tiểu luận môn thống kê ứng dụng case rating wines from the piedmont region of italy

Qua những nhận định trên, giả thuyết nhóm đặt ra được phát biểu như sau:Giả thuyết H: Giá cả của rượu vang càng cao thì Điểm đánh giá loại rượu đó càngcao và loại rượu vang đó càng ngon.

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÍ

- o0o

-TIỂU LUẬN MÔN:

CASE: RATING WINES FROM THE

Nhóm 18:

1 Phạm Thị Hồng Minh 20213363

2 Nguyễn Thuận An 20213310

3 Trần Thị Phương Hằng 20213331

4 Lê Thu Hoài 20213339

Hà N tháng 2 i, năm 2023

MỤC LỤC

TÓM TẮT NỘI DUNG 3

ĐÓNG GÓP CỦA CÁC THÀNH VIÊN 4

LỜI CẢM ƠN 5

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH 6

1.1 Đặt vấn đề 6

1.2 Đề xuất mô hình 6

CHƯƠNG 2: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH 7

2.1 Phân tích thống kê mô tả 7 2.1.1 Thống kê mô tả Giá về cả của các loại rượu 7

2.1.2 Thống kê mô tả về Điểm của các loại rượu và đánh giá 8

2.2 Biểu đồ phân tán 9

2.3 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu 9

2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính 10

2.5 Phân tích hồi quy tuyến tính bậc 2 12

CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN 14

DANHMỤCHÌNHẢNH 15

DANH MỤC BẢNG 16

TÓM TẮT ỘI N DUNG

Sau khi được giao hoàn thành Bài tập lớn môn Thống kê ứng dụng, nhóm chúng em đã nghiên cứu kỹ lượng câu hỏi, dữ liệu bài cho và tiến hành phân tích dữ liệu ấy Chúng em sử dụng phần mềm SPSS và Excel để thực hiện phân tích dữ liệu bài cho

Sau khi phân tích chúng em nhận thấy rằng: Giá cả có tác động tích cực đến Điểm số đánh giá của rượu vang Điều này được lý giải bởi thường những chai rượu vang tốt sẽ có mức giá cao Khi đó là rượu vang tốt thì điểm đánh giá về nó cũng cao hơn so với những chai rượu vang khác

Để mô tả tác động, mối tương quan của Điểm số và Giá cả thì sử dụng mô hình bậc hai sẽ có ý nghĩa hơn sử dụng mô hình bậc nhất

ĐÓNG GÓP CỦA CÁC THÀNH VIÊN

1 Thực hiện thống kê mô tả các biến: Trần Thị PhươngHằng, Lê Thu Hoài

2 Phân tích các câu hỏi gợi ý trong Case Problems: Nguyễn Thuận An, Phạm Thị Hồng Minh, ĐồngThị Lan

3 Phần ướclượng mô hình hồiquy: Cả nhóm

4 Thảo luận chi tiết về kết quả mô hình: Cả nhóm

5 Tổngkết nội dung, trình bày tiểu luận: Phạm ThịHồng Minh

LỜI CẢM ƠN

Thống kê ứng dụng là môn học vô cùng quan trọng trong khối các trường đại học

và hành là trang không thể thiếu cho các bạn sinh viên trước khi ra trường đi làm tại các doanh nghiệp, đặc biệt là đối với dân học ngành kinh - xã tế hội

Những tình huống thực tế sẽ giúp sinh viên hiểu sâu và hiểu kĩ lý thuyết hơn, có thể vận dụng những gì đã học vào tình huống cụ thể mà sau này có thể sẽ gặp trong công việc Làm quen với những thách thức cần phải đưa ra một quyết định trong dự án kinh doanh của chính mình hoặc của doanh nghiệp mà mình công tác

Để hoàn thành được bài tiểu luận này, chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới cô

Hà Thị Thư Trang thuộc Viện Kinh tế và Quản lý, Đại học Bách khoa Hà Nội đã đồng hành cùng chúng em suốt quá trình nghiên cứu và học tập, cảm ơn cô đã tận tình giảng dạy và truyền thụ kiến thức, kinh nghiệm cũng như phong cách trình bày, để chúng em

có thêm những bài học quý báu

Do vốn kiến thức và kỹ năng còn nhiều hạn chế nên chắc chắn nhóm em không thể tránhkhỏi những sai sót, chúng em rất mongnhận được sự góp ý và sửa chữa của cô để nhóm chúng em có thể hoàn thiện hơn, áp dụng tốt hơn trong các công việc sau này Chúng em xin trân trọng cảm ơn cô!

Hà Nội, ngày 20/2/2023 Nhóm thực hiện

1.1 Đặt vấn đề

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ ĐỀ XUẤT MÔ

HÌNH

Tạp chí Wine Spectator có những bài viết và đánh Giá về mọi khía cạnh của ngành công nghiệp rượu vang Họ cũng có những bảng xếp hạng rượu vang từ khắp nơi trên thế giới Vào năm 2011, họ đã xem xét và cho Điểm 475 loại rượu vang từ cùng Piedmont của Ý bằng thang Điểm 100 Tương ứng với mỗi thang Điểm thì mỗi loại rượu nhận được đánh Giá tương ứng là Classic, Outstanding, Very good, Good, Mediocreanh Not recommended

Sau khi biết được đánh Giá xếp hạng của các loại vang, một câu hỏi quan trọng được hầu hết người tiêu dùng đặt ra là liệu trảnhiềutiềnhơn chomộtchairượu vang có dẫn đến rượu vang ngon hơn hay không? Chất lượng rượu vang liệu có phụ thuộc vào giá cả của nó?

Để điều tra câu hỏi, thắc mắc đó Wine Spectator đã sử dụng một mẫu ngẫu nhiên gồm 100 chai rượu vang trong số 475 chai đến từ vùng Piedmont của Ý Họ sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên để lựa chọn

1.2 Đề xuất mô hình

Trên thực tế, ta có thể thấy thường những đồ vật càng đắt tiền thì chất lượng càng cao, tính năng càng nhiều Ngoài ra, đồ ăn nào càng đắt thì thể hiện rằng chất lượng đồ

ăn đó càng tốt, độ quý hiếm cao và được đánh Giá cao về chất lượng

Qua đó, ta có thể thấy Giá của rượu vang có thể ảnh hưởng đến Chất lượng của rượu vang và Điểm đánh giávề rượu vang

Qua những nhận định trên, giả thuyết nhóm đặt ra được phát biểu như sau: Giả thuyết H: Giá cả của rượu vang càng cao thì Điểm đánh giá loại rượu đó càng cao và loại rượu vang đó càng ngon

Hình 1.1 Mô hình đề xuất

H (+)

Đánh Giá Giá cả

CHƯƠNG 2: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH 2.1 Phân tích thống kê mô tả

Bảng 2.1 Phân tích thống kê mô tả của 3 biến Giá, Điểm

2.1.1 Thống kê mô tả về Giá cả củacác loại rượu

Hình2.1 Thống kê mô tả về Giá cả của loại rượu

Từ số liệu trên ta thấy được, Giá cả trung bình của 100 chai rượu là 63.11 đô Giá chairượu thấp nhất là 10 đô còn caonhất là 440 đô/chai rượu Giá của những loại rượu này chủ yếu nằm trong khoảng từ 10 đô đến 50 đô/chai, chiếm 60% trong tổng 100 chai rượu Tiếp theo là những chai rượu có Giá từ trên 50 đô đến 100 đô, chiếm 24% Khoảng Giá cao từ 200 đô đến 450 đô chiếm tỷ trọng ít, khoảng dưới 10% số chai rượu

2.1.2 Thống kê mô tả về Điểm của cácloại rượu và đánh giá

Bảng2.2 Thống kê mô tả Điểm và đánh giácủacác loại rượu

Từ bảng 2.1, ta thấy Điểm đánh giá các loại rượu chạy từ 78 đến 98 Điểm với Điểm trung bình 89.53 là Điểm Điểm đánh giá trên 78 Điểm tức không là có loại rượu nào bị đánh Giá “Not Recommended” Điều này cho thấy 100 loại rượu được khảo sát có chất lượng khá tốt

Từ bảng 2.2, các loại rượu được đánh giá ở mức “Good”, “Mediocre” về mức Giá trung bình không quá có nhiều sự khác biệt Mặc dù loại rượu “Good” tốt hơn nhưng lại

có mức Giá trung bình thấp hơn Còn Giá của các loại rượu cao cấp hẳn như “Very good”, “Outstanding” và “Classic” có mức Giá chênh lệch rất nhiều Các loại rượu này thì loại nào có đánh giá cao là những loại có mức Giá trung bình rất cao, như loại Classic

có mức Giá trung bình trên 269 đô/chai Như vậy ta thấy Giá rượu càng cao thì mức đánh giá càng cao, tức là chất lượng rượu càng tốt

Ngoài ra, ta còn thấy được rằng số lượng rượu được đánh Giá là “Very good” là lớn nhất, chiếm 45% Số lượng chai được đánh giá là “Classic” lại chỉ chiếm 7% Điều này là do những loại rượu được đánh Giá là “Very good’ và “Outstanding” có chất lượng tốt vừa phải nên việc sản xuất đảm bảo được đầy đủ yêu cầu, còn những loại rượu chất lượng cao hơn thì cần quy trình phức tạp hơn, điều kiện nghiêm ngặt hơn, tốn nhiều công sức hơn nên số lượng ít Đồng thời, các cửa hàng bán sẽ nhiều loại rượu “Very good” hoặc “Outstanding” hơn bởi Giá cả của nó phải chăng hơn

2.2 Biểu đồ phân tán

Hình 2.2 Đồ thị phân tán thể hiện quan hệ tuyến tính giữa Giá và Điểm đánh Giá của

rượu vang

Hệ số tương quan tuyến tính: R2 = 0.406

Qua biểu đồ ta thấy được giữa Giá cả và Điểm số có quan hệ tương quan tuyến tính với nhau Có hệ số tương quan R = 0.406 điều này khẳng định Giá cả và Điểm số2

có quan hệ tương quan tỉ lệ thuận Tức là khi Giá cả của loại rượu đó càng cao thì Điểm

số của loại rượu đó càng cao

Tuy nhiên, hệ số tương quan R <0.5 nên 2 cho thấy mức độ tương quan giữa Giá cả

và Điểm số đánh Giá rượu còn yếu

2.3 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Để tiến hành kiểm định giả thuyết trong mô hình đưa ra là đúng, nhóm tiến hành phân tích hệ số tương quan Pearson Correlation đối với biến Giá bán với biến đầu ra là Điểm số của từng chai rượu Kết quả cho thấy giả thuyết H có mức ý nghĩa thống kê là 0.637 Điểm (Mức ý nghĩa thống kê <0.05) Như vậy, mối tương quan giữa Giá cả và Điểm số có ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 99%

Kết quả này đúng với giả thuyết mà nhóm tổng hợp lại từ tình huống nên nhóm khảng định giả thuyết H là đúng Qua đây ta lại càng khẳng định Giá cả ảnh hưởng thuận chiều đến Điểm số (Bảng 2.3.)

Bảng2.3 Kiểmđịnh giả thuyết bằng hệ số Pearson

Correlations

Sum of Squares and Cross-products 604753.790 16930.170

Sum of Squares and Cross-products 16930.170 1166.910

** Correlation is significant

at the 0.01 level (2-tailed)

2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính

Để phân tích tác động của việc trả nhiều tiền hơn cho một chai rượu vang có dẫn đến một loại rượu vang ngon hơn hay không, nhóm chúng em đã chọn sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính để đưa ra những ước lượng và kết luận về biến phụ thuộc của mô hình

Các biến được sử dụng để đưa vào mô hình là:

- Biến phụ thuộc (Y): Score/Điểm

- Biến độc lập (Xi): Price/Giá

Mô hình hồi quy tổng thể mô tả mối quan hệ biến phụ thuộc Y và biến độc lập có dạng:

Score = b 0 + b Price 1

Điểm = b0 + b Giá 1

Sử dụng phần mềm excel để ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính đơn bằng phương pháp OLS, ta có kết quả về sự phụ thuôc của biến Value Score với các biến 

khác như sau:

Bảng 2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính giữa biến đầu vào Giá cả đến biến đầu ra Điểm

số đánh Giá rượu vang

Từ bảng ta có: b 0 = 87.763

b 1 = 0.028 Vậy PTHQ là: Điểm = 87.763 + 0.028*Giá

- Hệ số xác định bội R Square = 0.406 => Kết quả này cho biết 40.6% biến thiên trong số Điểm đánh Giá có thể được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính giữa Điểm

số và Giá cả của từng loại rượu

- Hệ số xác định hiệu chỉnh R2(adj) = 0.4 => Cho biết 40% biến thiên trong số Điểm đánh Giá có thể được giải thích bởi mô hình hồi quy mà ta đã xây dựng

- Giá trị Sig của kiểm định F là 1.00975.10-12< 0.05 nên mô hình tuyến tính được xây dựng phù hợp với tổng thể

- Sai số chuẩn của ước lượng Sy/x=2.65911

SSR=473.963

SSE=692.947

SST=1166.91

Đặt giả thuyết: H0: 𝛽1 = 0

H1: 𝛽1≠ 0

Với mức ý nghĩa 5% ta thấy: P-value = 1.00975.10-12 < 𝛼 = 0,05

➔ Bác bỏ giả thiết H0

Vậy biến Price có tác động đến biến Score Mô hình hồi quy với biến độc lập là Giá cả

có thể giải thích một cách có ý nghĩa cho biến thiên trong số Điểm đánh giá rượu

2.5 Phân tích hồi quy tuyến tính bậc 2

Nhóm đã lập một biến Price Square trong SPSS với công thức là Price*Price Sau đó nhóm phân tích hồi quy đa bội cho 2 biến đầu vào là Giá và Price Square với 1 biến đầu ra là Điểm số đánh Giá rượu vang

Mô hình hồi quy tổng thể mô tả mối quan hệ biến phụ thuộc Y và biến độc lập có dạng:

Score = b 0 + b Price + b Price Square 1 2

Bảng 2.5 Phân tích hồi quy tuyến tính đa bội giữa biến đầu vào Giá cả và Price

Square đến biến đầu ra Điểm số đánh Giá rượu vang

Từ bảng ta có: b 0 = 86.166

b 1 = 0.07131

b 2 = -0.00011 Vậy PTHQ là: Score = 86.166 + 0.07131* Price – 0.00011*Price Square

- Hệ số xác định bội R Square = 0.523

Kết quả này cho biết 52.3% biến thiên trong số Điểm đánh Giá có thể được giải thích bởi mối liên hệ bậc 2 giữa Điểm số và Giá cả của từng loại rượu

- Hệ số xác định hiệu chỉnh R2(adj) = 0.513

Cho biết 51.3% biến thiên trong số Điểm đánh Giá có thể được giải thích bởi mô hình hồi quy mà ta đã xây dựng

- Giá trị Sig của kiểm định F là 0.000 < 0.05 nên mô hình ồi quy bội được xây dựng phù hợp với tổng thể

- Hệ số của các biến nhỏ hơn 10 nên ta kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến

- Sai số chuẩn của ước lượng Sy/x=2.39466

SSR=610.672

SSE=556.238

SST=1166.91

Đặt giả thuyết: H0: 𝛽2 = 0

H1: 𝛽2 ≠ 0 Chọn α=0.05, n=100, k=2

➔ D1 = k = 2;

D2 = n – k 1 = 100 2 1 = 97 – – –

Tra bảng F(D1,D2,α) = F(2;97;0.05) = 53.246 > Fα => bác bỏ H0

Ta có thể kết luận rằng mô hình bậc 2 có ý nghĩa hơn mô hình bậc 1 trong việc mô tả mối liên hệ giữa Giá cả và Điểm số đánh Giá

CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN

Với dữ liệu từ Giá và Điểm của 100 loại rượu từ vùng Piedmont của Ý, nhóm đã tiến hành phân tích và đưa ra một số kết luận về ảnh hưởng của Giá cả đến Điểm đánh Giá của các loại rượu như sau:

- Đa phần các loại rượu đều có Giá từ 10 đô đến 200 đô/chai Những loại rượu có Giá trên 200 đô/chai chiếm tỷ trọng nhỏ trong 100 loại rượu được chọn ngẫu nhiên

- Các loại rượu có Điểm đánh Giá từ 78 Điểm đến 98 Điểm Không có loại rượu nào bị điếm đánh Giá dưới 75 Điểm để nhận đánh Giá Not Recommended

Về mối liên hệ giữa biến độclập Giá cả với biến phụ thuộc Điểm số, kết quả kiểm định hệ số tương quan Pearson chothấy biến Giá cả có tác động tương quan lên biến phụ thuộc Khi phân tích hổi quy tuyến tính và hồi quy hàm bậc 2

ta thu được kết quả:

- BiếnGiá cả có tác động tích cực lênbiến phụ thuộc Điểm số

- Để mô tả mối liên hệ giữa Giá cả và Điểm số thì sử dụng mô hình bậc 2

có ý nghĩa hơn mô hình bậc 1

DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Mô hình đề xuất

Hình 2.1 Thống kê mô tảvề Giá cả của loại rượu

Hình 2.2 Đồ thị phân tán thể hiện quan hệ tuyến tính giữaGiá và Điểmđánh Giá

của rượu vang

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Phân tích thống kê mô tả của biến Giá, Điểm

Bảng 2.2 Thống kê mô tả Điểm và đánh Giá của các loại rượu

Bảng 2.3 Kiểm định giả thuyết bằng hệ số Pearson

Bảng 2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính giữa biến đầu vào Giá cả đến biến đầu ra

Điểm số đánh Giá rượu vang

Bảng 2.5 Phân tích hồi quy tuyến tính đa bội giữa biến đầu vào Giá cả và Price

Square đến biến đầu ra Điểm số đánh Giá rượu vang