Phương Pháp Xử Lý Số Liệu Thống Kê Bằng Excel, SPSS, Stata, Eviews, R

Phân tích xử lý số liệu là thao tác quan trọng, có ý nghĩa quyết định kết quả của mỗi bài nghiên cứu. Để đạt được hiệu quả tối ưu cũng như tiết kiệm thời gian, nhiều nhà nghiên cứu hoặc thống kê lựa chọn sử dụng phương pháp xử lý số liệu thống kê. Mỗi phương pháp đều có đặc điểm, ưu điểm và nhược điểm khác nhau. Hãy tìm hiểu kỹ hơn trong bài viết dưới đây của Tri Thức Cộng Đồng. 

Xử lý số liệu thống kê là việc áp dụng các phương pháp khoa học và công cụ phù hợp để phân tích tập dữ liệu đã thu thập được nhằm cho ra kết quả có ý nghĩa để đánh giá một hiện tượng, vấn đề nào đó (Wikipedia, 2020). 

5 phương pháp xử lý số liệu

Trong nghiên cứu, có 5 phương pháp xử lý số liệu phổ biến là xử lý bằng phần mềm sau:

• Microsoft Excel
• Stata
• SPSS
• Eviews
• R

1. Xử lý số liệu thống kê bằng Excel

Xử lý số liệu thống kê bằng Excel là phương pháp thông dụng và phổ biến nhất. Đối tượng sử dụng đa dạng, dành cho từ những người mới tìm hiểu về nghiên cứu thống kê đến cả người chuyên nghiệp.

Có thể thấy, Microsoft Excel là công cụ sử dụng nhiều nhất để xử lý các số liệu trong bộ phần mềm của Microsoft Office. 

Xử lý số liệu thống kê bằng Excel

Phần mềm được ứng dụng trong 5 trường hợp xử lý dữ liệu sau:

• Thống kê theo các bảng biểu, dashboard
• Phân phối xác suất
• Biểu diễn tương quan và hồi quy tuyến tính
• Kiểm định các giả thiết
• Phân tích tình huống

Là một phần mềm thông dụng, được nhiều người biết đến, phần mềm Microsoft Excel có 3 ưu điểm như sau:

• Giao dịch dễ sử dụng, thân thuộc với người dùng
• Khả năng liên kết và đồng bộ hóa cao, có thể sử dụng trên nhiều thiết bị cùng một lúc
• Kết hợp nhiều tính năng hỗ trợ hữu dụng như dự đoán dữ liệu, dịch nhanh…

Bên cạnh đó, Excel vẫn bị đánh giá là phần mềm cơ bản trong bộ môn phân tích xử lý dữ liệu này, bởi 4 hạn chế sau:

• Không thích hợp để xử lý khối lượng dữ liệu lớn do tốn thời gian và tài nguyên trên máy
• Khả năng bảo mật kém
• Cần đầu tư thời gian và công sức để thành thạo các hàm, tính năng 
• Tốn chi phí bản quyền để sử dụng hợp pháp

Excel thích hợp sử dụng để xử lý số liệu thống kê với khối lượng thấp, có tính thống nhất cao, thường vận dụng bằng hàm. Tuy nhiên nếu muốn có những số liệu chuyên sâu hơn thì cần mở rộng ra ở những phần mềm khác. 

2. Xử lý số liệu thống kê bằng SPSS

SPSS là một phần mềm chuyên dụng dành cho công tác phân tích thống kê và xử lý số liệu. Đồng thời, đây cũng là phần mềm xử lý số liệu thống kê được nhiều người ưa chuộng bởi tính dễ sử dụng của nó.

5 trường hợp SPSS giúp xử lý số liệu phổ biến nhất là:

• Ghi nhận, lọc và làm sạch dữ liệu
• Đánh giá độ tin cậy của thang đi
• Tìm mối liên kết giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
• Thực hiện quản lý dữ liệu
• Biểu diễn kết quả thu được dưới dạng bảng biểu, đồ thị

Xử lý số liệu thống kê bằng SPSS

Phần mềm SPSS sở hữu 4 ưu điểm nổi bật như sau:

• Trang bị đủ bộ soạn thảo dữ liệu tương tự như Excel
• Đặc biệt hữu dụng trong lĩnh vực phân tích phương sai và phân tích nhiều chiều
• Giao diện tương tác đơn giản, trực quan dễ dàng biểu diễn bảng biểu, đồ thị
• Cho phép sao chép và dán kết quả vào các tài liệu khác (ví dụ Microsoft Word) dễ dàng.

Tuy nhiên, SPSS còn tồn tại nhược điểm như:

• Hạn chế khả năng xử lý các ước lượng phức tạp, thường có sai số lớn
• Thiếu công cụ quản lý dữ liệu hiệu quả
• Tốn dung lượng bộ nhớ khi chạy xử lý dữ liệu
• Ngôn ngữ cú pháp còn phức tạp, không thích hợp cho người mới sử dụng.

Có thể thấy, SPSS tuy là một phần mềm khá phổ biến nhưng để sử dụng nó cần tốn một khoảng thời gian. Vậy, nếu bạn cần có ngay kết quả phân tích cho bài nghiên cứu của mình, hãy tham ngay khảo dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Tri Thức Cộng Đồng, cam kết nhanh chóng và thuận tiện. 

3. Xử lý số liệu thống kê bằng Stata

STATA là một phương pháp xử lý số liệu thống kê mà nhiều người mới bắt đầu ưa thích vì sự đa dạng các tính năng, mà rất dễ học của nó. Điểm nổi bật của STATA là khả năng tự sửa lỗi của chương trình một cách dễ dàng.

STATA được sử dụng phổ biến trong 3 trường hợp sau:

• Đoán nhận hồi quy, đặc biệt là hồi quy logistic
• Phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu
• Vẽ đồ thị thống kê kết quả phân tích.

Xử lý số liệu bằng STATA

Cùng Tri Thức Cộng Đồng điểm qua 3 ưu điểm của phần mềm này:

• Cho phép thực hiện các thao tác phức tạp về dữ liệu một cách đơn giản với bộ hướng dẫn chi tiết
• Có ưu thế trong lĩnh vực phân tích hồi quy và phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu
• Cú pháp các lệnh đồ thị dễ sử dụng, chất lượng cao

Ngoài ra, STATA còn mang trong mình 3 nhược điểm sau:

• Không có khả năng xử lý, lọc dữ liệu mạnh 
• Chỉ làm việc được với một file dữ liệu, không thể thao tác cùng lúc nhiều file
• Hạn chế trong khả năng phân tích phương sai và phân tích nhiều chiều

Tóm lại, STATA thích hợp cho việc xử lý dữ liệu đơn giản, gọn nhẹ và muốn tìm mối liên quan giữa các biến thông qua phương pháp hồi quy.

4. Xử lý số liệu thống kê bằng Eviews

Eviews được sử dụng chính trong thống kê và kinh tế lượng. Nếu đề tài nghiên cứu có phân tích số liệu thứ cấp thì lựa chọn sử dụng phần mềm Eviews là hoàn toàn hợp lý.

4 chức năng chính của Eviews bao gồm:

• Phân tích dữ liệu theo chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng
• Thống kê mô tả dữ liệu
• Phân tích sự tác động của yếu tố A lên yếu tố B
• Dự báo cho yếu tố, hiện tượng cần nghiên cứu

Xử lý số liệu thống kê bằng Eviews

3 điểm mạnh vượt trội của phần mềm Eviews:

• Giao diện trực quan, dễ sử dụng
• Đáp ứng hầu hết các nhu cầu phân tích định lượng, từ cơ bản đến nâng cao
• Tất cả các mô hình và lựa chọn đều có sẵn để sử dụng

Bên cạnh đó, không thể bỏ qua 2 yếu điểm của phần mềm như:

• Các mô hình định lượng có giới hạn, do đó khả năng mở rộng mô hình bị hạn chế
• Ngôn ngữ và cú pháp lệnh không thân thiện, còn khó sử dụng

Nhìn chung, phương pháp xử lý dữ liệu Eviews rất hữu dụng dành cho những ai muốn phân tích dữ liệu phức tạp, chứa biến thứ cấp và yêu cầu về kết quả đầu ra cao.

5. Xử lý số liệu thống kê bằng R

R có điểm khác biệt so với các phương pháp xử lý dữ liệu ở trên, vì R vừa là phần mềm phân tích dữ liệu vừa là ngôn ngữ lập trình. Đây là phần mềm dùng cho phân tích thống kê và vẽ biểu đồ.

R thường được ứng dụng trong 3 lĩnh vực toán học sau:

• Tính toán đơn giản
• Toán học giải trí
• Tính toán ma trận
• Phân tích thống kê phức tạp

Xử lý số liệu thống kê bằng R

R gây ấn tượng với người sử dụng nhờ 4 ưu điểm sau:

• Hoàn toàn miễn phí cho người dùng
• Khả năng phân tích và vẽ biểu đồ chất lượng cao
• Hỗ trợ và cập nhật liên tục các mô hình thống kê mới nhất
• Chạy được trên nhiều hệ điều hành

Nhưng R vẫn còn 2 nhược điểm cần kể đến như:

• Tương tác với người dùng bằng các câu lệnh, mã code phức tạp
• Đòi hỏi người sử dụng phải có tầm hiểu biết cao về kinh tế lượng, thống kê và khả năng lập trình phân tích.

Như vậy, có thể thấy trong số 5 phương pháp xử lý số liệu thống kê kể trê, SPSS vẫn là phần mềm thông dụng và được sử dụng nhiều nhất. Do đó, nếu quý khách có nhu cầu xử lý dữ liệu SPSS, hãy tham khảo ngay dịch vụ của Tri Thức Cộng Đồng, 

6. Phân biệt giữa xử lý số liệu thống kê và xử lý dữ liệu thống kê

Mới nghe qua sẽ rất nhiều người lầm tưởng hai khái niệm này là một, nhưng thực tế chúng hoàn toàn khác nhau. Cụ thể như sau:

Phân biệt xử lý thống kê

Xử lý dữ liệu thống kê

• Đối tượng: Là các thông tin sơ cấp thu được trong quá trình nghiên cứu, hoàn toàn chưa qua các biện pháp loại bỏ biến thừa, biến vô nghĩa.
• Công cụ: Lấy kết quả từ các phần mềm như Google Form, Boolean trong Excel…

Xử lý số liệu thống kê

• Đối tượng: Là thông tin thứ cấp đã được kiểm tra cẩn thận, cần xử lý với mục tiêu cho ra kết quả có ý nghĩa. Số liệu thống kê là sản phẩm cần đạt được của dữ liệu thống kê.
• Công cụ: Dùng các phần mềm thống kê chuyên dụng SPSS, Eviews, STATA, Excel, R…

Như vậy, bài viết trên đã giúp bạn phân biệt và có những đánh giá chi tiết nhất về ưu - nhược điểm của từng phương pháp xử lý số liệu thống kê. Có thể thấy, mỗi phương pháp đều có những đặc trưng riêng, nhiệm vụ của bạn là tận dụng tối đa lợi thế của chúng để ứng dụng trong bài nghiên cứu của mình. Hy vọng bài viết từ Tri Thức Cộng Đồng đã cung cấp cho bạn những thông tin tham khảo hữu ích. 

Tài liệu tham khảo

1. Wikipedia. (2022, January 5). Xử lý dữ liệu. vi.wikipedia.org/wiki
2. BRAVO. (2019, December 6). Các cách xử lý số liệu thống kê hiệu quả nhất. quantridoanhnghieptongthe.com