Bài giảng phương pháp nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn bài 4 – trương sĩ ánh

10 2 0
Bài giảng phương pháp nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn bài 4 – trương sĩ ánh

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Tháng 5/2018 Lý thuyết & thực tiễn Trương Sĩ Ánh CRO, Kantar Media Vietnam Bài 4 ● Nhập liệu Data entry/data punching ● Làm sạch dữ liệu & xử lý dữ liệu Data cleaning & data pro[.]

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Lý thuyết & thực tiễn Trương Sĩ Ánh CRO, Kantar Media Vietnam Tháng 5/2018 Bài ● Nhập liệu Data entry/data punching ● Làm liệu & xử lý liệu Data cleaning & data processing ● Lập bảng phân tích kết Tabulation ● Sử dụng phần mềm phân tích liệu ● Báo cáo kết nghiên cứu NHẬP LIỆU & PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT  Xử lý sơ bảng câu hỏi (BCH) hồn tất  Nhập thơng tin BCH vào máy tính  Áp dụng trọng số (weight) cho kết khảo sát  Các đại lượng thống kê thường dùng phân tích  Sử dụng số (index) để so sánh  Diễn giải kết (interpretation of results) XỬ LÝ SƠ BỘ CÁC BCH ĐÃ HOÀN TẤT (1)  Tập kết, lưu giữ & bảo quản bảng câu hỏi (BCH) hoàn tất  Tổng kết đúc rút kinh nghiệm ● Từ vấn viên ● Từ nhân viên kiểm soát chất lượng/giám sát viên  Kiểm tra & hiệu đính BCH trước trình nhập liệu ● Các thơng tin chi tiết cần phải có BCH ● Các câu hỏi cho phép phương án trả lời ● Các câu hỏi bị bỏ trống (không ghi câu trả lời) ● Các câu hỏi phải bỏ trống lại ghi câu trả lời ● Các câu hỏi điền vào mục "Khác (ghi rõ)" XỬ LÝ SƠ BỘ CÁC BCH ĐÃ HỒN TẤT (2)  Kiểm tra & hiệu đính BCH trước trình nhập liệu (tiếp theo)  Bổ sung mã số cho câu trả lời mục "Khác (ghi rõ)" tần suất xảy có ý nghĩa mặt thống kê Ví dụ: Anh/chị sử dụng ĐTDĐ nhãn hiệu nào? Nokia Samsung … LG Iphone Sky Khác (ghi rõ) Nếu số người trả lời sử dụng ĐTDĐ nhãn hiệu Sky chiếm tỷ lệ đáng kể tổng số câu trả lời (ví dụ 1,5%), cần cung cấp riêng mã số cho nhãn hiệu ĐTDĐ này, ví dụ mã số XỬ LÝ SƠ BỘ CÁC BCH ĐÃ HỒN TẤT (3)  Kiểm tra & hiệu đính BCH trước trình nhập liệu (tiếp theo)  Gán mã số (nhất quán) cho câu trả lời câu hỏi mở Ví dụ: Anh/chị vui lịng kể tên website Anh/chị truy cập thường xuyên nhất? Website vnexpress.net youtube.com Website 15 tuoitre.vn Website 12 mp3.zing.vn Website 37 không nhớ tên Website 999  Mỗi website khác cần thống gán mã số khác  Những website có tần suất trả lời thấp (ví dụ 5%), khơng thể nhận dạng được, gán mã số chung 99 hay 999 (đại diện cho “Các website khác”)  Cơng việc thực với hỗ trợ máy tính (sau nhập liệu hồn tất) NHẬP THƠNG TIN VÀO MÁY TÍNH  Sử dụng ứng dụng Spreadsheet MS Excel  Sử dụng phần mềm thống kê SPSS, STATA, SAS v.v  Sử dụng phần mềm chuyên dụng CSPro, Epidata, SPSS Dataentry, SurveyCraft, v.v  Phát triển chương trình nhập liệu riêng cho dự án nghiên cứu  Phần mềm nhập liệu có ý nghĩa quan trọng việc kiểm tra hiệu đính liệu đáp ứng tốt điều kiện: ● Kiểm soát logic liệu kháo sát ● Kiểm soát logic q trình nhập liệu ● Ước lượng thơng tin cho trường hợp có câu trả lời bị bỏ sót, câu trả lời bị bỏ trống đáp viên từ chối trả lời (data imputation) ● Kiểm tra & đánh giá chất lượng nhập liệu Tải phần mềm miễn phí CSPro đây: https://www.census.gov/data/software/cspro.html LÀM SẠCH DỮ LIỆU & XỬ LÝ DỮ LIỆU (1)  Chỉnh sửa lỗi logic (lỗi từ khâu vấn nhập liệu) ● Tuổi & trình độ học vấn: 15 tuổi tốt nghiệp đại học ● Nơi mua hàng hóa: Mua đồ điện cửa hàng dược phẩm ● Tính chất quán: Trả lời có đọc báo hàng ngày trả lời không đọc báo tháng qua  Lập bảng tần suất (frequency table) cho tất biến số để kiểm tra phân bố giá trị  Chạy bảng Cross-tab quan trọng  Chạy tiêu chí thống kê đơn giản biến số Numeric ● Min, Max, Range, Average (Mean), Median, Standard deviation etc  Phát & xử lý giá trị bị thiếu (missing value): ● Sai sót khâu vấn ● Sai sót khâu nhập liệu ● Đáp viên từ chối trả lời LÀM SẠCH DỮ LIỆU & XỬ LÝ DỮ LIỆU (2)  Kiểm tra tính quán liệu với câu hỏi sàng lọc (filter question) Q1 Có đọc báo 30 ngày qua khơng? 500 Có Khơng 800 + Sample size 1,300 Q2 Có đọc trang quảng cáo khơng? 300 Có + Q3 Hành động nhìn thấy QC? Khơng 200 • • • • 500 Hành động (X): 50 Hành động (Y): 70 Hành động (Z): 100 Hàng động (W): 80 X + Y + Z + W = 300 300 ÁP DỤNG TRỌNG SỐ CHO KẾT QUẢ KHẢO SÁT (1) Weighting survey data Trọng số gì?  Giá trị gán cho đối tượng khảo sát (đáp viên)  Sử dụng để cân chỉnh tỷ lệ đại diện nhóm đối tượng khác mẫu khảo sát (ví dụ tỷ lệ nam & nữ) cho phù hợp với tỷ lệ dân số thực tế  Sử dụng hệ số phóng đại số mẫu (projection factor) áp dụng cho nhóm đối tượng khảo sát khác Ví dụ tỷ lệ chọn mẫu nhóm dân số 15-19 tuổi 1/10.000, tức mẫu khảo sát đại diện cho 10.000 người thực tế Như vậy, kết khảo sát người nhóm 15-19 tuổi nhân với 10.000 để đại diện cho 10.000 người .. .Bài ● Nhập liệu Data entry/data punching ● Làm liệu & xử lý liệu Data cleaning & data processing ● Lập bảng phân tích kết Tabulation ● Sử dụng phần mềm phân tích liệu ● Báo cáo kết nghiên cứu. .. Xử lý sơ bảng câu hỏi (BCH) hoàn tất  Nhập thơng tin BCH vào máy tính  Áp dụng trọng số (weight) cho kết khảo sát  Các đại lượng thống kê thường dùng phân tích  Sử dụng số (index) để so sánh... câu hỏi cho phép phương án trả lời ● Các câu hỏi bị bỏ trống (không ghi câu trả lời) ● Các câu hỏi phải bỏ trống lại ghi câu trả lời ● Các câu hỏi điền vào mục "Khác (ghi rõ)" XỬ LÝ SƠ BỘ CÁC BCH

Ngày đăng: 27/02/2023, 07:58

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan