Phần lớn khóa luận và luận văn định lượng ở Việt Nam chạy số liệu trên SPSS, và phần lớn thời gian của sinh viên không nằm ở chỗ bấm nút. Nó nằm ở chỗ đọc bảng kết quả, biết con số nào là đạt, và biết phải làm gì khi nó không đạt.

Chuyên mục này đi theo đúng thứ tự bạn sẽ gặp trong một bài phân tích: làm sạch và mã hóa dữ liệu, thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, tương quan Pearson, hồi quy tuyến tính, rồi các kiểm định khác biệt như T-test và ANOVA. Mỗi bài dừng lại ở một thao tác, chỉ đúng đường menu trong SPSS, giải thích từng bảng output và ghi rõ ngưỡng chấp nhận kèm nguồn.

Bạn sẽ thấy nhiều bài xử lý tình huống hỏng: biến quan sát bị loại vì hệ số tải thấp, ma trận xoay lộn xộn, Sig. lớn hơn 0.05 ở đúng giả thuyết quan trọng nhất. Đó là những chỗ giáo viên hướng dẫn hay hỏi và cũng là chỗ dịch vụ chạy thuê hay giấu. Mục tiêu của chuyên mục là để bạn tự chạy được, tự giải thích được, và không phải trả tiền cho một bảng số mình không hiểu.

Nếu mô hình của bạn có biến trung gian, biến điều tiết hoặc cấu trúc phức tạp, hãy xem thêm chuyên mục SmartPLS. Nếu bạn chưa có dữ liệu, chuyên mục Khảo sát nói về cách thu thập và cỡ mẫu trước khi mở SPSS.

Bắt đầu từ đâu. Nếu bạn vừa nhập xong dữ liệu, đọc bài về làm sạch dữ liệu và mã hóa biến trước, rồi tới thống kê mô tả để có bảng đặc điểm mẫu cho chương 4. Sau đó đi đúng thứ tự một bài phân tích: Cronbach's Alpha, EFA, tương quan, hồi quy. Bài về cách đọc bảng Coefficients và bài về ý nghĩa của Sig. nên đọc trước khi bạn viết một câu kết luận nào về giả thuyết. Các bài xử lý sự cố chỉ cần khi bạn gặp đúng lỗi đó.