|
|
Phân tích đôi biến trong SPSS |
|
|
|
|
Trang chủ
>
Quản lý, phân tích số liệu
>
Phân tích số liệu (Data analysis)
>
Phân tích đôi biến (Bivariate analysis)
>
Phân tích đôi biến trong SPSS | Phân tích đôi biến trong SPSS | Phân tích đôi biến được sử dụng để xác định mối
liên quan giữa các biến. Tuy nhiên, chúng ta cần phải chọn kiểm định phù hợp để
phân tích. Thongke.info xin giới thiệu một số lệnh mẫu được sử dụng trong từng
loại kiểm định.
a. Mối liên quan giữa 2 biến phân loại
Syntax:
CROSSTABS
/TABLES=[biến 1] BY [biến 2]
/FORMAT=AVALUE TABLES
/CELLS=COUNT ROW COLUM TOTAL
/COUNT ROUND CELL.
Ví dụ: Mô tả giới tính (C2) theo
nghề nghiệp (C7) trong bộ số liệu mẫu 1: Data 1
Syntax:
CROSSTABS
/TABLES=C2 BY C7
/FORMAT=AVALUE TABLES
/CELLS=COUNT ROW COLUM TOTAL
/COUNT ROUND CELL.
Kết quả:
b. Mối liên quan giữa biến liên tục và biến phân
loại
Syntax:
SUMMARIZE
/TABLES=[biến liên tục] BY [biến phân loại]
/FORMAT=NOLIST TOTAL
/TITLE='Case Summaries'
/MISSING=VARIABLE
/CELLS=COUNT MIN MAX STDDEV MEDIAN MEAN.
Ví dụ: Mô tả tuổi (C1) theo giới
tính (C2) của đối tượng nghiên cứu ở bộ số liệu mẫu 1:Data 1.
Syntax:
SUMMARIZE
TABLES=C1 BY C2
/FORMAT=NOLIST TOTAL
/TITLE='Case Summaries'
/MISSING=VARIABLE
/CELLS=COUNT MIN MAX STDDEV MEDIAN MEAN.
/CRITERIA=CI(.95).
Kết quả:
c. Mối tương quan giữa 2 biến liên tục
Mối liên quan giữa hai biến liên tục có thể được
tóm tắt dưới dạng số như là hệ số tương quan.
Syntax:
CORRELATIONS
/VARIABLES=[biến 1] [biến 2]
/PRINT=TWOTAIL NOSIG
/MISSING=PAIRWISE.
Ví dụ: Mô tả kiến thức về phòng chống HIV/AIDS
(total_know), xem tuổi (C1) có ảnh hưởng đến kiến thức đó hay không? (Coi tuổi
và kiến thức về phòng chống HIV/AIDS là 2 biến liên tục có phân bố chuẩn. Do đó
chúng ta sử dụng hệ số tương quan Pearson’s). Bộ số liệu mẫu: Data 1
Syntax:
CORRELATIONS
/VARIABLES=C1 total_know
/PRINT=TWOTAIL NOSIG
/STATISTICS DESCRIPTIVES
/MISSING=PAIRWISE.
Kết quả
|
|
|
|
|
|
|
|