(Tiểu luận) vận dụng phương pháp ca trong phân tích mối liên hệ giữa độtuổi và tần suất mua hàng của người tiêu dùng tại thị trường bánlẻ hoa quả tươi ở trung quốc

Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân Khoa Thống Kê BÀI TẬP NHĨM HỌC PHẦN: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỀ TÀI: Vận dụng phương pháp CA phân tích mối liên hệ độ tuổi tần suất mua hàng người tiêu dùng thị trường bán lẻ hoa tươi Trung Quốc Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Trần Thị Bích Lớp chuyên ngành : Thống kê Kinh tế 62B Thành viên nhóm 11 : Ngơ Thị Hiền Lương 11202378 Nguyễn Thanh Huyền Lê Cẩm Minh Trịnh Thu Hà Hồ Thị Huyền Trang LỜI MỞ ĐẦU Khai phá liệu nghiên cứu, ứng dụng nhiều lĩnh vực khác mang lại lợi ích to lớn Những vấn quan tâm khai phá liệu phân lớp, luật kết hợp, phân cụm liệu,… Một thuận lợi kỹ thuật khả phân tích liệu lớn phức tạp, có nhiều biến nhiều đơn vị thí nghiệm Correspondence Analysis - CA phương pháp phân tích liệu phổ biến xuất từ năm 1935 phát triển đến ngày Phương pháp nhằm phân tích mối liên hệ hai biến định tính trực quan kết phân tích đồ thị Việc trực quan kết đồ thị giQp người phân tích mơ tả chi tiết mối liên hệ hai biến Đây đặc điểm bâtVcủa CA so với phương pháp phân tích mối liên hệ truyền thống Mục đích phân tích tương ứng phân tích tương quan thuộc tính hai biến định tính sử dụng bảng thống kê hai chiều tương tự phương pháp kiểm định Khi bình phương Bên cạnh đó, CA định lượng thuộc tính nhằm xác định toạ độ thuộc tính giQp trực quan kết đồ thị, cho phZp bổ sung biến phụ (gọi biến bổ sung) nhằm khai thác mối liên hệ nhiều hai biến định tính Kết CA đồ điểm (Map of Points), điểm biểu diễn cho dịng cột Các kết giQp chQng ta phát mối liên hệ tiềm ẩn ảnh hưởng lẫn yếu tố phân tích bảng Trong q trình nghiên cứu, nhóm chQng em nhận hướng dẫn nhiệt tình từ PGS.TS Trần Thị Bích ứng dụng kiến thức mơn Phân tích liệu Tuy nhiên, với kiến thức thời gian có hạn, viết khơng tránh khỏi sai sót Do nhóm mong nhận đóng góp nhận xZt từ để hồn thiện nghiên cứu ChQng em xin chân thành cảm ơn cô! A I PHẦN NGHIÊN CỨU Nghiên cứu ảnh hưởng sọc trắng miếng thịt ức gà đến lựa chọn người tiêu dùng Tên đề tài: Consumer acceptance of visual appearance of broiler breast meat with varying degrees of white striping Tác giả: V A Kuttappan, Y S Lee , G F Erf , J.-F C Meullenet , S R McKee and C M Owens Đơn vị đăng tải: Thư viện Y học Quốc gia Hoa Kỳ Thời gian: Tháng năm 2012 Giới thiệu Tiêu thụ thịt gia cầm tăng lên vài thập kỷ qua Kể từ năm 1970, mức tiêu thụ thịt gà bình quân đầu người Hoa Kỳ tăng từ 18 lên 38.5 kg, nhiều so với thịt bò thịt lợn (Theo Hội đồng Gà Quốc gia, 2011) Các yếu tố khác mối quan tâm sức khỏe người tiêu dùng ngày tăng, nhu cầu sản phẩm tiện lợi, thay đổi tương đối giá dẫn đến nhu cầu gia tăng người tiêu dùng thịt gia cầm (Davis Stewart, 2002) Theo khảo sát, hình thức bên ngồi thuộc tính quan trọng để người tiêu dùng đánh giá chất lượng sản phẩm thịt đóng gói sẵn Do đó, điều kiện ảnh hưởng tiêu cực đến hình thức bên ngồi sản phẩm ảnh hưởng đến định mua hàng, có khả dẫn đến tổn thất kinh tế Sọc trắng tình trạng đặc trưng xuất sọc trắng miếng phi lê đùi gà Có thể có mức độ khác đường vân, chúng nhìn thấy song song với hướng sợi Vì dễ dàng xác định, nên điều quan trọng phải biết phản ứng người tiêu dùng ảnh hưởng sọc trắng hình thức bên ngồi miếng phi lê ức không xương, không da Mục tiêu nghiên cứu xác định liệu có khác biệt chấp nhận ý định mua người tiêu dùng phi lê ức gà thịt với mức độ sọc trắng khác hay không Cơ sở lý thuyết Phân tích tương ứng (CA) phương pháp phân tích mối liên hệ hai biến định tính trực quan kết phân tích đồ thị CA sử dụng để hình dung mối quan hệ miếng phi lê với mức độ sọc trắng khác thuật ngữ sử dụng để giải thích chúng Ngồi ra, thử nghiệm Chi bình phương ( P < 0,05) sử dụng để đánh giá khác biệt số lượng phản hồi loại cho mức độ sọc trắng Nghiên cứu phân tích a, Mẫu - Phi lê từ gà thịt khoảng đến tuần tuổi, xử lý Nhà máy Thí điểm Chế biến Gia cầm Đại học Arkansas, đánh giá khoảng thời gian tháng để lấy mẫu đại diện - Những miếng phi lê ức lọc xương sàng lọc mắt thường phân tách theo mức độ sọc trắng: bình thường = NORM, trung bình = MOD dày đặc = SEV + Các miếng philê phân loại NORM khơng có đường màu trắng rõ ràng + Các miếng phi lê phân loại MOD có đường màu trắng, song song với sợi cơ, thường dày < 1mm dễ dàng nhìn thấy bề mặt miếng phi lê + Các miếng phi lê phân loại SEV có đường màu trắng, song song với sợi cơ, thường dày > 1mm dễ nhìn thấy bề mặt miếng phi lê - Phi lê ủ 4°C 24 túi zip đóng gói riêng lẻ Người ta đặc biệt cẩn thận để chọn ảnh có bề ngồi đồng kích thước, hình dạng màu sắc cho tình trạng sọc thực tế yếu tố tạo nên khác biệt ảnh b, Phân tích cảm quan - Nghiên cứu sử dụng 75 đối tượng, tiêu chí để lựa chọn là: + Những người tham gia nên mua phi lê gà theo thói quen lần tháng + Các đối tượng tham gia hội thảo phân thành nhóm tuổi: 18 đến 24 (n = 10), 25 đến 35 (n = 16), 36 đến 45 (n = 16), 46 đến 54 (n = 10), 55 đến 65 (n = 18) 65 (n = 5) - - Tất hình ảnh hiển thị cho người tiêu dùng hình máy tính, người tiêu dùng phải đánh giá tất 15 ảnh theo mơ hình đơn nguyên liên tiếp (từng ảnh đánh giá lần lượt) Đối với miếng phi lê riêng lẻ, người tiêu dùng phép bày tỏ yêu thích họ hình thức bên ngồi hình ảnh miếng phi lê thang điểm điểm (1 = khơng thích, = thích) hỏi câu hỏi mở để giải thích lý họ thích khơng thích miếng phi lê Mục đích mua hình ảnh gói khay đánh giá thang điểm (1 = chắn không mua, = chắn mua) c, Phân tích liệu - Các kết từ ý thích tổng thể người tiêu dùng trung bình tỷ lệ vùng trắng thể Bảng + Các miếng phi lê phân loại NORM có điểm trung bình thị hiếu cao đáng kể (6.9) so với phi lê MOD (6.1), cao đáng kể so với phi lê SEV (4.5) + Các miếng phi lê SEV có khả chấp nhận thấp thực tế bị người tiêu dùng coi khơng thích => Điều cho thấy mức độ dày đặc sọc trắng tăng lên, mức độ chấp nhận người tiêu dùng giảm xuống Bảng Thị hiếu người tiêu dùng, tỷ lệ phần trăm vùng trắng điểm ý định mua hàng có ý nghĩa mức độ sọc trắng - Bảng cho thấy khác biệt tần số phản hồi khác thị hiếu người tiêu dùng với mức độ sọc trắng + Các miếng phi lê NORM có tỷ lệ phản hồi thích nhiều thích (xếp hạng theo thang điểm thị hiếu ≥8) cao đáng kể so với miếng phi lê MOD SEV + Các miếng phi lê SEV có tỷ lệ phần trăm phản hồi khơng thích cao đáng kể so với miếng phi lê NORM (thang điểm thị hiếu ≤ 4) MOD (thang điểm thị hiếu ≤ 3) + Trên thực tế, 50% người tiêu dùng báo cáo họ khơng thích hình thức bên miếng phi lê phân loại SEV, tỷ lệ khơng thích MOD NORM khoảng 22 11% Bảng Bảng tần suất (%) phản hồi người tiêu dùng thang đo thị hiếu ý định mua mức độ sọc trắng Điều quan trọng xác định lý khiến người tiêu dùng thích khơng thích sản phẩm; đó, nhận xét mở đưa vào bảng cảm quan Các câu trả lời mở từ nghiên cứu đánh giá phân tích cách sử dụng phương pháp CA để lấy thơng tin có giá trị từ liệu định tính, bổ sung cho phát định lượng Nội dung câu hỏi mở có liên quan đến độ béo, màu sắc, độ tươi, kết cấu bên ngồi, đường trắng, kích thước độ đồng đều, hình thức miếng phi lê (Bảng 3) Phân tích bình phương với số lượng câu trả lời danh mục cho thấy có số khác biệt đáng kể mức độ sọc trắng Nói chung, mẫu SEV có nhiều nhận xét tiêu cực hơn, mẫu NORM có nhiều nhận xét tích cực Document continues below Discover more Principles of from: Data mining Đại học Kinh tế… 24 documents Go to course Phân lớp liệu 12 Description Principles of Data mining None Data and model Data equation… Principles of Data mining None Bảng điểm nhóm đemnkcd Principles of Data mining None Cơ sở lý thuyết đeff Principles of Data mining None Label food - bvh hbh 10 Principles of Data mining None Chuong Unofficial Principles of Data Bảng Danh mục thuật ngữ, mẫu câu hỏi mở tần mining suất xuất 52 None mức độ sọc trắng Biểu đồ từ phân tích tương ứng (Hình 3) cung cấp cách tốt để xác định mối quan hệ thuật ngữ sử dụng miếng phi lê có độ sọc trắng + thành phần C1 C2 giải thích 67,1 15,9% mức độ biến thiên liệu Các điểm đồ thị chiếu lên trục để xác định yếu tố thúc đẩy yêu thích người tiêu dùng Hướng vectơ biểu thị hướng tăng mức độ yêu thích người tiêu dùng + Trong nghiên cứu tại, mẫu NORM SEV nhìn thấy hai đầu đối diện vectơ, với mẫu NORM hướng phía tăng mức độ ưa thích Các mẫu MOD nhìn thấy trải rộng NORM SEV + Hơn nữa, mẫu NORM có tỷ lệ phản hồi thích cao tỷ lệ phản hồi khơng thích thấp (Bảng 2) Điều cho thấy thuật ngữ liên quan đến mẫu NORM yếu tố thúc đẩy sở thích người tiêu dùng Trong đó, cụm từ liên quan đến mẫu SEV (có tỷ lệ phản hồi thích thấp tỷ lệ phản hồi khơng thích cao nhất) yếu tố khiến người tiêu dùng khơng thích Hình Phân tích tương ứng thuật ngữ sử dụng câu trả lời mở cho mức độ sọc trắng (■ = lặp lại với mức độ sọc trắng; ♦ = loại thuật ngữ sử dụng nhận xét kết thúc mở), C1 C2 = thành phần tương ứng => Nhận Xét: + Việc khơng có đường trắng miếng phi lê có chất béo lý khiến người tiêu dùng thích miếng phi lê ức gà thịt nghiên cứu Trong đó, lượng chất béo cao diện vạch trắng lý dẫn đến việc khơng thích + Người tiêu dùng thích màu sắc mẫu NORM, điều gián tiếp khơng có sọc trắng cản trở màu sắc bình thường mẫu thịt Người tiêu dùng phản hồi mẫu SEV có kết cấu bên ngồi xấu, điều ngụ ý cứng + Cuối cùng, sọc trắng xuất số người tiêu dùng dấu hiệu hư hỏng, dẫn đến cảm giác giảm độ tươi mẫu SEV + Tương tự, thuật ngữ liên quan đến hình thức khơng đẹp, kích thước độ đồng đẹp, kích thước độ đồng xấu xuất gần điểm gốc hai trục, điều cho thấy thuật ngữ sử dụng gần cho độ sọc trắng khơng đóng góp nhiều vào việc thích hay khơng thích sản phẩm Kết nghiên cứu tính ứng dụng thực tiễn Dựa kết nghiên cứu này, kết luận diện sọc trắng (và mức độ phân bố dày đặc ngày tăng) làm giảm khả chấp nhận người tiêu dùng dựa hình thức bên miếng phi lê ức gà thịt, Hơn 50% người tiêu dùng cho biết họ khơng chắn khơng mua phi lê có sọc trắng mức độ Một lý khiến người tiêu dùng khơng thích miếng phi lê có sọc trắng SEV trơng béo (nghĩa nhiều chất béo) Vì hàm lượng chất béo thấp thuộc tính quan trọng góp phần làm tăng nhu cầu người tiêu dùng thịt gà, nên xuất sọc trắng dẫn đến việc sản phẩm bị từ chối => Ứng dụng thực tiễn: Tìm đặc điểm sản phẩm ưa chuộng nguyên nhân làm giảm ý định mua hàng người tiêu dùng Từ đó, để giữ vững thị trường việc sản xuất sản phẩm chất lượng, đáp ứng nhu cầu khách hàng điều quan trọng, ưu tiên hàng đầu => Đánh giá điểm yếu: Việc phân tích nhận xét mở cung cấp thơng tin quan trọng liên quan đến nhận thức người tiêu dùng Tuy nhiên, nhược điểm thơng tin thu chủ quan liệu phân tích với số lượng phản hồi, không dựa thang đo cường độ tiêu chuẩn hóa II Phân tích tương ứng việc khám phá mối liên hệ nguyên nhân hỏa hoạn yếu tố ảnh hưởng Tên đề tài: Correspondence analysis on exploring the association between fire causes and influence factors Tác giả: Guohui Li, Song Lu, Heping Zhang, Siuming Lo Đơn vị đăng tải: Procedia Engineering 62 (2013) 581 - 591 phân phối đám cháy điện rộng Hầu hết tỉnh ven biển, hầu hết tháng nơi tập trung đơng người có xu hướng cháy nổ chập điện Để ngăn ngừa xảy hỏa hoạn, biện pháp chữa cháy nên thực cách xem xét yếu tố ảnh hưởng khác Nghiên cứu chứng minh cần phải xem xét yếu tố ảnh hưởng triển khai thêm công tác PCCC Phân tích tương ứng phát mối quan hệ biến phân loại tạo kết cho nghiên cứu tương lai Nghiên cứu tiết lộ mối quan hệ sâu sắc nguyên nhân hỏa hoạn yếu tố ảnh hưởng Các tác giả tin CA kỹ thuật chưa sử dụng mức đóng vai trị bổ sung việc phân tích liệu cháy III Phân tích tương ứng mối quan hệ màu sắc cảm xúc Tên đề tài: Correspondence analysis of color-emotion associations Tác giả: Mitsuhiko Hanada Đơn vị đăng tải: Thời gian: Năm 2017 Giới thiệu Nghiên cứu điều tra giả thuyết cảm xúc có liên quan đến màu sắc thơng qua tương ứng vịng trịn màu sắc mơ hình cảm xúc/ảnh hưởng bao quanh Nó thử nghiệm theo mơ hình tổng thể với liệu liên kết trực tiếp màu sắc cảm xúc cách sử dụng phương pháp trực quan hóa liệu, phân tích tương ứng Dữ liệu phương pháp nghiên cứu - Dữ liệu: 47 sinh viên đại học sau đại học Nhật Bản tham gia (tuổi: 19–23; 39 nam; nữ) - Phương pháp nghiên cứu: ứng dụng phương pháp phân tích tương ứng (CA) nhằm phân tích mối liên hệ màu sắc cảm xúc Kết nghiên cứu thảo luận 13 Các (A)–(D) hình chiếu lên mặt phẳng có kích thước 1–2, 3–4, 5–6 7–8 Trong (A), sáu cảm xúc viết màu đỏ Chỉ từ cảm xúc có tọa độ tuyệt đối lớn 1,0 trục ngang trục dọc hiển thị (B)–(D) Các từ cảm xúc định vị dọc theo quỹ đạo hình chữ U “Niềm đam mê”, “sự tức giận”, “sự nhiệt tình”, “động lực”, “sự phấn khích” “cơn thịnh nộ” đặt phía bên trái, gần màu đỏ “Tình yêu”, “sự mềm mại” “eros” đặt gần màu hồng nhạt Những từ tích cực “hạnh phúc”, “niềm vui”, “độ sáng” “niềm vui” “bất ngờ” “dự đoán” đặt từ phía bên trái xuống phía giữa, gần màu cam vàng “Sự bình tĩnh”, “sự yên tĩnh”, “cảm giác an toàn” “sự nhẹ nhõm” đặt gần màu xanh lục Các từ cảm xúc tiêu cực “buồn bã”, “lo lắng”, “hối tiếc” “trầm cảm” nằm phía bên phải gần màu xanh lam tím "Sợ hãi" "ghen tị" nằm trung tâm phía gần màu tía Thứ tự cảm xúc dọc theo quỹ đạo hình chữ U “giận dữ”–“hạnh phúc”–“ngạc nhiên”–“buồn bã”–“ghê tởm”–“sợ hãi” 14 Tóm lại, vịng trịn màu sắc gần phù hợp với thứ tự quang phổ, thứ tự cảm xúc dọc theo vịng màu sắc khơng tương ứng với thứ tự cảm xúc mơ hình vịng trịn Điều khơng ủng hộ giả thuyết vòng tròn màu sắc tương ứng với vòng tròn cảm xúc Đánh giá nghiên cứu Có số hạn chế liên quan đến việc khái quát hóa kết nghiên cứu Tất người tham gia sinh viên đại học Nhật Bản khơng biết liệu kết khái quát hóa cho nhóm dân số khác có tảng văn hóa khác hay khơng Ngồi ra, có nhiều nam giới tham gia nữ giới, khác biệt giới tính sở thích màu sắc báo cáo Mặc dù giả thuyết không ủng hộ, giả thuyết cho mối liên hệ màu sắc cảm xúc trung gian nhiệt độ cảm nhận đề xuất Giả thuyết phù hợp với thể mối liên hệ màu sắc-tâm trạng âm nhạc sân khấu nghiên cứu trước với tảng văn hóa khác với Nhật Bản, cho thấy mối liên hệ quan sát rộng rãi văn hóa khác Vì vậy, có giá trị điều tra thêm B PHẦN NGHIÊN CỨU Vận dụng phương pháp CA phân tích mối liên hệ độ tuổi tần suất mua hàng người tiêu dùng thị trường bán lẻ hoa tươi Trung Quốc Giới thiệu chung: Bối cảnh Trong đại dịch COVID-19, ngành siêu thị bán lẻ hoa tươi chịu tổn thất nghiêm trọng Sau COVID-19, họ phục hồi mức độ Vào năm 2021, Bain & Company thực khảo sát để thu thập câu trả lời từ cơng chQng nhằm tìm hiểu thêm thị trường bán lẻ trái Trung Quốc 1.1 Lý chọn đề tài Vận dụng phương pháp CA để phân tích tương ứng độ tuổi tần suất mua hàng đề tài thQ vị có tính ứng dụng cao lĩnh vực kinh doanh Phương pháp CA để phân tích liên quan biến độ tuổi tần suất mua hàng giQp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi tiêu dùng khách hàng, định hướng chiến lược kinh doanh, nghiên cứu thị trường cải thiện trải nghiệm khách hàng 15 1.2 Mục đích nghiên cứu Vận dụng kiến thức, phương pháp phân tích tương ứng CA để đánh giá mối liên hệ tương quan độ tuổi tần suất mua hàng Từ đó, góp phần giQp doanh nghiệp cải thiện chiến lược kinh doanh, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, tăng cường khả cạnh tranh nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua việc hiểu rõ mối quan hệ độ tuổi tần suất mua hàng khách hàng 1.3 Phạm vi đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: người tiêu dùng trái (253 tình nguyện viên Trung Quốc) Phạm vi nghiên cứu:  Về thời gian: năm 2021  Về không gian: 253 tình nguyện viên người tiêu dùng trái 1.4 Phương pháp nghiên cứu a Phương pháp thu thập tổng hợp liệu Với mục đích nghiên cứu đề tài, để phục vụ cho tính tốn phân tích tương ứng tần suất mua hàng độ tuổi khách hàng bảng hỏi sau đánh giá dựa kết thu Dữ liệu sau thu thập từ đối tượng nghiên cứu làm tổng hợp Excel Song, số liệu phân tích, xử lý phần mềm R b Phương pháp phân tích liệu  Phương pháp phân tích định lượng : phân tích xử lý số liệu từ DL thơ ban đầu  Phương pháp phân tích tương ứng (CA): đánh giá kết phân tích diễn giải nhóm khách hàng, xem liệu có khác biệt tần suất mua hàng nhóm khách hàng khác rút kết luận mối quan hệ độ tuổi tần suất mua hàng Vận dụng phương pháp CA 2.1 Giới thiệu liệu  Bộ liệu sử dụng gồm biến: Tần suất mua hàng độ tuổi khách hàng  Biến tần suất mua hàng có thuộc tính: Not regularly, Twice a month, Once a week, Twice a week, Everyday, Other  Biến độ tuổi có thuộc tính: Under 18, 18 to 30, 30 to 40, 40 to 60, Above 60 Với 253 quan sát, liệu thống kê mô tả tổng hợp theo bảng Not regularly Under 18 18 to 30 13 30 to 40 40 to 60 Above 60 Tổng 13 16 40 Twice a month 13 25 Once a week 26 13 46 Twice a week 33 21 73 Everyday 26 15 47 Other 0 13 22 Tổng 24 120 78 25 253 Bảng - Ma trận tần số Under 18 18 to 30 30 to 40 40 to 60 Above 60 Tổng Not regularly 0.01 0.05 0.04 0.05 0.01 0.16 Twice a month 0.00 0.00 0.05 0.04 0.01 0.10 Once a week 0.00 0.01 0.10 0.05 0.02 0.18 Twice a week 0.01 0.03 0.13 0.08 0.04 0.29 Everyday 0.01 0.00 0.10 0.06 0.02 0.19 Other 0.00 0.00 0.05 0.03 0.01 0.09 Tổng 0.02 0.09 0.47 0.31 0.10 1.00 Bảng Ma trận tần suất 2.2 Tiến hành phân tích tương ứng (CA) 2.2.1 Kiểm định đánh giá mức độ chặt chẽ mối liên hệ biến Under 18 18 to 30 30 to 40 40 to 60 Above 60 Trung bình Not regularly 33.33 54.17 7.50 17 16.67 12.00 15.81 Twice a month 0.00 4.17 10.83 11.54 8.00 9.88 Once a week 0.00 8.33 21.67 16.67 20.00 18.18 Twice a week 33.33 33.33 27.50 26.92 36.00 28.85 Everyday 33.33 0.00 21.67 19.23 16.00 18.58 Other 0.00 0.00 10.83 8.97 8.00 8.70 Tổng 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 Bảng – Masses column profile Under 18 18 to 30 30 to 40 40 to 60 Above 60 Tổng Not regularly 5.00 32.50 22.50 32.50 7.50 100.00 Twice a month 0.00 4.00 52.00 36.00 8.00 100.00 Twice a week 2.74 10.96 45.21 28.77 12.33 100.00 Once a week 0.00 4.35 56.52 28.26 10.87 100.00 Everyday 4.26 0.00 55.32 31.91 8.51 100.00 Other 0.00 0.00 59.09 31.82 9.09 100.00 Trung bình 2.37 9.49 47.43 30.83 9.88 100.00 Bảng Masses row profile Kiểm định Khi bình phương: 18 Với cặp giả thuyết: H0: Khơng có mối liên hệ phụ thuộc độ tuổi khách hàng tần suất mua hàng H1: Có mối liên hệ phụ thuộc độ tuổi khách hàng tần suất mua hàng Kết tính Khi bình phương tính bằng: = ij(nij-nij)2nij = 44.1 Kết tính từ Bảng với ô bảng phản ánh giá trị (nij-nij)2nij, nij=ninjn tần số lý thuyết tính sở H0 đQng Bảng – Bảng tính Khi bình phương Under 18 18 to 30 Above 60 Tổng Not regularly 1.17 22.33 5.24 0.04 0.23 29.01 Twice a month 0.59 0.79 0.11 0.22 0.09 1.80 Once a week 1.09 1.28 0.80 0.10 0.05 3.32 Twice a week 0.04 0.17 0.08 0.10 0.44 0.83 Everyday 0.70 4.46 0.62 0.02 0.09 5.89 Other 0.52 2.09 0.63 0.01 0.01 3.26 Tổng 4.12 31.12 7.48 0.48 0.91 44.10 30 to 40 40 to 60 Giá trị Khi bình phương tính bên lớn Tương tự, kết từ phần mềm R cho giá trị p-value=0.00146 19