1

Ứng dụng phần mềm SPSS 12.0 trong xử lý thống kê

I/ GIỚI THIỆU CHUNG
1. Sơ lược về phần mềm SPSS
SPSS là tên viết tắt của cụm từ Statistical Package for the Social Sciences. Đây là một phần mềm
được sử dụng rộng dãi nhất để phân tích thống kê trong nghiên cứu khoa học tự nhiên và khoa học
xã hội nói chung. Phiên bản đầu tiên được phát hành năm 1968 do Công ty liên hợp SPSS- Chicago
Mỹ sản xuất. Đến tháng 7 năm 2007 đã có phiên bản thứ 16 (SPSS 16.0)
Môi trường làm việc của SPSS gồm hai phần: phần soạn thảo dữ liệu đầu vào (SPSS Data Editor) và
phần kết quả đầu ra (Output – SPSS Viewer). SPSS Data Editor gồm Data Viewer và Variable
Vierer cho phép nhập số liệu đầu vào trực tiếp hoặc add file số liệu ở dạng Excel.xml, đồng thời định
dạng các biến số theo dạng số (number) hay dạng trữ (String). Output – SPSS Viewer chứa các kết
quả mong muốn sau khi chạy các phép toán tương ứng.
Tương tự như các phần mềm Genstar và Minitab, SPSS 12.0 cho phép sử lý các phép phân tích
thống kê thông thường như:
Descriptive statistics: Cross tabulation (sắp xếp thành bảng, hàng đối xứng nhau);
Frequencies (tần số, tần suất….); Descriptive (mô tả, diễn tả…); Explore (khảo sát tỉ mỉ…);
Descriptive Ratio Statistics (thống kê mô tả tỷ lệ, tỷ số….).
Bivariate statistics (thống kê hai biến số): Means (trung bình); t-test (phép thử, kiểm tra,
phân tích…); ANOVA (phân tích phương sai); Correlation (tương quan) bao gồm bivariate (hai
biến), partial (tương quan từng phần, tương quan không hoàn toàn), distances (tương quan dời dạc,
lỏng lẻo); Nonparametric tests (kiểm tra thông số giới hạn).
Prediction for numerical outcomes: Linear regression (dự đoán về kết quả bằng số dạng hồi
qui tuyến tính…)
Prediction for identifying groups: Factor analysis (phân tích nhân tố); cluster analysis (phân
tích cho đám đông) bao gồm two – step (hai bậc), K-means (số K), hierarchic (có thứ bậc).
SPSS cũng cho phép lưu và chạy lại các thuật toán giúp việc kiểm tra kết quả dễ dàng. Nhưng phần
Output – SPSS Viewer đã được thiết kế tiện lợi hơn cho người sử dụng. Mục này bao gồm các bảng

tố. Các nhân tố trong thí nghiệm có thể chỉ có nhân tố định tính hoặc định lượng hoặc bao gồm cả
hai. Trong các nhân tố thí nghiệm lại có thể có nhiều mức nhân tố. Thí nghiệm một nhân tố cung cấp
thông tinh về ảnh hưởng chính chỉ của một nhân tố thí nghiệm. Thí nghiệm đa nhân tố Có hai hoặc
nhiều hơn nhân tố được nghiên cứu đồng thời. Có hiệu quả hơn so với tiến hành từng thí nghiệm
riêng lẻ và cung cấp thông tin về ảnh hưởng chính và ảnh hưởng của tương tác giữa các nhân tố.

- Mở fine Licence 12.0SPSS để copy dòng số
55345 26752 51345 33006 86803 93573 71895 65752 87

sau đó paste vào ô Licence code.
- Click Update để tiếp tục cài cặt.
- Nhấn Next/Next/Install quá trình cài đặt mất vài phút, nhấn Finish để hoàn tất cài đặt.
Note:
+ Nếu quá trình cài đặt báo lỗi thì có thể phải gỡ bỏ các chương trình Anti virut thường không tương thích
với SPSS 12.0 (AVG, Noton….), sau khi cài đặt SPSS hoàn tất có thể cài đặt lại các chương trình Anti
virut này.
+ Vào Start/ Program để đưa biểu tượng của SPSS 12.0
SPSS 12.0 for Windows.lnk
ra màn hình, để tiện lợi
cho việc sử dụng.

3

* Mô hình ANOVA một nhân tố
y
ij
=μ+A
i
+e
ij

– B5: SORT lần thứ 2 theo cột vùng chứa 2 cột mức protein (muc protein) và số ngẫu nhiên 2
(Rand 2).
– B6: SORT theo cột vùng chứa 2 cột ochuong và muc protein.
B¶ng 1
.

B¶ng tãm t¾t AN
OVA trong thí nghiệm kiểu CRD với 1 nhân tố

Nguån biÕn ®éng df MS F
Gi÷a c¸c nhãm/
nhân
tố thí nghiệm
a-1 MS
T
MS
T
/MS
E

Trong c¸c nhãm a(n-1) MS
E

Tæng an-1 4Hình1: Thiết kế thí nghiệm ngẫu nhiên hoàn toàn một nhân tố bằng Excel

17%
18%
1
11
15
13
2
3
14
14
3
6
10
6
4
10
12
10
5
7
12
12
6
8
6
12
7
9
9
16

100.0%

0

.0%

8

100.0%

17
8

100.0%

0

.0%

8

100.0%

tangtrong
18
8

100.0%

0

5% Trimmed Mean
7.06
Median
7.50
Variance
10.286
Std. Deviation
3.207
Minimum
2
Maximum
11

8.59
95% Confidence
Interval for Mean

Upper Bound
13.41
5% Trimmed Mean
11.06
Median
11.00
Variance
8.286
Std. Deviation
2.878



1.481

Mean
12.00

1.052

Lower Bound
9.51
95% Confidence
Interval for Mean

Upper Bound
14.49
5% Trimmed Mean
12.11
Median
12.50

Skewness
-1.084

.752

tangtrong
18
Kurtosis
2.032

1.481
8

14 17 18
mucprotein
2
4
6
8
10
12
14
16
tangtrong
19


sai thể hiện ở dạng bảng sau:
Levene's Test of Equality of Error Variances(a)
Dependent Variable: tangtrong
F df1 df2 Sig.
.151

2

21

.861

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a Design: Intercept+mucprotein
2 4 6 8 10 12 14 16
tangtrong
0
1
2
3
4
5
6
Frequency
Mean = 10
Std. Dev. = 3.636
N = 24

Trong đó df1 là số bậc tự do của mức nhân tố; df2 là số bậc tự do của mẫu. Sig = p là mức ý nghĩa,
nếu Sig > 0,05 thì chấp nhận giả thiết Ho, có nghĩa có sự đồng nhất về phương sai của số liệu, ngược

Ở mục contrasts chọn polynomial (trong trường hợp khoảng cách giữa các mức nhân tố không đều
14% - 17% và 17% - 18%) đồng thời chọn linear (cho dạng phương trình bậc nhất); Quadratic (cho
dạng phương trình bậc hai); Cubic (cho dạng phương trình bậc ba); 4
th
; 5
th
…cho dạng phương trình
bậc 4, bậc 5…không chọn polynomial cho trường hợp khoảng cách các mức nhân tố bằng nhau.
Ở mục Post Hoc chọn các dạng so sánh Tukey (cho trường hợp số mẫu trong các nhóm bằng nhau);
LSD (cho trường hợp số mẫu trong các nhóm có thể không bằng nhau), Duncan….chọn mức ý 0,05
hoặc 0,01…Trong tình huống này chọn so sánh LSD và Tukey (để so sánh độ nhạy cảm của hai
phương pháp này), mức ý nghĩa p = 0,05.
Ở mục Option chọn Discriptis và Homogeneity of Variance test
Kết quả sau đây trong Output – SPSS Viewer:
Oneway
Descriptives

tangtrong
N Mean
Std.
Deviation
Std. Error
95% Confidence Interval for
Mean
Minimum Maximum

Mucprotein Lower


13.41

6

15

18
8

12.00

2.976

1.052

9.51

14.49

6

16

Total
24

10.00

3.636

Sum of
Squares
df Mean Square

F Sig.
(Combined)
112.000

2

56.000

6.125

.008

Contrast
111.692

1

111.692

12.216

.002

Between
Groups
Linear Term
11

Post Hoc Tests
Multiple Comparisons

Dependent Variable: tangtrong
95% Confidence Interval

(I)
mucprotein
(J)
mucprotein
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error Sig.
Lower
Bound
Upper
Bound
17 -4.000(*)



18
-1.000

1.512

.788

-4.81

2.81

18 14 5.000(*)

1.512

.009

1.19

8.81

Tukey HSD
17
1.000

1.512

.788


.015

.86

7.14

18 -1.000

1.512

.516

-4.14

2.14

18 14
5.000(*)

1.512

.003

1.86

8.14

17
1.000


18
8
12.00

Tukey
HSD(a)
Sig. 1.000

.788

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.
a Uses Harmonic Mean Sample Size = 8.000.

* Lưu câu lệnh cho các phép toán trong SPSS:
Click vào paste trong hộp thoại Univariate, 1 hộp thoại xuất hiện có tên Syntax – SPSS Syntax
Editor. Chọn File /Save (Save as) trên thanh công cụ để lưu câu lệnh, lần sau có thể mở file chứa câu
lệnh và chạy Run.
* Tạo biểu đồ, đồ thị trong SPSS
Chọn Graphs, sau đó chọn dạng biểu đồ mong muốn (thao tác vẽ biểu đồ trong SPSS giống như
trong Minitab).

12

14 17 18

– yijk: Giá trị của biến phụ thuộc của con vật k trong nghiệm thức A mức i và nhân tố
B mức j (i=1,…a; j=1,…b; k=1,…n)
– μ: Là trung bình tổng thể
– Ai: Là ảnh hưởng cố định hoặc ngẫu nhiên của nhân tố A với mức i
– Bj: Là ảnh hưởng cố định hoặc ngẫu nhiên của B nghiên cứu với mức j
– ABij: Là ảnh hưởng cố định hoặc ngẫu nhiên của tương tác giữa i và j
– eijk: Là hiệu dư, IID N(0,σ2)
– k chỉ số lần lặp

Tình huống 2: Nghiên cứu hàm lượng canxi trong máu của gà thuộc 2 giới tính khác nhau do ảnh
hưởng của việc có hay không có xử lý hormone
– 20 con gà (10 trống, 10 mái) tương đồng nhau về các yếu tố tuổi tác, trọng lượng…
– Cơ sở nghiên cứu có đủ điều kiện để nuôi cá thể
B¶ng 2. Tãm t¾t ANOVA hai nh©n tè
Nguån biÕn ®éng

df MS F
Nh©n tè A a-1 MS
A
MS
A
/MS
W

Nh©n tè B b-1 MS
B
MS
B
/MS
W

– Số lần lặp lại: 5
b. Thiết kế thí nghiệm ( sử dụng Excel 4.0)

c. Nhập số liệu và phân tích thống kê bằng SPSS
Nhập số liệu trực tiếp trên SPSS hoặc trên Excel rồi mở bằng SPSS. 14

Kiểm tra đồng nhất phương sai, phân tích phương sai, các thống kê mô tả, tất cả được thực hiện
bằng phép toán Analyze/ General Linear Model/ Univariate (cho trường hợp có 1 biến phụ thuộc,
như trong tình huống 1)
Univariate Analysis of Variance
Between-Subjects Factors

N
gioitinh M
10

T
10

Hormon C
10

K
10

7.2957

10

C
27.020

2.0327

5

K
14.080

3.5647

5

T
Total
20.550

7.3482

10

C
26.320

3.1555

.204

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a Design: Intercept+Hormon+gioitinh+gioitinh * Hormon

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable: Canxi mau
Source
Type III Sum
of Squares df Mean Square F Sig.
Corrected Model
830.026(a)

3

276.675

30.919

.000

Intercept
7928.162

1

7928.162

886.001

.072

.008

.930

Error
143.172

16

8.948 Total
8901.360

20

Corrected Total
973.198


- Sự bổ sung Hormon có ảnh hưởng đến hàm lượng canxi trong máu (p = 0.000< 0.05) sự sai khác
có ý nghĩa thống kê.
- Giới tính không có ảnh hưởng đến hàm lượng canxi trong máu (p =0.353 > 0.05) sự sai khác
không có ý nghĩa thống kê).
- Không có ảnh hưởng tương tác giữa hormone và giới tính (p = 0.930 > 0.05).
(Các bảng kết quả, đồ thị trong SPSS có thể copy nguyên dạng và page vào Word dễ dàng).
* Trình bày kết quả trong báo cáo
Bảng 1. Ảnh hưởng của hormone đến hàm lượng canxi trong máu của gà (mg/100ml)
Hormon Trống Mái Trung bình
Có 27,020
a
25,620
a
26,320
a
Không có 14,080
b
12,920
b
13,50
b
Trung bình 20,550 19,270
a, b chỉ sự sai khác có ý nghĩa ở mức p= 0.05

2.2. Thiết kế thí nghiệm theo kiểu ngẫu nhiên hoàn toàn theo khối (RCB - Randomized
Completed Block Design).
Thế nào là thiết kế theo khối ngẫu nhiên hoàn toàn?
Thiết kế theo khối ngẫu nhiên hoàn toàn là thiết kế thí nghiệm có các đặc tính sau:
– Theo khối: Các nhóm của thiết kế ngẫu nhiên hoàn toàn

ỏnh giỏ c nh hng ca cỏc khu phn n tng trng ln thỡ cn phi loi b hoc tớnh
toỏn c cỏc nh hng khỏc khụng phi t khu phn hiu chnh sai s do cỏc nh hng ny
mang li. Vỡ vy cỏc ln thớ nghim cn c phõn chia mt cỏch ngu nhiờn vo 4 khu phn, lm
th no ú trng lng ban u l ging nhau cho mi khu phn (khi lng ln thớ nghim
trong mi khu phn tng i ng nht). Thit k thớ nghim kiu khi ngu nhiờn hon ton.
- Nhõn t thớ nghim: khu phn n
- Mc nhõn t: 4 mc
- n v thớ nghim: mi cỏc th ln
- S ln lp li = s khi = 6.
b. Cỏch thit k thớ nghim

18
c. Nhập số liệu và xử lý thống kê
* Nhập số liệu (tiến hành trong Excel)
19

* Xử lý thống kê trong SPSS
Xử dụng phép phân tích Analyze/ General Linear Model/ Univariate
Chọn tangtrong cho Dependent Variable khauphan cho Fixed Factor, khoi cho random factor.
Trong hộp thoại Model chọn Custom, chọn các mô hình khauphan; khoi; khauphan*khoi để xem
ảnh hưởng cộng gộp của khối và phẩu phần.

Nhấn continue để tiếp tục. Trong hộp thoại Post hoc Mutiple Comparions chọn khauphan cho ô
Post Hoc test for. Chọn so sánh LSD hoặc Tukey tùy theo mục đích so sánh và yêu cầu của thí 20

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable: tangtrong
Source
Type III Sum
of Squares df Mean Square F Sig.
Hypothesis
8580104.167

1

8580104.167

803.067

.000

Intercept
Error
53420.833

5

10684.167(a)


5

10684.167

5.030

.007

khoi
Error
31862.500

15

2124.167(b) Hypothesis
31862.500

15

2124.167

.


4.000

1.000

1.000

Intercept,
Khauphan

Khauphan
.000

1.000

1.000

Khauphan

khoi
4.000

1.000

1.000
Khauphan * khoi
.000


.

.

B
496.667

.

.

.

C
596.667

.

.

.

D
691.667

.

.

.

Descriptive Statistics
Dependent Variable: tangtrong
Khauphan Mean Std. Deviation N
A
606.67

28.048

6

B
496.67

69.474

6

C
596.67

64.704

6

D
691.67

85.186

6


38237.500

8.967

.001

Intercept
8580104.167

1

8580104.167

2012.141

.000

Khauphan
114712.500

3

38237.500

8.967

.001

Error
a R Squared = .574 (Adjusted R Squared = .510)
Pairwise Comparisons
Dependent Variable: tangtrong
95% Confidence Interval for
Difference(a)
(I) Khauphan (J) Khauphan
Mean
Difference
(I-J) Std. Error Sig.(a)
Lower Bound Upper Bound
B 110.000(*)

37.701

.009

31.356

188.644

C
10.000

37.701

.794

-68.644


.015

-178.644

-21.356

D -195.000(*)

37.701

.000

-273.644

-116.356

C A
-10.000

37.701

.794

-88.644

68.644

B
100.000(*)


B 195.000(*)

37.701

.000

116.356

273.644

C
95.000(*)

37.701

.020

16.356

173.644

Based on estimated marginal means
* The mean difference is significant at the .05 level.
a Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments).

22 Multiple Comparisons


A
D
-85.00

37.701

.143

-190.52

20.52

B A
-110.00(*)

37.701

.039

-215.52

-4.48

C
-100.00

37.701

.067


.067

-5.52

205.52

D
-95.00

37.701

.087

-200.52

10.52

D A
85.00

37.701

.143

-20.52

190.52

B 195.00(*)

188.64

C
10.00

37.701

.794

-68.64

88.64

D
-85.00(*)

37.701

.036

-163.64

-6.36

B A -110.00(*)

37.701

.009


.794

-88.64

68.64

B
100.00(*)

37.701

.015

21.36

178.64

D
-95.00(*)

37.701

.020

-173.64

-16.36

D A 85.00(*)


Based on observed means.
The mean difference is significant at the .05 level.

Cỏc kt qu trờn cho bit cỏc nh hng ca khu phn rừ rng hn, ng thi so sỏnh c nh
hng khỏc nhau ca cỏc khu phn. Trong trng hp ny, nh hng ca khoi ó c chuyn
vo nh hng ca cỏc khu phn.
2.3. Thit k thớ nghim theo kiu ụ vuụng Latinh (Latin Square Design- LSD)
Th no l thit k thớ nghim theo kiu ụ vuụng Latinh ?
Thit k thớ nghim theo kiu ụ vuụng Latinh l thit k ở đó các chữ la tinh có thể đ ợc tổ chức
nhóm thành một ma trận vuông, mỗi chữ chỉ đ ợc xuất hiện một và chỉ một lần mà thôi tại một ô
vuông trong mỗi hàng và mỗi cột.
Thit k thớ nghim kiu ụ vuụng Latinh cú cỏc c im sau:
- Cỏc n v thớ nghim c phõn t theo hai cỏch: cỏc hng v cỏc ct.
- Mi hng v mi ct l mt thit k thớ nghim RCB.
- Khụng cú s tng tỏc gia cỏc nhõn t.
23

a. ¦u ®iÓm
– Giảm MSE bằng cách xoá bỏ sự khác nhau giữa các hàng và các cột.
– Có hơn một bình phương có thể được sử dụng.
– Giảm số lặp lại do vậy giảm chi phí.
b. Nh îc ®iÓm
– Số hàng và số cột phải bằng số nghiệm thức.
– Giả thuyết không tương tác thường bị thiên lệch.
– Không nên sử dụng khi xác định ảnh hưởng lâu dài, tích luỷ của nhân tố thí nghiệm.
– Làm giảm độ tự do
Với LSD 2x2 thì df error=0

j
+ D
k
+ ε
ijk24

• Khi t =4 thì có 4 HVLTC
• Khi t = 5 thì có 56 HVLTC
• Khi t = 6 thì có 9408 HVLTC
• HVLTC với bất kỳ kích thước nào đều có thể tạo bằng cách
§ Viết các ký tự của hàng đầu tiên theo thứ tự alphabet A, B, C…
§ Hàng thứ 2 được xác định từ hàng thứ nhất bằng cách chuyển hàng thứ nhất một
ký tự về phía trái, chuyển ký tự A về phía cuối của hàng về phái bên phải
§ Hàng thứ 3 được xác định bằng cách chuyển hàng thứ 2 tương tự như trên
Làm thế nào để thiết kế ngẫu nhiên
Nếu chúng ta có HVLTC với kích thước t x t, thì quá trình ngẫu nhiên được thực hiện như
sau (HVLTC có thể tự tạo, có thể lấy từ bất cứ sách thiết kế thí nghiệm nào).
B1: Chọn ngẫu nhiên một hình vuông la tinh chuẩn (trong trường hợp này là hình vuông
Latinh chuẩn với 4 nghiệm thức).
A B C D
B C D A
C D A B
D A B C

B2: Ngẫu nhiên hóa trật tự tất cả các hàng ngoại trừ hàng thứ nhất
+ Để thực hiện B2 cần có các số ngẫu nhiên cho 3 hàng cuối (dùng hàm RAN()) để sắp xếp
trật tự 3 hàng cuối/hoán vị trật tự (nếu không có hình vuông Latinh chuẩn thì tiến hành ngẫu nhiên