tiểu luận môn thống kê ứng dụng

Bài báo cáo này là một nỗ lực nhỏ để áp dụng những kiếnthức đã học về thống kê ứng dụng vào việc phân tích một số dữ liệu thực tế.. PHẦN MỞ ĐẦUTrong suốt quá trình tìm hiểu và thực hành

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT

MÔN : THỐNG KÊ ỨNG DỤNG

Giảng viên: Phạm Văn Chững Thành viên nhóm: Tiktok Shop

MỤC LỤC

LỜI NÓI ĐẦU 1

PHẦN MỞ ĐẦU 2

A KẾT QUẢ THỐNG KÊ 2

TỔNG QUAN KHẢO SÁT 2

Bảng tần số, tần suất 3

Biểu đồ 4

Phân tổ dữ liệu 4

1 Các đại lượng thống kê 5

ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ 5

Ước lượng trung bình tổng thể 5

Ước lượng phương sai tổng thể 5

1 Ước lượng khoảng tần suất tổng thể 6

I KIỂM ĐỊNH 6

1 KIỂM ĐỊNH 1 TỔNG THỂ 6

II KIỂM ĐỊNH 2 TỔNG THỂ 9

LỜI NÓI ĐẦU

Trước hết, nhóm em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Phạm Văn Chững, giảng viên môn Thống kê ứng dụng, đã hướng dẫn và giúp đỡ chúng em trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận này Cũng xin cảm ơn các bạn trong nhóm đã cùng nhau thảo luận và chia sẻ kiến thức về đề tài Bài báo cáo này là một nỗ lực nhỏ để áp dụng những kiến thức đã học về thống kê ứng dụng vào việc phân tích một số dữ liệu thực tế Chúng em

hy vọng bài báo cáo này sẽ mang lại những thông tin hữu ích cho người đọc và đóng góp một phần nào đó vào lĩnh vực nghiên cứu của môn học.

PHẦN MỞ ĐẦU

Trong suốt quá trình tìm hiểu và thực hành môn học Thống Kê Ứng Dụng, phần mềm STATA chính là nhân tố đóng vai trò then chốt trong việc đưa ra những kết quả chính xác về Quản lý

dữ liệu và phân tích thống kê, trong đó phải kể đến:

 STATA cũng trội hơn về lĩnh vực phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu, cho khả năng áp dụng chúng trong phân tích số liệu điều tra bởi các công cụ hồi quy, hồi quy logistic, hồi quy poison, hồi quy probit, Điểm yếu nhất là khả năng phân tích phương sai và phân tích nhiều chiều truyền thống như phân tích phương sai nhiều chiều, phân tích nhóm tổ

 Về vẽ đồ thị: STATA cho một sự kết hợp tốt giữa việc dễ sử dụng và sức mạnh phân tích Tuy STATA dễ học và cũng có những công cụ mạnh về quản lý dữ liệu, nhưng cũng như đã nêu trong phần phân tích, có một số thủ tục thống kê trong STATA cũng bị cắt

bỏ Trong STATA khả năng tải các chương trình phát triển bởi những người sử dụng khác về là dễ dàng và đồng thời có khả năng tạo ra các chương trình riêng của người sử dụng, để chúng trở thành một bộ phận của STATA

A KẾT QUẢ THỐNG KÊ

TỔNG QUAN KHẢO SÁT

Chủ đề khảo sát: Điều tra mẫu gồm 101 sinh viên và hành vi mua sắm trên TikTok Shop của

những sính viên này.

Các biến bao gồm:

a Giới tính:

 Dữ liệu định tính

 Thang đo định danh

b Mức thu nhâp hằng tháng

Gồm 4 mức: 1000000đ, 3000000đ, 5000000đ, 7000000đ

 Dữ liệu định lượng

 Thang đo tỷ lệ

c Số tiền chi cho việc mua sắm online

Gồm 4 mức: 250000đ, 750000đ, 1500000đ, 3000000đ.

 Dữ liệu dịnh lượng

 Thang đo tỷ lệ

d Số tiền chi cho việc mua hàng trên nền tảng TikTokShop

Gồm 4 mức: 1000000đ, 3000000đ, 5000000đ, 7000000đ.

 Dữ liệu định lượng

 Thang đo tỷ lệ

e Mức độ tin tưởng TikTokShop trước khi mua hàng

Gồm 4 mức: không tin tưởng – tin tưởng có chọn lọc - tin tưởng – hoàn toàn tin tưởng

 Dữ liệu định tính

 Thang đo khoảng

Tuy nhiên, để tiện cho việc phân tích thống kê, nhóm chúng em đã mã hóa dữ liệu trên phần mềm stata bằng cách gán giá trị cho biến:

 không tin tưởng – 1

 tin tưởng có chọn lọc - 2

 tin tưởng – 3

 hoàn toàn tin tưởng – 4

f Mức độ tin tưởng TikTokShop trước khi mua hàng:

Mục đích nhóm chúng em muốn điều tra thêm biến này là để phân tích xem độ tin tưởng của khách hàng đối với TikTok Shop thông qua hành vi mua hàng Nghĩa là trước khi mua hàng, được sự giới thiệu của người thân, bạn bè nên khách hàng đã có một sự tin tưởng nhất định Sau khi mua, bản thân khách hàng tự mình trải nghiệm, từ đó mức độ tin tưởng TikTok Shop có thể tăng lên hoặc giảm đi, hoặc không đổi

Biến này cũng gồm bốn mức: không tin tưởng – tin tưởng có chọn lọc - tin tưởng – hoàn toàn tin tưởng và được mã hóa như biến mức độ tin tưởng trước khi mua

Bảng tần số, tần suất

 Giải thích: Tần số Nam, nữ lần lượt là 32, 69;

Tần suất Nam, nữ lần lượt là 31,68%; 68,32%.

Tần suất tích luỹ Nam, nữ lần lượt là 31,68%; 100%.

Biểu đồ

Phân tổ dữ liệu

 Giải thích: Trung vị (Med) là 250000; Các phân vị Q1, Q2 và Q3 lần lượt là 250000,

250000 và 750000; Min: 250000; Max: 3000000.

1 Các đại lượng thống kê

 Giải thích: Kích cỡ mẫu: 101; Trung bình mẫu (Mean): 549505; Độ lệch chuẩn mẫu

(s): 484793,5 Giá trị nhỏ nhất (Min): 250000, giá trị lớn nhất (Max): 3000000

ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ

Ước lượng trung bình tổng thể

Ước lượng số tiền trung bình chi cho mua hàng trên TikTok Shop với độ tin cậy 95%

 Gi i thích: ả Trung bình mẫu Mean = 549505, std.err = == 48238.76

 Vậy, khoảng tin cậy đối xứng 95% của số tiền trung bình chi cho mua hàng trên TikTok

Shop là (453800.6; 645209.3)

Ước lượng phương sai tổng thể

Ước lượng phương sai mức độ tin tưởng TikTok Shop với độ tin cậy 95%

 Giải thích: Phương sai mẫu s 2 = 0.5851485

 Vậy, với độ tin cậy 95 %, ước lượng hai phía cho phương sai độ tin tưởng TikTokShop là

(0.4516387; 0.7883769)

1 Ước lượng khoảng tần suất tổng thể

Ước lượng tỉ lệ nam mua hàng trên TikTok Shop với độ tin cậy 95%

 Giải thích: f= = 0.3168317, std.err = =0.0462932

 Vậy, tỷ lệ nam mua hàng trên TikTok Shop nằm trong khoảng (0.2278132; 0.4169196)

I KIỂM ĐỊNH

1 KIỂM ĐỊNH 1 TỔNG THỂ

a Kiểm định trung bình một tổng thể

Kiểm tra xem số tiền chi cho mua sắm online hàng tháng có phải là 500000đ hay không, mức ý nghĩa 5%

 Giải thích: Mean (Trung bình mẫu) = 653465.3, std.dev (độ lệch chuẩn

mẫu)=s=401513.2; std.err = = =39952.06

- Cặp giả thuyết: H0 : Mean = 500000

H1 : mean < 500000

P–value = 0.9999 > 5% => Chưa có cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng số tiền trung bình

chi mua sắm online nhỏ hơn 500000 là sai.

- Cặp giả thuyết: H0: Mean = 500000

H1: Mean != 500000

P-value =0.0002 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng số tiền trung bình chi mua sắm

online khác 500000 là đúng

- Cặp giả thuyết :H0 : Mean = 500000

H1 : mean > 500000

P–value = 0.0001 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng số tiền trung bình chi mua sắm

online lớn hơn 500000 là đúng.

b Kiểm định phương sai 1 tổng thể

Kiểm tra xem phương sai số tiền mua hàng trên TikTok Shop có phải bằng 200000đ hay không, mức ý nghĩa 5%

 Giải thích: Mean(Trung bình mẫu)=549505, std.dev (độ lệch chuẩn mẫu)=s=484793.5;

std.err = = =48238.76

- Cặp giả thuyết: H0: sd = 200000

H1: sd < 200000

P-value = 1.0000 > 5% => Chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng phương sai số

tiền mua hàng trên TikTokShop nhỏ hơn 200000 là sai

- Cặp giả thuyết: H0: sd = 200000

H1: sd != 200000

P-value = 0.0000 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng phương sai số tiền mua

hàng trên TikTokShop khác 200000 là đúng

- Cặp giả thuyết: H0: sd = 200000

H1: sd > 200000

P-value = 0.0000 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng phương sai số tiền mua

hàng trên TikTokShop lớn hơn 200000 là đúng

c Kiểm định tần suất tổng thể

Kiểm định xem tỉ lệ nam giới mua hàng trên TikTok Shop có bằng 50% hay không, mức ý nghĩa 5%

 Giải thích: Tiêu chuẩn kiểm định z = = = -3.6816

- Cặp giả thuyết H0: p = 0.5

H1: p < 0.5

P-value = 0.0001 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng tỉ lệ nam mua hàng trên

TikTok Shop nhỏ hơn 50% là đúng.

- Cặp giả thuyết H0: p = 0.5

H1: p != 0.5

P-value = 0.0002 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng tỉ lệ nam mua hàng trên

TikTok Shop khác 50% là đúng.

- Cặp giả thuyết H0: p = 0.5

H1: p > 0.5

P-value = 0.9999 > 5% => Chấp nhận H0, ý kiến cho rằng tỉ lệ nam mua hàng trên

TikTok Shop lón hơn 50% là sai.

II KIỂM ĐỊNH 2 TỔNG THỂ

*Trường hợp 2 mẫu độc lập:

a Kiểm định trung bình 2 tổng thể

Kiểm tra số tiền chi mua hàng TikTok Shop giữa nam và nữ có khác nhau không, với mức ý nghĩa 5%

 Giải thích: t = =1.7451

- Cặp giả thuyết H0: mean(nam) = mean(nữ)

H1: mean(nam) < mean(nữ)

P-value = 0.9580 > 5% => Chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng số tiền trung

bình mua hàng trên TikTokShop của nam nhỏ hơn so với nữ là sai.

- Cặp giả thuyết H0: mean(nam) = mean(nữ)

H1: mean(nam) != mean(nữ)

P-value = 0.0841 > 5% => Chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng số tiền trung

bình mua hàng trên TikTokshop của nam và nữ khác là sai.

- Cặp giả thuyết H0: mean(nam) = mean(nữ)

H1: mean(nam) > mean(nữ)

P-value = 0.0420 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 số tiền trung bình mua hàng trên

TikTokShop của nam lớn hơn so với nữ là đúng.

b Kiểm định phương sai 2 tổng thể

Kiểm tra xem mức độ đồng đều về số tiền chi cho mua hàng TikTok Shop giữa nam và nữ, với mức ý nghĩa 5%

 Giải thích: tiêu chuẩn kiểm định f= =2.4071

- Cặp giả thuyết: Ho: Sd(nam)=sd(nữ)

H1: sd(Nam) < sd(nữ)

P-value = 0.9987 > 5% => chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng mức độ đồng đều về

số tiền chi cho mua hàng TikTokShop của Nam nhỏ hơn Nữ là sai.

- Cặp giả thuyết: Ho: Sd(nam)=sd(nữ)

H1: sd(Nam) != sd(nữ)

P-value = 0.0026 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng mức độ đồng đều về số tiền chi

cho mua hàng TikTokShop của Nam khác Nữ là đúng.

- Cặp giả thuyết: Ho: Sd(nam)=sd(nữ)

H1: sd(Nam) > sd(nữ)

P-value = 0.0013 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1, rằng mức độ đồng đều về số tiền chi

cho mua hàng TikTokShop của Nam lớn Nữ là đúng.

*Trường hợp 2 mẫu liên hệ: Kiểm định trung bình 2 mẫu liên hệ.

Kiểm định xem trước và sau khi mua hàng trên TikTok Shop, mức độ tin tưởng của khách hàng

có thay đổi không, mức ý nghĩa 5% (nghĩa là trước khi mua hàng, được sự giới thiệu của người thân, bạn bè nên đã có một sự tin tưởng nhất định Sau khi mua, bản thân khách hàng tự mình trải nghiệm, từ đó mức độ tin tưởng TikTok Shop có thể tăng lên hoặc giảm đi, hoặc không đổi)

 Giải thích:

- Cặp giả thuyết H0: mean(trước khi mua)=mean(sau khi mua)

H1: mean(trước khi mua) < mean(sau khi mua)

P-value = 0.0000 < 5%, Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng mức độ tin tưởng của khách

hàng tăng lên sau khi mua hàng.

- Cặp giả thuyết H0: mean(trước khi mua)=mean(sau khi mua)

H1: mean(trước khi mua) != mean(sau khi mua)

P-value = 0.0000 < 5%, Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng mức độ tin tưởng của khách

hàng trước và sau khi mua là khác nhau.

- Cặp giả thuyết H0: mean(trước khi mua)=mean(sau khi mua)

H1: mean(trước khi mua) > mean(sau khi mua)

P-value = 1.0000 > 5%, chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng mức độ tin tưởng của

khách hàng giảm đi sau khi mua là sai.