SPSS gần như là một phần mềm không thể thiếu trong quá trình phân tích, thống kê, chạy mô hình... của các bài nghiên cứu. Hiện nay, rất nhiều học sinh, sinh viên, nghiên cứu sinh... tại nhiều trường đại học tiếp xúc với SPSS.

Theo định nghĩa SPSS (Statistical Product and Services Solutions) là một phần mềm thống kê, thường được sử dụng trong nghiên cứu xã hội đặc biệt là trong tâm lý học, tiếp thị và xã hội học. SPSS cung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu và khả năng phân tích thống kê với giao diện thân thiện cho người dùng trong môi trường đồ hoạ, sử dụng các trình đơn mô tả và các hộp thoại đơn giản. SPSS được phát triển để cung cấp đến nhiều người dùng thông dụng, khẩu hiệu là thực sự làm, thực sự dễ, và mục tiêu này chương trình đã đáp ứng được cho người dùng.

Phiên bản spss 20 có nhiều điểm nổi bật hơn phiên bản spss 16 và spss 18:

• Không cần tải Font spss về giống phiên bản 16, 18
• Có thể viết tiếng Việt thoải mái
• Có thể coppy từ word sang giúp bạn dễ dàng tạo bảng câu hỏi
• Cách thức chạy bảng nhanh đơn giản hơn

Sang đến SPSS phiên bản 22 đem lại cho người dùng một giao diện đơn giản giúp bạn tạo ra các đồ thị và khi đã tạo được một đồ thị, nhờ giao diện này mà người sử dụng có thể tuỳ ý hiệu chỉnh đồ thị cũng như hoàn thiện chúng.

Nguồn: Internet

* Tổng thể nghiên cứu: là tập hợp tất cả các phần tử thuộc hiện tượng nghiên cứu cần được quan sát, thu thập và phân tích. Hay nói cách khác, khi nghiên cứu một vấn đề, ta thường quan tâm vào một dấu hiệu cụ thể, các dấu hiệu này thể hiện trên nhiều phần tử. Tập hợp tất cả các phần tử mang dấu hiệu này được gọi là tổng thể (population).

* Mẫu là một phần của tổng thể được chọn ra theo những cách thức nhất định và với một dung lượng hợp lý.

* Chọn mẫu:

- Vì sao phải chọn mẫu mà không điều tra tổng thế?

Không thể phủ nhận những ưu điểm chỉ có được khi tiến hành điều tra tổng thể như: tính đại diện cao, sai số đại diện với tổng thể bằng 0. Vì vậy, nếu có đầu tư về thời gian, tài chính hoặc số lượng tổng thể không quá lớn thì các nghiên cứu nên tiến hành điều tra theo hướng điều tra toàn bộ tổng thể (tổng điều tra). Tuy nhiên các nghiên cứu có được những điều kiện thuận lợi nêu trên là không nhiều. Chính vì vậy, hiện nay việc chọn mẫu trở nên phổ biến trong các nghiên cứu, nhất là xã hội học.

- Chọn mẫu phải tuân thủ nguyên tắc nào?

Chọn mẫu là đồng nghĩa với việc chấp nhận kết quả của nghiên cứu sẽ có sai số nhất định. Điều quan trọng là cần làm cho sai số này càng nhỏ càng tốt; tức là thông tin thu thập trên mẫu có thể suy rộng ra cho tổng thể với một độ tin cậy cao. Nên về nguyên tắc, mẫu được chọn phải có tính đại diện cao.

- Nội dung cơ bản của điều tra chọn mẫu là gì?

Nội dung cơ bản của điều tra chọn mẫu là việc suy luận được các tham số của tổng thể (trung bình, tỷ lệ, phương sai) dựa trên những tham số tương ứng thu được từ mẫu được chọn (Thống kê gọi đó là ước lượng).Việc suy luận này có cơ sở được chứng minh bằng định luật số lớn. Theo đó, nếu khảo sát một số đủ lớn các đơn vị nghiên cứu thì những biểu hiện ngẫu nhiên, đặc thù của khách thể đơn nhất sẽ loại trừ, triệt tiêu lẫn nhau đồng thời tính quy luật sẽ được biểu hiện rõ.

Tham khảo: Phạm Văn Quyết - Nguyễn Quý Thanh (2011), Phương pháp nghiên cứu xã hội học, NXB ĐHQG Hà Nội

- Thang đo định khoảng (Interval scale): Bản chất là thang thứ bậc có các khoảng cách đều nhau nhưng không có điểm gốc 0 tuyệt đối. Quan hệ giữa các điểm đo trên thang là A>B>C>D và A - B = B - C. Ví dụ: Trong thang đo độ C, khoảng cách giữa hai vạch đứng liền nhau là 1oC chính là đơn vị đo. Nhờ đó, có thể thực hiện được các phép tính cộng, trừ, tính được các tham số đặc trưng như trung bình, phương sai, tỷ lệ và gọi nó là thang đo định lượng. Một đặc điểm quan trọng của thang định khoảng là thang này không có điểm 0 tuyệt đối, nghĩa là điểm 0 không có thật, chỉ là quy ước (như 0 độ C không phải là "không có nhiệt độ" mà là "tại nhiệt độ đó nước từ thể rắn chuyển sang thể lỏng" và còn có thể xuống thấp hơn mức 0 độ). Điều này dẫn đến việc so sánh tỷ lệ giữa các trị số đo là không có ý nghĩa (phép chia). Ta không thể nói: 40 độ C là nóng gấp 4lần 10 độ C

Phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện thêm: Cộng, trừ, Trung bình, phương sai, Tỷ lệ, các hệ số và tỷ số tương quan

Phương sai (variance) của một biến ngẫu nhiên là một độ đo sự phân tán thống kê của biến đó, nó hàm ý các giá trị của biến đó thường ở cách giá trị kỳ vọng bao xa. Còn được xem là "trung bình của bình phương khoảng cách của mỗi điểm dữ liệu tới trung bình". Do đó, nó là giá trị trung bình của bình phương độ lệch. Trong thực tế, người ta thường sử dụng căn bậc hai của phương sai, gọi là độ lệch chuẩn.

- Thang đo tỷ lệ (Ratio scale): Là thang đo khoảng với điểm 0 tuyệt đối. Ví dụ: thang đo với các thông số vật lý: dài, rộng, cao, cân nặng; thu nhập, chi tiêu... Nhờ điểm gốc và một tiêu chuẩn đo cụ thể, ta có thể sử dụng được mọi công cụ toán - thống kê để phân tích dữ liệu, so sánh được tỷ lệ giữa các trị số đo. Ta có thể nói: người có thu nhập 10 triệu đồng/tháng là gấp đôi người có thu nhập 5 triệu đồng/tháng.

Phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện: tất cả

Về cơ bản có 4 loại thang đo (Scales of measure) được sắp xếp theo thứ tự từ đơn giản đến phức tạp như sau:

• Thang định danh (Nominal scale)
• Thang định hạng (Ordinal scale)
• Thang định khoảng (Interval scale)
• Thang tỷ lệ (Ratio scale)

- Thang đo định danh (nominal scale): Là thang đo dùng để phân chia (hay đặt tên) nhóm được khảo sát thành các lớp phân loại (category) khác nhau. Ví dụ: nam/nữ, nông thôn/thành thị, kinh/hoa/khmer,...Quan hệ giữa các điểm đo trên thang chỉ là A≠B ≠C . Trong đo lường, người ta gán các lớp bằng một con số nhưng cũng chỉ là để phân loại chứ không có ý nghĩa nào khác. Ví dụ: thành thị = 1, nông thôn = 2. Ở đây ta không thể nói :"nông thôn lớn hơn thành thị" và ngược lại. Các phép tính trên những con số này đều không có ý nghĩa.

Phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện:

+ Số trội (Mode): là giá trị của phần tử có số lần xuất hiện lớn nhất trong danh sách. Ví dụ, mode của {nữ, nữ, nam, nam, nam, nam} là nam

+ Tỷ lệ (%): phân bố của tổng thể cho từng biểu hiện: Ví dụ: Tỷ lệ người ở nông thôn là 60%, thành thị là 40%

- Thang đo định hạng hay thứ bậc (Ordinal scale): Bản chất là thang định danh nhưng các lớp (category) khác nhau được sắp xếp theo một thứ hạng giảm dần hoặc tăng dần. Ví dụ: Hạng nhất/hạng nhì/hạng ba, yếu/trung bình/khá/tốt, tăng lên/như cũ/giảm đi, hài lòng/phân vân/không hài lòng....Trong thang đo này, quan hệ giữa các điểm đo trên thang chỉ là A>B>C, chênh lệch hay khoảng cách giữa các điểm đo không chắc đã đều nhau; hiệu số A-B không có ý nghĩa. Các con số được gán vào chỉ cho biết vị trí của đối tượng trong dãy số đó (hạng của đối tượng). Ví dụ: Tăng lên = 1, Như cũ = 2, giảm đi = 3. Ở đây, ta có thêm thông tin là "tăng lên" thì hơn "như cũ" như không biết là hơn bao nhiêu lần. Các phép tính trên những con số này đều không có ý nghĩa.

Phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện: mode, số trung vị (đo khuynh hướng trung tâm); khoảng và khoảng tứ phân vị (đo độ phân tán)

+ Số trung vị (median): là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của quần thể. Số này chia quần thể thành 2 nhóm bằng nhau, nửa nhóm dưới có các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, nửa nhóm trên sẽ có các giá trị bằng hoặc lớn hơn số trung vị. Để tìm số trung vị, ta xếp tăng dần tất cả các quan sát, rồi lấy giá trị nằm giữa danh sách. Nếu số quan sát là số chẵn, người ta thường lấy trung bình của hai giá trị nằm giữa. Có thể có nhiều hơn một số trung vị, nếu số các trường hợp là một số chẵn thì không có một số trung vị duy nhất. Lưu ý rằng một nửa số các số trong danh sách có giá trị nhỏ hơn hoặc bằng một trong hai giá trị giữa, và một nửa lớn hơn hay bằng một trong hai giá trị đó, đối với bất cứ số nào nằm nữa hai giá trị đó cũng vậy. Do vậy, trong trường hợp đó, cả hai số nằm giữa và mọi giá trị nằm giữa chúng đều là số trung vị.

+ Tứ phân vị (interquartile) là đại lượng mô tả sự phân bố và sự phân tán của tập dữ liệu. Tứ phân vị có 3 giá trị, đó là tứ phân vị thứ nhất (Q1), thứ nhì (Q2- median), và thứ ba (Q3). Ba giá trị này chia một tập hợp dữ liệu (đã sắp xếp dữ liệu theo trật từ từ bé đến lớn) thành 4 phần có số lượng quan sát đều nhau. Tứ phân vị được xác định như sau: Sắp xếp các số theo thứ tự tăng dần =>Cắt dãy số thành 4 phần bằng nhau => Tứ phân vị là các giá trị tại vị trí cắt. Khoảng tứ phân vị (interquartile range) còn gọi là độ trải giữa là một đại lượng số đo lường mức độ phân tán của tập dữ liệu. Đại lượng này được tính bằng cách lấy giá trị tứ phân vị thứ ba trừ đi giá trị tứ phân vị thứ nhất. Nhược điểm của đại lượng độ trải giữa trong việc đo lường mức độ phân tán của tập dữ liệu là nó không phản ánh tôt được độ biến thiên bên trong của tập dữ liệu.