Hướng Dẫn Cơ Bản Về SPSS® 2015

SPSS® 2015 là một trong những phần mềm phân tích thống kê phổ biến nhất hiện nay. 218 trang · Radboud University Nijmegen · 2016.

• Tác giả: Manfred Te Grotenhuis
• Người hướng dẫn: Professor Scheepers
• Trường học: Radboud University Nijmegen
• Chuyên ngành: Statistics
• Đề tài: Hướng Dẫn Cơ Bản Về SPSS® 2015
• Loại tài liệu: textbook
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Thousand Oaks

Mục lục chi tiết

• Preface
• Acknowledgments
• About the Authors
• 1. Chapter 1: Statistics Program SPSS
• 1.1. What Is SPSS?
• 1.2. The Purpose of SPSS
• 1.3. Structure of the Book
• 1.4. Fictitious Data Set
• 1.5. Using the Windows in SPSS
• 1.5.1. The Bars and Drop-Down Menus
• 1.5.2. Title Bar
• 1.5.3. Main Menu Bar
• 1.5.4. Toolbar
• 1.5.5. Status Bar
• 1.6. Using SPSS Windows
• 1.6.1. Data Window
• 1.6.2. Output Window
• 1.7. SPSS File Types
• 2. Chapter 2
• 2.1. Define and Create Variables
• 2.2. Open SPSS Files
• 2.3. Create and Modify Data Files
• 2.4. Define Missing Values
• 2.5. Save SPSS Files
• 3. Chapter 3
• 3.1. Recode Into Same Variables
• 3.2. Recode Into Different Variables
• 3.3. Create New Variables
• 3.5. Graphs With Chart Builder
• 4. Chapter 4
• 4.2. Associations in Contingency Tables
• 4.7. Export to Word Processing Programs
• 5. Chapter 5
• 5.1. Simple Regression Analysis
• 5.2. Multivariate Regression Analysis
• 5.3. Binomial Test for a Proportion
• 5.4. One Sample t-Test
• 5.5. t-Test for Comparing Two Groups
• 5.6. Analysis of Variance
• 5.10. Assignments
• Epilogue
• About IBM SPSS
• Index

Tóm tắt

I. Hướng Dẫn Cơ Bản Về SPSS 2015 Tổng Quan và Ứng Dụng

SPSS® 2015 là một trong những phần mềm phân tích thống kê phổ biến nhất hiện nay. Phần mềm này được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp mà không cần phải có kiến thức sâu về thống kê. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về SPSS, từ cách cài đặt đến các tính năng chính của nó.

1.1. Ứng Dụng SPSS Trong Nghiên Cứu Khoa Học

SPSS được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học để phân tích dữ liệu. Phần mềm này cho phép người dùng thực hiện các phân tích mô tả và suy diễn, giúp rút ra kết luận từ dữ liệu thu thập được.

1.2. Cách Cài Đặt SPSS 2015 Đơn Giản

Cài đặt SPSS 2015 rất đơn giản. Người dùng chỉ cần tải phần mềm từ trang web chính thức và làm theo hướng dẫn cài đặt. Sau khi cài đặt, người dùng có thể bắt đầu làm quen với giao diện và các tính năng của phần mềm.

II. Những Thách Thức Khi Sử Dụng SPSS 2015

Mặc dù SPSS là một công cụ mạnh mẽ, nhưng người dùng mới thường gặp phải một số thách thức khi bắt đầu. Việc hiểu rõ các chức năng và cách sử dụng phần mềm là rất quan trọng để tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Nhập Dữ Liệu

Một trong những thách thức lớn nhất là nhập dữ liệu vào SPSS. Người dùng cần phải biết cách định dạng dữ liệu đúng cách để phần mềm có thể xử lý chính xác.

2.2. Hiểu Biết Về Các Phân Tích Thống Kê

Người dùng cần có kiến thức cơ bản về các phương pháp phân tích thống kê để có thể áp dụng hiệu quả trong SPSS. Điều này có thể gây khó khăn cho những người mới bắt đầu.

III. Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Với SPSS 2015

SPSS cung cấp nhiều phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau, từ phân tích mô tả đến phân tích hồi quy. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả chính xác.

3.1. Phân Tích Mô Tả Dữ Liệu

Phân tích mô tả giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình thông qua các thống kê cơ bản như trung bình, trung vị và độ lệch chuẩn.

3.2. Phân Tích Hồi Quy Trong SPSS

Phân tích hồi quy là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất trong SPSS, cho phép người dùng xác định mối quan hệ giữa các biến số và dự đoán kết quả.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của SPSS 2015 Trong Nghiên Cứu

SPSS không chỉ là một công cụ phân tích mà còn là một phần không thể thiếu trong nhiều nghiên cứu khoa học. Việc áp dụng SPSS vào thực tiễn giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của nghiên cứu.

4.1. SPSS Trong Nghiên Cứu Xã Hội

Trong nghiên cứu xã hội, SPSS được sử dụng để phân tích các dữ liệu khảo sát, giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về hành vi và thái độ của con người.

4.2. SPSS Trong Nghiên Cứu Y Tế

SPSS cũng được áp dụng trong nghiên cứu y tế để phân tích dữ liệu lâm sàng, từ đó đưa ra các quyết định điều trị chính xác hơn.

V. Kết Luận Về SPSS 2015 Và Tương Lai Của Phân Tích Dữ Liệu

SPSS 2015 là một công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích dữ liệu. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, SPSS sẽ tiếp tục cải tiến và mở rộng các tính năng của mình, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng.

5.1. Tương Lai Của SPSS Trong Nghiên Cứu

Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy, SPSS có thể tích hợp thêm nhiều tính năng mới, giúp người dùng dễ dàng hơn trong việc phân tích dữ liệu.

5.2. SPSS Và Các Công Cụ Phân Tích Khác

SPSS sẽ tiếp tục cạnh tranh với các công cụ phân tích khác, nhưng với những tính năng độc đáo của mình, nó vẫn giữ được vị thế quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Nội dung chính

Dưới đây là bài viết tổng quan học thuật chuẩn cấu trúc mô tả thư mục và phân tích nội dung giáo trình "Basic SPSS® Tutorial" (Manfred te Grotenhuis & Anneke Matthijssen, SAGE Publications).

---

BÁO CÁO TỔNG QUAN HỌC THUẬT VÀ NỘI DUNG GIÁO TRÌNH: BASIC SPSS® TUTORIAL

Tổng quan về giáo trình

Giáo trình Basic SPSS® Tutorial do Manfred te Grotenhuis và Anneke Matthijssen (Đại học Radboud Nijmegen, Hà Lan) biên soạn, được xuất bản quốc tế bởi SAGE Publications (ISBN: 978-1-4833-6941-9). Cuốn sách giữ vị trí tài liệu giảng dạy thực hành nhập môn trong chương trình đào tạo phân tích dữ liệu định lượng, thuộc khối ngành Khoa học Xã hội, Giáo dục học, Xã hội học và Hành vi.

Về mục tiêu học tập (learning outcomes), giáo trình hướng đến việc trang bị cho người học hai năng lực cốt lõi:

1. Năng lực số hóa, mã hóa, làm sạch và quản lý dữ liệu nghiên cứu thực nghiệm trên phần mềm IBM SPSS Statistics.
2. Năng lực thực thi độc lập các quy trình phân tích thống kê mô tả (descriptive statistics) và thống kê suy luận (inferential statistics) cơ bản thông qua giao diện menu điều hướng.

Cấu trúc tài liệu được thiết kế theo hướng tinh giản tối đa phần diễn giải lý thuyết xác suất thống kê phức tạp, tập trung trọng tâm vào quy trình thao tác từng bước (step-by-step point-and-click instructions). Điểm đặc trưng trong cách tiếp cận của hai tác giả là mô hình "học qua thực hành" (learning by doing): mỗi thao tác phần mềm đều được đóng khung lệnh trực quan, minh họa bằng ảnh chụp màn hình giao diện thực tế và đi kèm bảng kết quả mẫu (output) từ bộ dữ liệu mô phỏng chuẩn hóa để người học đối chiếu trực tiếp.

+-------------------------------------------------------------------------------+
| THÔNG TIN XUẤT BẢN                                                            |
| - Tác giả: Manfred te Grotenhuis & Anneke Matthijssen                         |
| - Đơn vị công tác: Radboud University Nijmegen, The Netherlands              |
| - Nhà xuất bản: SAGE Publications, Inc. (Thousand Oaks, California)          |
| - Mã số chuẩn quốc tế: ISBN 978-1-4833-6941-9                                |
| - Phiên bản phần mềm tương thích: IBM SPSS Statistics 20 - 22 (hỗ trợ 18, 19)|
+-------------------------------------------------------------------------------+

---

Nội dung kiến thức cốt lõi

Các chương và chủ đề chính

Nội dung giáo trình được phân bổ tuần tự theo logic xử lý dữ liệu nghiên cứu từ khâu chuẩn bị, biến đổi đến phân tích kiểm định mô hình:

[Chương 1: Môi trường làm việc SPSS]
[Chương 2: Quản lý & Định nghĩa Tệp Dữ liệu]
[Chương 3: Biến đổi Dữ liệu & Biểu đồ]
[Chương 4: Trình bày & Phân tích Bảng chéo]
[Chương 5: Thống kê Suy luận & Hồi quy]

• Chương 1. Chương trình Thống kê SPSS (Statistics Program SPSS): Giới thiệu nguồn gốc phần mềm (khởi xướng từ năm 1968 tại Đại học Stanford), chức năng thống kê mô tả và thống kê suy luận. Chương này phân tích hệ thống giao diện 4 thanh điều khiển (Title bar, Menu bar, Toolbar, Status bar), cấu trúc hai cửa sổ căn bản gồm Cửa sổ Dữ liệu (Data Window với 2 chế độ Data View / Variable View) và Cửa sổ Kết quả (Output Window), cùng các định dạng tệp chuẩn (.sav cho dữ liệu và .spv cho kết quả).
• Chương 2. Quản lý và Thiết lập Tệp Dữ liệu (SPSS Files): Hướng dẫn quy trình số hóa từ phiếu khảo sát giấy sang tệp kỹ thuật số. Nội dung bao gồm mở tệp có sẵn, nhập dữ liệu từ bảng tính Microsoft Excel, định nghĩa thuộc tính biến số (Variable Definition: Name, Type, Width, Decimals, Variable Labels, Value Labels, Missing Values) và quy tắc nhập dữ liệu theo từng trường hợp (case-by-case).
• Chương 3. Biến đổi Dữ liệu và Trực quan hóa (Data Transformation & Graphs): Trình bày kỹ thuật tái mã hóa dữ liệu vào cùng một biến (Recode into Same Variables) hoặc sang biến mới (Recode into Different Variables), tính toán tạo biến số mới (Compute/Create New Variables) và xây dựng đồ thị thống kê thông qua công cụ Chart Builder.
• Chương 4. Phân tích Kết hợp và Trình bày Dữ liệu (Presentation & Cross-tabulation): Cung cấp phương pháp thiết lập bảng ngẫu nhiên/bảng chéo (Contingency Tables) để kiểm tra mối liên hệ giữa các biến định tính, cùng kỹ thuật trích xuất báo cáo kết quả sang các trình xử lý văn bản như Microsoft Word.
• Chương 5. Kiểm định Thống kê và Mô hình Hồi quy (Statistical Tests & Regression Analysis): Bao gồm quy trình thực hiện các phép kiểm định tham số và phi tham số:
  • Kiểm định tỷ lệ nhị thức (Binomial Test for a Proportion).
  • Kiểm định t cho một mẫu (One Sample t-Test).
  • Kiểm định t so sánh hai nhóm độc lập (t-Test for Comparing Two Groups).
  • Phân tích phương sai một yếu tố (Analysis of Variance - ANOVA).
  • Phân tích hồi quy đơn biến (Simple Regression Analysis).
  • Phân tích hồi quy đa biến (Multivariate Regression Analysis).

---

Kiến thức nền tảng được xây dựng

Giáo trình thiết lập khung kiến thức quản trị dữ liệu thực nghiệm thông qua các nguyên tắc chuẩn hóa:

• Phân loại vai trò thống kê: Định vị rõ ranh giới giữa Thống kê mô tả (tóm tắt, mô tả đặc tính mẫu) và Thống kê suy luận (kiểm định giả thuyết, ngoại suy từ mẫu đại diện sang tổng thể).
• Cấu trúc dữ liệu dạng bảng (Tabular Data Structure): Nguyên tắc chuẩn hóa ma trận dữ liệu với các hàng đại diện cho đối tượng quan sát/người trả lời (cases/respondents) và các cột đại diện cho các thuộc tính biến số (variables).
• Quy tắc danh định biến số: Tên biến (Name) bắt đầu bằng chữ cái, độ dài tối đa 64 ký tự, không chứa ký tự đặc biệt hay khoảng trắng (ngoại trừ dấu gạch dưới _). Gán nhãn biến (Variable Label, tối đa 255 ký tự) và nhãn giá trị (Value Labels) cho các biến định tính.
• Nguyên tắc quản lý giá trị khuyết (Missing Values): Thiết lập các giá trị khuyết rời rạc (Discrete Missing Values - ví dụ: gán mã 999 cho các câu hỏi bị bỏ trống hoặc không nhớ) để loại trừ có kiểm soát khỏi các phép toán thống kê.

---

Kỹ năng phát triển

Thông qua các bài học và bài tập tình huống, người học hình thành hệ thống kỹ năng thực hành phân tích định lượng:

+--------------------------------------------------------------------------------+
| KHUNG KỸ NĂNG ĐÀO TẠO                                                          |
+--------------------------+-----------------------------------------------------+
| Nhóm kỹ năng             | Chi tiết năng lực hình thành                        |
+--------------------------+-----------------------------------------------------+
| Kỹ thuật vận hành        | - Khởi tạo cấu trúc biến số trong Variable View.    |
| (Technical Skills)       | - Chuyển đổi định dạng tệp từ Excel sang SPSS.      |
|                          | - Xuất và định dạng bảng biểu sang Microsoft Word.  |
+--------------------------+-----------------------------------------------------+
| Xử lý dữ liệu            | - Tái mã hóa dữ liệu (Recode).                      |
| (Data Manipulation)      | - Tính toán tổng hợp biến số mới (Compute).         |
|                          | - Xử lý và lọc dữ liệu khuyết tật/outliers.         |
+--------------------------+-----------------------------------------------------+
| Phân tích & Suy luận     | - Đọc hiểu bảng phân phối tần số (Frequency Table).|
| (Analytical Competencies)| - Phân tích bảng tiếp liên (Cross-tabulation).      |
|                          | - Thực thi và diễn giải t-Test, ANOVA, Hồi quy.     |
+--------------------------+-----------------------------------------------------+

---

Phương pháp giảng dạy và học tập

Giáo trình áp dụng phương pháp sư phạm tiếp cận hành động (action-oriented pedagogy), tối ưu hóa cho việc tự học và giảng dạy thực hành tại phòng máy:

Bộ dữ liệu thực hành thống nhất (Fictitious Data Set)

Toàn bộ ví dụ xuyên suốt các chương sử dụng tệp dữ liệu mô phỏng Fictitious.sav (dựa trên khảo sát đánh giá sau khóa học thống kê của 37 sinh viên), bao gồm các biến số đại diện cho nhiều dạng thang đo:

+-----------+-----------------------------------------------+-------------------+
| Tên biến  | Ý nghĩa nội dung                              | Thang đo / Mã hóa |
+-----------+-----------------------------------------------+-------------------+
| respnr    | Mã định danh sinh viên (Respondent ID)        | Danh định (Scale) |
| AGE       | Tuổi của sinh viên (từ 18 đến 37 tuổi)        | Tỷ lệ (Ratio)     |
| SEX       | Giới tính sinh viên                           | 0 = Nam, 1 = Nữ   |
| STUDY     | Chuyên ngành đào tạo                          | 0 = Sư phạm,      |
|           |                                               | 1 = Giáo dục học  |
| ENROLL    | Hình thức học tập                             | 0 = Toàn thời gian|
|           |                                               | 1 = Bán thời gian |
| COMPU1-3  | Kỹ năng tin học (Word, Excel, Windows)        | Thứ bậc (1: Kém - |
|           |                                               | 5: Rất tốt)       |
| HOMEWORK  | Thời gian làm bài tập thống kê (giờ)          | Tỷ lệ (Mã 999: NA)|
| PRACTICE  | Số buổi thực hành SPSS đã tham dự             | Tỷ lệ             |
| THEORY    | Số buổi học lý thuyết thống kê đã tham dự     | Tỷ lệ             |
| GRADE     | Điểm thi kết thúc học phần thống kê           | Tỷ lệ (thang 10)  |
+-----------+-----------------------------------------------+-------------------+

Hệ thống bài tập tự hoàn thành (Assignments)

Cuối mỗi chương, giáo trình tích hợp phần bài tập thực hành độc lập (Assignments). Người học được yêu cầu trực tiếp thao tác biến đổi dữ liệu, chạy quy trình phân tích và so sánh kết quả thu được với các bảng chuẩn trong phần phụ lục hoặc phần thảo luận của sách mà không cần sự trợ giúp thường trực từ giảng viên.

Hướng dẫn tự học và tham chiếu

Tài liệu định vị rõ vai trò là hướng dẫn thao tác phần mềm. Đối với các vấn đề sâu hơn về nền tảng lý thuyết thống kê toán học, tác giả định hướng người học tham khảo chéo với giáo trình chuyên sâu Discovering Statistics With SPSS của Andy Field.

---

Điểm nổi bật và nguồn gốc phát triển

• Lịch sử hoàn thiện qua thực nghiệm giảng dạy: Giáo trình có tiền thân từ bản thảo tiếng Hà Lan được biên soạn năm 2002 tại Khoa Khoa học Xã hội, Đại học Radboud Nijmegen. Tài liệu được điều chỉnh qua 12 năm thực tế giảng dạy đại học trước khi hoàn thiện phiên bản tiếng Anh quốc tế vào năm 2013-2016.
• Tính tương thích hệ thống: Toàn bộ hệ thống hướng dẫn, minh họa và hình ảnh giao diện được chuẩn hóa trên các phiên bản IBM SPSS Statistics 20, 21 và 22, đồng thời tương thích tốt với người dùng sử dụng các phiên bản cũ hơn như SPSS 18 hoặc 19.
• Tập trung vào tính ứng dụng: Loại bỏ sự phức tạp của các công thức đại số tuyến tính và chứng minh giải tích, giáo trình tập trung trực tiếp vào quy trình ra lệnh qua thanh menu, giúp người học nhanh chóng chuyển đổi dữ liệu thô thành kết quả nghiên cứu.

---

Đối tượng sử dụng giáo trình

+--------------------------------------------------------------------------------+
| ĐỐI TƯỢNG VÀ ĐIỀU KIỆN SỬ DỤNG                                                 |
+-----------------------+--------------------------------------------------------+
| Nhóm người dùng       | Mục đích và phương thức sử dụng                        |
+-----------------------+--------------------------------------------------------+
| Sinh viên đại học /   | - Sinh viên năm 2, năm 3 hoặc học viên cao học khối    |
| Học viên cao học      |   ngành Xã hội học, Sư phạm, Tâm lý học, Nhân học.     |
|                       | - Sử dụng để xử lý số liệu khóa luận, luận văn tốt     |
|                       |   nghiệp hoặc đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên.    |
+-----------------------+--------------------------------------------------------+
| Giảng viên bộ môn     | - Sử dụng làm đề cương bài giảng và tài liệu hướng dẫn |
|                       |   thực hành tại phòng máy tính (lab sessions).         |
+-----------------------+--------------------------------------------------------+
| Người tự học          | - Nhà nghiên cứu mới bắt đầu tiếp cận phương pháp định |
|                       |   lượng, cần tài liệu tra cứu nhanh các bước thao tác. |
+-----------------------+--------------------------------------------------------+

• Yêu cầu tiên quyết (Prerequisites): Người học chỉ cần có kỹ năng sử dụng máy tính cơ bản (thao tác chuột, quản lý tệp trên hệ điều hành Windows), không bắt buộc phải có kiến thức chuyên sâu về toán thống kê trước khi đọc.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Giáo trình này phù hợp với đối tượng nào?

Giáo trình được thiết kế chuyên biệt cho người mới bắt đầu (novice users), đặc biệt là sinh viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học xã hội, giáo dục học cần sử dụng phần mềm SPSS để xử lý số liệu điều tra nhưng gặp rào cản với các giáo trình lý thuyết thống kê thuần túy.

2. Cần chuẩn bị kiến thức nền tảng nào trước khi học?

Người học không cần có nền tảng toán học hay thống kê nâng cao. Chỉ cần nắm vững các kỹ năng máy tính phổ thông (sử dụng hệ điều hành Windows, quản lý thư mục, nhập liệu bảng tính cơ bản).

3. Điểm khác biệt cốt lõi giữa tài liệu này và các giáo trình thống kê khác là gì?

Phần lớn các sách SPSS truyền thống thường kết hợp khối lượng lớn lý thuyết thống kê dẫn đến dung lượng rất dày. Cuốn sách này tinh giản lý thuyết, chỉ tập trung giải thích cơ chế hoạt động của các lệnh trong menu SPSS và cách đọc kết quả đầu ra.

4. Làm sao để tự học hiệu quả với tài liệu?

Người học nên tải bộ dữ liệu Fictitious.sav, thực hiện lại từng bước các thao tác trong hộp lệnh của từng chương, đối chiếu kết quả đầu ra với hình ảnh trong sách và tự hoàn thành các bài tập (Assignments) ở cuối mỗi chương.

5. Có tài liệu nào được khuyến nghị đọc song song không?

Để nắm vững bản chất toán học và lý thuyết kiểm định thống kê chuyên sâu, người học được khuyến nghị tham khảo giáo trình Discovering Statistics With SPSS của Andy Field song song với cuốn cẩm nang thực hành này.

---

Kết luận

Giáo trình Basic SPSS® Tutorial của Manfred te Grotenhuis và Anneke Matthijssen cung cấp một lộ trình thực hành chuẩn xác, tập trung vào kỹ năng vận hành công cụ và xử lý số liệu thực tế trên IBM SPSS Statistics.

Lộ trình học tập đề xuất:

1. Giai đoạn 1 (Chương 1 - 2): Làm quen giao diện, định dạng tệp và thiết lập thuộc tính biến số.
2. Giai đoạn 2 (Chương 3 - 4): Thực hành làm sạch, biến đổi dữ liệu, lập bảng chéo và trực quan hóa biểu đồ.
3. Giai đoạn 3 (Chương 5): Ứng dụng các thuật toán kiểm định tham số, phi tham số và mô hình hồi quy đa biến phục vụ nghiên cứu khoa học.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Detailed Contents Preface Acknowledgments About the Authors Chapter 1. Statistics Program SPSS 1.1 What Is SPSS? 1.2 The Purpose of SPSS 1.3 Structure of the Book 1.4 Fictitious Data Set 1.5 Using the Windows in SPSS 1.1 The Bars and Drop-Down Menus 1.3 Main Menu Bar 1.6 Using SPSS Windows 1.7 SPSS File Types Chapter 2.2 Open SPSS Files 2.3 Create and Modify Data Files 2.1 Define and Create Variables 2.2 Add Variable Labels 2.3 Add Value Labels 2.4 Define Missing Values 2.4 Load Excel Files 2.5 Save SPSS Files 2.1 Recode Into Same Variables 3.2 Recode Into Different Variables 3.3 Create New Variables 3.5 Graphs With Chart Builder 4.7 Export to Word Processing Programs 4.2 Associations in Contingency Tables 5.3 Binomial Test for a Proportion 5.4 One Sample t-Test 5.5 t-Test for Comparing Two Groups 5.6 Analysis of Variance 5.1 Simple Regression Analysis 5.2 Multivariate Regression Analysis 5.10 Assignments Epilogue About IBM SPSS Index Basic SPSS® Tutorial Basic SPSS® Tutorial Manfred te Grotenhuis Radboud University Nijmegen, the Netherlands Anneke Matthijssen Radboud University Nijmegen, the Netherlands FOR INFORMATION: SAGE Publications, Inc. 2455 Teller Road Thousand Oaks, California 91320 E-mail: [e-mail] SAGE Publications Ltd. 1 Oliver’s Yard 55 City Road London EC1Y 1SP United Kingdom SAGE Publications India Pvt.

B 1/I 1 Mohan Cooperative Industrial Area Mathura Road, New Delhi 110 044 India SAGE Publications Asia-Pacific Pte. 3 Church Street #10-04 Samsung Hub Singapore 049483 Copyright © 2016 by SAGE Publications, Inc. All rights reserved. No part of this book may be reproduced or utilized in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, recording, or by any information storage and retrieval system, without permission in writing from the publisher.

All trademarks depicted within this book, including trademarks appearing as part of a screenshot, figure, or other image are included solely for the purpose of illustration and are the property of their respective holders. The use of the trademarks in no way indicates any relationship with, or endorsement by, the holders of said trademarks. SPSS is a registered trademark of International Business Machines Corporation. Printed in the United States of America Cataloging-in-publication data is available for this title from the Library of Congress.

ISBN 978-1-4833-6941-9 This book is printed on acid-free paper. 15 16 17 18 19 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Acquisitions Editor: Vicki Knight Editorial Assistant: Yvonne McDuffee Associate Digital Content Editor: Katie Bierach Production Editor: Kelly DeRosa Copy Editor: QuADS Prepress (P) Ltd. Typesetter: C&M Digitals (P) Ltd. Proofreader: Wendy Jo Dymond Cover Designer: Scott Van Atta Marketing Manager: Nicole Elliott Detailed Contents Preface One of the most popular statistical programs of all times, IBM® SPSS® Statistics* (which originally stood for Statistical Package for the Social Sciences), is a result of the project started in 1968 at Stanford University, California.

As a result of its immense popularity, it is not surprising to find many SPSS textbooks being published. Most of these books are voluminous because they combine SPSS with statistics. The need to teach introductory courses in statistics, with a basic knowledge of SPSS, at Radboud University Nijmegen, the Netherlands, however, called for an abridged version of a textbook. To achieve this purpose, we refrained from explaining statistical theory almost completely and focused on the commands within the main menus of SPSS instead.

The Dutch manuscript was first introduced in 2002 and adapted based on the teaching experiences as we progressed. The end result was this textbook, which helps students understand SPSS, and more important, to work with it. After reading and working with SPSS’s commands, students are able to modify and analyze data with the most common SPSS tools available. Though all figures and instructions in this book are based on SPSS versions 20 to 22, the users of SPSS version 18 or 19 may not find much difficulty in using it either.

This book is targeted to the audience who are novice users in SPSS. We use clear-cut examples from real scientific research, while the reader is invited to replicate the findings as he proceeds. The relevant outcomes included may be used as a reference.