Để chạy thống kê mô tả SPSS, bạn mở menu Analyze, vào nhóm Descriptive Statistics, rồi dùng Frequencies khi muốn biết mỗi phương án trả lời của một biến phân loại có bao nhiêu người chọn, và dùng Descriptives khi cần trung bình cùng độ lệch chuẩn của một biến số liên tục như tuổi hay điểm. Bài viết này hướng dẫn bạn chọn đúng thủ tục cho từng loại biến, đọc đúng các cột trong bảng kết quả, và lập được những bảng số đầu tiên cho phần mô tả mẫu trong luận văn hay khoá luận.
Tác giả: Ban Biên tập MAAS
Cập nhật lần cuối: 2026-09-21
Chuyên mục: research-methods
Thống kê mô tả và thống kê tần số trong SPSS khác nhau ở đâu?
Trả lời thẳng: SPSS gom năm thủ tục vào nhóm Descriptive Statistics là Frequencies, Descriptives, Explore, Crosstabs và Ratio. Descriptives dùng cho biến định lượng liên tục để tính nhanh trung bình (Mean), độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất. Frequencies hợp nhất với biến định danh hoặc thứ bậc để đếm tần suất từng mức, và đây chính là thủ tục ứng với cái mà nhiều người gọi là "thống kê tần số".
Bằng chứng: Purdue University Statistical Consulting Service (2020) liệt kê năm thủ tục nằm chung trong menu Analyze, Descriptive Statistics, gồm Frequencies, Descriptives, Explore, Crosstabs và Ratio. Kent State University Libraries (n.d.-a) mô tả Descriptives là thủ tục dùng cho biến scale để tính nhanh các chỉ số tóm tắt, còn Baylor University Libraries (n.d.) viết nguyên văn rằng "Frequencies are suited to be run on Nominal and Ordinal data... and not Scale variables", tức Frequencies hợp với biến định danh và thứ bậc chứ không hợp với biến liên tục. UCLA Office of Advanced Research Computing (n.d.) xếp Crosstabs vào nhóm dùng khi cần đếm tần suất chéo giữa hai biến định danh hoặc thứ bậc, chẳng hạn khi đối chiếu hai nhóm đối tượng khảo sát.
Ví dụ: Giả sử đề tài của một học viên khảo sát điểm hài lòng theo thang 1 đến 5 và tuổi của người trả lời. Với điểm hài lòng, học viên đó chạy Frequencies để đếm mỗi mức có bao nhiêu người chọn, còn với tuổi thì chạy Descriptives để lấy trung bình và độ lệch chuẩn. Bài độ lệch chuẩn trong SPSS đi sâu hơn vào chỗ ba thủ tục này khác nhau khi cùng xuất ra một chỉ số.
Chạy thống kê mô tả và thống kê tần số trong SPSS theo đường dẫn menu nào?
Trả lời thẳng: Cả ba thủ tục thường dùng đều nằm dưới Analyze, Descriptive Statistics trên thanh menu chính. Frequencies nằm ở đường dẫn Analyze, Descriptive Statistics, Frequencies, còn Descriptives và Explore nằm cùng chỗ, chỉ khác tên mục cuối. Trong hộp thoại Frequencies, nút Statistics mở bảng chọn từng chỉ số cụ thể, còn nút Charts dùng để thêm biểu đồ cho biến đang xét.
Bằng chứng: University of Wisconsin-Madison Social Science Computing Cooperative (n.d.) xác nhận bước đầu tiên để chạy Frequencies là vào Analyze, Descriptive Statistics, Frequencies. Texas Tech University Information Technology Training Services (n.d.) minh hoạ cụ thể việc tích chọn Quartiles, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, Mean, Median, độ xiên (skewness) và độ nhọn (kurtosis) ngay trong nút Statistics của hộp thoại Frequencies. Kent State University Libraries (n.d.-b) xác nhận đường dẫn riêng cho Explore là Analyze, Descriptive Statistics, Explore.
Ví dụ: Nếu chỉ cần một bảng trung bình và độ lệch chuẩn nhanh cho phần mô tả mẫu trong luận văn, Descriptives là lựa chọn gọn nhất, vì bạn không phải mở thêm hộp thoại Statistics như khi dùng Frequencies.
Đọc bảng kết quả Frequencies trong SPSS thế nào cho đúng?
Trả lời thẳng: Bảng Frequencies có bốn cột cần đọc. Frequency đếm số người rơi vào từng mức, kể cả dòng dữ liệu thiếu nếu có. Percent tính tỷ lệ trên toàn bộ mẫu, kể cả phần thiếu dữ liệu. Valid Percent chỉ tính trên phần dữ liệu hợp lệ, tức đã loại phần thiếu. Cumulative Percent cộng dồn Valid Percent theo thứ tự các mức, từ mức đầu tới mức đang xét.
Bằng chứng: Baylor University Libraries (n.d.) mô tả chi tiết bốn cột này trong phần hướng dẫn đọc bảng tần suất, và nhấn mạnh rằng Percent với Valid Percent chỉ khác nhau khi bộ dữ liệu có giá trị thiếu, vì Valid Percent loại phần thiếu còn Percent thì không. Cùng nguồn này ghi nhận Frequencies tách một bảng riêng cho mỗi biến, trong khi Descriptives gộp mọi biến được chọn vào một bảng duy nhất, mỗi hàng là một biến.
| Cột | Ý nghĩa | Ví dụ với 100 người trả lời, 5 người bỏ trống |
|---|---|---|
| Frequency | Số người rơi vào mức đó | 40 người chọn "Hài lòng" |
| Percent | Tỷ lệ trên toàn bộ 100 người | 40,0% |
| Valid Percent | Tỷ lệ trên 95 người có trả lời | 42,1% |
| Cumulative Percent | Cộng dồn Valid Percent theo thứ tự các mức | Cộng dồn tới mức "Hài lòng" |
Khi viết phần mô tả mẫu, bạn nên ghi rõ mình báo cáo Percent hay Valid Percent, vì khi mẫu có người bỏ trống câu hỏi thì hai cột này cho ra hai con số khác nhau, và người đọc bảng cần biết bạn đang chia cho mẫu số nào.
Nên chọn Descriptives hay Frequencies theo loại biến (thang đo) nào?
Trả lời thẳng: Lý thuyết đo lường có bốn thang đo là định danh, thứ bậc, khoảng và tỷ lệ, thường gộp thành hai nhóm là dữ liệu phân loại (categorical) và dữ liệu định lượng (scale). SPSS đi theo cách gộp này nên cột Measure trong Variable View chỉ còn ba lựa chọn Nominal, Ordinal và Scale. Dữ liệu phân loại hợp với Frequencies để đếm, dữ liệu định lượng hợp với Descriptives để tính trung bình và độ lệch chuẩn.
Bằng chứng: Oxford Brookes University (n.d.) định nghĩa thang đo định danh là các nhóm không có thứ tự như giới tính hay ngành học, thang đo thứ bậc là có thứ tự nhưng khoảng cách giữa các mức không đều như xếp hạng mức độ hài lòng, thang đo khoảng là có khoảng cách đều nhưng không có điểm 0 tuyệt đối như nhiệt độ, và thang đo tỷ lệ là có điểm 0 tuyệt đối như tuổi hay thu nhập. Cùng nguồn này gộp định danh và thứ bậc thành categorical data, gộp khoảng và tỷ lệ thành scale data. Kent State University Libraries (n.d.-c), trong mục khai báo biến, xác nhận cột Measure trong Variable View chỉ cho chọn "the level of measurement for that variable: Scale, Ordinal, or Nominal", tức ba mức chứ không phải bốn.
Ví dụ: Ngành học của người trả lời là biến định danh nên chạy Frequencies, còn điểm trung bình học kỳ là biến tỷ lệ nên chạy Descriptives. Bài các loại thang đo trong SPSS trình bày đầy đủ cách khai báo ba mức đo trong Variable View tương ứng với bốn thang đo lý thuyết này.
Chạy thống kê tần số cho biến định lượng (scale) có cần lưu ý gì không?
Trả lời thẳng: Có. Với biến scale có nhiều giá trị khác nhau, bạn nên bỏ tick ô "Display frequency tables" trong hộp thoại Frequencies, vì bảng tần suất sẽ dài mà không giúp gì, và chỉ giữ lại các chỉ số tóm tắt qua nút Statistics. SPSS còn có một lối tắt gọi là one-click descriptives, tự sinh chỉ số theo đúng thang đo đã khai báo cho từng biến.
Bằng chứng: Texas Tech University Information Technology Training Services (n.d.) khuyến nghị nguyên văn "it is a good idea to turn off the display of frequency tables for scale data because this type of data usually has many different values". Cùng nguồn này mô tả rằng SPSS Statistics 28 mặc định tự sinh bảng tần suất cho mọi biến có từ 24 giá trị khác nhau trở xuống khi bấm chuột phải chọn "Descriptive Statistics" trong Data Editor, kèm các chỉ số tự động theo thang đo. Biến dạng chữ không được tính chỉ số nào, biến số định danh hoặc chưa xác định thang đo cho ra khoảng biến thiên, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và mode, biến số thứ bậc có thêm Mean và Median, còn biến số scale có thêm cả độ lệch chuẩn.
Ví dụ: Giả sử biến đang xét là điểm số từ 0 đến 100 và gần như mỗi người một điểm khác nhau. Nếu để nguyên thiết lập mặc định của Frequencies, SPSS sẽ in ra một bảng dài cả trăm dòng không đọc được, nên bỏ tick "Display frequency tables" là bước nên làm trước khi bấm OK.
Thống kê mô tả trong SPSS có báo được độ xiên (skewness) và độ nhọn (kurtosis) không?
Trả lời thẳng: Có, cả Frequencies (qua nút Statistics) lẫn Explore đều xuất được skewness và kurtosis. Tuy vậy, giới thống kê không có một ngưỡng "chính thức" duy nhất được đồng thuận để coi hai chỉ số này là bất thường, nên các ngưỡng đang lưu hành trong tài liệu phương pháp chỉ là quy ước tham khảo, và bạn nên xem thêm biểu đồ trước khi kết luận.
Bằng chứng: MRC Cognition and Brain Sciences Unit (n.d.) tại Cambridge dẫn lại thư của nhà thống kê Steve Simon gửi danh sách thư SPSSX-L, viết nguyên văn "There are no official rules about cut-off criteria to decide just how large skew or kurtosis values must be to indicate non-normality". Cùng nguồn này dẫn lại hai quy ước hay gặp. George và Mallery (2010) đề xuất khoảng -2 đến +2 cho cả skewness và kurtosis, còn Hair và cộng sự (2010) đề xuất -2 đến +2 cho skewness nhưng -7 đến +7 cho kurtosis, và nguồn này ghi rõ cả hai chỉ là quy ước tham khảo phổ biến chứ không phải chuẩn thống nhất. Kim (2013, p. 52), trong một bài báo có bình duyệt trên tạp chí Restorative Dentistry & Endodontics, đề xuất một cách khác là chia skewness và kurtosis cho sai số chuẩn để ra giá trị Z, và viết nguyên văn rằng với mẫu nhỏ dưới 50 quan sát thì giá trị Z "larger than 1.96, which corresponds with a alpha level 0.05" được coi là lệch chuẩn đáng kể, còn với mẫu lớn hơn 300 thì nên nhìn trực tiếp giá trị và biểu đồ "without considering z-values". Cả hai nguồn đều khuyến nghị kết hợp biểu đồ hoặc một kiểm định hình thức như Shapiro-Wilk thay vì chỉ dựa vào một con số.
Ví dụ: Giả sử một sinh viên chạy ra skewness 1,8 cho biến đang xét. Sinh viên đó chưa nên kết luận dữ liệu "không chuẩn" chỉ vì con số nằm gần một ngưỡng đọc được trên mạng. Cách chắc hơn là xem thêm histogram hoặc chạy kèm một kiểm định hình thức, đúng như các nguồn phương pháp khuyến nghị, rồi trao đổi với GVHD về cách xử lý trước khi chọn kiểm định.
Nên làm gì tiếp theo
Khi đã đọc được bảng Frequencies và Descriptives, bước khó tiếp theo thường là chọn kiểm định phù hợp và diễn giải kết quả cho khớp với câu hỏi nghiên cứu. Người đầu tiên nên hỏi ở bước này là GVHD, vì thầy cô là người duyệt phương pháp của bạn. Nếu cần thêm một người kèm riêng phần số liệu, dịch vụ Hỗ trợ xử lý số liệu luận văn của MAAS có chuyên gia đúng chuyên ngành cùng bạn chọn kiểm định, chạy phân tích trên dữ liệu của bạn bằng SPSS, giải thích từng bước và góp ý phần diễn giải, còn phần trình bày và diễn giải kết quả trong luận văn do bạn viết để bạn tự bảo vệ trước hội đồng. Bạn có thể đặt buổi tư vấn miễn phí 15 phút qua support@maasedtech.com hoặc +84 979 422 393 (Zalo).
Câu hỏi thường gặp
Cách chạy thống kê tần số trong SPSS khác cách chạy thống kê mô tả ở bước nào?
Hai cách dùng chung menu Analyze, Descriptive Statistics và chỉ tách nhau ở tên thủ tục. Thống kê tần số chạy qua Frequencies, hợp với biến định danh và thứ bậc để đếm số người ở từng mức. Thống kê mô tả theo nghĩa hẹp thường chỉ Descriptives, hợp với biến scale để tính trung bình và độ lệch chuẩn. Cả hai đều thuộc thống kê mô tả theo nghĩa rộng, tức bước khám phá dữ liệu trước khi kiểm định giả thuyết. Bước kiểm định giả thuyết đi sau đó thuộc thống kê suy diễn, và bài thống kê suy diễn trong SPSS cho biết khi nào nên chuyển sang nhóm này.
SPSS có tự động chạy thống kê mô tả khi mở file dữ liệu không?
Không, bạn phải chủ động chạy qua menu Analyze. Một ngoại lệ là lối tắt one-click descriptives trong SPSS Statistics 28: bấm chuột phải chọn "Descriptive Statistics" ngay trong Data Editor thì SPSS tự sinh vài chỉ số cơ bản theo đúng thang đo đã khai báo cho biến, nhưng đây vẫn là một thao tác chủ động chứ không tự chạy khi mở file.
Percent và Valid Percent trong bảng Frequencies khác nhau thế nào?
Hai cột này khác nhau ở mẫu số. Percent lấy toàn bộ người tham gia làm mẫu số, kể cả người bỏ trống câu hỏi, còn Valid Percent chỉ đếm những người thật sự trả lời. Vì vậy hai con số trùng nhau khi không ai bỏ trống, và cách xa nhau dần khi tỷ lệ bỏ trống tăng lên.
Có bắt buộc phải chạy Explore để có skewness và kurtosis không?
Không bắt buộc. Nút Statistics trong hộp thoại Frequencies cũng xuất được skewness và kurtosis mà không cần mở riêng Explore. Explore chỉ khác ở chỗ xuất một bộ chỉ số cố định nhiều hơn, gồm cả trung vị và khoảng tứ phân vị, và bạn không chọn lọc được từng chỉ số như trong Descriptives hay Frequencies.
Descriptives, Frequencies và Explore khác nhau ở điểm nào khi cùng xuất một chỉ số?
Descriptives cho chọn đúng chỉ số cần xem và gộp nhiều biến vào một bảng. Frequencies xuất riêng một bảng cho mỗi biến, kèm cột tần suất mà Descriptives không có. Explore xuất một bộ chỉ số cố định, không chọn lọc được, và hợp khi cần kiểm tra phân phối kỹ trước khi chọn kiểm định tham số. Bài độ lệch chuẩn trong SPSS so sánh chi tiết hơn ba thủ tục này khi cùng cần lấy một chỉ số.
Bảng Descriptives có xuất được tần suất từng mức của biến không?
Không trực tiếp. Descriptives được thiết kế để tính các chỉ số tóm tắt như trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất cho biến scale, chứ không tách theo từng mức giá trị. Muốn xem tần suất từng mức, kể cả với biến scale, bạn phải chạy Frequencies rồi cân nhắc bỏ tick "Display frequency tables" nếu biến có quá nhiều giá trị khác nhau.
References
Baylor University Libraries. (n.d.). SPSS statistical software: Descriptive statistics. https://libguides.baylor.edu/c.php?g=1351162&p=9972302
George, D., & Mallery, P. (2010). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference, 17.0 update (10th ed.). Pearson. (Trích lại từ MRC Cognition and Brain Sciences Unit, n.d.)
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson. (Trích lại từ MRC Cognition and Brain Sciences Unit, n.d.)
Kent State University Libraries. (n.d.-a). SPSS tutorials: Descriptives. https://libguides.library.kent.edu/SPSS/Descriptives
Kent State University Libraries. (n.d.-b). SPSS tutorials: Explore. https://libguides.library.kent.edu/SPSS/Explore
Kent State University Libraries. (n.d.-c). SPSS tutorials: Defining variables. https://libguides.library.kent.edu/SPSS/DefineVariables
Kim, H.-Y. (2013). Statistical notes for clinical researchers: Assessing normal distribution (2) using skewness and kurtosis. Restorative Dentistry & Endodontics, 38(1), 52-54. https://doi.org/10.5395/rde.2013.38.1.52
MRC Cognition and Brain Sciences Unit. (n.d.). FAQ/Simon: Testing normality including skewness and kurtosis. https://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/statswiki/FAQ/Simon
Oxford Brookes University. (n.d.). Types of data. https://www.brookes.ac.uk/students/academic-development/maths-and-stats/statistics/types-of-data
Purdue University Statistical Consulting Service. (2020). SPSS tutorial. https://www.stat.purdue.edu/scs/docs/SPSS_tutorial.pdf
Texas Tech University Information Technology Training Services. (n.d.). SPSS – 1. https://www.depts.ttu.edu/itts/apps/handouts/SPSS-1.pdf
University of Wisconsin-Madison Social Science Computing Cooperative. (n.d.). SPSS for the classroom: Statistics and graphs. https://ssc.wisc.edu/sscc/pubs/spss/classintro/spss_students2.html