bài giảng phân tích dữ liệu trong nghiên cứu kinh tế và kinh doanh - ts phạm cảnh huy

10/25/2012 1 1 Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh TS. Phạm Cảnh Huy Khoa Kinh tế và quản lý – ĐHBKHN Bài giảng 2 Nội dung  Giới thiệu mục tiêu học phần:  Môn học này cung cấp các kỹ thuật phân tích dữ liệu cần thiết cho thực hiện nghiên cứu khoa học và làm luận án/ luận văn tốt nghiệp.  Học viên tiếp cận kiến thức của môn học không chỉ từ góc độ kiến thức nền tảng của các công thức toán học cần thiết, từ các tình huống gần gũi trong thực tế, mà còn dưới dạng ‘ứng dụng’, ‘thực hành’ trên phần mềm Eviews, SPSS…  Những kiến thức cơ bản được trang bị từ môn học: 1) Kỹ thuật phân tích thống kê mô tả với các loại dữ liệu khác nhau; 2) Các phương pháp kiểm định; 3) Kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá, kiểm định độ tin cậy của thang đo; 4) Phân tích tương quan, hồi quy; 5) Sử dụng phần mềm Eviews và/hoặc SPSS. 10/25/2012 2 3 Nội dung Tài liệu tham khảo:  Gerhard Bohm, Günter Zech, Introduction to Statistics and Data Analysis, 2010.  Gerald Keller, Brian Warrack, Statistics for management and economics. 6th Edition  SPSS Programming and Data Management, 3rd Edition, SPSS Inc.  Damodar N.Gujarati, Basic Econometrics, McGraw-Hill 2004  TS. Phạm Cảnh Huy, Bài giảng kinh tế lượng, Nhà xuất bản Đại học Bách khoa Hà Nội 2008.  Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS , Nhà xuất bản Hồng Đức. 4 Nội dung Giới thiệu phân tích dữ liệu 1 2 Phân loại dữ liệu và một số xử lý trên biến Mô tả dữ liệu 3 4 Phân tích diễn giải dữ liệu Phân tích tương quan và hồi quy 5 6 Phân tích nhân tố và đánh độ tin cậy của thang đo 10/25/2012 3 5 Chương 1 GIỚI THIỆU PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 6 1.1. Nghiên cứu và phân tích dữ liệu  Trong kinh doanh hiện đại thì kinh nghiệm còn được gọi là "dữ liệu". "Dữ liệu là Kinh nghiệm"  Nếu bạn không thu thập dữ liệu bạn đang lãng phí kinh nghiệm của bạn.  Nhưng dữ liệu là "kinh nghiệm" chỉ là/ hay chỉ được mã hoá bằng những con số.  Để dữ liệu giải mã hoặc để hiểu được nó chúng ta cần phải phân tích (Phân tích dữ liệu). 10/25/2012 4 7 1.1. Nghiên cứu và phân tích dữ liệu  Phân tích dữ liệu thường được chia thành: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 1. Mô tả dữ liệu 2. So sánh dữ liệu 3. Liên hệ dữ liệu 8 1.2. Bản chất của phân tích dữ liệu  Bản thân dữ liệu thô không phải là tri thức.  Trình tự đi từ dữ liệu đến tri thức: Mức độ chính xác của mô hình thống kê Dữ liệu Mức độ cải thiện các quyết định Thông tin Sự kiện Hiểu biết, tri thức 10/25/2012 5 9 1.3. Thống kê và phân tích dữ liệu Khái niệm  Thống kê là tập hợp các phương pháp dùng để thu thập, phân tích, trình bày và diễn giải dữ liệu.  Phân tích dữ liệu cung cấp kinh nghiệm thực hành để đẩy mạnh việc ứng dụng tư duy thống kê và kỹ thuật thống kê nhằm hiểu rõ các hiện tượng nghiên cứu làm cơ sở cho việc ra các quyết định phù hợp.  Máy tính đóng một vai trò rất quan trọng trong phân tích dữ liệu nghiên cứu. 10 1.3. Thống kê và phân tích dữ liệu Phương pháp phân tích theo các biến số  Phương pháp biến số đơn: trong đó chỉ có một biến số duy nhất được phân tích.  Phương pháp biến số kép: được sử dụng để tìm hiểu sự liên hệ giữa hai biến số.  Phương pháp đa biến: được sử dụng để tìm hiểu sự liên hệ giữa các biến số với nhau. 10/25/2012 6 11 1.4. Quá trình phân tích dữ liệu Tổng quát Thu thập và Chuẩn bị dữ liệu Thu thập dữ liệu Mã hóa dữ liệu Thiết lập cấu trúc dữ liệu Nhập dữ liệu Kiểm tra, hiệu chỉnh Khám phá dữ liệu Thống kê mô tả Bảng biểu, đồ thị Phân tích So sánh các nhóm Mối quan hệ giữa các biến 12 1.4. Quá trình phân tích dữ liệu Thu thập và Chuẩn bị dữ liệu Thu thập dữ liệu Mã hóa dữ liệu Thiết lập cấu trúc dữ liệu Nhập dữ liệu Kiểm tra, hiệu chỉnh  Từ điều tra  Từ dữ liệu sẵn có  Chuyển dữ liệu gốc sang dữ liệu được mã hóa  Tên biến (name): Là tên đại diện cho biến  Loại biến (type): Thể hiện dạng dữ liệu thể hiện trong biến.  Nhãn của biến (label): Tên biến được thể hiện tóm tắt bằng ký hiệu  Giá trị khuyết (Missing)  Dạng thang đo (measures): Hiển thị dạng thang đo của biến  Trực tiếp (Data view)  Từ Excel  Kiểm tra lỗi (Min, max,…)  Tìm lỗi (Sort case, Edit find) 10/25/2012 7 13 1.4. Quá trình phân tích dữ liệu Khám phá dữ liệu  Dữ liệu Categorical (phân loại): Tần suất  Dữ liệu Numerical (dạng số):  mean  standard deviation  minimum  maximum…  Histogram  Table  Bar charts  Scatterplots  Line graphs Thống kê mô tả Bảng biểu, đồ thị 14 1.4. Quá trình phân tích dữ liệu Phân tích dữ liệu  Non-parametric statistics  T-tests  One-way analysis of variance ANOVA  Two-way between groups ANOVA  Multivariate analysis of variance MANOVA  Crosstabulation/Chi Square  Correlation  Regression/Multiple regression  Factor analysis So sánh các nhóm Mối quan hệ giữa các biến 10/25/2012 8 15  EXCEL  SPSS  EVIEWS  ………… 1.5. Các phần mềm ứng dụng 16 Chương 2 PHÂN LOẠI, ĐÁNH GIÁ ĐO LƯỜNG DỮ LIỆU VÀ MỘT SỐ XỬ LÝ TRÊN BIẾN 10/25/2012 9 17 2.1. Phân loại dữ liệu  Dữ liệu nghiên cứu có thể chia thành 2 loại chính là dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng, các dữ liệu này thu thập bằng 4 thang đo cơ bản như sau: Dữ liệu Dữ liệu định tính Thang đo danh nghĩa Thang đo thứ bậc Dữ liệu định lượng Thang đo khoảng cách Thang đo tỷ lệ 18 2.1. Phân loại dữ liệu Thang đo danh nghĩa (biểu danh)/ nominal scale  Thang đo biểu danh là thang đo đơn giản nhất để phân biệt sự vật hay hiện tượng này với cái khác nó, nhiều khi người ta dùng các con số để mã hoá hay chỉ (biểu danh) một sự vật, ngoài ra không có ý nghĩ gì khác. Ví dụ 1: - Khách hàng:  Nam  Nữ; - Đối tượng:  Người bán sỉ  Người bán lẻ; - Thái độ:  Thích  Không thích Giữa các biểu danh: Nam/ Nữ; Thích/ Không thích hoàn toàn không có quan hệ thứ bậc nào cả. 10/25/2012 10 19 2.1. Phân loại dữ liệu Thang đo danh nghĩa (biểu danh)/ nominal scale  Ví dụ 2: Hỏi “Xin vui lòng cho biết tình trạng hôn nhân của bạn hiện nay?” Độc thân  1 Đang có gia đình  2 Goá bụa  3 Đã ly hôn  4 Những con số này mang tính định danh vì rõ ràng ta không thể cộng chúng lại hoặc tính ra giá trị trung bình của tình trạng hôn nhân”. 20 2.1. Phân loại dữ liệu Thang đo danh nghĩa (biểu danh)/ nominal scale  Những phép toán thống kê có thể sử dụng cho dạng thang biểu danh là:  Đếm;  Tính tần suất của một biểu hiện nào đó;  Xác định giá trị mode;  Thực hiện một số phép kiểm định. [...]... việc phân tích và diễn giải các kết quả nghiên cứu thu được Xử lý thủ công Xử lý với trợ giúp của máy tính 30 15 10/25/2012 2.3 Xử lý dữ liệu Các giai đoạn xử lý dữ liệu Chuẩn bị dữ liệu Nhập dữ liệu và lưu trữ Giai đọan này gổm 3 bước:  Kiểm tra và hiệu chỉnh Giai đọan này cũng gồm 3 bước:  Nhập dữ liệu vào máy dữ liệu;  Định biến dữ liệu;  Mã hóa dữ liệu tính;  Làm sạch dữ liệu;  Lưu trữ dữ liệu. .. Xử lý dữ liệu CÁC BƯỚC CÔNG ViỆC Các giai đoạn xử lý dữ liệu/ Làm sạch và lưu trữ Nhập dữ liệu vào máy tính (Inputing data into computer) Làm sạch dữ liệu (Data cleaning) Lưu trữ dữ liệu (Data saving) 37 2.3 Xử lý dữ liệu Giới thiệu về màn hình quản lý dữ liệu trên SPSS Cột (Column): Đại diện cho biến quan sát Là nơi lưu trữ dữ liệu nghiên cứu với một cấu trúc cơ sở dữ liệu bao gồm cột, hàng và các... nhau giữa cột và hàng 38 19 10/25/2012 2.3 Xử lý dữ liệu Giới thiệu về màn hình quản lý dữ liệu trên SPSS Là nơi lưu trữ dữ liệu nghiên cứu với một cấu trúc cơ sở dữ liệu bao gồm cột, hàng và Hàng (Row): Đại diện các ô giao nhau cho một trường hợp giữa cột và hàng quan sát (người trả lời), 39 2.3 Xử lý dữ liệu Giới thiệu về màn hình quản lý dữ liệu trên SPSS Là nơi lưu trữ dữ liệu nghiên cứu với một... hiện cơ bản hoặc khi biến định lượng có quá nhiều giá trị chúng ta muốn nhóm lại giúp cho việc trình bày gọn hơn Mã hoá dữ liệu làm cơ sở cho việc thống kê phân tích dữ liệu  Mã hoá dữ liệu (Coding) là quá trình chuyển đổi thành dạng mã số để nhập và xử lý dữ liệu  Trong nghiên cứu Marketing, mục đích của việc mã hoá là tạo nhãn (labels) cho các câu trả lời, thường là bằng các con số, hay ký hiệu... theo một qui ước nào đó Biến nghiên cứu được thể hiện và là một bộ phận không thể thiếu trong mô hình nghiên cứu  Biến nghiên cứu có thể được phân loại theo kiểu dữ liệu (dạng thang đo) Biến định tính là biến chứa các giá trị quan sát ở dạng thang đo danh nghĩa và thang đo thứ bậc Biến định lượng là biến chứa các giá trị quan sát ở dạng thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ Ví dụ trong bảng câu hỏi, mỗi một... hiện, sửa chữa và thông báo kịp thời cho người thu thập dữ liệu để tránh những sai sót tương tự Để xử lý các sai sót phát hiện được qua kiểm tra, ta có thể chọn cách xử lý tuỳ thuộc vào mức độ sai sót 32 16 10/25/2012 2.3 Xử lý dữ liệu Các giai đoạn xử lý dữ liệu/ Định biến dữ liệu  Biến nghiên cứu là tập hợp các khái niệm có ý nghĩa mô tả (định tính, định lượng ) cho mục tiêu nghiên cứu, được thể... đầu mỗi cột trong màn hình dữ liệu Là nơi quản lý các biến cùng với các thông số liên quan đến biến Trong màn hình này mỗi hàng trên màn hình quản lý một biến, và mỗi cột thể hiện các thông số liên quan đến biến đó 41 2.3 Xử lý dữ liệu Giới thiệu về màn hình quản lý dữ liệu trên SPSS Là nơi quản lý các biến cùng với các thông số Loại biến (type): Thể hiện dạng liên quan đến dữ liệu thể hiện trong biến... một cấu trúc cơ sở dữ liệu bao gồm cột, hàng và các ô giao nhau giữa cột và hàng Ô giao nhau giữa cột và hàng (cell): Chứa đựng một kết quả trả lời tương ứng với câu hỏi cần khảo sát (biến) và một đối tượng trả lời cụ thể (trường hợp quan sát) Ô là sự kết hợp của đối tượng và biến Các ô chỉ chứa các trị số biến 40 20 10/25/2012 2.3 Xử lý dữ liệu Giới thiệu về màn hình quản lý dữ liệu trên SPSS Tên... thích của bạn đối với sữa chua Vinamilk? Code: 1 2 3 4 5 Rất ghét Ghét Tạm được Thích Rất thích 35 2.3 Xử lý dữ liệu Các giai đoạn xử lý dữ liệu/ Mã hóa dữ liệu TT 1 Câu hỏi nghiên cứu Biến quan sát Vui lòng cho biết giới tính của a1:Giới tính bạn? Mã trả lời Trả lời 1 Nam 3 Từ 1 9- 25 Từ 2 6-3 5 Từ 3 6-4 5 5 1 Trên 45 tuổi Rất ghét 2 Ghét 3 Tạm được Thích 5 … 2 4 Xin vui lòng cho biết sở thích a3: Sở thích... kê Sử dụng SPSS Analyze -> Descriptive Statistics -> Descriptives -> Options 63 3.2 Mô tả dạng thống kê Biểu đồ tần suất  Chức năng: khi có nhiều số liệu cần chia lớp để thấy rõ các nét đặc trưng cơ bản của dãy số liệu, sau đó kiểm tra tính chuẩn của biến nghiên cứu  Cách làm:      Để số liệu trong một cột, một hàng hay một bảng chữ nhật Tìm giá trị Min, Max của miền dữ liệu, tính R = Max – Min . phân tích (Phân tích dữ liệu) . 10/25/2012 4 7 1.1. Nghiên cứu và phân tích dữ liệu  Phân tích dữ liệu thường được chia thành: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 1. Mô tả dữ liệu 2. So sánh dữ. 10/25/2012 1 1 Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh TS. Phạm Cảnh Huy Khoa Kinh tế và quản lý – ĐHBKHN Bài giảng 2 Nội dung  Giới thiệu mục tiêu. 1 GIỚI THIỆU PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 6 1.1. Nghiên cứu và phân tích dữ liệu  Trong kinh doanh hiện đại thì kinh nghiệm còn được gọi là " ;dữ liệu& quot;. " ;Dữ liệu là Kinh nghiệm"