tiểu luận thống kê ứng dụng case asian school

Làm quen vớinhững thách thức cần phải đưa ra một quyết định trong dự án kinh doanh của chính mình hoặccủa doanh nghiệp mà mình công tác.Để hoàn thành được bài tiểu luận này, nhóm chúng e

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

****** ******

TIỂU LUẬN HỌC PHẦN: THỐNG KÊ ỨNG DỤNG

Case: Asian SchoolGiảng viên hướng dẫn: T.S Hà Thị Thư Trang

Nhóm 9

Hà Nội, Tháng năm 20237

2 Đinh Thị Phương Thảo 20203128

3 Trương Thị Thùy Trang 20203136

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦUThống kê ứng dụng là môn học rất cần thiết trong học tập và giảng dạy đối với giáo dục đại học Việt Nam nói chung và sinh viên các ngành kinh tế nói riêng Đặc biệt là đối với sinh viên của các chuyên ngành khối kinh tế - xã hội.

Những tình huống thực tế sẽ giúp sinh viên hiểu sâu và hiểu kỹ 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, nhóm chúng em đã nỗ lực rất nhiều và chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới cô giáo Hà Thị Thư Trang , bộ môn Quản trị kinh doanh, Viện Kinh tế và Quản lý, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã đồng hành cùng chúng em suốt quá trình 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 chưa có cơ hội va chạm và tiếp xúc với môi trường thực tế trong kinh doanh nên nhóm có thể chưa hiểu rõ hoặc hiểu sai những yêu cầu trong tình huống, bài làm còn những sai sót, rất mong nhận được sự góp ý và sửa chữa của cô và các bạn.

Chúng em xin trân trọng cảm ơn!

Hà Nội, ngày 16 tháng 07 năm 2023Nhóm thực hiện

Đóng góp của các thành viên

1 Thực hiện thống kê mô tả các biến:

2 Phân tích theo các nội dung câu hỏi được gợi ý trong Case Problems:

3 Phân tích hồi quy, giải thích mô hình đề xuất:

4 Thảo luận chi tiết về kết quả mô hình:

5 Tổng kết nội dung:

I Đặt vấn đề và đề xuất mô hình

1 Đặt vấn đề

Việc theo đuổi bằng cấp giáo dục đại học trong kinh doanh mang tínhquốc tế, một cuộc khảo sát cho thấy ngày càng nhiều người Châu Á chọnlấy bằng thạc sĩ quản trị kinh doanh (MBA) để đạt thành công trongdoanh nghiệp Do đó, số lượng ứng viên đăng ký khóa học MBA tại cáctrường Châu Á Thái Bình Dương tăng nhanh

Trên khắp các khu vực, hàng ngàn người Châu Á sẵn sàng gác lại sựnghiệp để dành ra 2 năm theo đuổi bằng cấp kinh doanh Các khóa họcnày nổi tiếng là khó và bao gồm các kiến thức về kinh tế, ngân hàng, tiếpthị, khoa học hành vi, quan hệ lao động, ra quyết định, tư duy chiến lược,luật kinh doanh Bảng số liệu cho thấy một số đặc điểm của các trườngkinh doanh hàng đầu Châu Á Thái Bình Dương

II THỐNG KÊ MÔ TẢ VỀ CÁC BIẾN NGHIÊN CỨU QUAN TÂMBản tóm tắt cho từng biến trong tập dữ liệu

Full-Time

Enrollment Studentsper

Faculty

Local Tuition ($)

Starting Salary ($)

Foreign Tuitiion ($)

Độ lệch tiêu chuẩn 138.00 Độ lệch tiêu chuẩn 4.96

Local Tuition ($) Xi-U (Xi-U)^2 Foreign Tuitiion ($) Xi-U (Xi-U)^2

24,420 12045.1 145083952.21 29,600 13018.2 169473531.24 19,993 7618.1 58035142.89 32,582 16000.2 256006400.04 4,300 -8074.9 65204333.01 4,300 -12281.8 150842611.24 11,140 -1234.9 1525027.41 11,140 -5441.8 29613187.24 33,060 20685.1 427872534.61 33,060 16478.2 271531075.24 7,562 -4812.9 23164198.93 9,000 -7581.8 57483691.24 3,935 -8439.9 71232249.61 16,000 -581.8 338491.24 6,146 -6228.9 38799444.37 7,170 -9411.8 88581979.24 2,880 -9494.9 90153505.81 16,000 -581.8 338491.24 20,300 7925.1 62806893.01 20,300 3718.2 13825011.24 8,500 -3874.9 15015005.01 8,500 -8081.8 65315491.24 16,000 3625.1 13141205.01 22,800 6218.2 38666011.24 11,513 -861.9 742906.09 11,513 -5068.8 25692733.44 17,172 4797.1 23011976.53 19,778 3196.2 10215694.44 17,355 4980.1 24801196.81 17,355 773.2 597838.24 16,200 3825.1 14631237.01 22,500 5918.2 35025091.24 18,200 5825.1 33931557.01 18,200 1618.2 2618571.24 16,426 4051.1 16411249.17 23,100 6518.2 42486931.24 13,106 731.1 534477.97 21,625 5043.2 25433866.24 13,880 1505.1 2265265.81 17,765 1183.2 1399962.24 1,000 -11374.9 129388805.01 1,000 -15581.8 242792491.24 9,475 -2899.9 8409536.01 19,097 2515.2 6326231.04 11,250 -1124.9 1265445.01 26,300 9718.2 94443411.24 2,260 -10114.9 102311606.61 2,260 -14321.8 205113955.24 3,300 -9074.9 82354173.01 3,600 -12981.8 168527131.24

Phương sai tổng

Age Xi-U (Xi-U)^2 %Foreign Xi-U (Xi-U)^2

Độ lệch chuẩn mẫu 3.78 Độ lệch chuẩn mẫu 25.01

Độ lệch tiêu chuẩn 3.71 Độ lệch tiêu chuẩn 24.50

Starting Salary ($) Xi-U (Xi-U)^2

71,400 34108 1163355664 65,200 27908 778856464 7,100 -30192 911556864 31,000 -6292 39589264 87,000 49708 2470885264 22,800 -14492 210018064 7,500 -29792 887563264 43,300 6008 36096064 7,400 -29892 893531664 46,600 9308 86638864 49,300 12008 144192064 49,600 12308 151486864 34,000 -3292 10837264 60,100 22808 520204864 17,600 -19692 387774864 52,500 15208 231283264 25,000 -12292 151093264 66,000 28708 824149264 41,400 4108 16875664 48,900 11608 134745664 7,000 -30292 917605264 55,000 17708 313573264 7,500 -29792 887563264 16,000 -21292 453349264 13,100 -24192 585252864

III.BIỂU ĐỒ PHÂN TÁN

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0

%Foreign Starting Salary ($)

-Biểu đồ phân tán cho thấy mối quan hệ giữa các biến số Các điểm dữ liệu có xu hướnggiảm dần khi di chuyển từ trái qua phải có thể chứng tỏ sự tương quan giữa các biến số.Biểu đồ phân tán giúp phân biệt các điểm thuộc về các nhóm khác nhau thông qua các kýhiệu, màu sắc hoặc kích thước khác nhau của điểm Điều này giúp tìm hiểu rõ hơn về sựphân bố của từng nhóm và tương quan giữa các nhóm đó Điểm dữ liệu tập trung gần mộtđường thẳng có độ tin cậy cao hơn so với các điểm dữ liệu lan tỏa rộng rãi xung quanh.-Biểu đồ trên cho thấy Starting Salary là các điểm dữ liệu ngoại lệ (outliers), tức là cácđiểm có giá trị cách xa so với phần còn lại của dữ liệu Điều này cho thấy mức lươngkhởi điểm của các trường kinh doanh hàng đầu Châu Á Thái Bình Dương có sự chênhlệch đáng kể Điều này sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho các trường đại học kinh doanhhàng đầu Châu Á Thái Bình Dương , họ sẽ dựa vào đó để điều chỉnh các kế hoạch họctập và giảng dạy phù hợp sao cho mức lương khởi điểm cao hơn để thu hút sinh viên hơn

- Biểu đồ còn cho thấy mức độ chênh lệch giữa học phí địa phương ( Local tuiton ) vàhọc phí nước ngoài ( Foreign Tuitiion ) là không lớn Mức độ rải các điểm dữ liệu tươngđồng và có trùng nhau 1 số điểm cho thấy việc đi học ở nước ngoài không quá tốn kém sovới việc học ở tại các địa phương khu vực Châu Á Thái Bình Dương Điều này cũngkhuyến khích các sinh viên học tập tại địa phương hơn là đi học tại nước ngoài

1 so sánh bất kì sự khác biệt giữa chi phí học phí địa phương và học phí nướcngoài:

=if(D2=0; “SAME”, “DIFF”)

Tiếp theo, sẽ tính trung bình cộng của từng cột giá trị:

=AVERAGE(B2:B26)

BẢNG 2Sau khi lọc và tính giá trị trung bình, chúng ta lập một bảng riêng bằng pivot table

để cho thấy rõ hơn về sự khác biệt giữa Local Tution và Foreign Tution

Từ bảng 2 ta thấy, đối với 2 dữ liệu cần so sánh này có sự khác biệt tương đối rõràng và gần như đồng đều về số lượng trường học có chi phí giống nhau và khácnhau Cụ thể có 10 trường có mức học phí trong nước và nước ngoài là như nhauchiếm 40% và 15 trường có mức học phí là chênh lệch chiếm 60%

2 Sự khác biệt giữa mức lương khởi điểm trung bình cho trường học có yêu cầu vàkhông yêu cầu về kinh nghiệm làm việc

- tách riêng dữ liệu của cột kinh nghiệm làm việc (work experience) và cột lươngkhởi điểm (Starting Salary), sau đó thực hiện lọc ra thành cột có yêu cầu và không

có yêu cầu work experience Yes/No

Dùng thống kê mô tả để phân tích số liệu của đề bài đã đưa ra, ta thấy được ý nghĩa

Theo bảng 3, thì giá trị mức lương khởi điểm trung bình của các trường không yêucầu kinh nghiệm làm việc là 24583,33 $ và của các trường có yêu cầu kinh nghiệmlàm việc là 41305,26$ Cho thấy được sự khác biệt rõ rệt về kinh nghiệm làm việc

có ảnh hưởng mạnh đến mức lương khởi điểm

Standand error: các giá trị lỗi tiêu chuẩn từ bảng 3 ta có thể thấy được là không cókinh nghiệm làm việc thì dẫn đến giá trị lỗi tiêu chuẩn cao hơn hẳn khi có kinhnghiệm làm việc

Standard deviation: giá trị này cho biết độ lệch chuẩn độ lệch chuẩn càng cao thì

độ biến thiên càng cao ở đây thì các trường không yêu cầu kinh nghiệm có độ lệchchuẩn cao hơn hẳn so với bên các trường có yêu cầu kinh nghiệm

Giá trị Kurtosis ở bên các trường không yêu cầu kinh nghiệm là 4,11>0, cho thấyphân phối trong trường hợp này là phân phối có đỉnh Còn ở bên các trường có yêucầu kinh nghiệm là giá trị âm -1,06 cho biết phân phối tương đối bằng phẳng

BẢNG 3

Từ bảng 3, ta thấy số trường ở Châu Á Thái Bình Dương có yêu cầu kinh nghiệm

là 19/25 và không yêu cầu là 6/25 Cho thấy được sinh viên từ trường có yêu cầukinh nghiệm lương khởi điểm sẽ cao hơn đối với sinh viên từ trường không yêucầu kinh nghiệm làm việc

3 Sự khác biệt giữa mức lương khởi điểm cho các trường yêu cầu và không yêucầu Tiếng Anh.

Đối với các trường không yêu cầu Tiếng Anh mức lương khởi điểm trung bình là33623.53$, các trường yêu cầu tiếng anh là 45087.5$ Trường không yêu cầuTiếng Anh có mức lương khởi điểm thấp nhất là 7000$, cao nhất là 71400$ trongkhi đó trường yêu cầu Tiếng Anh có mức lương khởi điểm thấp nhất là 16000$ vàcao nhất là 87000$ Như vậy nếu ứng viên có trình độ Tiếng Anh tốt sẽ nhận đượcmức lương khởi điểm cao hơn những ứng viên không có trình độ Tiếng Anh

Độ lệch chuẩn (Standard Deviation): độ lệch chuẩn của trường không yêu cầuTiếng Anh cao hơn trường yêu cầu Tiếng Anh (24236.24686>21026.5436) Điềunày chỉ ra rằng có sự biến động lớn hơn trong mức độ yêu cầu Tiếng Anh của ứngviên, ứng viên có thể được xem xét trả lương cao hơn cho các vị trí yêu cầu TiếngAnh tốt

V: XÁC ĐỊNH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN MỨC LƯƠNG KHỞIĐIỂM

Dựa vào bảng ANOVA

Để kiểm định độ phù hợp mô hình hồi quy, đặt giả thuyết H : R = 0 Phép kiểmo 2

định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết Kết quả của kiểm định :

Significance F < 0.05: bác bỏ giả thuyết H nghĩa là R ≠ 0 một cách ý nghĩao 2

thống kê, mô hình hồi quy là phù hợp

Significance F > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H nghĩa là R = 0 một cách ý0 2

nghĩa thống kê, mô hình hồi quy là không phù hợp

Hay một cách khác khi P-value < 0,05 => có tác động lên biến phụ thuộc; ngượclại nếu P- value > 0.05 => không tác động lên biến phụ thuộc, bác bỏ giả thuyết H0

chấp nhận giả thuyết đối

1 Full-Time Enrollment

H0 : Tuyển sinh toàn thời gian có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Hi : Tuyển sinh toàn thời gian không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Từ bảng ANOVA ta thấy Significance F = 0,056018 > 0,05 => mô hình hồi quykhông phù hợp

Kết luận : tuyển sinh toàn thời gian không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

2 Foreign Tuitiion ($)

H0 : Học phí nước ngoài có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Hi : Học phí nước ngoài không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Từ bảng ANOVA ta thấy Significance F = 0.000273363 < 0.05 => mô hình hồiquy phù hợp

Kết luận : học phí nước ngoài có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

3 Age

Ho : Tuổi có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Hi : Tuổi không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

4 GMAT

Ho : GMAT có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Hi : GMAT không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Từ bảng ANOVA ta thấy Significance F = 0.209102542 > 0.05 => mô hình hồiquy không phù hợp

Kết luận : GMAT không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

5 Work Experience

Ho : Kinh nghiệm làm việc có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Hi : kinh nghiệm làm việc không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Từ bảng ANOVA ta thấy Significance F = 0.130611765 > 0.05 => mô hình hồiquy không phù hợp

Kết luận : Kinh nghiệm làm việc không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

6 Students per Faculty

Ho : Sinh viên thuộc khoa có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Hi : Sinh viên thuộc khoa không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Từ bảng ANOVA ta thấy Significance F = 0.97170504 > 0.05 => mô hình hồi quykhông phù hợp

Kết luận : Sinh viên thuộc khoa không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

7 Local Tuition ($)

H Học phí địa phương có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Kết luận : Học phí địa phương có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm.:

Ho : % Nước ngoài có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Hi : % Nước ngoài không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm: :

Từ bảng ANOVA ta thấy Significance F = 0.012177723 < 0.05 => mô hình hồiquy phù hợp

Kết luận : % Nước ngoài có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

9 English Test

Ho : Kiểm tra tiếng anh có ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm

Hi : Kiểm tra tiếng anh không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm: :

Từ bảng ANOVA ta thấy Significance F = 0.263067856 > 0.05 => mô hình hồiquy không phù hợp.

Kết luận : Kiểm tra tiếng anh không ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm