Phương pháp nghiên cứu trong kinh tế

Trang 17 1.2.2 ng Trang 19 explanatory variable, predictors hay independent variables.. Trang 55 Character Encoding for Data and Syntax, Unicode nh.. Gujarati, D.N 1995, Basic Economet

Biên

Hoàng Chánh

www.hutech.edu.vn

*1.2021.ECO125*

tailieuhoctap@hutech.edu.vn

I IV

1

1.1 LÝ KHOA VÀ CÁC PHÁI NGHIÊN KHOA 1

1.1.1 1

1.1.2 4

1.2 PHÁP NGHIÊN KHOA TRONG KINH 6

1.2.1 6

1.2.2 9

1.2.3 11

1.3 TÀI NGHIÊN PHÁP THU & 13

1.3.1 13

1.3.2 22

1.3.3 24

1.4 TÀI VÀ PHÁP 25

1.4.1 25

1.4.2 26

TÓM 32

CÂU ÔN 32

BÀI 33

BÀI 2: QUY 35

2.1 XÁC & MÔ NGHIÊN 35

2.2 LÝ TÀI NGHIÊN 37

2.2.1 37

2.2.2 39

2.2.3 39

2.3 CÂU NGHIÊN VÀ NGHIÊN 40

2.4 PHÂN NGHIÊN MÃ HOÁ VÀ 42

2.5 TÀI THAM 65

2.5.1 65

2.5.2 -text reference) 65

2.5.3 66

2.5.4 67

2.6 CÁC QUY TRÌNH NGHIÊN CHO PHÂN CÔNG 67

2.6.1 67

2.6.2 69

TÓM 70

CÂU ÔN 70

BÀI 71

VÀ T 74

3.1 KHÁI TÍNH CÁC VÀ THANG 74

3.1.1 74

3.1.2 75

3.1.3 76

3.1.4 79

3.2 XÂY THANG CHO PHÁP NGHIÊN 79

3.2.1 80

3.2.2 82

3.2.3 82

3.3 KHÁI VÀ CÁC NGUYÊN 83

3.3.1 83

3.3.2 g bình (Analysis of Variances) 90

TÓM 100

CÂU ÔN 100

BÀI 101

BÀI 4: CÁC CÔNG U 103

4.1 CÁC PHÂN TÍCH 103

4.2 CÁC CÔNG PHÂN TÍCH 111

4.2.1 Power BI tool 111

4.2.2 Excel 113

4.2.3 Orange 116

4.2.4 Looker 117

4.2.5 FineReport 118

4.3 ÁP PHÂN TÍCH TRONG BÁN HÀNG, KHÁCH 118

4.4 KHÁI VÀ LÀM QUEN SPSS 120

4.5 TÍNH C EXCEL TRONG KÊ & PHÂN TÍCH 122

4.5.1 Công 122

4.5.2 125

4.5.3 126

TÓM 129

CÂU ÔN 129

BÀI 130

131

5.1 5.1 QUAN SPSS 131

5.1.1 131

5.1.2 132

5.1.3 132

5.2 MÔ HÌNH QUY TÍNH 133

5.3 MÔ HÌNH QUY BINARY LOGISTIC 143

5.4 MÔ HÌNH TRÚC TÍNH 161

TÓM 166

CÂU ÔN 166

BÀI 6: DOANH 168

6.1 CÁC BÀI THEO YÊU NGÀNH 168

6.1.1 168

6.1.2 169

6.1.3 170

6.1.4 171

6.1.5 172

6.1.6 173

6.1.7 174

6.2 HÀNH BÀI NGHIÊN KHOA TRONG BÀI 2 174

TÓM 175

CÂU ÔN 175

177

TÀI THAM 179

-

,

thúc bài 4

, và

-

-

khác

ngành kinh doa

ên

i

-> LÝ -

1.2.1.2 Áp d ng lý thuy t trong nghiên c nh tính

nghiên

a

-

b

1.2.2 ng

(theo Johnson & Duherley 2000)

(explanatory variable, predictors hay independent variables)

(control variables) Chúng ta

-

giúp chúng ta

, ANOVA

là

d

thích

-phase approach)

-p value

-

nhóm, ng

-

e

on-

-ông tin quan

so sánh Theo

phí ù

d

nhau

a

: , 2012, 68

2.2 S LÝ THUY T C TÀI NGHIÊN C U

trình bày trên

ng

, 1998)

-

3

Character Encoding for Data and Syntax, Unicode nh

Apply > OK

Variable View

Decimals

Values

Missing

tr Values

Missingk

Measure

Data View

a

(Measure):

b

Cách mã hóa 2

ng ch

i 1 ch n: 1, 2, 5 (iPhone, Samsung, Huawei)

i 2 ch n: 1, 3, 4, 5, 6

nhi u Cho hi n th ch Value/Label thì giao di n s th n nhìn

c t có th th v y khi nh p li u s nhanh và ít sai

t nhi u Cho hi n th ch Value/Label thì giao di n s th này:

p li u cho câu h nh tính nhi u tr l i Các b n th y cách nào d th c hi n và ti n l i cho quá trình x lý, các b n nên s d

i v i d ng câu h nh tính nhi u tr l i các b n c n chú ý nh m

S bi n: Có bao nhiêu l a ch l i s có b y nhiêu bi n

nên chính x

Khác

-

-

-

-mã

f

: Xây d ng gi thuy t nghiên c

công làm nghiên theo nhóm

Câu 6:

phân tích v

a SPSS, E-view, Word, Excel

b Excel, SPSS, STATA, Access

c SPSS, Access, Word, Power Point

d Excel, E-view, STATA, Paint

-a (2016),

c Gujarati, D.N (1995), Basic Econometrics, USA: McGraw-Hill, Inc

d

Mua hà

ta

áp TST (Twenty Statement Test; Kuhn & Mcpartland,

h này giúp chúng ta tránh

3.2.3

ta có

a t gi thuy t

: không có s khác bi giá tr trung bình c a hai nhóm m u so sánh

: có s khác bi giá tr trung bình c a hai nhóm m u

2

2

5.0 3.0 6.0 4.5 2.5 5.0 2.5 4.5 5.0 4.5 7.0 6.0 6.0 5.0

=> Mô t s li u: (nhóm có t 3 l n công tác hay du l c ngoài t

,39511

-ng h p

a hai nhóm m u

,39511

c k t qu u K t qu cho phép bác b , ch p nh n (t(332)= -6,862; p= ,000 < ,0001)

-

3.3.2 K i nh gi thuy t khác bi t giá tr trung bình c a ba hay

u (k

(k -way ANOVA) và ANOVA cho k nhóm m u ph thu c l n nhau (k

-Hình 3.3: Quy trình th c hi n ANOVA

X: giá tr trung bình t ng

xij: giá tr quan sát th th i c a bi n quan sát th j

= = rung bình c c a bi n quan sát th j

= =

,r - 1, N - và bác b , k t lu n các giá tr trung bình so sánh là không khác nhau

13.6 12.11 8.29 11.2 8.52 9.48 8.52 8.67 10.48 6.79 10.61 10.53 13.61 13.26 13.05 13.0 13.88 12.47

=> Mô t th ng kê s li u: (c p 3 công l p) = 9,989, = 1,904;

,4910, = 1,44; (c p 3 qu c t ) = 11,8852, = 2,0198

=> N u p > ,05 thì ch p nh n , bác b , k t lu n là giá tr trung bình c a hai nhóm m ng nh t

=> T k t qu c a Innova trong b ng trên, ta bác b gi thuy t (F(2,27) =

3.3.2.2 ANOVA cho k nhóm m u ph thu c l n nhau có phân ph i chu n

6.25 6.5 6.25 5.5

7.0 7.0 6.0 6.0

6.25 6.25 7.0 6.5 6.25 6.0 7.0 6.0 8.25 8.0 7.75 7.0 8.0 8.0

7.0 7.0 7.0 8.0 6.0 7.0 5.0 8.0 7.75 7.25 8.5 6.5 7.0 7.25

Lower- bound Nhân t

N u p > 05: ch p nh n và ph nh n , k t lu n không có s khác bi t v giá tr trung bình c a k nhóm m u so sánh

-

-

-

phenomenon description), (2) phân

(concept connection; Hình 4.2)

Phân tích

nghiên

Nhà nghiên

g (thin description, Denzin 1978, Geerz 1973)

Strauss & Corbin (

Ehrenberg 1994)

hân tích:

Confirmatory Factor Analysis), vv

is of COVAriance),

i

(Louviere

- SAP Bussiness Warehouse server

-4.2.2 Excel

4.2.5 FineReport

4.3 Á P D NG PHÂN TÍCH D LI U TRONG BÁN

4.4 K HÁI NI M VÀ LÀM QUEN V I PH N M M SPSS

SPSS là

-\microsoft office\office\ library\

Microsoft Exce

-t µ

-t

-4.5.3 Phân tích h i qui

n X và Y hoàn toàn do ta

output range, sau

BÀI

Câu 1:

Câu 2:

Câu 3:

Structural Equation Modeling -

-5.2 MÔ HÌNH H I QUY TUY N TÍNH

bi n ph thu c Y v i m t hay nhi u bi c l c g i là h i quy tuy n tính

Mô hình h i quy tuy n có d ng: y = 0 + 1 x+

Mô hình h i quy tuy n có d ng: y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 x p +

i R2 M ng c a 2 giá tr này là t n 1, tuy nhiên vi c

t t Tuy nhiên, tùy vào d ng nghiên c u và d ng d li u, không ph t

bu c r ng mô hình h i quy ph t giá tr R2 hi u ch nh l

- Giá tr sig c a ki c s d ki phù h p c a mô hình h i quy N u sig nh t lu n mô hình h i quy tuy n tính b i phù h p v i

t p d li u và có th s c Giá tr ng n m trong b ng ANOVA

nh t (ki a các sai s k nhau) DW có giá tr bi n thiên trong

thì giá tr s g n b ng 2, n u giá tr càng nh , g n v 0 thì các ph n sai s

5.2.1 H s h i quy chu n hóa

g T

Chính vì

5.2.2 H s h i quy chu n hóa Beta

Analyze >

Continue

Continue

SPSS s xu t ra r t nhi u b ng, nh ng b ng các b n c n s d ng là: Model Summary, ANOVA, Coefficients

Model Summaryb

Square

Std Error of the Estimate Durbin-Watson

a Predictors: (Constant), DT, MT, CV, TN, LD

b Dependent Variable: HL

Giá tr R2 hi u ch nh b ng 0.726 cho th y bi n c l y h i quy nh

ng 72.6% s i c a bi n ph thu c, còn l i 27.4% là do các bi n ngoài mô hình và sai s ng u nhiên

H s Durbin Watson = 1.998, n m trong kho n 2.5 nên không có hi n

x y ra

tích h ng cùng chi u t i bi n ph thu c D l n c a h s h i quy chu n hóa Beta, th t m ng t m nh nh t t i y u nh t c a các bi n

Bi ng, phúc l ng m nh th 3 t i s hài lòng c a nhân viên

Bi n B n ch t công vi ng m nh th 4 t i s hài lòng c a nhân viên

Bi u ki n làm vi ng y u nh t t i s hài lòng c a nhân viên

i quy chu n hóa: HL = 0.394*LD + 0.370*DT + 0.369*TN + 0.323*CV + 0.079*MT + e

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients t Sig

Collinearity Statistics

sát khác nhau Hai cách -

ân

-5.3 MÔ HÌNH H I QUY BINARY LOGISTIC

- Model Step và Block

sung thêm cho Model

ward: LR, Forward: Wald, Backward:

Bi n ph c

Bi n nh phân (Dummy), Bi n Dummy, nh n giá tr 1 khi thu nh p

thu nh p c a h

h c

Tên bi n Ký hi u v

tính

Gi thuy t

Di t nông nghi p và phi

c_làm_vi c là bi n gi X7 = 1

n u h ng làm vi c trong khu công nghi p; và X7 = 0 n u h

ng làm vi c trong khu

Analyze > Regression > Binary Logistic

a

Variables in the Equation

95% C.I.for EXP(B)

Omnibus Tests of Model Coefficients

Variables in the Equation

EXP(B) Lower Upper

kinh doanh

Categorical Categorical Covariates

HoKhau la HoKhau1 và HoKhau2:

HoKhau1:

HoKhau2:

HoKhau1 = 0) và không HoKhau2 = 0

HoKhau1 = 1 và HoKhau2 = 0:

HoKhau1 = 0 và HoKhau2 = 1:

HoKhau1 = 0 và HoKhau2 = 0:

Change Contrast, Indicator

là Last và First Last

Trong Options, chúng ta tích c Classification plots

Iteration history -2LL qua các mô hình

Continue

Method

Enter p vào OK

Omnibus Tests of Model Coefficients

Step 1 Step 267.331 5 000

Block 267.331 5 000 Model 267.331 5 000

Omnibus Tests of Model Coefficients

-

Chi-Model Summary Step -2 Log

Iteration Historya,b,c,d

Iteration -2 Log likelihood

Coefficients Constant HocVan Tuoi ThuNhap HoKhau(1) HoKhau(2) Step 1 1 193.713 -8.876 -.018 171 133 2.057 701

b Constant is included in the model

c Initial -2 Log Likelihood: 412.027

d Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than 001

bình cho toàn mô hình là (92.5 + 91.0)/2 = 91.7%

Variables in the Equation

c

Variables in the Equation

Classification

-ích -SEM

tiêu phân tích SEM

xác mô hình lý nào

(latent variable)

quan sát (observed variable)

-R (Wechsler Intelligence Scale for Children Revis

-Câu 1: Vì sao ph i chú ý n vi c thi t k thang o và ki m nh thang o trong phân

Câu 1: Vì sao ph i chú ý n vi c thi t k thang o và ki m nh thang o trong phân

b Vào data/sort cases

c Vào data/select cases

d

Câu 2:

BÀI 6:

NGHIÊN TRONG KINH DOANH

6.1.2 Bài ti u lu n

-30 trang

c quá 1 trang

6.1.3 án

:

-kinh doanh;

m

là giúp

: doa

:

-

u

6.1.6 Bài nghiên c u khoa h c

nh

6.1.7 Bài tham lu n nghiên c u khoa h c

6.2 TH C HÀNH VI T BÀI NGHIÊN C U KHOA

C PHÂN CÔNG T BÀI 2

b Vào data/sort cases

c Vào data/select cases

[1] Andy Field, Discovering Statistics using SPSS, Sage, London, 2009

[2] David R Anderson

[3] ESOMAR (2010), Market Research Handbook, John Wiley & Sons, Inc

[4] Green, S B., & Salkind, N J (2003), Using SPSS for Windows and Macintosh:

Analyzing and Understanding Data, Prentice Hall, New Jersey

[5] Gujarati & Porter (2009), Basic Econometrics, McGraw-Hill, NewYork

[6] Jeffrey M Wooldridge (2019), Introductory Econometrics A Modern Approach,

5th

[7] Joseph F Hair JR., & William C Black (2009), Multivariate Data Analysis,

Pearson, New Jersey

[8]

[9]

-

[10] Kaiser, H F (1974), An index of factorial simplicity Psychometrika

[11] Kinnear TC & Root AR (1994, eds), 1994 Survey of Marketing Research:

Organisation, Functions, Budget, Compensation, Chicago Ill: American Marketing Association

[12]

[13]

[15]

kinh doanh, NXB Tài Chính

[16]

[17] Nunnally, J (1978), Psychometric Theory, McGraw-Hill, NewYork

[18] Sabine Landau & Brian S Everitt (2004), A Handbook of Statistical Analyses

using SPSS, Chapman & Hall/CRC

[19] Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S (2013), Using Multivariate Statistics Boston:

Pearson Education

[20]

kinh doanh

[21] Wallace WL (1969), Sociological Theory, Chicago: Aldine.Wallice, ix

[22] Yahua Qiao (2011), Instertate Fiscal Disparities in America, Routledge, New

York

[23] https://fortune.com/global500/

[24] https://www.gso.gov.vn/