Nội dung :
Lý thuyết : 30 tiết
Thực hành : 45 tiết

Giới thiệu tổng quan về phần mềm SPSS.
Các loại dữ liệu và thang đo.
Phương pháp phân tích dữ liệu.
Mã hóa và nhập liệu.
Thống kê mô tả.
Kiểm định giả thuyết trung bình của 2 tổng thể.
Kiểm định phi tham số.
Phân tích phýng sai.
Tổng quan v hồi quy tuyến tính.

Vai trò của thông tin trong NCKH
Chuong I: Gi?i thi?u v? SPSS
1. Gi?i thi?u v? thu th?p x? l� thơng tin trong nghi�n c?u khoa h?c
- Nghi�n c?u KH c?n thu th?p v� x? l� thơng tin, qua trình dĩ thơng qua 3 G/do?n:
- Giai do?n thi?t k?;
- Giai do?n thu th?p thơng tin;
- Giai do?n x? l� v� ph�n tích thơng tin.
2 Giai đoạn thiết kế:
Nhiệm vụ của giai đoạn thiết kế công trình nghiên cứu thực nghiệm là xác định nội dung thông tin cần thu nhận;
Kết quả nghiên cứu trong giai đoạn thiết kế phải vạch ra mọi “đường đi, nước bước”;(Xác định chương trình nghiên cứu, phương án thu thập và xử lý thông tin ).
3.Giai đoạn tiến hành

Đây là bước thu nhận thông tin riêng biệt và kiểm tra chất lượng thu nhận thông tin ngay tại chỗ. Đặc điểm cơ bản của bước tiến hành là thực hiện nghiêm chỉnh những yêu cầu, những điều hướng dẫn đã vạch ra ở bước thiết kế

4. Nhiệm vụ chủ yếu của giai đoạn xử lý thông tin là chuyển thông tin riêng biệt sang thông tin tổng hợp, thực hiện tổng kiểm tra, đánh giá chất lượng và đánh giá triển vọng của thông tin tổng hợp, phân tích và kết luận. Giai đoạn xử lý thông tin cũng có ba bước kế tiếp nhau là:
- Chuẩn bị cho việc xử lý thông tin,
- Xử lý thông tin và kết thúc.
- Sử dụng kết quả xử lý thông tin



5 Quy trình nghi�n c?u x? l� thơng tin
-SPSS thực hiện trong bước 5 chia ra các giai đoạn:

M?t s? thao t�c co b?n tr�n SPSS
Kh?i d?ng SPSS
M�n hình giao ti?p c?a SPSS

Các thao tác về tập tin
Cách 1: Click chuột vào biểu tượng Open trên thanh công cụ Data Editor.4123
Cách 2: File/Open/Data, hộp thoại sau hiện ra.
Hộp File of type cho phép chúng ta chọn các loại tập tin cần mở:
SPSS (*.sav): tập tin dữ liệu được tạo/lưu trữ trong SPSS (Windows).
Đóng một tập tin dữ liệu
SPSS chỉ mở một tập tin dữ liệu tại mỗi thời điểm nên nó sẽ tự động đóng tập tin dữ liệu cũ trước khi mở tập tin dữ liệu mới.
Lưu trữ một tập tin dữ liệu
Lưu trữ tập tin dữ liệu trong SPSS3124

Chọn Data Editor, File/Save hoặc File/Save As (lưu với tên mới).
Thông tin về tập tin dữ liệu
Một tập tin dữ liệu SPSS, ngoài dữ liệu thô, còn chứa các thông tin định nghĩa về các biến gồm có: tên, loại, các nhãn biến và nhãn giá trị.

Để hiển thị toàn bộ thông tin về biến trong tập tin dữ liệu đang mở, chọn Utilities/File Info (tập tin chưa mở, chọn File/Display File Info).
Đặc tính này giúp ta nắm vững cấu trúc tập tin dữ liệu.
In tập tin
Ta có thể in toàn bộ tập tin hay chỉ một phần của tập tin kết quả.In toàn bộ dữ liệu
In theo trang chỉ định
In dữ liệu đã chọn
Chọn File/Print

Chương 2
CÁC LOẠI DỮ LIỆU VÀ THANG ĐO
Dữ liệu:
Là số liệu, tài liệu, tư liệu, thông tin . đã có để giải quyết vấn đề nghiên cứu.
Biến:
Là đại lượng có thể nhận giá trị này hay giá trị khác, trong trường hợp này hay trường hợp khác.
Ở góc độ môn học SPSS thì biến chính là những dữ liệu cần thu thập qua phỏng vấn, điều tra, quan sát . và dựa vào đó để phân tích, xử lý nhằm giải quyết vấn đề nghiên cứu.
I- Phân loại dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu có thể biểu thị dưới ba dạng chính:
Dữ liệu định lượng
Dữ liệu định tính
Dữ liệu định tính không thứ bậc
Dữ liệu định tính có thứ bậc
Dữ liệu bán định lượng
Dữ liệu định tính
Phản ánh tính chất, sự hơn kém, không tính được trị trung bình. Có nhiều cách thể hiện các dữ liệu định tính, ví dụ: giới tính nam hay nữ, bệnh nặng hay nhẹ, kết quả điều trị tốt hay xấu, loại thuốc điều trị là ampicilin hay streptomycin, độ bỏng 1 hoặc 2 hoặc 3. Vì vậy người ta còn phân ra dữ liệu thứ tự (ordered data), dữ liệu định danh (norminal data). HON - KEM, TH? BAC? MUON XAC DINH THI PHAI XAC DINH DON VI TINH
Dữ liệu định lượng
Các dữ liệu thể hiện bằng những con số (numeric), biến thiên liên tục (continuous) hoặc rời rạc (discrete). Ví dụ: đo chiều cao của thanh niên ta sẽ có những con số: 16.5; 1.70; 1.72,., đó là một biến số liên tục (continuous variable); tiêm chủng cho trẻ em ở một địa phương, có em được tiêm một lần, có em hai lần hoặc ba lần (không thể có 1 lần rưỡi), đó là biến số rời rạc.
Dữ liệu bán định lượng
Trong tùy từng lĩnh vực có những chỉ tiêu khó đánh giá chính xác, vì vậy phải dùng đến những cách thể hiện bán định lượng. Ví dụ ký sinh trùng sốt rét trong máu +, ++, +++; trứng giun trong phân +, ++, +++. Mặc dù xu hướng dùng bán định lượng ngày càng ít đi, nhưng cũng có lúc cần đến. Xử lý thống kê với các dữ liệu bán định lượng tương đối đơn giản, nhưng cách đánh giá vẫn giúp cho ta biết được đáng tin cậy hay không và tin cậy ở mức độ nào.
Du lieu mo it thoi, suy nghi roi sap xep bang nhung cau hoi dong de xu ly cho de va chinh xac
II- Các loại thang đo
Ngay từ giai đoạn thiết kế đã phải xây dựng thang đo. Thang đo là một trong những phương tiện để đo mối liên quan giữa các hiện tượng xã hội. Thang đo là cách sắp xếp thông tin, là hệ thống những con số và những mối quan hệ giữa chúng. Nó là phương tiện để đo mối liên quan theo từng nội dung nghiên cứu của khách thể cụ thể.
Đặc trưng của mỗi thang đo với tư cách một phương tiện để đo đều chứa ba yếu tố: độ dài, số đo và chỉ số.
Độ dài của thang đo thường có cực đại và cực tiểu, ví dụ: khoảng cách về mức lương (từ mức lương thấp nhất đến mức lương cao nhất), về trình độ học vấn (từ trình độ thấp nhất đến trình độ cao nhất),
Số đo của thang đo là những đại lượng tương đối hay những đơn vị phân chia độ dài của thang để xác định vị trí của mọi khách thể có đặc tính xã hội cần nghiên cứu.
Những đại lượng tương đối hay các đơn vị đo có thể là như nhau hoặc không như nhau, có thể là con số tuyệt đối nhưng cũng có những số đo chỉ có tính chất tương đối : nhiều hơn, ít hơn, yếu hơn, mạnh hơn,.
Chỉ số là một chỉ tiêu số lượng nào đó xác định vị trí của đối tượng điều tra hay tập hợp của các đối tượng điều tra theo một dấu hiệu nào đó trên thang. Nó có thể là con số tuyệt đối như mức thu nhập bình quân/tháng: 500.000 đồng/tháng,
1-Thang định danh (nominal Scale)
Thang định danh là loại thang đo đơn giản. Nó thể hiện sự phân định những biến dạng của một dấu hiệu nào đó.
2- Thang thứ tự (ordinal Scale)
Ở thang đo thứ tự các biến thể của một dấu hiệu (chỉ báo) nào đó được xếp bậc theo mức độ tăng dần hoặc giảm dần thể hiện sự hơn kém của các thang bậc đó,
Các loại thang đo
3- Thang khoảng cách(interval Scale)
Thang khoảng cách
Thang khoảng cách là một dạng đặc biệt của thang thứ tự. Các biến thể của một hiện tượng xã hội nào đó cũng được xếp theo thứ tự và nó còn cho biết khoảng cách đều nhau giữa các biến thể đó.
Ví dụ: Thang đo nhiệt độ dùng đơn vị độ có khoảng cách giống nhau tại bất kỳ điểm nào trên thang đo, nên khoảng cách giữa 5 và 6 độ bằng với khoảng cách giữa 9 và 10 độ.
4-Thang tỷ lệ (ratio Scale) .
Thang tỷ lệ có tất cả đặc tính khoảng cách và thứ tự của thang khoảng cách. Ngoài ra, vì có điểm 0 được xác định một cách có ý nghĩa, nên phép toán chia (tỷ số) có thể thực hiện được
Thực tế trên máy Thang (khoảng cách(interval measurement) và Thang ( tỷ lệ (ratio measurement) dùng chung (Scale) dùng cho biến định lượng,
Phương pháp phân tích thống kê thích hợp với các thang đo
Kiểm định
Kiểm định
Can thu thap het cac thong tin dinh luong (tuoi, gioi tinh…)
Mối liên hệ Dữ liệu và thang đo
Chương 3: MÃ HÓA VÀ NHẬP DỮ LIỆU
Chuẩn bị dữ liệu
Trong việc chuẩn bị dữ liệu, việc tiên đoán trước những dữ liệu nào là cần thiết đưa vào xử lý và phân tích là một bước quan trọng. Nếu dữ liệu bị cắt xén một cách tùy tiện thì có thể dẫn đến tình trạng là khi xử lý mới thấy dữ liệu đó là cần thiết. Khi ấy việc bổ sung dữ liệu sẽ rất phức tạp, đồng thời có thể hao tốn thời gian và tiền bạc, việc chuẩn bị dữ liệu thực hiện các vấn đề:
1.1 Kiểm tra tính hợp lệ dữ liệu (Validate data)
Giai đoạn này gồm 2 bước:
Bước 1: Tiến hành xem xét một cách kỹ lưỡng các phương pháp và biện pháp kiểm tra chất lượng được sử dụng để thu nhận các dữ liệu.
Bước 2: Tiến hành kỹ các bảng câu hỏi đã được trả lời và những chỉ dẫn về thủ tục phỏng vấn để phát hiện ra những nguyên nhân dẫn đến những sai sót.
2 Hiệu chỉnh dữ liệu
Hiệu chỉnh dữ liệu gồm 2 phần

Hiệu chỉnh dữ liệu tại chỗ khi thu nhận dữ liệu
Các nguyên nhân gây nhầm lẫn trong nghiên cứu thực địa là:
Sai lầm do chọn đối tượng.
Sai lầm do không thực hiện đầy đủ.
Sai lệch do không trả lời.
Sai sót do giao tiếp giữa người phỏng vấn và người được phỏng vấn.
Những sai sót lúc ghi nhận.
Sự giả mạo.
Hiệu chỉnh dữ liệu khi các bảng dữ liệu được tập hợp lại
Những cuộc phỏng vấn giả tạo.
Những câu trả lời không đầy đủ.
Những câu trả lời thiếu nhất quán.
Những câu trả lời không thích hợp.
Những câu trả lời không đọc được
Có 3 cách được sử dụng khi xử lý các sai lầm nêu trên là:
Gặp đối tượng trả lời bảng câu hỏi để làm sáng tỏ vấn đề.
Suy luận từ các câu trả lời khác.
Loại bỏ toàn bộ bản câu hỏi.
3- Maõ hoùa döõ lieäu
Maõ hoùa döõ lieäu laø quaù trình lieân quan ñeán vieäc nhaän dieän phaân loaïi moãi caâu traû lôøi treân moät kyù hieäu chæ ñònh. Ñaây laø moät böôùc quan troïng vì vieäc maõ hoùa döõ lieäu ñuùng ñaén, hôïp lyù seõ giuùp cho maùy tính deã daøng ñoïc ñöôïc döõ lieäu vaø xöû lyù chuùng theo yeâu caàu cuûa chuùng ta
3.1 Caáu truùc döõ lieäu
Moãi baûn caâu hoûi ñöôïc maõ hoùa thaønh moät maãu tin (record hoaëc case)töông öùng vôùi moät doøng. Moãi caâu traû lôøi cho moät caâu hoûi ñöôïc goïi laø tröôøng tin (field) hoaëc bieán soá (variable). Moät caâu hoûi coù theå taïo ra moät tröôøng tin hay nhieàu tröôøng tin tuyø theo ñoù laø caâu hoûi moät ñaùp öùng (single response) hay coù nhieàu ñaùp öùng (multi response). Tröôøng tin laø moät taäp hôïp caùc kyù töï (kyù töï soá, kyù töï chöõ) töôïng tröng moät thoâng tin ñöôïc traû lôøi.
3.2 Thuû tuïc maõ hoùa döõ lieäu
Quyeát ñònh moãi caâu hoûi seõ taïo ra bao nhieâu tröôøng tin.
Quyeát ñònh caùc giaù trò (soá, kyù töï, chieàu daøi) maø caùc tröôøng tin coù theå nhaän ñeå bieåu dieãn thoâng tin töông öùng vôùi caùc traû lôøi cuûa töøng caâu hoûi.
Caùch xöû lyù vôùi caùc caâu hoûi coù nhieàu tröôøng tin
Mã hóa trước là việc quyết định thủ tục mã hóa ngay khi thiết kế bảng câu hỏi, do đó ta có thể in các mã số (code) ngay trong bảng câu hỏi. Hình thức mã hóa này thích hợp với những câu hỏi thuộc về dạng luận lý (chỉ chọn 1 trong 2 cách trả lời) hoặc dạng chọn một trong các câu trả lời sẵn (dạng câu hỏi đóng).
3.3 Nguyeân taéc maõ hoùa döõ lieäu
Soá giaù trò maõ hoùa thích hôïp:
Soá giaù trò maõ hoùa phaûi ñuû lôùn ñeå coù theå bieåu dieãn heát caùc ñieåm khaùc bieät trong döõ lieäu.:
Ñöôïc xeáp trong cuøng giaù trò maõ hoùa phaûi töông töï nhau veà ñaëc tröng nghieân cöùu, vaø ngöôïc laïi, nhöõng thoâng tin traû lôøi ñöôïc xeáp ôû caùc giaù trò maõ hoùa khaùc nhau phaûi coù söï khaùc bieät veà ñaëc tröng ñang nghieân cöùu ñeán möùc ñuû ñeå coù theå phaân loaïi.
Nguyeân taéc loaïi tröø giöõa caùc giaù trò maõ hoùa:
Caùc giaù trò maõ hoùa khoâng ñöôïc choàng cheùo leân nhau, vaø chuùng ta phaûi xaùc ñònh nhö theá naøo ñeå baát cöù tình huoáng traû lôøi naøo cuõng chæ ñöôïc xeáp vaøo moät giaù trò maõ hoùa maø thoâi.
Nguyeân taéc toaøn dieän:
Caáu truùc cuûa caùc giaù trò maõ hoùa phaûi ñöôïc bao quaùt taát caû caùc tình huoáng traû lôøi nhaèm baûo ñaûm chuùng ñöôïc maõ hoùa.
Nguyeân taéc ñoùng kín:
Nhöõng khoaûng caùch, vaø caùc khoaûng caùch lôùp naøy neân coù ñoä roäng töông ñöông thì toát hôn laø khaùc nhau.
Nguyeân taéc ñònh ñieåm giöõa cuûa nhöõng khoaûng caùch lôùp:
Neáu ñoái vôùi nhöõng caâu hoûi maø khi traû lôøi ngöôøi ta hay laøm troøn soá thì nhöõng khoaûng caùch lôùp caàn ñöôïc thieát keá sao cho nhöõng con soá caàn ñöôïc laøm troøn (lôùn hôn) rôi vaøo ñieåm giöõa cuûa khoaûng caùch lôùp
3.4 Lập danh bạ mã hóa
Chức năng của danh bạ mã hóa là:
Giúp người làm công việc mã hóa thực hiện việc biến đổi từ một câu trả lời ra một mã hiệu thích hợp mà máy tính đọc và hiểu được.
Giúp nhà nghiên cứu nhận diện được các biến số mà họ muốn sử dụng trong quá trình phân tích thống kê.
Bảng phân tích mà máy tính in ra sau đó sẽ giúp nhà nghiên cứu nhận diện được các loại biến số.
Các cột của danh bạ mã hóa thông thường gồm có:
Số thứ tự của câu hỏi.
Vấn đề của câu hỏi (thường là tóm tắt nội dung câu hỏi).
Tên của trường tin (biến số) phát sinh từ câu hỏi.
Vị trí của biến số trong mẫu tin (theo số byte) cho biết độ dài của giá trị mã hóa.
Nhãn của biến số (variable label) thường được dùng để làm rõ ý nghiã của tên biến số do tên biến số thường bị hạn chế về chiều dài (Cột này không bắt buộc).
Các giá trị mã hóa: là các giá trị mà biến số có thể nhận được để biểu diễn thông tin được trả lời.
Nhãn giá trị mã hóa (value label) thường dùng để miêu tả ý nghĩa của các giá trị mã hóa
4- Taïo taäp döõ lieäu môùi
Cöûa soå Data Editor coù daïng nhö baûng tính (Excel ,Quattro... ), giuùp ta taïo môùi/söûa ñoåi moät taäp tin döõ lieäu daïng SPSS chuùng moät caùch deã daøng.
Moät soá ñieåm caàn löu yù sau ñaây:
Moãi doøng töông öùng vôùi 1 quan saùt hay vôùi moät baûng phoûng vaán.
Moãi coät laø moät bieán soá ñaëc tröng cho moät tính chaát ñöôïc ño löôøng. Thoâng thöôøng moãi caâu hoûi töông öùng moät coät, nhöng cuõng coù nhieàu caâu hoûi laøm phaùt sinh nhieàu bieán seõ ñöôïc chöùa trong nhieàu coät.
Moãi oâ (giao ñieåm cuûa doøng vaø coät ) chöùa moät gía trò duy nhaát cuûa moät bieán ñoái vôùi moät quan saùt (hoaëc moät baûng phoûng vaán). OÂ chæ chöùa giaù trò döõ lieäu chöù khoâng theå chöùa ñöôïc coâng thöùc nhö trong caùc chöông trình baûng tính.
Taäp tin döõ lieäu coù daïng hình chöõ nhaät. Kích thöôùc taäp tin döõ lieäu ñöôïc xaùc ñònh bôûi soá quan saùt vaø soá bieán. Vôùi SPSS khoâng coù oâ troáng trong phaïm vi cuûa taäp tin döõ lieäu. Vôùi caùc bieán kieåu soá, caùc oâ troáng ñöôïc xem laø giaù trò system-missing vaø seõ coù nhieàu caùch xöû lyù chuùng maø chuùng ta chöa ñeà caäp.
4.1 Ñònh nghóa bieán ( tạo biến)
a/ Teân bieán
Teân maëc ñònh cuûa moät bieán môùi laø varxxxxx vôùi xxxxx laø moät soá goàm 5 chöõ soá tính töø 00001. Ñeå thay ñoåi teân bieán, ta goõ teân môùi vaøo hoäp Variable Name theo caùc quy öôùc sau ñaây:
Teân phaûi baét ñaàu baèng moät chöõ caùi vaø khoâng ñöôïc keát thuùc baèng moät daáu chaám (period).
Khoâng neân duøng daáu gaïch döôùi (underscore) ñeå keát thuùc teân bieán.
Teân khoâng ñöôïc quaù 8 kyù töï.
Teân khoâng ñöôïc chöùa khoaûng traéng vaø caùc kyù töï ñaëc bieät nhö !,?,*.
Teân bieán khoâng ñöôïc truøng nhau.
Teân bieán khoâng phaân bieät chöõ thöôøng vaø chöõ hoa.
Caùc töø khoùa sau ñaây khoâng ñöôïc duøng laøm teân bieán
b/ Loại biến
SPSS mặc định loại biến mới là kiểu số (numeric)
Để thay đổi loại biến, ấn vào t mở hộp thoại Variable Type.
Chúng ta có thể dùng các loại biến sau đây:
Numeric: gõ vào ô Width độ rộng của số lớn nhất kể cả dấu thập phân, gõ vào ô Decimal Places số chữ số thập phân muốn hiển thị. Độ rộng tối đa của biến kiểu số là 40 và tối đa là 16 chữ số thập phân.
Comma: tương tự loại Numeric nhưng kể thêm các dấu phẩy phân cách hàng nghìn, và dấu thập phân được dùng làm dấu chấm (số thập phân dạng Mỹ).
Dot: Tương tự loại Numeric nhưng kể thêm các dấu chấm phân cách hàng nghìn, và dấu thập phân được dùng là dấu phẩy (số thập phân dạng Pháp).
Scientific notation: hiển thị số dạng khoa học.
Date: kiểu ngày hay giờ, chọn dạng thích hợp từ danh sách có sẵn.
Dollar: dạng tiền tệ của Mỹ, có dấu $ ở phía trước số hiển thị.
Custom currency: dạng tiền tệ do người dùng xác định.
String: biến kiểu chuỗi, nếu không quá 8 ký tự gọi là sort Strings và được dùng trong nhiều thủ tục của SPSS, ngược lại gọi là long Strings và chỉ được dùng giới hạn trong một số thủ tục SPSS mà thôi
c/ Nhãn của biến và của giá trị dữ liệu
Nhãn của biến dài tối đa 120 ký tự, dùng để mô tả gợi nhớ thêm ý nghĩa của biến. Nhãn của các giá trị dữ liệu dài tối đa 60 ký tự, dùng để mô tả thêm ý nghĩa của các giá trị dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích khi ta dùng các mã số để đại diện các lớp dữ liệu.
Ta ấn Labels....trên cửa sổ Variable View để đưa tên nhãn và ấn vào Values mở hộp thoại Value Labels.
d/ Gán một nhãn:
Nhập giá trị vào hộp Value ( có thể kiểu số hay chuỗi ).
Nhập một nhãn vào hộp Value Label.
Ấn Add.
Sửa đổi một nhãn:
Để vệt sáng tại nhãn cần sửa trong danh sách nhãn.
Nhập vào giá trị mới hay tên mới.
Ấn Change.
Xóa một nhãn:
Để vệt sáng tại nhãn cần xóa trong danh sách nhãn.
Ấn Remove.
e/ Mã hóa lại biến (recoding)
Trên thực tế, trong nhiều chúng ta cần mã hóa lại biến:
Chúng ta không thích cách mã hoá có sẵn cho một biến, ví dụ giới tính được mã hóa là 0 cho nam và 1 cho nữ. Bạn có thể thích mã hóa giới tính là 1 cho nữ và 2 cho nam.
Chúng ta có thể muốn giảm số loại khác nhau của một biến định tính chỉ còn 2 hay 3 loại.
Nhập vào tên biến mớiNhập vào nhãn mớiXác nhận tên biến mới1234Mã hóa khoảng thành một giá trịGiá trị khuyết đã được mã hóaMô tả cách mã hóa lại biến

Để mã hóa giá trị khuyết, chọn System or User missing và System-missing trong hộp New Value. Sau đó chọn Add để ghi lại thay đổi này. Lúc đó trong cửa sổ Old -> New xuất hiện MISSING ->SYSMIS.
Khi mã hóa lại biến định lượng thành biến định tính, quá trình thực hiện cũng tương tự. Ví dụ, chúng ta hãy mã hoá lại biến định lượng age thành biến định tính mới gọi là agecat (age in categories). Giả sử chúng ta muốn có những nhóm tuổi như sau:
dưới 25 = 1
từ 25 đến 35 = 2
trên 35 = 3
f/ Choïn maãu döõ lieäu trong SPSS
Khi phaân tích taäp döõ lieäu baïn coù theå chæ muoán taäp trung vaøo moät taäp döõ lieäu con cuûa toaøn boä döõ lieäu thu thaäp ñöôïc. Ví duï, coù theå baïn chæ chuù yù nhöõng caâu traû lôøi cuûa nhöõng ñoái töôïng treû hôn, hay chæ chuù yù nhöõng caâu traû lôøi cuûa nhöõng sinh vieân baùn thôøi gian (taïi chöùc). Hoaëc baïn coù theå muoán duøng taäp con baèng caùch laáy maãu döõ lieäu ngaãu nhieân – coù leõ do taäp döõ lieäu quaù lôùn maø quaù trình xöû lyù laïi quaù chaäm, trong moïi tröôøng hôïp SPSS cho pheùp chuùng ta choïn caùc taäp döõ lieäu con ñeå phaân tích.
Chọn mẫu ngẫu nhiên Chọn tất cả các mẫu dữ liệuChọn mẫu ngẫu nhiênChọn phần trăm các trường hợpChọn số trường hợp cần trích

Nếu tập dữ liệu của bạn quá lớn, thường nên thực hiện phân tích trên một mẫu dữ liệu ngẫu nhiên. Phân tích tập dữ liệu con sẽ nhanh hơn, nhất là khi bạn muốn in nhanh các kết quả đầu tiên. Cũng vậy, đối với một vài kết xuất, những biểu đồ rắc rối đáng kể, bao gồm hàng ngàn trường hợp sẽ dẫn đến tình trạng hỗn độn lẫn lộn, nhưng bạn lại muốn một đồ thị rõ
Chọn theo khoảngLọc / xóa mẫu Các mẫu không được chọn
(bị gạch chéo)

Bất kỳ kỹ thuật phân tích nào thực hiện tiếp theo sẽ không áp dụng trên các trường hợp "bị gạch chéo" (các trường hợp không chọn). Để trở về tập dữ liệu đầy đủ: Data/Select Cases, chọn All cases và OK.
Chọn mẫu theo chỉ định
Khi phân tích tập dữ liệu bạn có thể quan tâm đến một tập dữ liệu con trong toàn bộ tập dữ liệu. Thậm chí có thể bạn muốn thực hiện phân tích cho nhiều tập con và so sánh các kết quả. Trong SPSS cung cấp cho chúng ta công cụ chọn mẫu theo chỉ định như sau
Tách 1 Data thành 2 Data
Vào data -> Spit File
Nối 2 data dữ liệu
Việc nối Data trong SPSS thực hiện trường hợp:
Nối các biến có chứa dữ liệu từ 1 Data vào trong data khác
Nối dữ liệu của 2 data cùng 1 bảng câu hỏi tạo 2 phiên bản để 2 người nhập liệu
Nối các biến có chứa dữ liệu từ 1 Data vào trong data khác
Từ Data -> Merge files -> Add Variables
Sau đó chọn Data chứa biến cần nối -> chuyển biến cần nối vào khung Excluded Variables -> OK
Ta được các biến mới gồm cả dữ liệu, các biến mới tạo được để phần dưới bảng câu hỏi

Nối dữ liệu của 2 data cùng 1 bảng câu hỏi tạo
Từ Data -> Merge files -> Add Casses
Sau đó chọn Data chứa dữ liệu cần nối -> -> OK máy tự động nối dữ liệu đã nhập 2 data lại
Kết nối dữ liệu từ phần mềm khác
SPSS có thể kết nối lấy dữ liệu từ các phầm mềm khác như excel, Access, Oracla …
Trước khi kết nối phải thực hiện:
1- Convert font file dữ liệu về bộ font Vni-
2- Chỉnh dữ liệu về đúng kiểu dữ liệu của SPSS ( đặt biết chú ý dữ liệu dạng ngày tháng).
3- SPSS có kết nối với ODBC ( Cơ sở dữ liệu mở) hoặc kết nối thẳng với Excel
Kết nối trực tiếp với Excel
SPSS có thể đọc dữ liệu trực tiếp từ Excel theo thao tac sau:
1- Từ SPSS chọn File/Open/Data.
2- Chọn nơi chứa File Excel tại mục kiểu File chọn excel[*.xls].
3- Chọn File Excel cần mở -> Open.
4- Chọn Read varieble name from the fist now of data ( lấy dòng tiêu đề đầu của Excel làm tên biên trong SPSS) ->Ok
Thao tác kết nối qua ODBC
Bước 1: Tạo một kết nối ODBC
Bước 2: Kết nối cơ sở dữ liệu từ SPSS
Tạo một kết nối ODBC
1- Vào Start/Setting/Control Panel/Admin..Tools/ODBC DataSource 32 bit.
Chọn Add -> chọn Excel, Access, Oracla … sau đó chọn Finihs
Đặt tên Data Source -> chọn Workboot -> chọn tập tin làm data Source ->0K
Kết nối cơ sở dữ liệu đã có từ SPSS
Từ SPSS ->File/Open Database ->New Query -> Chọn tập tin đã tạo làm Database ->Next.
Click và + để hiện thị các trường tin của bảng.
Kéo bảng hoặc từng trường tin qua ô Retrieve Fields in this order -> Finihs