Để có một kết quả đầu ra SPSS đẹp và đạt chuẩn chất lượng, bạn đọc cần nắm được bí quyết làm sạch dữ liệu SPSS được chia sẻ dưới đây. Theo dõi ngay bài viết để nắm được cho mình những đặc điểm, vai trò và cách phân biệt cùng hướng dẫn làm sạch dữ liệu trong SPSS chi tiết và chuẩn xác nhất. Tham khảo ngay kẻo lỡ!
1. Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu) là gì?
Làm sạch dữ liệu trong SPSS (hay còn gọi là Data Cleaning) là quá trình thanh lọc hoặc loại bỏ đi những dữ liệu không chính xác, bị trùng lặp, bị sai lệch hoặc không đầy đủ trong tập hợp dữ liệu.
Data Cleaning bao gồm 4 thao tác chính:
- Sửa lỗi cú pháp hoặc chính tả cho dữ liệu
- Sửa đổi các lỗi dữ liệu, ví dụ thiếu mã
- Xác định các điểm dữ liệu trùng lặp và loại bỏ
- Chuẩn hóa tập dữ liệu
Tác dụng: Làm sạch dữ liệu trong SPSS góp phần quan trọng trong việc đưa ra câu trả lời đáng tin cậy khi phân tích, giúp kết quả đầu ra đạt được tiêu chuẩn hơn.
2. Cách làm sạch dữ liệu SPSS
Để có một dữ liệu SPSS đẹp, bạn đọc cần nắm vững bộ 5 bước làm sạch dữ liệu trong SPSS như sau:
Bước 1: Phát hiện và loại bỏ các giá trị trùng lặp
- Chú ý tìm ra và loại bỏ đi những dữ liệu có giá trị bị trùng lặp
- Tìm, phát hiện và loại bỏ những giá trị thống kê không phù hợp. Ví dụ: Nếu bạn cần phân tích số liệu quay lại sử dụng sản phẩm của khách hàng cũ, nhưng tập dữ liệu lại bao gồm cả các khách hàng mới thì cần loại bỏ phần dữ liệu không phù hợp này đi
Bước 2: Sửa lỗi cấu trúc
- Chú ý đến những biến có cấu trúc lỗi như đặt tên lạ, lỗi chính tả…
- Chú ý những lỗi hay bị nhóm thành 1 nhóm như dán sau nhãn, N/A, Not Applicable…
- Chỉnh sửa các lỗi này để dữ liệu chuẩn xác hơn
Bước 3: Lọc các ngoại lệ ngoài ý muốn
- Nếu như trong tập dữ liệu xuất hiện một giá trị biến ngoại lệ, đừng vội xóa đi ngay
- Hãy xác minh tính hợp lệ của giá trị đó
- Nếu đó là ngoại lệ ngoài ý muốn không hợp lệ thì việc giữ lại phân tích sẽ làm một sai lầm, nên xem xét loại bỏ chúng
Bước 4: Xử lý dữ liệu bị thiếu
Theo đúng quy tắc, việc dữ liệu bị thiếu nên được loại bỏ để tránh làm nhiễu kết quả nhận được. Tuy nhiên đối với các bài nghiên cứu, để giải quyết vấn đề xử lý dữ liệu bị thiếu bao gồm 3 cách sau:
- Loại bỏ các dữ liệu bị thiếu, nhưng lưu ý việc bị mất hoặc giảm thông tin
- Bổ sung thêm giá trị cho dữ liệu bị thiếu dựa vào những thống kê khác
- Thay đổi các dữ liệu bị thiếu bằng định dạng null values – vô giá trị
Bước 5: Xác thực lại dữ liệu
Sau khi hoàn tất các bước, bạn nên một lần nữa kiểm tra lại và trả lời những câu hỏi sau. Nếu đáp ứng được 3/4 câu trả lời được thì dữ liệu đó đã đủ tính xác thực:
- Dữ liệu có ý nghĩa không?
- Dữ liệu có tuân thủ quy tắc thích hợp cho trường của nó không?
- Dữ liệu có thể tiếp tục hình thành lý thuyết nghiên cứu tiếp theo không?
- Chúng có là dữ liệu chất lượng không?
3. 5 Vai trò của làm sạch dữ liệu SPSS
Việc làm sạch dữ liệu trong SPSS giúp tạo ra 5 vai trò sau:
- Hiệu lực: Giúp dữ liệu tuân thủ theo đúng các quy tắc hoặc ràng buộc được đưa ra ban đầu, hình thành nên tính khuôn mẫu trong học thuật
- Chính xác: Đảm báo dữ liệu được gắn với giá trị thực và có tính xác thực trong thực tế
- Tính hoàn chỉnh: Giúp dữ liệu được phân tích theo mức độ hoàn hảo nhất
- Tính nhất quán: Đảm bảo dữ liệu được phân tích trong cùng một tập dữ liệu hoặc nhiều tập dữ liệu với cùng định dạng và cách tính
- Tính đồng nhất: Đảm bảo mức độ giống nhau giữa các dữ liệu được chỉ định theo một đơn vị đo lường nào đó
4. Phân biệt giữa Data cleaning (Làm sạch dữ liệu) vs. data transformation (Chuyển đổi dữ liệu)
Nhiều người tỏ ra nhầm lẫn giữa hai phương pháp là Data cleaning (làm sạch dữ liệu) và Data transformation (chuyển đổi dữ liệu).
Điểm khác biệt chính giữa hai phương pháp này chính là cách sử dụng dữ liệu.
- Trong khi Data cleaning chỉ là chỉnh sửa dữ liệu (loại bỏ, chuẩn hóa) trên tập dữ liệu hiện có
- Thì Data transformation là chuyển đổi định dạng hoặc cấu trúc của dữ liệu từ kiểu này sang một kiểu khác.
5. 4 đặc điểm của dữ liệu SPSS chất lượng
Một tập dữ liệu SPSS đẹp và chất lượng thường có những tiêu chí vàng như sau:
- Không thiếu giá trị: Việc thiếu giá trị trong dữ liệu SPSS khiến cho dữ liệu thu thập được mất/thiếu/gián đoạn thông tin, ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng
- Không trùng lặp giá trị: Dữ liệu cần phải không có sai sót hoặc trùng lặp giá trị khi khảo sát
- Các giá trị có ý nghĩa: Việc giá trị có ý nghĩa giúp các biến dữ liệu có độ tin cậy và xác thực cao, từ đố nâng cao chất lượng dữ liệu
- Các giá trị phân bổ đều: Không chỉ có ý nghĩa mà giá trị phân bổ đều theo phân phối chuẩn sẽ là dữ liệu lý tưởng để cho ra kết quả cuối cùng chất lượng
Trên đây là toàn bộ những bí kíp hay nhất về cách làm sạch dữ liệu SPSS mà Best4team đã chia sẻ đến bạn. Hy vọng với những kiến thức trên sẽ giúp bạn có được thêm nhiều kiến thức để hoàn thành tốt bài nghiên cứu của mình. Đừng ngần ngại gửi câu hỏi đến Best4team để được giải đáp nếu bạn còn thắc mắc nhé.
