Làm thế nào để có dữ liệu đẹp, tốt khi khảo sát? - Phần 2

Xin chào các bạn đến với phần 2 bài viết "Làm thế nào để có dữ liệu đẹp, tốt khi khảo sát?". Kết thúc phần 1, chúng ta đã có một bảng khảo sát tốt nhất để tiến hành khảo sát chính thức với cỡ mẫu lớn, nếu bạn chưa xem phần 1, hãy xem tại đây. Phần này, chúng ta sẽ đi vào làm sạch dữ liệu sau khi đã thu thập.

Dựa vào 2 kỹ thuật câu hỏi gài và đảo ngược đáp án, loại bỏ các phiếu khảo sát kém chất lượng, tiến hành nhập liệu các bảng khảo sát tốt vào Excel (nên nhập dữ liệu vào Excel, sau đó cần xử lý hãy import vào SPSS, không nên nhập trực tiếp vào SPSS).

Xem chi tiết 2 kỹ thuật này ở ebook "Hướng dẫn sử dụng SPSS 20 – Áp dụng viết luận văn, đề tài nghiên cứu sử dụng phân tích định lượng".

Sẽ có thể xuất hiện phiếu khảo sát bị thiếu một vài cột mà đáng lẽ nó phải có giá trị, thống kê gọi đó là missing value. Nếu thiếu giá trị thì một số kiểm định sẽ không thực hiện được, do vậy, một trong các cách giải quyết đối với trường hợp này đó là lấy trung bình toàn bộ các giá trị của cột đó rồi làm tròn điền vào giá trị missing.

Dùng kỹ thuật bảng tần số và bảng kết hợp để tìm ra những lỗi phát sinh do quá trình nhập liệu. Ví dụ, biến giới tính bạn chỉ có 2 giá trị là 1-Nam và 2-Nữ, nhưng khi chạy bảng thống kê tần số, dữ liệu lại xuất hiện giá trị 3, 4, 5... nghĩa là bạn đã nhập sai con số.

Hoặc bằng kỹ thuật bảng kết hợp, dựa trên nguyên tắc logic trong các đặc điểm nhân khẩu học, đặc điểm thông tin liên quan đến đối tượng khảo sát, chúng ta sẽ xem có sự bất hợp lý khi kết hợp 2 hay nhiều đặc điểm này lại với nhau hay không. Ví dụ, với bảng dưới đây, có sự bất hợp lý khi có 1 phiếu khảo sát có độ tuổi dưới 18 nhưng trình độ học vấn là trên đại học. Bạn cần rà soát và kiểm tra lại phiếu khảo sát này.

3. Tìm kiếm các điểm bị biệt và loại bỏ