Trong những năm đại học chuyên ngành thống kê, tôi đã thử nghiệm nhiều công cụ phân tích dữ liệu khác nhau để tìm ra giải pháp lý tưởng. Tôi bắt đầu với Excel, sau đó làm quen với R thông qua các khóa học trả phí. Mặc dù R là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ và linh hoạt khi bạn đã thành thạo cách sử dụng, nhưng nó lại khó tiếp cận vì đòi hỏi kiến thức lập trình chuyên sâu. Sau một thời gian, tôi đã khám phá ra Phần mềm Thống kê cho Khoa học Xã hội (Statistical Package for Social Sciences – SPSS) và rất ấn tượng với những gì nó mang lại. Dần dần, SPSS trở thành giải pháp phân tích dữ liệu nổi bật nhất trong bộ công cụ của tôi. Vậy, SPSS có thể hỗ trợ bạn như thế nào trong công việc?
SPSS: Trực quan và dễ tiếp cận
Một điểm thú vị về SPSS là, không giống như R, bạn sẽ không cần phải học bất kỳ cú pháp đặc biệt hay ngôn ngữ lập trình nào để sử dụng nó cho việc phân tích dữ liệu. SPSS được trang bị hệ thống giao diện người dùng đồ họa (GUI), cho phép bạn thực hiện hầu hết các phân tích chỉ bằng cách di chuyển chuột và chọn các tính năng cần thiết. Bạn cũng có thể cần kiến thức thống kê để diễn giải kết quả. Tuy nhiên, nếu bạn không có nền tảng về thống kê, đừng lo lắng, có hàng nghìn tài nguyên diễn giải phân tích trên Google có thể hỗ trợ bạn.
Môi trường làm việc của SPSS có hai thẻ quan trọng: Variable View (Chế độ xem biến số) và Data View (Chế độ xem dữ liệu). Thẻ Variable View giúp bạn thiết lập và mô tả dữ liệu, trong khi thẻ Data View cho phép bạn nhập và xem các giá trị dữ liệu thực tế để phân tích. Thẻ bạn đang làm việc (Variable View hoặc Data View) sẽ được tô sáng bằng màu xanh nhạt hoặc vàng để chỉ ra rằng nó đang hoạt động.
Giao diện Variable View và Data View của phần mềm SPSS
Giao diện Variable View trực quan của SPSS
Tính năng này được thiết kế để giúp bạn nhập các biến số và cung cấp cho phần mềm những thông tin quan trọng để nó hiểu cách các biến cần được xử lý. Thêm biến vào SPSS rất dễ dàng. Tuy nhiên, trước khi nhập bộ dữ liệu, bạn cần làm quen với các công cụ phân tích trên thanh công cụ phía trên. Ở đó, bạn sẽ tìm thấy các chức năng thống kê mô tả, thống kê Bayesian, tương quan, hồi quy, kiểm định phi tham số, v.v. Sau đó, bạn có thể nhập dữ liệu và thêm các thông tin hoặc cài đặt cần thiết. Các cài đặt quan trọng cho mỗi biến trong Variable View được liệt kê dưới đây:
- Name (Tên): Đây là nơi bạn nhập tên biến của mình. Hầu hết thời gian, tôi sử dụng định dạng PascalCase vì trường văn bản đặt tên biến trong SPSS không cho phép người dùng bao gồm khoảng trắng hoặc các ký tự đặc biệt.
- Type (Loại): Cài đặt này cho SPSS biết loại dữ liệu bạn đang nhập. Vì tôi phân tích dữ liệu số hầu hết thời gian, đôi khi việc giữ nguyên cài đặt mặc định có ý nghĩa. Tuy nhiên, như trong ảnh chụp màn hình ở trên, có một số tùy chọn khác mà bạn có thể chọn.
- Label (Nhãn): Vì trường đặt tên biến hơi nghiêm ngặt, trường văn bản Label là một cách linh hoạt hơn để thêm mô tả về biến của bạn. Với tính năng này, bạn có thể viết các câu bình thường, bao gồm cả khoảng trắng và các ký tự đặc biệt.
- Values (Giá trị): Bất cứ khi nào bạn phân tích các khảo sát, tính năng này giúp bạn cho SPSS biết về các tùy chọn được trình bày cho người trả lời. Ví dụ, nếu một câu hỏi khảo sát yêu cầu người trả lời đồng ý hoặc không đồng ý với một chính sách, bạn có thể gán 1 cho Đồng ý và 2 cho Không đồng ý.
- Measure (Loại đo lường): Bạn có thể sử dụng tùy chọn này để chỉ ra liệu dữ liệu của bạn là biến định danh (nominal), biến thứ tự (ordinal) hay biến định lượng (scale). Tôi sử dụng Nominal cho dữ liệu phân loại với các cấp độ không thể xếp hạng, chẳng hạn như câu hỏi khảo sát với các lựa chọn có hoặc không. Tôi sử dụng Ordinal cho dữ liệu phân loại với các cấp độ theo một thứ tự cụ thể, ví dụ: tốt, tốt hơn, tốt nhất. Tôi sử dụng Scale cho các biến số có thể đo lường trên một thang đo. Một ví dụ điển hình là điểm số của học sinh trong một lớp học.
Việc không chọn đúng loại dữ liệu có thể dẫn đến kết quả và kết luận không chính xác.
Giao diện Data View đơn giản của SPSS
Sau khi thêm các biến dưới thẻ Variable View của SPSS, bạn sẽ nhập tất cả các giá trị cho các biến này dưới thẻ Data View. Từ đó, bạn có thể thực hiện phân tích bằng cách sử dụng các công cụ phân tích trên thanh công cụ phía trên.
Khả năng nhập dữ liệu từ Excel
Bạn cũng có thể nhập dữ liệu trực tiếp từ các tệp Excel. Tôi nhận thấy tính năng này của SPSS rất hữu ích vì hầu hết các bộ dữ liệu thường nằm trên một bảng tính; có lẽ bạn cũng sẽ thấy điều đó hấp dẫn, vì nó có thể giúp công việc của bạn dễ dàng hơn.
SPSS không phải là công cụ miễn phí
Điều đáng nói là SPSS là một công cụ phân tích thống kê trả phí với các cấp độ đăng ký khác nhau. Tuy nhiên, tin tốt là bạn có thể sử dụng SPSS miễn phí trong 30 ngày. Điều này cho phép bạn dùng thử cho công việc, mục đích cá nhân hoặc hoạt động học tập. Sau đó, bạn có thể quyết định bước tiếp theo. Ngoài ra, nếu bạn là sinh viên, bạn có thể tận dụng các chương trình giảm giá hoặc phiên bản miễn phí thông qua tổ chức của mình nếu có.
Dễ sử dụng, hãy thử SPSS
Không còn nghi ngờ gì nữa, Excel và R đều là những công cụ hữu ích để phân tích dữ liệu, với R đặc biệt lý tưởng cho dữ liệu lớn (big data), học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence). Tuy nhiên, tôi bị cuốn hút bởi việc SPSS cho phép bạn thực hiện hầu hết các phân tích thống kê cho doanh nghiệp hoặc nghiên cứu mà không cần đến sự phức tạp của lập trình. Với SPSS, bạn có được một công cụ dễ hiểu và có bộ tính năng toàn diện. Vì vậy, nếu bạn không phải là người đam mê coding và không quá bận tâm về mô hình định giá của nó, thì SPSS sẽ là lựa chọn hoàn hảo cho nhu cầu phân tích dữ liệu của bạn.