Nếu bạn đang có ý định thực hiện một công trình nghiên cứu khoa học hoặc khoá luận có liên quan đến số liệu thì không còn quá xa lạ với SPSS. Thế nhưng, liệu bạn đã hiểu rõ được các chỉ số trong SPSS, đặc biệt là độ lệch chuẩn SPSS hay chưa? Ngày hôm nay, hãy cùng tìm hiểu công thức tính toán một cách chi tiết và cách đánh giá các số liệu một cách khoa học, có chọn lọc nhé!
1. Độ lệch chuẩn trong SPSS là gì?
Khái niệm
- Độ lệch chuẩn SPSS (Standard Deviation) là một chỉ số được sử dụng để đo mức độ chênh lệch so với giá trị trung bình (Mean) trong một tập hợp dữ liệu.
Kí hiệu
- Trong phần mềm thống kê, SPSS được ký hiệu là Std. Deviation hoặc S.D.
Cách tính (căn bậc 2 của phương sai)
- Độ lệch chuẩn trong toán học có ký hiệu là S, được tính bằng căn bậc hai của phương sai, có công thức cụ thể như sau:
Trong đó:
- x: Giá trị của điểm i trong tập dữ liệu;
- x̄: Giá trị của tập dữ liệu;
- n: Tổng số quan sát trong tập dữ liệu
Ví dụ:
- Ta có các quan sát là 5, 7, 3, 7; tổng cộng là 22.
- Số lượng điểm quan sát là: 4
- Ta có x̄ = 22/4 = 5,5
- Ta có thể dễ dàng tính được phương sai theo công thức ở trên, có kết quả là: 3,67
- Suy độ, độ lệch chuẩn bằng căn bậc hai của phương sai có kết quả là: 1,915
2. Tiêu chuẩn của độ lệch chuẩn ở mức chấp nhận được
Đánh giá độ lệch chuẩn: Cao – Thấp
- Độ lệch chuẩn được tính bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai. Điều này cho biết mức độ cao – thấp, rộng – hẹp của phạm vi dữ liệu xung quanh mức trung bình.
- Nếu độ lệch chuẩn cao, biểu đồ scatter sẽ thể hiện sự phân tán của các giá trị.
- Nếu độ lệch chuẩn thấp, các điểm dữ liệu sẽ được biểu thị xung quanh giá trị trung bình.
Giải thích đại lượng CV (hệ số dao động dữ liệu)
- Nếu CV > 1, tức là độ lệch chuẩn lớn hơn giá trị trung bình. Điều này cho thấy dữ liệu rất có sự khác biệt và số lượng người trả lời cho biến này cũng khác nhau rất lớn. Ví dụ, nếu bạn sẽ sử dụng thang đo Likert trong SPSS mức độ 1 – 5, nhiều người sẽ lựa chọn đáp án 1 hoặc 2 và nhiều người lựa chọn đáp án 4 hoặc 5 cho cùng một câu hỏi. Sự khác biệt về điểm số là rất lớn và có độ lệch chuẩn cao.
- Nếu CV<1, tức là độ lệch chuẩn nhỏ hơn giá trị trung bình. Điều này cho thấy, giá trị trung bình có sự dao động nhẹ và sự khác biệt về đáp án trả lời của người tham gia là nhỏ. Ví dụ, nếu bạn sẽ sử dụng thang đo likert 5 mức độ, hầu hết người trả lời đều lựa chọn đáp án 1, 2, 3, 4, 5 một cách đều đặn và không có sự cách biệt quá lớn. Khi đó ta nói rằng, sự khác biệt giữa các điểm số là không lớn.
Kết luận: Không có một câu trả lời chính xác nào cho câu hỏi “độ lệch chuẩn ở mức bao nhiêu thì chấp nhận được?”. Việc cho rằng số liệu mình nhận được là tốt hay không sẽ tùy thuộc vào mức độ kỳ vọng của bạn vào bài đánh giá. Và trong một vài trường hợp nhất định, các độ lệch chuẩn cao hay thấy sẽ có mang những ý nghĩa khác nhau đến công trình nghiên cứu.
→ Ý nghĩa của độ lệch chuẩn trong SPSS chỉ cho ta biết được độ phân tán của giá trị thống kê so với giá trị trung bình (Mean), ở thời điểm khác nhau.
3. Tính độ lệch chuẩn trong SPSS chỉ với 4 bước đơn giản
Có tổng cộng 4 bước để tính được độ lệch chuẩn trong SPSS, cụ thể:
Bước 1. Chọn Analyze (Phân tích) -> Chọn Descriptive Statistics (Thống kê mô tả) -> Chọn Descriptives…
Bước 2. Sau khi hộp thoại mới xuất hiện, để kéo các biến cần phân tích từ cột bên trái sang cột bên phải, nhấn vào mũi tên ở giữa màn hình.
Bước 3. Chọn Options -> Chọn Mean và Standard Deviation. Để trở về hộp thoại chính, chọn Continue -> Chọn Ok.
Bước 4. Người nghiên cứu đọc kết quả xuất hiện trên màn hình SPSS Output.
Trên đây là một vài thông tin của chúng tôi về độ lệch chuẩn SPSS. Hy vọng bài viết của chúng tôi đã mang lại cho bạn những kiến thức bổ ích. Chúc bạn có thể vận dụng tốt trong công trình nghiên cứu của mình.
Hiện tại tôi đang đảm nhiệm vị trí Content Leader tại Luận Văn Việt. Tất cả các nội dung đăng tải trên website của Luận Văn Việt đều được tôi kiểm duyệt và lên kế hoạch nội dung. Tôi rất yêu thích việc viết lách ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường. Và đến nay thì tôi đã có hơn 5 năm kinh nghiệm viết bài.
Hy vọng có thể mang đến cho bạn đọc thật nhiều thông tin bổ ích về tất cả các chuyên ngành, giúp bạn hoàn thành bài luận văn của mình một cách tốt nhất!
