Hội đồng không chấm output SPSS. Họ chấm việc bạn đọc output đó thành câu văn đúng và đủ.
Cách làm phổ biến nhất là chụp màn hình output rồi dán liền 15 bảng. Người đọc phải tự dò cột Sig., tự so ngưỡng, tự đoán bạn kết luận gì. Giống đưa khách cả hóa đơn siêu thị thay vì nói "tổng 300 nghìn".
Chương 4 là phép dịch số 7 trong bản đồ Bài 01: từ bảng số sang câu văn.
Mỗi bảng trong thân bài đi kèm một đoạn văn 3 nhịp: con số chính → so với ngưỡng có tên tác giả → ý nghĩa với đề tài mật ong. Bảng phải được format lại: tên bảng ở trên, nguồn ở dưới, làm tròn thống nhất (thường 2 chữ số thập phân cho hệ số, 3 cho p), chỉ giữ cột cần đọc.
| Biến | β chuẩn hóa | p | VIF | Kết luận |
|---|---|---|---|---|
| X1 CLND | 0,312 | < 0,001 | 1,84 | Ủng hộ H1 |
| X2 HDTT | 0,061 | 0,284 | 1,62 | Chưa ủng hộ H2 |
| X5 DTC | 0,247 | < 0,001 | 2,11 | Ủng hộ H5 |
| Mục | Câu mẫu - chỗ có […] là chỗ bạn điền số của mình |
|---|---|
| 4.1 Làm sạch | "Thu về […] phiếu, loại […] phiếu không đạt sàng lọc hoặc trả lời một mức cho mọi câu, còn […] phiếu hợp lệ." |
| 4.2 Mẫu | "Nữ chiếm […]% mẫu; […]% đáp viên mua từ 3 lần trở lên trên Shopee trong ba tháng gần đây." |
| 4.3 Alpha | "Thang đo CLND có α = […], đạt mốc 0,7 theo Nunnally (1978); mọi biến quan sát có tương quan biến–tổng ≥ 0,3 (Nunnally & Bernstein, 1994)." |
| 4.4 EFA | "KMO = […] ≥ 0,5 (Kaiser, 1974); kiểm định tính cầu Bartlett có p < […]. Năm nhân tố có eigenvalue > 1 theo tiêu chí Kaiser (1960); mọi hệ số tải ≥ 0,5 (Hair et al.)." |
| 4.5 Tương quan | "DTC tương quan dương với YDM (r = […], p < […])" - rồi so với mốc của Cohen (1988). |
| 4.6 Hồi quy | "R² = […]: năm biến độc lập giải thích […]% biến thiên của YDM trong mẫu; R² hiệu chỉnh = […] là ước lượng thận trọng hơn khi tính đến số biến và cỡ mẫu. VIF cao nhất […], dưới mốc 10 (Marquardt, 1970; Myers, 1990)." |
| 4.7 Giả thuyết | "Dữ liệu ủng hộ H1 (bác bỏ H0), β = […], p < […]. Dữ liệu chưa đủ bằng chứng ủng hộ H2 (không bác bỏ được H0), β = […], p = […]." |
Lưu ý câu 4.7: kiểm định chỉ có hai kết quả với H0 - bác bỏ hoặc không bác bỏ được. Vì vậy ta viết "dữ liệu ủng hộ H1", không viết "H1 được chấp nhận", và không viết "H2 sai".
| Thân bài (đã format) | Phụ lục |
|---|---|
| Bảng tóm tắt đặc điểm mẫu | Bảng tần suất đầy đủ từng câu nhân khẩu |
| Bảng tổng hợp α + tương quan biến–tổng nhỏ nhất của 6 thang đo | Bảng Item-Total Statistics gốc của từng thang đo |
| KMO, Bartlett, ma trận xoay rút gọn | Bảng Total Variance Explained đầy đủ, scree plot |
| Ma trận tương quan 6 × 6 | - |
| Model Summary, ANOVA, bảng hệ số gộp | Biểu đồ phần dư (nếu GVHD cho phép), file syntax |
| Bảng tổng hợp H1–H5 | Bảng hỏi, bảng mã |
1. Báo R² thô. Chỉ ghi "R² = 0,52" rồi thôi. Phải báo cả R² hiệu chỉnh, và nói rõ R² là tỉ lệ trong mẫu; R² hiệu chỉnh mới là ước lượng thận trọng hơn cho tổng thể.
2. Nói "chấp nhận H1". Kiểm định không chứng minh H1 đúng. Viết "dữ liệu ủng hộ H1 (bác bỏ H0)".
3. Diễn giải nhân quả. "Nội dung tốt làm tăng ý định mua" là nói quá. Viết "CLND có quan hệ dương với YDM". Lý do ở Bài 16.
4. Bỏ qua giả định. Báo β mà không có VIF, không nhắc phần dư. Người đọc không biết β có đáng tin không.
5. Số không khớp giữa các bảng. Bảng mẫu ghi n = 250, bảng hồi quy ghi n = 243 mà không giải thích; α ở 4.3 khác α ở phụ lục. Cách tránh: mọi bảng chép từ một file kết quả gốc duy nhất.
Mở KLTN_CHINH_SUA_DOT_1.docx, tạo trang mới "Chương 4 - khung". Viết 7 tiêu đề mục 4.1–4.7
như trên, dưới mỗi tiêu đề viết 1 câu mẫu để trống số liệu bằng dấu "…", ví dụ:
"Thang đo DTC có α = …, đạt mốc 0,7 theo Nunnally (1978)."
Sản phẩm: một trang khung 7 mục × 1 câu. Khi có dữ liệu thật, bạn chỉ điền số. Không điền số giả vào file khóa luận.
Field, A., Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 6th ed., SAGE - chương về hồi quy tuyến tính, phần hướng dẫn cách báo cáo kết quả. Trang nhà xuất bản. Đọc để thấy một bảng hồi quy được rút gọn và viết thành câu như thế nào.
Tôi là giáo viên của bạn trong khóa này. Dán cho tôi một đoạn bạn viết dưới một bảng, tôi chỉ ra chỗ nói quá, thiếu ngưỡng hoặc số chưa khớp.