Cách xử lý cài SPSS cho máy macbook bị lỗi unidentified developer

Khi cài SPSS cho máy tính MAC OS. Nhiều trường hợp các bạn sẽ không cài được do báo lỗi sau:

spss statistics installer cannot be opened because it is from an unidentified developer.

Your security preferences allow installation of only apps from the Mac App Store and identified developers

Như hình sau:

Lúc đó sẽ không thể nào cài tiếp được, bạn vào cài đặt bảo mật Apple menu > System Preferences… > Security & Privacy > General tab dưới tab  “Allow applications downloaded from:”

Mục này có ba loại cài đặt  Allow applications downloaded from:

• Mac App Store
• Mac App Store and identified developers
• Anywhere

Sau đó chọn anywehre.

Sau đó có thể tiến hành cài đặt SPSS trên MAC dễ đàng.

Video cài đặt tham khảo ở đây, gặp khó khăn khi phân tích SPSS , email cho nhóm tại địa chỉ hotrospss@gmail.com để được hỗ trợ.

Phân tích độ tin cậy cronbach’s alpha

Nhóm MBA hotrospss@gmail.com giới thiệu bài viết về phân tích độ tin cậy trong SPSS. Bài viết này tập trung vào giới thiệu phần lý thuyết và thực hành cách phân tích độ tin cậy cronbach alpha.

Lý thuyết phân tích cronbach alpha

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
– Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
– Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).
Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
– Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).

Thực hành phân tích cronbach alpha

Cách phân tích độ tin cậy cronbach’s alpha

Vào menu Analyze->Scale->Reliability Analysis

Chọn các câu hỏi trong cùng một nhân tố qua cột bên phải, sau đó nhấn vào Statistic, check vào ô Scale if item deleted. Sau đó bấm Continue, sau đó bấm OK

Kết quả chạy cronbach alpha sẽ ra như sau:

Kết luận: Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.869, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.869. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

Sau đây là video thực hành trực tiếp phân tích cronbach alpha:

Durbin Watson - Thực hành kiểm định tự tương quan trong SPSS

Hôm nay nhóm giới thiệu đến các bạn cách kiểm định durbin watson , phần này là thực hiện kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất. Giá trị d dao động trong khoảng từ 0 đến 4. Tùy vào d mà quyết định xem có tương quan chuỗi bậc nhất hay không.
Các bạn khi phân tích có gặp khó khăn , hay mail cho nhóm nhé.

 Bản chất và nguyên nhân của tự tương quan

  Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển chúng ta giả định không có tương quan giữa các phần dư hay Cov(uiuj) = 0 với mọi i, j.

ÞCov(ui,uj) ≠ 0: tự tương quan

* Nguyên nhân khách quan:

- Chuỗi có tính chất quán tính theo chu kỳ

- Hiện tượng mạng nhện: dãy số cung về café năm nay phụ thuộc vào giá năm trước => ui không còn ngẫu nhiên nữa.

- Dãy số có tính chất trễ: tiêu dùng ở thời kỳ này chẳng những phụ thuộc vào thu nhập kỳ này mà còn phụ thuộc vào tiêu dùng của kỳ trước nữa.

* Nguyên nhân chủ quan

- Chọn dạng mô hình sai (thường xảy ra ở mô hình với chi phí biên)

- Đưa thiếu biến giải thích vào mô hình

* Chú ý: trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin – Watson, người ta thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản sau:

Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan.

Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương.

Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.

Nếu d thuộc vùng chưa quyết định, chúng ta sẽ sử dụng quy tắc kiểm định cải biên như sau:

1. H0: r = 0; H1: r > 0. Nếu d < dU thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1 (với mức ý nghĩa a), nghĩa là có tự tương quan dương.

2. H0: r = 0; H1: r < 0. Nếu d > 4 - dU thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1 (với mức ý nghĩa a), nghĩa là có tự tương quan âm.

3. H0: r = 0; H1: r ≠ 0. Nếu d <dU hoặc d > 4 - dU thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1 (với mức ý nghĩa 2a), nghĩa là có tự tương quan (âm hoặc dương).

Hệ số Durbin – Watson trong phân tích hồi quy Kiểm định d của Durbin – Watson Tương quan chuỗi bậc nhất Giá trị dL , dU trong Durbin Watson Tính giá trị d trong Durbin Watson Tra cứu dL dU

Khóa học SPSS cấp tốc tại Tp.HCM

Nhóm Hỗ Trợ SPSS hotrospss@gmail.com

Với kinh nghiệm nhiều năm trong phân tích định lượng với SPSS, và đã tốt nghiệp Cao Học ĐH Bách Khoa Tp.HCM, nhóm hotrospss@gmail.com hỗ trợ dịch vụ đào tạo. Khác với các khóa học SPSS khác. Khóa học của Hỗ Trợ SPSS có các đặc điểm nổi bật :

- Dạy trực tiếp một kèm một. Khi đó Nhóm sẽ hỗ trợ sát với mô hình, bảng câu hỏi, cách thức thu thập dữ liệu và phân tích của học viên.

- Lớp học có thời gian linh động: sau 17h các ngày trong tuần, nhóm sẽ gặp trực tiếp bạn để hướng dẫn.

- Quan trọng hơn, nhóm sẽ tiếp tục hỗ trợ kiến thức cho bạn cho đến khi bạn hoàn thành xong bài của mình. Có thể liên hệ trực tiếp, qua skype, teamviewer, alo.

- Địa điểm học SPSS tại Thành Phố Hồ Chí Minh: vì đào tạo 1 kèm 1 nên địa điểm sẽ thỏa thuận, tiện cho cả hai( thường ở quán cafe RiTa ở Nguyễn Văn Cừ - Quận 5 hoặc cafe khu Bắc Hải Quận 10)

- Địa điểm học SPSS nếu học viên không ở tại Tp.HCM: sẽ đào tạo trực tiếp qua internet bằng cách sử dụng chương trình teamviewer và điện thoại( đã có rất nhiều bạn ở các tỉnh xa như Đồng Nai, Vũng Tàu, Đà Nẵng sử dụng cách này- vì dùng teamviewer rất tiện lợi, nhóm có thể thấy được màn hình máy tính của bạn và hướng dẫn bạn trực tiếp trên đó)

Các vấn đề được đề cập thông thường như sau:

-Kiểm định độ tin cậy cronbach’s alpha ,Phân tích nhân tố EFA, Phân tích tương quan, Phân tích hồi quy, Phân tích anova ,Thống kê mô tả, tần số, Và các vấn đề liên quan khác

-Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ cách thức thu thập xử lý số liệu về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha... trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS

Đăng ký ngay hôm nay bằng cách gởi email đến hotrospss@gmail.com

"TRÁI TIM" CỦA NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

"TRÁI TIM" CỦA NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

Nhiều bạn viết mail nói với Ad: "Em đã làm luận văn gần như xong hết rồi, chỉ còn mỗi phần dữ liệu nữa thôi, Ad hỗ trợ giúp em nhé!". Ad mới hỏi lại: "Thế bạn làm nghiên cứu theo hướng định tính hay định lượng?". Bạn ấy trả lời: "Dạ, GVHD yêu cầu em làm định lượng ạ!". Các bạn nghĩ sao về vấn đề này?!

Như các bạn thấy đấy, nếu đã là nghiên cứu định lượng thì bộ dữ liệu rất quan trọng. Có thể nói đó là linh hồn, là trái tim cho bài nghiên cứu của các bạn. Người ta có câu: "nói có sách, mách có chứng" thì bộ dữ liệu của bạn được xem là chứng cứ, là cơ sở lý luận khoa học của đề tài. Bởi nhờ vào nó mà bạn có thể test các giả thuyết đưa ra nhằm làm sáng tỏ các mục tiêu nghiên cứu của bạn; kiểm định mô hình xem có phù hợp với thực tiễn hay không; kiểm tra các kết quả chạy ra có ý nghĩa về mặt thống kê hay không, để từ đó có những kết luận phù hợp và đưa ra được những giái pháp, kiến nghị có giá trị.

Nhân đây Ad cũng nhắc lại một số bước chạy cơ bản của một bài phân tích định lượng (giả sử theo hướng marketing) để các bạn có dịp review lại nhé:

- Thống kê mô tả (biến định tính, biến định lượng)

- Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's alpha)

- Phân tích nhân tố khám phá EFA

- Phân tích tương quan (pearson / spearman)

- Phân tích Hồi quy (đơn biến, hồi quy đa biến)

- Kiểm tra vi phạm giả thiết hồi quy

- Phân tích phương sai (t-test, ANOVA) (option)

-... (có thể phân tích thêm một số kiểm định khác nữa)

Do đó nếu các bạn đã quyết tâm chọn hướng nghiên cứu định lượng thì phải có cái nhìn đúng đắn về tầm quan trọng của bộ dữ liệu để có kế hoạch đầu tư "xứng đáng" cho nó, cả về mặt thời gian và tiền bạc trong trường hợp nhờ nhóm hỗ trợ thu thập/ xử lý bộ số liệu

(các bạn mail hotrospss@gmail.com để được hỗ trợ mọi vấn đề về spss, dữ liệu, cách chạy, ý nghĩa phân tích...., nhóm check mail rất thường xuyên)