Cách tạo bảng khảo sát trực tuyến bằng Google Forms

Nhóm MBA ĐH Bách Khoa hotrospss@gmail.com giới thiệu các bạn làm bảng khảo sát trực tuyến miễn phí, mà lại còn đẹp nữa, nhờ làm trên nền của google forms. Có một cách khác để làm bảng khảo sát đẹp và chuyên nghiệp hơn google forms, đó là dùng trang web survey monkey (https://www.surveymonkey.com/), tuy nhiên cái gì cũng có giá của nó, trang này phải đóng phí duy trì. Nên tốt  nhất là sử dụng google forms các bạn nhé.

Các bước thực hiện tạo bảng khảo sát miễn phí.

Bước 1 : Vào địa chỉ  https://docs.google.com/forms/, nếu chưa đăng nhập bạn cần phải đăng nhập, nếu đã đăng nhập rồi sẽ  hiện ra màn hình sau:

Bước 2: Bạn có thể tạo bảng khảo sát thị trường mới dựa vào mẫu có sẵn, hoặc tạo 1 form hoàn toàn mới. Ở đây nhóm chọn mẫu mới bằng cách nhấn blank.

Bước 3: Form khảo sát trống hiện ra với vài thông tin cơ bản như sau:

Các bạn chỉnh sửa tùy thích trên form này, phần nội dung hoằn toàn thay đổi được.

Để tạo phần giới thiệu, các nội dung không liên quan đến câu hỏi , bạn nhấn vào nút add title and description.

Sau đó nhập các nội dung như là giới thiệu, lời chào.

Để vào nội dung câu hỏi chính, bạn bấm vào add question, trong add question có các loại câu hỏi sau: Short Answer, Paragraph,Multiple Choice, Checkboxes,Dropdown, Linear Scale, Multiple Choice Grid,Date, Time

Tuy nhiên, để thực hiện bảng câu hỏi cho thang đo dạng likert 1 2 3 4 5 thì ta chọn thang đo dạng Linear Scale, ngoài ra để phân cách giữa các mục, ta có thể nhấn nút add title and description để thêm nội dung cần hiển thị.

Cách tốt nhất để xem bảng câu hỏi đang được thiết kế đẹp đến đâu là xem trực tuyến nó, để làm được điều này bạn ấn vào nút SEND bên phải, phía trên của màn hình, sau đó chọn SEND VIA mail hoặc lấy link, sau đó chọn copy link để gởi cho bạn bè, đối tượng cần khảo sát, hoặc cho chính bạn để review lại.( bạn có thể ấn shorten URL để link ngắn hơn)

Ngoài ra một số câu hỏi thuộc dạng bắt buộc phải trả lời, nếu không trả lời thì không submit được, bạn phải chọn nút require như trong hình nhé.

Khi đã thiết kế xong 1 câu, bạn ấn vào biểu tượng copy gần với nút xóa để tạo câu hỏi mới, bạn chỉ việc đổi nội dung là xong.

Sau khi thiết kế xong, bạn kiểm tra lần cuối và gởi cho người được khảo sát xem. Họ đánh vào và bạn có thể theo dõi có bao nhiêu người, kết quả như thế nào. Để làm được điều đó bạn vào mục RESPONSES, sau đó nhấn vào nút màu xanh như trong hình hướng dẫn để tạo ra file excel dạng google docs,

Từ spreed sheet google, bạn bấm vào như hình bên dưới để tải file excel tổng hợp tất cả các bảng trả lời về máy tính.( file- download as- microsoft excel ). Từ đó có thể dễ dàng chuyển vào SPSS để xử lý

Sau đây là video hướng dẫn, các bạn cần khảo sát cứ liên hệ nhóm nhé. Nhóm sẽ hướng dẫn.

Các bạn có thắc mắc khi làm bảng khảo sát online có thể mail nhóm hotrospss@gmail.com, hoặc chát và fb www.facebook.com/hoidapspss nhé. Chúc các bạn làm tốt.

Nhóm MBA BÁCH KHOA hotrospss@gmail.com hướng dẫn các bạn hai quy tắc loại biến trong phân tích nhân tố để đảo bảo độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt khi phân tích nhân tố EFA. Phần efa căn bản các bạn xem ở đây http://phantichspss.com/tong-quan-phan-tich-nhan-to-kham-pha-efa.html

Quy tắc loại biến xấu khi phân tích nhân tố EFA:

Quy tắc 1: đảm bảo độ giá trị hội tụ.

     Về mặt ý nghĩa, các hệ số tải nhân tố factor loading phải lớn hơn 0.5. Các items có hệ số tải bé hơn 0.5 cần phải được loại bỏ và chạy lại khi phân tích nhân tố. Ví dụ như hình bên dưới, hệ số factor loading của biến DAPUNG1 chỉ là 0.350<0.5. Do đó phải loại biến này ra và tiến hành phân tích efa lại lần thứ 2

Quy tắc 2: đảm bảo độ giá trị phân biệt.

     Xét trong cùng 1 dòng ,chêch lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị lớn thứ nhì phải lớn hơn 0.3, ở ví dụ bên dưới ta thấy hai biến DAPUNG1 và DAMBAO2 không đảm bảo điều kiện. Do dù 2 hệ số tải nhân tố của biến DAMBAO2 đều lớn hơn 0.5, nhưng mức chênh lệch 0.733-0.610<0.3 nên phải loại biến DAMBAO2. Còn trường hợp biến DAPUNG1, chênh lệch là 0.754-0.490<0.3 nên cũng loại luôn. Lưu ý trong thực tế các bạn xem loại lần lượt, chứ không loại 1 lần để hạn chế bỏ sót biến tốt nhé.

Vậy có hai Quy tắc loại biến xấu khi phân tích nhân tố EFA. Trong thực tế phân tích các bạn có thể gặp trường hợp dữ liệu xấu hơn, quá nhiều biến bị loại… Ngoài ra cũng có thể các biến bị sắp xếp xáo trộn nhân tố, cần phải định nghĩa mô hình hiệu chỉnh,các bạn có thể liên lạc nhóm để hướng dẫn hỗ trợ cách xử lý nhé(hotrospss@gmail.com)

Liên hệ Facebook hoặc Viber/Zalo   https://facebook.com/hoidapspss Viber/Zalo: 

 Nhóm Hỗ Trợ SPSS Đại Học Bách Khoa giới thiệu bài viết về cách loại biến khi phân tích độ tin cậy cronbach's alpha. Mục đích là làm tăng độ tin cậy cronbach's alpha. Cải thiện hệ số cronbach's alpha xấu.

(Phần hướng dẫn phân tích cronbach's alpha cơ bản nhóm đã viết trong bài ở đây: http://phantichspss.com/phan-tich-do-tin-cay-cronbachs-alpha.html )

Quy tắc loại biến khi phân tích cronbach's alpha

Có hai quy tắc loại biến trong cronbach's alpha, chỉ cần thỏa mãn 1 trong 2 quy tắc là bắc buộc phải loại biến

– Hệ số tương quan biến tổng bé hơn 0.3 hoặc 0.4 ( tùy trích dẫn của tác giả nào).

– Hệ số cronbach's alpha if item deleted lớn hơn hệ số cronbach hiện tại

Ví dụ, kết quả cronbach của thang đo có 4 items ra như sau:

Cronbach's Alpha	N of Items
.679	4

Item-Total Statistics
	Scale Mean if Item Deleted	Scale Variance if Item Deleted	Corrected Item-Total Correlation	Cronbach's Alpha if Item Deleted
TINCAY1	10.25	7.113	.679	.474
TINCAY2	9.96	7.681	.593	.536
TINCAY3	10.89	9.566	.089	.881
TINCAY4	10.14	7.176	.675	.479

     Ta thấy tương quan biến tổng của biến TINCAY3 là 0.089 < 0.3, do đó ta phải loại TINCAY3 và chạy lại cho 3 biến còn lại. Ngoài ra hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến TINCAY3 là 0.881( tô màu đỏ ở trên), và số 0.881 này > 0.679 ( là hệ số cronbach's alpha của thang đo), do đó dựa vào tiêu chuẩn này loại biến TINCAY3 cũng được.

     Cũng có một số trường hợp hệ số tương quan biến tổng > 0.3, nhưng hệ số Cronbach's alpha if items deleted lại lớn hơn cronbach's alpha hiện tại. Ta vẫn phải loại biến trong trường hợp này.

     Lưu ý ý nghĩa của hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến TINCAY3 là 0.881( tô màu đỏ ). Đó là giá trị cronbach's alpha nếu chạy lại cho 3 biến TINCAY1,2,4 ( như bảng bên dưới) . Do giá trị cronbach's alpha càng cao càng tốt, do đó nếu loại bỏ TINCAY3 mà cronbach tăng lên thì tại sao lại không loại :)

Reliability Statistics
Cronbach's Alpha	N of Items
.881	3

Item-Total Statistics
	Scale Mean if Item Deleted	Scale Variance if Item Deleted	Corrected Item-Total Correlation	Cronbach's Alpha if Item Deleted
TINCAY1	7.40	4.481	.761	.841
TINCAY2	7.10	4.693	.737	.861
TINCAY4	7.29	4.335	.814	.792

Cách tăng giá trị cronbach's alpha cũng áp dụng hai quy tắc này để xử lý, đôi khi một số bài luận văn cần phải cải thiện hệ số cronbach's alpha thì cần phải loại một số items như trên đã đề cập

Như vậy, các bạn đã biết được Quy tắc loại biến khi phân tích cronbach's alpha , chúc các bạn làm bài tốt

( Nhóm MBA Bách Khoa hotrospss@gmail.com tháng 12/2016)

Liên hệ Facebook hoặc Viber/Zalo để được hỗ trợ,trả lời ngay:  https://facebook.com/hoidapspss Viber/Zalo: 

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

Hôm nay nhóm hotrospss@gmail.com giới thiệu đến các bạn cách kiểm định DURBIN WATSON, phần này là thực hiện kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất( bậc nhất ở đây có ý nghĩa là theo thời gian, thời điểm t và thời điểm t-1. Giá trị thống kê DURBIN WATSON ( viết tắt là  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 liên hệ hỗ trợ tại đây nhé http://phantichspss.com/lien-he-gioi-thieu 

Tự tương quan là gì

  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. Còn nếu  tồn tại i và j mà Cov(ui,uj) ≠ 0: thì kết luận có tự tương quan. Nếu sai số Ut chỉ tương quan với Ut-1 (sai số một kỳ trước đó )  thì ta có hiện tượng tự tương quan bậc nhất

 Nguyên nhân kháchquan:

– Chuỗi có tính chất quán tính theo chu kỳ
– Hiện tượng mạng nhện: ví dụ 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: ví dụ 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)
– Do việc xử lý số liệu (phương pháp trung bình trượt, làm trơn số liệu ….)
– Do việc nội suy số liệu ( số liệu dân số, sản lượng bánh trung thu .v.v…)
– Do lập mô hình ( bỏ sót biến, do dạng hàm v.v…)

Hậu quả của tự tương quan:

– Các ước lượng tính được bằng OLS không còn là ước lượng hiệu quả.

Cách đánh giá giá trị tự tương quan

Thực tế, giá trị d được chương trình tính toán sẽ rơi vào một trong các khoảng sau:

Khi đó, nếu đúng bài bản thì phải tra bảng phân phối để biết được giá trị dL và dU. Từ đó so sánh xem giá trị d của mình đang ở vùng nào , các bạn tra cứu bảng A-2 trong phụ lục này nhé

Link tải file tra cứu kiểm định durbin watson: Durbin_Watson_tables.pdf .

Tuy nhiên Nhược điểm của kiểm định Durbin – Watson là :
-Có 2 vùng không quyết định được . Xử lý bằng cách  áp dụng kiểm định Durbin – Watson cải biên như bên dưới
-Khi n lớn , không có bảng tra hoặc có những kết quả mâu thuẫn. Xử lý bằng cách  áp dụng quy tắc kiểm định theo kinh nghiệm như bên dưới.

Quy tắc kiểm định  Durbin – Watson theo kinh nghiệm

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.

Kiểm định Durbin – Watson cải biên

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).

Video hướng dẫn.

Ngoài ra nhóm hotrospsss@gmail.com có các dịch vụ sau:
– Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha… trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS
– Cung cấp/chỉnh sửa số liệu khảo sát để chạy ra kết quả có ý nghĩa thống kê.