. Tin h c ng d ng qu n tr III 3- Khai b áo bi n v à nh p li u Tin h c ng d ng - SPSS 19 3.1- Khai báo bi n ae ư aaea aaeea a Tin h c ng d ng - SPSS 20 Làm quen vi SPSS 10
  11. Tin h c ng d ng qu n tr Name: tên bi n, ký t liên t c, không có kho ng tr ng, c n t tên bi n có dài không quá 8 ký t hay ký s , không có ký t t bi t và ưc b t u bng m t ký s . Thông th ưng tên bi n ưc t g n v i câu h i mà bi n ó mô t , VD: câu h i 1 c1. Tin h c ng d ng - SPSS 21 Type: ki u bi n, m c nh là ki u nh lưng (Numeric), mu n thay i ki u bi n thì nh n chu t vào nút Type m hp tho i Type. Tin h c ng d ng - SPSS 22 Làm quen vi SPSS 11
  12. Tin h c ng d ng qu n tr Width: rng c a bi n, là s ký s hay ký t ti ta có th nh p Tin h c ng d ng - SPSS 23 Decimals: s l sau d u ph y. Tin h c ng d ng - SPSS 24 Làm quen vi SPSS 12
  13. Tin h c ng d ng qu n tr Label: nhãn bi n (là tên y ca bi n, s hi n th trong báo cáo th ng kê và bi u ) Tin h c ng d ng - SPSS 25 Values: giá tr mã hóa d li u, à thu c tính quan tr ng nh t. Nh p chu t vào nút nh p giá tr mã hóa. Tin h c ng d ng - SPSS 26 Làm quen vi SPSS 13
  14. Tin h c ng d ng qu n tr Missing: khai báo giá tr khuy t Tin h c ng d ng - SPSS 27 3- Khai báo bi n (tt) aa yy  Khi g p câu h i mà nh ng ng ưi ưc iu tra vì lý do t nh h ch i tr li (VD: thu nh p, trình hc v n, ) thìưc giá tr 99 có nhãn là “không tr li”.  Sau ó sang Missing ta ph i khai báo 99 là giá tr khuy t khi tính toán các lnh th ng kê, máy s lo i giá tr khuy t này ra. Lu ý: Cách t s i di n cho Missing value là tùy vào câu h i th c t , VD t s 99 cho Missing value là bi n tu i s gây nh m l n n u cu c iu tra có nh ng ng ưi t 99 tu i. Tin h c ng d ng - SPSS 28 Làm quen vi SPSS 14
  15. Tin h c ng d ng qu n tr Columns: khai báo rng c a c t bi n khi ta nh p li u, th ưng ch n là 8 Tin h c ng d ng - SPSS 29 Align: v trí d li u ưc nh p trong ct, th ưng ch n là Right Tin h c ng d ng - SPSS 30 Làm quen vi SPSS 15
  16. Tin h c ng d ng qu n tr Measure: lo i thang o ca d li u, Ordinal (thang bc), Nominal (thang a) và Scale (g m c Interval-kho ng và Ratio-t l). Tin h c ng d ng - SPSS 31 3.2- Nh p li u Lưu ý: - Nh p m i c t là mt bi n - Mi dòng là d li u thu th p ưc t mt m u ph ng v n - Có th dùng ch c n ng Copy/Paste sao chép d li u t ch ươ ng trình Excel sang SPSS. Ngoài ra, SPSS c ng cho phép import d li u t file .xls có sn b ng cách vào File > Open > Data > Ch n t p tin uôi *.xls. Tin h c ng d ng - SPSS 32 Làm quen vi SPSS 16
  17. Tin h c ng d ng qu n tr III 4- Mt s x lý trên bi n Tin h c ng d ng - SPSS 33 4- Mt s x lý trên bi n 4.1- Mã hóa l i bi n (Recode)  Bi n ã c mã hóa r i t i sao ph i mã hóa l i ?  Khi chúng ta mu n gi m s bi u hi n c a m t bi n nh tính xu ng còn 2 hay 3 bi u hi n c ơ b n Ví d: v i bi n v trình chuyên môn 1.Ti n s , 2.Th c s , 3.i h c, 4.Cao ng, 5.Trung c p, 6.Sơ c p.  Bn có th mã hóa l i bi n này b ng cách gom chung bi u hi n 1 và 2 thành m t nhóm chung là “Sau i h c”, gom bi u hi n 4,5 và 6 thành nhóm “Dưi i h c”.  Sau khi mã hóa l i thì bi n c a chúng ta ch còn 3 bi u hi n cơ b n là: Trên i h c, i h c, Di i h c. Tin h c ng d ng - SPSS 34 Làm quen vi SPSS 17
  18. Tin h c ng d ng qu n tr 4.1- Mã hóa l i bi n (Recode) (tt)  Bi n ã c mã hóa r i t i sao ph i mã hóa l i ? (tt)  Khi chúng ta mu n chuy n 1 bi n nh l ưng có quá nhi u giá tr thành 1 bi n nh tính. Ví d: v i bi n nh l ưng là tu i,u tra 1000 ngưi cho bi t h có tu i t n 60. Nh ư v y chúng ta s có tu i.  Nu li t kê ra thì bng t n s ca bi n tu i s dài n 40 hàng nên ít có ý ngh a trong vi c tóm t t và trình bày. Do ó bi n này cn ưc mã hóa l i thành m t s nhóm giá tr giúp vi c trình bày ng n g n và d dàng h ơn.  Chúng ta có th mã hóa bi n này l i thành nh ng nhóm tu i nh ư sau: (20-30), (31-40), (41-50), (51-60). Tin h c ng d ng - SPSS 35 4.1- Mã hóa l i bi n (Recode) (tt) Quy trình th c hi n vi c mã hóa l i bi n 1. Vào menu Transform>Recode into Different Variables m hp tho i Recode into Different Variables, l nh Recode t o 1 bi n m i v i các giá tr mã hóa do b n khai báo trên c s bi n g c, còn bi n c vn ưc gi li.  Nu ch n Recode into Same Variables thì lnh Recode s làm m t i bi n c và to ra 1 bi n m i v i các bi u hi n v a ưc mã hóa. Tin h c ng d ng - SPSS 36 Làm quen vi SPSS 18
  19. Tin h c ng d ng qu n tr 4.1- Mã hóa l i bi n (Recode) (tt) Quy trình th c hi n vi c mã hóa l i bi n (tt) 2. Trong h p tho i Recode into Different Variables ch n bi n mu n recode ư a sang khung Input Variable -> Output Variable. Tin h c ng d ng - SPSS 37 4.1- Mã hóa l i bi n (Recode) (tt) Quy trình th c hi n vi c mã hóa l i bi n (tt) 3. Trong Output Variable c n t tên và nhãn cho bi n m i, ví d Name: tuoiMHL và Label: Tu i ã ưc mã hóa l i. Sau ó nh p nút change mã hóa bi n tuoi->tuoiMHL. Lu ý không c quên nh p nút change. Tin h c ng d ng - SPSS 38 Làm quen vi SPSS 19
  20. Tin h c ng d ng qu n tr 4.1- Mã hóa l i bi n (Recode) (tt) Quy trình th c hi n vi c mã hóa l i bi n (tt) 4. Nh p nút Old and New Values m hp tho i xác nh s chuy n i gi a giá tr c và giá tr mi t ươ ngTng ng.giá tr c ri r c Ln l Giáưc tr khaikhuy báot c a giá h th tr ngc (Old Valueng bênv i 1 tay giá trtrái) m tiươ ng ng v i t ng giá tr mi (New Value bên tay ph i). Giá tr khuy t c a h Kho ng t giá tr nh th ng ho c do ng ưi nh t n 1 giá tr xác dùng nh ngh a nh ưc nh p vào Kho ng t 1 giá tr xác nh ưc nh p vào Mt kho ng giá tr c n giá tr ln nh t ng v i 1 giá tr mi Tin h c ng d ng - SPSS 39 4.1- Mã hóa l i bi n (Recode) (tt) Quy trình th c hi n vi c mã hóa l i bi n (tt) 5. Xác nh xong các giá tr  nút Continue tr v hp tho i tr ưc ó. Ch n OK th c hi n l nh mã hóa l i, lúc ó s xu t hi n 1 bi n m i là tuoiMHL . Bi n m i v a ưc t o do Recode l i bi n tuoi Tin h c ng d ng - SPSS 40 Làm quen vi SPSS 20
  21. Tin h c ng d ng qu n tr 4.1- Mã hóa l i bi n (Recode) (tt) Quy trình th c hi n vi c mã hóa l i bi n (tt) 6. Vào thu c tính Values gán các nhãn giá tr cho bi n v a t o, n u không khai báo các nhãn giá tr thì khi l p b ng t n s cho bi n tuoiMHL , SPSS s truy xu t ra các con s 1, 2, 3, 4 ch không truy xu t ra các bi u hi n (20-30), (31-40), ca bi n tuoiMHL . Tin h c ng d ng - SPSS 41 4- Mt s x lý trên bi n (tt) 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy  Category là bi n phân lo i có th có nhi u tr s mã hóa t ưng tr ưng cho nhi u tr ng thái, bi u hi n khác nhau. Ví d: o Ph t, o Thiên chúa, o Tin lành, o Hòa h o,  Dichotomy là bi n phân lo i ch có 2 tr s mã hóa t ưng tr ưng cho 2 tr ng thái hay 2 bi u hi n khác nhau. Ví d: Nam hay n , ng ý hay không ng ý, cóc báo An Giang hay không c báo An Giang,  Vì sao c n ph i chuy n 1 bi n d ng Category Dichotomy ? Tin h c ng d ng - SPSS 42 Làm quen vi SPSS 21
  22. Tin h c ng d ng qu n tr 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy (tt)  i v i câu h i nhi u tr li (MA) có th mã hóa và nh p li u theo c 2 ki u bi n này. Mã hóa và nh p li u theo ki u category d th c hi n hơn, tuy nhiên khi phân tích sâu thì ki u bi n dichotomy có nhi u l i th ơ .  Do v y ng ưi ta th ưng nh p li u theo ki u category, ó khi c n phân tích sâu thì chuy n sang d ng dichotomy. Ví d: v i câu h i v các lo i báo mà ưng c, ng ưi ưc h i có th nh c n nhi u lo i báo khác nhau nh ư: Tu i Tr , Thanh Niên, An Giang, Pháp Lu t, Công An, SGGP, An Ninh, Gi s thông tin v các lo i báo th ưng c ưc th hi n trong 5 bi n (1-5). Nhà nghiên c u mu n bi t báo AG ưc c th ưng xuyên n âu d a trên s li u iu tra ưc, nh ưng l a ch n c báo AG n m r i rác trong các bi n t 1-5 làm sao m ưc? Tin h c ng d ng - SPSS 43 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy (tt) Ví d: (tt)  Khi ó chúng ta s to 1 bi n m i v i 2 bi u hi n (bi n Dichotomy): bi u hi n 1 làưi cóc báo AG, bi u hi n 0 là ng ưi không c báo AG.  Sau óm t n s xu t hi n s 1 s bi t ưc s ưi cóc báo AG và sưi không c báo AG. Cách th c hi n: 1. Tin h c ng d ng - SPSS 44 Làm quen vi SPSS 22
  23. Tin h c ng d ng qu n tr 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy (tt) Cách th c hi n: (tt) 2. Khai báo tên bi n Dichotomy mu n t o trong khung Target Variable và nhãn bi n trong khung Target Label. Tin h c ng d ng - SPSS 45 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy (tt) Cách th c hi n: (tt) 3. ư ác bi n t c1a1 n c1a5 vào khung Varibles. Tin h c ng d ng - SPSS 46 Làm quen vi SPSS 23
  24. Tin h c ng d ng qu n tr 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy (tt) Cách th c hi n: (tt) 4. Nh eeae. Tin h c ng d ng - SPSS 47 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy (tt) Cách th c hi n: (tt) 5. Nh p s 3 (là sưc mã hóa cho báo AG trong các bi n t c1a1- c1a5 ) vào khung Value r i b m nút Add ư ó sang khung Values to Count ưc này chúng ta ã yêu c u SPSS m tt c các tr ưng h p quan sát d c theo các bi n t c1a1 n c1a5 nu g p giá tr 3 thì SPSS gán s 1 cho bi n docBAG , n u không thì gán s 0. Tin h c ng d ng - SPSS 48 Làm quen vi SPSS 24
  25. Tin h c ng d ng qu n tr 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy (tt) Cách th c hi n: (tt) 6. B m Continue tr li h p tho i chính và OK. Tin h c ng d ng - SPSS 49 4.2- Chuy n m t bi n d ng Category thành d ng Dichotomy (tt) Cách th c hi n: (tt) 7. C a s Variable View có thêm 1 bi n m i tên là docBAG , bi n này nh n giá tr 1 (cóc báo AG) và (không c báo AG). Tin h c ng d ng - SPSS 50 Làm quen vi SPSS 25
  26. Tin h c ng d ng qu n tr 4.3- Th tc Compute S dng tính toán giá tr bi n m i t các bi n có sn Transform > Compute Variable Tin h c ng d ng - SPSS 51 III 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u Tin h c ng d ng - SPSS 52 Làm quen vi SPSS 26
  27. Tin h c ng d ng qu n tr 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u 11 Bng t nClick s ơ to addn Title 22 Các i l Clickng thto addng kê Title mô t NI 13 Lp b ng t Clickn s , tính to addtoán Titlecác LTK mô t DUNG 14 Lp b ngClick t ng to h addp nhi Titleu bi n 15 X lý câu h Clicki có th to ch addn nhi Titleu tr li - MA 16 Trình bàyClick k t quto addbng Title th Tin h c ng d ng - SPSS 53 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u 5.1- Bng t n s ơn VD: Hãy cho bi t t l s dng các lo i TD ? T thanh Menu ch n Analyze Descriptive Statistics Frequencies Hp tho i Frequencies xu t hi n, Ch n các bi n c n tính vàư ào khung Variable(s) Tin h c ng d ng - SPSS 54 Làm quen vi SPSS 27
  28. Tin h c ng d ng qu n tr 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.1- Bng t n s ơn (tt) VD: Hãy cho bi t t l s dng các lo i TD ? Kt qu  Có th th c hi n b ng t n s vi t t c các bi n ki u nh tính ln nh l ưng Tin h c ng d ng - SPSS 55 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.2- Các i l ng th ng kê mô t Ch ưc tính i v i các bi n nh l ưng, n u tính các i l ưng này i v i các bi n nh tính thì kt qu s không có ý ngh a. VD: - Tính trung bình gi i tính vô ngh a - Tính trung bình chi tiêu có ý ngh a Cách th c hi n: 1.T thanh Menu ch n Analyze Descriptive Statistics Descriptives Tin h c ng d ng - SPSS 56 Làm quen vi SPSS 28
  29. Tin h c ng d ng qu n tr 6- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 6.2- Các i l ng th ng kê mô t (tt) Cách th c hi n: 2. Ch n bi n danh sách bi n bên trái ư ào khung Variable(s) 3. B m nút Options m hp tho i và ch n các i l ưng th ng kê c n tính toán. Tin h c ng d ng - SPSS 57 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.2- Các i l ng th ng kê mô t (tt) Cách th c hi n: 4. B m Continue tr li h p tho i tr ưc, r i b m OK. B ng k t qu các i l ưng th ng kê xu t hi n. Tin h c ng d ng - SPSS 58 Làm quen vi SPSS 29
  30. Tin h c ng d ng qu n tr 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.2- Các i l ng th ng kê mô t (tt) Thay i cách hi n th bng k t qu : 1. Nh p ôi chu t vào b ng k t qu . 2. Vào menu Pivot ch n Transpose Rows and Columns Tin h c ng d ng - SPSS 59 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.3- Lp b ng t n s ng th i tính toán các i l ng th ng kê mô t Trong th c t ít khi dùng l nh tính toán các i l ưng th ng kê riêng l màưng k t h p v a l p b ng t n s va tính toán các i l ưng th ng kê mô t (ch áp d ng i v i bi n nh l ưng) Cách th c hi n: 1. Vào menu Analyze Descriptive Statistics Frequencies 2. Ch n bi n ư a vào khung Variable(s) và nh n nút Statistics m hp tho i tính các i l ưng th ng kê mô t . Tin h c ng d ng - SPSS 60 Làm quen vi SPSS 30
  31. Tin h c ng d ng qu n tr 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.3- Lp b ng t n s ng th i tính toán các i l ng th ng kê mô t (tt) 3. Trong h p tho i này ch n các i l ưng th ng kê c n tính r i nh n nút Continue tr li h p tho i Frequencies. 4. v bi u tn s , b m vào nút Charts Tin h c ng d ng - SPSS 61 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.3- Lp b ng t n s ng th i tính toán các i l ng th ng kê mô t (tt) 4. Trong h p tho i Charts, nh p chu t vào các ô ch n lo i bi u cn v .  Bar: bi u dng thanh (dùng cho bi n có các giá tr ri r c, bi n c a d li u nh tính).  Pie: bi u hình tròn (hay dùng cho vi c mô t cu trúc hi n t ưng).  Histograms: bi u phân ph i t n s dùng cho bi n c a d li u liên t c.  Sau khi ch n lo i bi u Continue tr v hp tho i Frequencies. Tin h c ng d ng - SPSS 62 Làm quen vi SPSS 31
  32. Tin h c ng d ng qu n tr 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.3- Lp b ng t n s ng th i tính toán các i l ng th ng kê mô t (tt) 5. Nh n nút OK. K t qu hi n ra: Tin h c ng d ng - SPSS 63 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.4- Lp b ng t ng h p nhi u bi n 5.4.1- Bng k t h p các bi n nh tính Bng k t h p 2 bi n nh tính VD: Mu n bi t s ưi trong t ng nhóm tu i có bao nhiêu Nam và bao nhiêu N .  Cách th c hi n: Tin h c ng d ng - SPSS 64 Làm quen vi SPSS 32
  33. Tin h c ng d ng qu n tr 5.4- Lp b ng t ng h p nhi u bi n 5.4.1- Bng k t h p các bi n nh tính (tt) Bng k t h p 3 bi n nh tính VD: Mu n bi t s ưi trong t ng nhóm tu i có bao nhiêu Nam và bao nhiêu N , h thành ph nào.  Cách th c hi n: Tin h c ng d ng - SPSS 65 5.4- Lp b ng t ng h p nhi u bi n 5.4.2- Bng k t h p bi n nh tính v i bi n nh l ng Bng k t h p 1 bi n nh tính & 1 bi n nh l ưng VD: Mu n bi t thu nh p trung bình c a Hà Ni và TPHCM.  Cách th c hi n: Tin h c ng d ng - SPSS 66 Làm quen vi SPSS 33
  34. Tin h c ng d ng qu n tr 5.4- Lp b ng t ng h p nhi u bi n 5.4.2- Bng k t h p bi n nh tính v i bi n nh l ng (tt) Bng k t h p 2 bi n nh tính & 1 bi n nh l ưng VD: Mu n bi t thu nh p trung bình c a Hà Ni và TPHCM theo t ng nhóm tu i.  Cách th c hi n: Tin h c ng d ng - SPSS 67 5.4- Lp b ng t ng h p nhi u bi n 5.4.3- bng chéo (phân tích hai bi n)  VD: Gi i tính có nh h ưng n vi c l a ch n lo i TD ?  Cách th c hi n: Mi quan h trong m u, t ng th ? Tin h c ng d ng - SPSS 68 Làm quen vi SPSS 34
  35. Tin h c ng d ng qu n tr Ki m nh m i liên h gi a hai bi n nh t ính  Ki m nh có tn t i m i liên h gi a hai bi n hay không ?  Cách th c hi n: Ki m nh Chi-bình ph ươ ng (χ2) ưc s dng r t ph bi n.  t gi thi t Ho: Hai bi n c l p v i nhau H1: Hai bi n có liên h vi nhau  Tra b ng tìm giá tr gi i h n χ2(r-1).(c-1), Mc ý ngh a là kh i a cho phép ph m ph i sai l m lo i I trong ki m nh, t c kh ác b Ho m c dù th c t úng. Bc t do df = (r-1).(c-1); r: s dòng c a b ng, c: s ct c a b ng.  So sánh giá tr gi i h n vài l ưng χ2: χ2 > χ2(r-1).(c-1), Bác b Ho χ2 χ2(r-1).(c-1), Ch p nh n Ho Tin h c ng d ng - SPSS 69 S dng SPSS th c hi n ki m nh χχχ2  Lp b ng chéo (Crosstabs) tìm m i liên h Ch n th hi n % theo c t n u bi n nguyên nhân t ct Tin h c ng d ng - SPSS 70 Làm quen vi SPSS 35
  36. Tin h c ng d ng qu n tr S dng SPSS th c hi n ki m nh χχχ2 (tt)  Kt qu ki m nh: Vi m c ý ngh a 5% b c t do 3, tra b ng: χ2(4-1).(3-1);0,05 =χ2(3);0,05 = 7,815 < 16,111 Bác b Ho Tin h c ng d ng - SPSS 71 5.4- Lp b ng t ng h p nhi u bi n 5.4.4- Tính giá tr trung bình c a 1 bi n nh l ng phân theo 1 bi n nh tính  VD: Mu n bi t thu nh p trung bình c a Hà Ni và TPHCM  Cách th c hi n: ư a bi n nh l ưng vào Dependent List, ưn nh tính vào Independent List Tin h c ng d ng - SPSS 72 Làm quen vi SPSS 36
  37. Tin h c ng d ng qu n tr 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.5- X lý câu h i có th ch n nhi u tr li (Multiple Answer-MA)  i v i câu h i MA chúng ta ghép các bi n l i v i nhau tng h p thông tin v câu h i.  Cách th c hi n: Nh n nút Add xác nh n Ch n các bi n c n ghép ư a vào ây t tên và nhãn cho bi n ghép Ch n vào ây vì bi n có nhi u bi u hi n Tin h c ng d ng - SPSS 73 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.5- X lý câu h i có th ch n nhi u tr li (tt) Sau khi nh n nút Add xác nh n, màn hình hi n thông báo OK Bi n ghép ã ưc nh ngh a Tin h c ng d ng - SPSS 74 Làm quen vi SPSS 37
  38. Tin h c ng d ng qu n tr 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u (tt) 5.5- X lý câu h i có th ch n nhi u tr li (tt) Th c hi n k t h p bi n vi bi n ghép m i ưc nh ngh a Tin h c ng d ng - SPSS 75 5- Tóm t t v à tr ình b ày d li u 5.6- Trình bày k t qu bng th 5.6.1- Các lo i th ơn c a SPSS  Bi u : ưc s dng bi u di n d li u d ưi d ng t n s hay t n su t %  Bi u hình tròn Pie: th ưng s dng bi u di n d li u nh tính d ng tn s hay % khi ch có ít nhóm.  th ưng g p khúc (Line) và di n tích (Area): áp d ng t t cho d li u nh l ưng.  Cách t o d ng và hi u ch nh các lo i th trên trong SPSS khá gi ng nhau ch cn nghiên c u 1 lo i th các th còn li t ơ ng t . Tin h c ng d ng - SPSS 76 Làm quen vi SPSS 38
  39. Tin h c ng d ng qu n tr 5.6- Trình bày k t qu bng th (tt) 5.6.2- th hình thanh (Bar)  Cách th c hi n: Bi u di n d li u ca 1 bi n ơ n Bi u di n d li u c a 1 bi n theo s phân tách c a 1 bi n khác Gi ng Clustered nh ưng các thanh trong nhóm n m ch ng lên nhau Tin h c ng d ng - SPSS 77 5.6- Trình bày k t qu bng th (tt) 5.6.3- Dùng th (Bar) bi u di n d li u c a 1 bi n ơ n  Cách th c hi n: Tin h c ng d ng - SPSS 78 Làm quen vi SPSS 39
  40. Tin h c ng d ng qu n tr 5.6- Trình bày k t qu bng th (tt) 5.6.3- Dùng th (Bar) bi u di n d li u c a 1 bi n ơ n (tt)  Kt qu : Tin h c ng d ng - SPSS 79 5.6- Trình bày k t qu bng th (tt) 5.6.4- Dùng th (Bar) bi u di n d li u c a 1 bi n ưc phân tách theo 1 bi n khác  Cách th c hi n: Tin h c ng d ng - SPSS 80 Làm quen vi SPSS 40
  41. Tin h c ng d ng qu n tr 5.6- Trình bày k t qu bng th (tt) 5.6.4- Dùng th (Bar) bi u di n d li u c a 1 bi n ưc phân tách theo 1 bi n khác (tt)  Kt qu : Tin h c ng d ng - SPSS 81 III 6- Xây d ng mô h ình h i quy tuy n t ính b ng SPSS 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i Tin h c ng d ng - SPSS 82 Làm quen vi SPSS 41
  42. Tin h c ng d ng qu n tr 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính  Mô hình h i quy t ng th Y = β1 + β2X + u (E(Y/X i) = β1 + β2Xi (TB Y khi X = X i)) Y: Bi ến ph ụ thu ộc, X: Bi ến độc l ập, u: Sai s ố ng ẫu nhiên. β1: H ệ số ch ặn, cho bi ết TB c ủa Y khi X = 0. β2: H ệ số góc, cho bi ết khi X t ăng lên 1 đv thì Y tăng lên bao nhiêu đv . X ảnh h ưởng → Y nh ư th ế nào? Bi ết được β1,β2 sẽ xác định được ảnh h ưởng c ủa X → Y  Trong th c t ta không th xác nh m t cách chính xác các h s 1, 2 ca mô hình h i quy t ng th , mà ch có th ưc l ưng chúng t các giá tr quan sát c a m u thu th p ưc. Tin h c ng d ng - SPSS 83 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính (tt)  Mô hình h i quy m u có dng ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Υi = β1 + β2Xi hayΥi = β1 + β2Xi + ei với ei là ph ần d ư Dùng ph ươ ng pháp ước l ượng bình ph ươ ng nh ỏ nh ất (OLS – Ordinary ˆ ˆ Least Square) để xác định β1, β2 VD: B ảng sau đây cho s ố li ệu v ề mức chi tiêu tiêu dùng (Y-đôla/tu ần) và thu nh ập hàng tu ần (X-đôla/tu ần) c ủa m ột m ẫu g ồm 10 gia đình. Ước l ượng hàm h ồi quy c ủa Y theo X. Yi 70 65 90 95 110 115 120 140 155 110 Xi 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Tin h c ng d ng - SPSS 84 Làm quen vi SPSS 42
  43. Tin h c ng d ng qu n tr 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính (tt)  Khai báo bi n và nh p d li u vào SPSS Tin h c ng d ng - SPSS 85 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính (tt)  Ch n menu Analyze > Regression > Linear ư a bi n ph thu c vào khung này ư a bi n c l p vào khung này Tin h c ng d ng - SPSS 86 Làm quen vi SPSS 43
  44. Tin h c ng d ng qu n tr 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính (tt)  Kt qu Ph ươ ng trình h ồi quy Υˆ = 25 ,455 + ,0 509 X tuy ến tính đơ n bi ến: i i ˆ β1 = 24 ,455 ˆ β2 = 0,509 ˆ Υi = 24 ,455 + .0 509 Xi Ý ngh ĩa mô hình Tin h c ng d ng - SPSS 87 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính (tt)  Ki m nh s phù hp c a hàm h i quy Hệ số xác định R2 (0 ≤ R2 ≤ 1) Ý ngh ĩa: Hệ số xác định R 2 là tỉ lệ (ho ặc t ỉ lệ %) s ự bi ến động c ủa bi ến ph ụ thu ộc được gi ải thích b ởi bi ến gi ải thích (theo mô hình, trong mẫu).  2 H 0 : R = 0 Ki ểm định c ặp gi ả thi ết:  2 H1 : R ≠ 0 R2 n − k Ki m nh F: F = × 1− R2 k −1 -Nếu F > F α(k - 1; n - k) thì bác b ỏ H0: hàm h ồi qui được g ọi là phù hợp. - Ngược l ại, hàm h ồi qui không phù hợp. Tin h c ng d ng - SPSS 88 Làm quen vi SPSS 44
  45. Tin h c ng d ng qu n tr 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính (tt)  Kt qu F = 202.868 Υˆ = 25 ,455 + ,0 509 X Fα(k - 1; n - k) i i F > F 0,05 (1;8) = 5,318  Bác b ỏ H0: hàm h ồi qui là phù hợp, X có ảnh h ưởng đến Y Tin h c ng d ng - SPSS 89 6.1 - Hi quy ơ n tuy n t ính (tt)  c l ưng kho ng tin c y 95% cho h s βββ2 (=5%=0,05) ˆ ˆ (n -2) ˆ ˆ (n -2) ⇒ ˆ ˆ (8) ˆ ˆ (8) βi − Se (βi ).t α/2 < βi < βi + Se (βi ).t α/2 β2 −Se (β2).t 0,025 < β2 < β2 +Se (β2).t 0,025 ˆ Se (β2 ) = ,0 036 (8) t0,025 = ,2 306 ,0 509 − ,0 036 * ,2 306 < β2 < ,0509 + ,0 036 * ,2 306 ,0 426 < β2 < ,0 592 Tin h c ng d ng - SPSS 90 Làm quen vi SPSS 45
  46. Tin h c ng d ng qu n tr 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i  Hàm h i quy t ng th ưng h p k bi n có dng: Yi = β1 + β2X2i + β3X3i + + βkXki + U i Trong đó: β1 là hệ số tự do; βj (j=2, 3, , k) là các h ệ số hồi quy riêng.  Hàm h i quy m u có dng: ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Υi = β1 + β2X2i + + βk X ki HayYi = β1 + β2X 2i + + βk X ki + ei (i=1, 2, n)  Dùng ph ươ ng pháp ước l ượng bình ph ươ ng nh ỏ nh ất để ước l ượng các ˆ ˆ ˆ hệ số β1, β2 , , βk Tin h c ng d ng - SPSS 91 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i (tt)  VD: S ố li ệu quan sát c ủa m ột m ẫu cho ở bảng d ưới đây Trong đó: Y là lượng hàng bán được c ủa m ột lo ại hàng (t ấn/tháng) X2 là thu nh ập c ủa ng ười tiêu dùng (tri ệu đ/năm) X3 là giá bán c ủa lo ại hàng này (ngàn đ/kg) Yi 20 18 19 18 17 17 16 15 13 12 X2i 8 7 8 8 6 6 5 5 4 3 X3i 2 3 4 4 5 5 6 7 8 8 ˆ ˆ ˆ ˆ Tìm hàm h ồi quy: Υi = β1 + β2X2i + β3X3i Tin h c ng d ng - SPSS 92 Làm quen vi SPSS 46
  47. Tin h c ng d ng qu n tr Xây d ng mô h ình h i quy tuy n t ính 6.2.1. Khai báo bi n và nh p d li u vào SPSS Tin h c ng d ng - SPSS 93 Xây d ng mô h ình h i quy tuy n t ính 6.2.2. Xem xét ma tr n h sơ  Ch n menu Analyze > Correlation > Biariate ư a h t các bi n vào khung này Tin h c ng d ng - SPSS 94 Làm quen vi SPSS 47
  48. Tin h c ng d ng qu n tr Xây d ng mô h ình h i quy tuy n t ính 6.2.2. Xem xét ma tr n h sơ  Bảng ma tr ận h ệ số tương quan như sau :  Xem xét t ươ ng quan gi ữa bi ến ph ụ thu ộc v ới t ừng bi ến độc l ập. Đặc bi ệt chú ý đến t ất c ả các liên h ệ tương quan giữa các bi ến độc l ập v ới nhau, vì nh ững t ươ ng quan nh ư v ậy có th ể ảnh h ưởng l ớn đến k ết qu ả của phân tích h ồi qui b ội, ví dụ như gây ra hiện t ượng đa c ộng tuy ến. Tin h c ng d ng - SPSS 95 Xây d ng mô h ình h i quy tuy n t ính 6.2.3. c l ưng hàm h i quy m u  Ch n menu Analyze > Regression > Linear ư a bi n ph thu c vào khung này ư a các bi n c l p vào khung này Tin h c ng d ng - SPSS 96 Làm quen vi SPSS 48
  49. Tin h c ng d ng qu n tr 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i (tt)  Kt qu Hàm h ồi quy c ần tìm: ˆ ˆ Υ i = 25 ,455 + ,0 509 Xi β1 =14 ,992 ˆ β2 = ,0 762 ˆ β3 = −0,589 ˆ Υi =14 ,992 + .0 762 X2i − .0 589 X3i Ý ngh ĩa mô hình Tin h c ng d ng - SPSS 97 H : R2 = 0  0 H : R2 ≠ 0  1 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i (tt)  Ki m nh s phù hp c a mô hình  H : R 2 = 0 H : β = = β = 0 Ki ểm định c ặp gi ả thi ết:  0 ⇔  0 2 k 2 j  H 1 : R ≠ 0  H1 : ∃β j ≠ (:0 ≠ )1 R2 n − k Ki m nh F: F = × 1− R2 k −1 -Nếu F > F α(k - 1; n - k) thì bác b ỏ H0: chúng ta k ết lu ận là kết h ợp c ủa các bi ến hi ện có trong mô hình có th ể gi ải thích được thay đổi c ủa Y, có ngh ĩa là mô hình ta xây d ựng phù hợp v ới t ập d ữ li ệu. - Ngược l ại, hàm h ồi qui không phù hợp. Tin h c ng d ng - SPSS 98 Làm quen vi SPSS 49
  50. Tin h c ng d ng qu n tr 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i (tt)  Kt qu F = 86.093 Υˆ = 25 ,455 + ,0 509 X Fα(k - 1; n - k) i i F > F 0,05 (2;7) = 4,737 Ho ặc xem xét p-value c ủa các h ệ số hồi quy riêng ph ần < 0.05  Bác b ỏ H0: hàm h ồi qui là phù hợp. Tin h c ng d ng - SPSS 99 H : R2 = 0  0 H : R2 ≠ 0  1 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i (tt)  c l ưng kho ng tin c y 95% cho các h s (=5%=0,05) ˆ ˆ (n -2) ˆ ˆ (n -2) βi − Se (βi ).t α/2 < βi < βi + Se (βi ).t α/2 Ho ặc Ch n Statistics Tin h c ng d ng - SPSS 100 Làm quen vi SPSS 50
  51. Tin h c ng d ng qu n tr H : R2 = 0  0 H : R2 ≠ 0  1 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i (tt)  c l ưng kho ng tin c y 95% cho các h s (tt) Tich ch n Tin h c ng d ng - SPSS 101 H : R2 = 0  0 H : R2 ≠ 0  1 6.2 - Hi quy tuy n t ính b i (tt)  Hi n t ưng a c ng tuy n Để phát hi ện đa c ộng tuy ến th ực hi ện h ồi qui ph ụ gi ữa các bi ến độc lập. VD: Mu ốn bi ết X 3 có ảnh h ưởng đến X 2 hay không? X2 = α1 + α3X3 + u  2 Ki ểm định: H 0 : R = 0  2 H1 : R ≠ 0 Nếu ch ấp nh ận H0 thì X3 không ảnh hưởng đến X2 Ho ặc dùng h ệ số phóng đại ph ươ ng sai (Variance inflation factor-VIF) để phát hi ện hi ện t ượng đa c ộng tuy ến. Quy t ắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hi ệu c ủa đa c ộng tuy ến. Tin h c ng d ng - SPSS 102 Làm quen vi SPSS 51
  52. Tin h c ng d ng qu n tr I I I Tin h c ng d ng - SPSS 103 Tin h c ng d ng - SPSS 104 Làm quen vi SPSS 52
  53. Tin h c ng d ng qu n tr Bài t p th c hành 1  Sinh viên chia theo nhóm để th ực hành (m ỗi nhóm 5 SV)  Sử dụng l ại b ảng ph ỏng v ấn đơ n gi ản ở slide s ố 18.  Mỗi SV t ự cho 20 k ết qu ả ph ỏng v ấn khác nhau, m ỗi nhóm s ẽ có 100 kết qu ả ph ỏng v ấn.  Ti ến hành khai báo bi ến, nh ập li ệu, x ử lý bi ến và th ực hi ện các th ống kê mô t ả để tr ả lời các câu h ỏi sau: 1. Hãy cho bi ết t ỉ lệ sử dụng các lo ại ĐTD Đ ở trên ? 2. Hãy cho bi ết trung bình chi tiêu cho vi ệc g ọi điện tho ại là bao nhiêu ? 3. Gi ới tính có ảnh h ưởng đến vi ệc l ựa ch ọn lo ại ĐTD Đ ? 4. So sánh tính n ăng được s ử dụng c ủa ĐTD Đ ? 5. Trình bày tr ực quan m ức độ hài lòng đối v ới ĐTD Đ b ằng đồ th ị ? Tin h c ng d ng - SPSS 105 Bài t p th c hành 1 (tt) 6. Hãy cho bi ết s ố người trong t ừng nhóm tu ổi có bao nhiêu nam và nữ, h ọ ở địa bàn nào? 7. Hãy cho bi ết thu nh ập trung bình ở Long Xuyên và Châu Đốc theo t ừng nhóm tu ổi? 8. Vẽ đồ th ị bi ểu di ễn s ự lựa ch ọn lo ại điện tho ại phân theo gi ới tính. Tin h c ng d ng - SPSS 106 Làm quen vi SPSS 53
  54. Tin h c ng d ng qu n tr Bài t p th c hành 2  Gi ả sử có số li ệu th ống kê v ề lãi su ất ngân hàng (X-%/năm) và tổng v ốn đầu t ư (Y-tỷ đồng) trên địa bàn t ỉnh A qua 10 năm liên tiếp nh ư sau: 7,0 6,5 6,5 6,0 6,0 6,0 5,5 5,5 5,0 4,5 Yi 28 32 30 34 32 35 40 42 48 50 Xi 1. Lập mô hình h ồi quy tuy ến tính mô t ả quan h ệ gi ữa t ổng v ốn đầu t ư và lãi su ất ngân hàng (mô hình h ồi quy đơ n). Nêu ý ngh ĩa c ủa các h ệ số hồi quy ước l ượng được. 2. Ki ểm định s ự phù hợp c ủa mô hình h ồi quy v ới m ức ý ngh ĩa 2%. Nêu ý ngh ĩa c ủa h ệ số xác định R2. (8) t0,01 = ,2896 3. Ước l ượng kho ảng tin c ậy 98% cho h ệ số βββ . 2 (1,8) F0,02 = ,83895 Tin h c ng d ng - SPSS 107 Bài t p th c hành 3  Bảng d ưới đây cho các giá tr ị quan sát v ề thu nh ập (Y- USD /đầu ng ười), t ỷ lệ lao động nông nghi ệp (X 2- %), và số năm trung b ình được đào t ạo đối v ới nh ững ng ười trên 25 tu ổi (X 3- năm ): Yi 6 8 8 7 7 12 9 8 9 10 10 11 9 10 11 X2i 9 10 8 7 10 4 5 5 6 8 7 4 9 5 8 X3i 8 13 11 10 12 16 10 10 12 14 12 16 14 10 12  Yêu c ầu: 1. Gi ả sử mối liên h ệ gi ữa Y v ới X 2 và X3 có th ể bi ểu di ễn b ằng hàm h ồi qui tuy ến tính. Dùng s ố li ệu c ủa m ẫu trên hãy ước l ượng hàm h ồi qui mẫu này. Tin h c ng d ng - SPSS 108 Làm quen vi SPSS 54
  55. Tin h c ng d ng qu n tr Bài t p th c hành 3 (tt)  Yêu c u (tt): 2. Tìm ưc l ưng sai s chu n c a các h s hi qui. 3. c l ưng kho ng tin c y 95% cho các h s hi qui 4. Ki m nh các gi thi t: H 0: 2=0; H 0: 3=0 v i mc ý ngh a 5%. 5. Tìm h s R2 và R2 iu ch nh. 6. Ph i ch ng c hai y u t “t lng nông nghi p” và “s nm ưc ào t o” u không nh hưng n thu nh p. 7. Mô hình có xy ra hi n tưng a c ng tuy n hay không? Tin h c ng d ng - SPSS 109 Làm quen vi SPSS 55