Bài giảng chương 7 - Phân tích dữ liệu( DATA ANALYSIS) - Phương pháp nghiên cứu khoa học

Bài giảng chương 7 - Phân tích dữ liệu( DATA ANALYSIS) - Phương pháp nghiên cứu khoa học

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

 Mục đích

 Đúng thủ tục/đối tượng phỏng vấn (legibility)

 Xử lý các phỏng vấn/trả lời không hoàn chỉnh (completeness)

 Tính nhất quán của các trả lời (consistency)

 Sự chính xác của các trả lời (accuracy)

 Sự rõ ràng của các trả lời (clarification)

 Quá trình

 Xử lý khi phát hiện lỗi

 Liên lạc trở lại để bổ sung hoặc làm rõ

 Hiệu chỉnh, làm rõ hoặc bổ sung theo trí nhớ hoặc các cứ liệu/suy luận khác

 Hủy bỏ một số câu trả lời (missing value)

 Hủy hoàn toàn cuộc phỏng vấn/questionnaire

 Các bước mã hoá

◦ Đặt tên biến cho các câu hỏi

 Câu hỏi 1 chọn lựa

 Câu hỏi nhiều chọn lựa

◦ Chuyển tập các chọn lựa trả lời của mỗi câu hỏi thành tập các số/nhãn phù hợp, có ý nghĩa.

 Câu hỏi đóng

 Câu hỏi mở

 Câu hỏi có chọn lựa: “Khác”

 Hai trường hợp “Không biết”

Thí dụ: Thông tin cá nhân

hoặc doanh nghiệp.

Tuổi <18 18-30 … ?

<16 16-25 … ?

Tính phù hợp

(appropriateness)

Tính loại trừ nhau

(mutual exclusivity)

Thí dụ: quốc doanh, tư

nhân, TNHH, cổ phần ??

Tính đơn nguyên

(unidimensionality)

 Nhập dữ liệu vào file (SPSS)

 Cải biến tập dữ liệu

 Tạo biến mới, biến trung gian, v.v.

 Xử lý missing value

Thí dụ về data file

 Chọn phương pháp phân tích đơn biến nào?

 Tùy vào:

Có bao nhiêu biến được phân tích đồng thời?

Mục tiêu phân tích chỉ là mô tả mẫu hay suy

đoán cho tổng thể

Các biến được đo bởi thang đo gì? Chỉ danh,

thứ tự, khoảng, tỉ lệ.

Bao nhiêu biến được phân tích đồng thời

2 biến

Phân tích đơn biến

Chi – square

test

Kolmogorov – Smirnov

test

Yếu vịTần suất

Trung vịKhoảng/

phần trăm

Z test/ t test

Trung bìnhPhương sai

Thang đo của biến

Thứ tự

Chỉ danhKhoảng

MÔ TẢ

SUY

ĐOÁN

 Lợi ích của biến chỉ danh, thứ tự:

 Trình bày phân phối dữ liệu của một biến có

thang đo nominal hoặc ordinal

 Phát hiện một số dạng sai sót khi mã hoá.

 So sánh với các phân phối/ dữ liệu có liên quan.

 Đề nghị những phương pháp biến đổi các biến

 Kiểm tra sampling.

 Biến đo bằng thang khoảng (interval)

◦ Có thể dùng t Test hoặc Z Test để test giá trị trung bình của tổng thể khi biết giá trị trung bình của mẫu

t   

Thí dụ (tiếp theo thí dụ trên)

 Bình quân tuổi của 100 SV trong mẫu là Ā = 24 (s=5) Nhà NC muốn kiểm chứng cho tổng thể:

Null hypothesis Ho: µ = 23

Alternative hypothesis H1: µ ≠ 23

 Do n = 100 > 30 nên dùng Z test

 Chọn mức ý nghĩa α = 0.05 (two tailed)  Z c = 1.96

 Tính Z khi chưa biết σ : Z = (Ā - µ) n 1/2 /s

= (24 - 23) x 100 1/2 /5 = 2

 Z = 2 > Zc = 1.96  loại Ho

 Không thể kết luận (với significant 5%) là µ = 23

Lưu ý: Nếu biến tỉ lệ thì Z = (p - π)/)/ (pq/ n) 1/2

 Biến đo bằng thang thứ tự (ordinal)

◦ Dùng chi-square test để so sánh phân phối các loại

(categories) của mẫu và kỳ vọng của tổng thể

Các bước tiến hành

“Bác bỏ H0 nếu (tính được) > (tới hạn)”

B3. Tra bảng Square chuẩn 

E

E O

1

2

χ O i: Số lần xuất hiện loại i trong mẫu

E i: Giá trị kỳ vọng của số lần xuất hiện

 Biến đo bằng thang thứ tự (ordinal)

◦ Dùng chi-square test để so sánh phân phối các loại

(categories) của mẫu và kỳ vọng của tổng thể

Các bước tiến hành

◦ Nghĩa là có sự khác biệt giữa phân phối của mẫu và

phân phối của tổng thể

◦ Kiểm định Chi-Square không có ý nghĩa khi số lần

xuất hiện kỳ vọng cho mỗi lựa chọn < 5

 Thí dụ: Khảo sát 100 người đang sử dụng

25252525

-10-5510

1002525100

4114

Thí dụ: Khảo sát 100 người đang sử dụng internet ở HCMC (n = 100)

Cột 1: Phân bố nghề nghiệp của những người sử

dụng internet.

Cột 2: Phân bố kỳ vọng (bằng nhau cho các nhóm)

Ho: Không có sự khác nhau về nghề nghiệp của

Bảng 2 chiều (Two – way Tabulation)

 Khảo sát mức độ và các mối liên hệ (có thể có) giữa các cặp biến.

 Thích hợp cho các trường hợp số loại trong mỗi biến không lớn, thang đo nominal hoặc ordinal.

 Chỉ định hướng, không kết luận về mối quan hệ nhân quả giữa các biến.

 Kết quả có thể bị lệch nếu các ô có giá trị nhỏ.

Phương pháp Áp dụng Minh họa

Hồi quy

đơn giản

Xây dựng một hàm tuyến tính giữa

2 biến metric

(phụ thuộc nhau)

Doanh thu (đồng) theo chi phí khuyến mãi

Chi – Square contingency test

 Mục đích:

 Xác định sự tồn tại mối quan hệ giữa 2 biến danh

định.

 Yêu cầu:

 Không có ô nào có số lần xuất hiện kỳ vọng < 1

 Không quá 1/5 tổng số ô có số lần xuất hiện < 5

 Hạn chế:

 Chỉ xác định có quan hệ hay không, không cho

biết mức độ quan hệ

Hệ số Contingency thường được bổ sung vào kiểm nghiệm Chi-Square để biết mức độ quan hệ giữa 2 biến.

) 1 (

2





f n

C = 0: không có quan hệ

C không có chặn trên  khó diễn dịch

V = 0: không có quan hệ

V = 1: có quan hệ hoàn hảo

Nên trong thực tế hay dùng hệ số thống kê Cramer

Thí dụ: Kết quả khảo sát nhãn hiệu Bia ưa thích

nhất phân theo mức thu nhập.

Thu nhập Nhãn hiệu bia ưa thích nhất Tổng

Thấp (109.38)50 (101.56)200 (164.06)125 375

Trung bình (189.58)200 (176.04)100 (284.38)350 650

Cao (51.04)100 (47.40)25 (76.56)50 175

 Ghi chú: Con số trong ngoặc chỉ giá trị kỳ vọng của mỗi ô

trong bảng Chúng được xác định theo tỉ lệ với tổng về thu nhập và loại bia ưa thích

l

E O

1

2 1

Hệ số tương quan Spearman và Pearson

 Spearman: tương quan giữa 2 biến thứ tự (ordinal)

 Pearson: tương quan giữa các biến khoảng/ tỉ lệ.

Hệ số tương quan r = 0  1 (không kể dấu +/-)

r > 0.8 rất mạnh

r = 0.6 – 0.8 mạnh

r = 0.4 – 0.6 có tương quan

r = 0.2 – 0.4 tương quan yếu

r < 0.2 không tương quan

Lưu ý:

 Hai biến phải có phân phối chuẩn nhị biến

 Phương sai của 1 biến tại bất kỳ giá trị nào của biến kia cũng phải bằng nhau.

 Khi r nhỏ không có nghĩa là không tương quan, mà chỉ không tương quan tuyến tính.

 Khi r lớn chỉ cho thấy mối tương quan, nhưng không xác định quan hệ nhân quả.

 Phân tích hồi quy tuyến tính đơn

◦ Phân tích 2 biến khoảng/ tỉ lệ: Hồi quy tuyến tính đơn

Y = aX + b

◦ Sự khác biệt giữa hồi quy và tương quan

Phân tích đa biến giúp giải quyết nhiều bài toán phức tạp Tuy nhiên, mỗi phương pháp phân tích đa biến đều dựa trên một số giả thiết (ngầm)  cần thận trọng.

Phương pháp Thang đo của biến

Phụ thuộc Độc lập

Một biến phụ thuộc

Hồi quy bội Interval Interval

Hồi quy bội - biến dummy Interval Nominal

Discriminant analysis Nominal Interval

Conjoint analysis Ordinal Nominal

Các phương pháp phân tích phụ thuộc – Yêu cầu về thang đo

Phương pháp Thang đo của biến

Phụ thuộc Độc lập

Hai biến phụ thuộc trở lên

Canonical analysis Interval Interval

Mạng lưới của nhiều biến phụ thuộc và độc lập

Structural Equation Modeling

Các phương pháp phân tích phụ thuộc – Yêu cầu về thang đo

 HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI

y = a1X1 + a2X2 + a3X3 + anXn + b

 Dạng mở rộng của hồi quy đơn

 Một biến phụ thuộc, nhiều biến độc lập.

 Tất cả được đo bằng thang interval (ngoại lệ:

dummy-variable multiple regression)

Đánh giá mô hình và kết quả hồi quy theo 3 phần:

 Mức độ phù hợp của phương trình hồi quy:

 Dùng hệ số r 2 (coefficient of determination)

 r 2 = 0  1  đặc trưng cho % của biến thiên trong biến phụ thuộc được giải thích do sự biến thiên của biến độc lập.

 Kiểm nghiệm mức ý nghĩa của r2:

 Dùng F – test , với độ tự do: df = n – k – 1 cho mẫu số và df

= k cho tử số (n: cỡ mẫu, k: số biến độc lập)

 Kiểm nghiệm mức ý nghĩa của các độ dốc ai:

 Dùng t – test với độ tự do df = n – k – 1

◦

Kiểm nghiệm các giả thuyết của phương pháp hồi quy

Đa cộng tuyến (Multicolinearity)

Giả thuyết: các biến độc lập không có tương quan

tuyến tính với nhau

Khi bị vi phạm  Có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa

là hiện hữu mối tương quan tuyến tính giữa  2 biến độc lập

Đa cộng tuyến gây ra:

Hạn chế giá trị r2

Sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy

Test đa cộng tuyến: hệ số Tolerance hoặc VIF

Một số lưu ý khi sử dụng multiple regression:

 Phân tích hồi quy tuyến tính chỉ có nghĩa khi có tương quan TUYẾN TÍNH giữa các biến

 r2 không nói lên được quan hệ nhân quả giữa các biến

 Có thể dự đoán sai nếu nằm ngoài khoản tính toán

 Để đảm bảo độ tin cậy phải có nhiều hơn 10 điểm cho mỗi biến độc lập đưa vào phương trình ( yêu cầu cỡ mẫu)

 Khoảng dao động (range) các biến có thể ảnh hưởng đến ý nghĩa phương trình hồi quy

 Trường hợp biến độc lập là nominal thì có thể sử dụng dummy-variable Khi đó:

 Số biến dummy = k-1; với k = số loại của biến nominal

 Mỗi biến dummy chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1

Thí dụ:

Bài toán tìm các yếu tố quyết định sự thỏa mãn của nhân viên trong Cty XYZ.

 Biến phụ thuộc: sự thỏa mãn của nhân viên Cty

Biến độc lập: thu nhập, điều kiện làm việc, sự quan tâm của cấp trên, quan hệ với đồng nghiệp, cơ hội thăng tiến, cơ hội học tập, v.v

r = 0.787 r2 = 0.619 F sig = 0.000

 ANOVA – ANALYSIS OF VARIANCE

Mục đích Đặc điểm Áp dụng

 ANOVA – ANALYSIS OF VARIANCE

Mục đích Đặc điểm Áp dụng

 ANOVA – ANALYSIS OF VARIANCE

Mục đích Đặc điểm Áp dụng

 ANOVA – ANALYSIS OF VARIANCE

 ANOVA – ANALYSIS OF VARIANCE

 ANOVA – ANALYSIS OF VARIANCE

 Nếu có nhiều biến độc lập với thang chỉ danh gọi là

Factorial ANOVA

 Nguyên tắc: Nếu có sự khác biệt đáng kể giữa các

nhóm thì “between-group variance > within-group variance”

 ANCOVA: có xét đến các ảnh hưởng của một hay

nhiều biến ngoại lai (gọi là control variable hoặc covariates - thang đo metric) và sẽ loại ra khỏi tập biến phụ thuộc trước khi phân tích ANOVA

 MANOVA nếu có nhiều biến phụ thuộc

 MANCOVA có nhiều biến phụ thuộc và biến kiểm soát

Thí dụ:

 Khảo sát 200 doanh nghiệp thuộc 3 ngành May mặc, Mỹ phẩm và Nhựa gia dụng về chi phí dành cho khuyến mãi hằng năm.

 Mục đích phân tích nhằm tìm xem có sự khác nhau đáng kể/ có ý nghĩa thống kê giữa 3 ngành này về chi phí khuyến mãi không?

Cty Ngành Chi phí KM

(1000 USD)

1234 199200

MayMay

Mỹ phẩmNhựa NhựaMay

1232351346876 6812

 Bài toán này có thể so sánh giá trị trung bình của

chi phí khuyến mãi theo từng cặp ngành (dùng t – test) Tuy nhiên, khi số treatment lớn  số lượng

so sánh sẽ rất lớn.

 Khi đó nên dùng ANOVA:

◦ H0 : 1 = 2 = = k = 

◦ Ha : có ít nhất 1 giá trị i khác những giá trị kia

Với  là trung bình của tổng thể

có thang nonmetric.

Hàm phân biệt có dạng:

Y = v1.X1 + v2.X2 + v3.X3 + …

Sau khi tính được Y, so sánh với giá trị chuẩn Yc

để biết đối tượng thuộc nhóm nào.

Thí dụ:

Công ty máy tính muốn biết xem thu nhập gia đình (X1) và

số năm học ở trường của chủ hộ (X2) có phải là hữu ích trong việc phân biệt hộ có mua máy tính PC hay không Khảo sát X1 và X2 của 2 nhóm mẫu ngẫu nhiên (có và không có PC)

 Biến độc lập: X1 – thu nhập,

X2 – số năm học : metric

 Biến phụ thuộc: Có PC, Không có PC: category.

 Kết quả sẽ là hàm phân biệt: Y= v 1 X 1 + v 2 X 2

v 1 , v 2 : trọng số phân biệt (hằng số) Y: điểm phân biệt

So sánh Yi và Yc

 Phần tử i sẽ thuộc nhóm nào trong 2 nhóm mẫu trên

 CONJOINT ANALYSIS

 CONJOINT ANALYSIS

Phân tích ảnh hưởng tổng hợp (joint effects) của 2 hay nhiều biến độc lập (thang nominal) lên một biến phụ thuộc (utility score - thang đo ordinal)

Mục đích

 CONJOINT ANALYSIS

Áp dụng

Thường dùng trong test sản phẩm với nhiều yếu tố khác nhau (chất lượng, kiểu dáng, giá bán, nhãn hiệu, v.v.) Mỗi yếu tố có vài phương án khác nhau Tìm xem tổ hợp nào được ưa thích nhất

 CONJOINT ANALYSIS – ÁP DỤNG

 Nhà NC tạo ra một tập các phương án sản phẩm Mỗi

phương án là 1 tổ hợp của các yếu tố

 Tập các phương án này được đưa cho đối tượng chọn/

xếp hạng (hoặc cho điểm thể hiện mức ưa thích)

 Conjoint analysis sẽ đánh giá ảnh hưởng của các utility

score thành phần (hay part-worths, tượng trưng cho

mức độ quan trọng của mỗi yếu tố) lên sự ưa thích tổng hợp (utility) đối với một sản phẩm

 CONJOINT ANALYSIS – ÁP DỤNG

 Có thể dùng kết quả để

Thí dụ:

Thiết kế sản phẩm mới có 3 thuộc tính:

 Giá : (cao, trung bình, thấp)

 Kiểu dáng : (cao, trung bình, thấp)

 Chức năng : (đơn giản, phức tạp)

 Chỉ cần đánh giá 1 nhóm khoảng 8 tổ hợp (thay vì

18 tổ hợp) về tính hấp dẫn của sản phẩm đối với khách hàng.

Thí dụ:

Nhà nghiên cứu

Tầm quan trọng của mỗi thuộc tính

Tầm quan trọng của mỗi mức độ trong các thuộc tính

Tạo ra sản phẩm có độ

vị lợi cao nhất đối với người mua.

Phân tích phụ thuộc

Phân tích tương tác

 FACTOR ANALYSIS (PHÂN TÍCH NHÂN TỐ)

Thí dụ:

Cas

123

…n

 CLUSTER ANALYSIS (PHÂN TÍCH NHÓM)

Mục tiêu

Phân chia các đối tượng/ người thành các nhóm với các thành viên trong nhóm có các đặc trưng tương tự

Thí dụ : Bài toán phân khúc thị trường (Segmentation)

Phân loại hành vi mua (Typology)

 CLUSTER ANALYSIS (PHÂN TÍCH NHÓM)

Quá trình thực hiện

Thí dụ: Cluster analysis để phân khúc thị trường

Yêu cầu thang đo: metric

Công ty TICO: Xác định các Nhóm Khách Hàng khác

nhau căn cứ trên hành vi mua.

“Hãy đánh giá mức độ quan trọng của các yếu tố sau đây trong quyết định mua hàng của Ông/ Bà”

1 2 3 4 5 6 7 Không qtrọng Rất qtrọng

X1 – Chất lượng sản phẩm

X2 – Giá bánX3 – Thời gian giao hàng

X4 – Uy tín nhà sản xuất

X5 – Các dịch vụ đi kèm

Thí dụ: Cluster analysis để phân khúc thị trường

Hơn 300 khách hàng được khảo sát

Nhóm 2

Khách hàng công nghiệp – sản xuất

MULTIDIMENTIONAL SCALING (perceptual mapping)

 Mục đích: Xác định số lượng và bản chất của các thứ

nguyên (dimensions) đặc trưng cho nhận thức/ đánh giá của khách hàng về các đối tượng

 Thang đo: Cả hai loại thang metric/nonmetric

 Trong MR: Thường được sử dụng trong bài toán xác định

vị trí tương đối (relative position) của các nhãn hiệu cạnh tranh nhau do phản hồi từ phía khách hàng

 Xác định những yếu tố đặc trưng cho việc đánh giá của

khách hàng

 Là phương pháp ngược với Cluster

BẢN ĐỒ NHẠN THỨC VỀ CÁC THƯƠNG HIỆU TV MÀU

Độ bền

K iể u d á n g

nhãn hiệu TV ở HCMC