Tiểu luận Môn học xử lý số liệu Phân tích theo nhóm thức bậc (HCA) cách tiến hành và làm ví dụ ứng dụng

Chúng ta đã biết, trong quá trình nghiên cứu khoa học chúng ta thường xuyên gặp phải các vấn đề xử lý số liệu. Dữ liệu mà chúng ta thu được thường ở dạng cồng kềnh, chưa đủ để phân tích, đánh giá. Vì vậy, một trong những bước quan trọng của quá trình nghiên cứu đó là xử lý số liệu. Nghĩa là đòi hỏi chúng ta phải chuyển những mẫu dữ liệu quan sát thô mà ta đã tiến hành mã hóa và kiểm tra thành những con số thống kê có ý nghĩa cho việc diễn giải kết quả nghiên cứu. Toàn bộ công việc xử lý – phân tích phức tạp này sẽ được thực hiện bởi các phần mềm chuyên dụng hỗ trợ. Hiện nay có ba bộ chương trình thường dùng phục vụ cho xử lý và phân tích số liệu thống kê trên thế giới, đó là SAS, SPSS và STATA. Các chương trình này không những được giảng dạy trong các trường đại học mà còn là những công cụ không thể thiếu được đối với các nhà thống kê và các nghiên cứu quan sát thống kê ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong số ba bộ chương trình thì SAS là chương trình lớn nhất và mạnh nhất nhưng lại đắt nhất, nên trong giai đoạn hiện nay ít được phổ biến ở nước ta; còn hai bộ chương trình SPSS và STATA nhiều người biết và đang sử dụng trong nghiên cứu thống kê từ đầu những năm 1990. SPSS là một bộ chương trình mà nhiều người sử dụng ưa thích do nó rất dễ sử dụng. SPSS có một giao diện giữa người và máy cho phép sử dụng các menu thả xuống để chọn các lệnh thực hiện. Khi thực hiện một phân tích chỉ đơn giản chọn thủ tục cần thiết và chọn các biến phân tích và bấm OK là có kết quả ngay trên màn hình để xem xét. SPSS cũng có một ngôn ngữ cú pháp có thể học bằng cách dán cú pháp lệnh vào cửa sổ cú pháp từ một lệnh vừa chọn và thực hiện, nhưng nói chung khá phức tạp và không trực giác. Các bước cơ bản trong quá trình xử lý dữ liệu : Bước 1: Xác định loại dữ liệu thu thập được - Dữ liệu định tính: thang đo định danh/ thang đo thứ tự - Dữ liệu định lượng: thang đo khoảng/ thang đo tỉ lệ Bước 2: Xác định những nội dung cần phân tích để mô tả kết quả dữ liệu (có thể xử lý đơn hay xử lý chéo) Bước 3: Chọn lựa kỹ thuật phân tích tương thích. Bước 4: Nhập dữ liệu theo tiêu chuẩn kỹ thuật đã chọn và xử lý kết quả (do máy tính thực hiện) Bước 5: Đọc kết quả xử lý và nhận xét kết quả

doc17 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 3970 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Tiểu luận Môn học xử lý số liệu Phân tích theo nhóm thức bậc (HCA) cách tiến hành và làm ví dụ ứng dụng, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docTiểu luận môn học xử lý số liệu Phân tích theo nhóm thức bậc (HCA) cách tiến hành và làm ví dụ ứng dụng.doc
Luận văn liên quan