Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 26 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
26
Dung lượng
743,5 KB
Nội dung
1 CHƯƠNG 8: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU - ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS NGHIÊN CỨU MARKETING TR NG I H C ƯỜ ĐẠ Ọ CÔNG NGHI P TP. H CHÍ MINHỆ Ồ KHOA QU N TR KINH DOANHẢ Ị 2 KHÁI NIỆM Phân tích dữ liệu là việc phân tích và diễn giải ý nghiã của dữ liệu thu thập được thông qua 1 mẫu nghiên cứu, và suy rộng ra cho tổng thể nghiên cứu. Với kết quả nghiên cứu (xét trên tổng thể nghiên cứu) thu được ta sẽ có cơ sở để diễn giải ý nghiã của dữ liệu căn cứ vào mục tiêu của cuộc nghiên cứu. Việc điễn giải ý nghiã của kết quả nghiên cứu được thực hiện thông qua kỹ thuật diễn dịch, bản thân kết quả nghiên cứu chứa đựng thông tin về đối tượng nghiên cứu. Việc trình bày và diễn giải ý nghiã kết quả nghiên cứu sẽ được giới thiệu tại Chương 9: Hướng dẫn trình bày báo cáo nghiên cứu của giáo trình môn học. • Trong giáo trình chương này đề cập đến 3 phương pháp phân tích dữ liệu đơn giản. Đó là: • 1. Xếp dữ liệu theo thứ tự • 2. Đo lường khuynh hướng hội tụ của dữ liệu • 3. Đo lường độ phân tán của dữ liệu • Các bạn có thể đọc nội dung chi tiết của 3 phương pháp này trong giáo trình của môn học. • Thực chất, 3 phương pháp nêu trên là việc tóm tắt thống kê các dữ liệu nghiên cứu (đã được trình bày tại Chương 7, mục 3.1), một nội dung không thể thiếu của việc xử lý dự liệu trong nghiên cứu marketing. 3 4 NỘI DUNG PHÂN TÍCH • Đối với hệ cao đẳng Phân tích đơn biến; Phân tích nhị biến. • Đối với hệ đại học 2 phương pháp trên; và Phân tích phi tham số; Phân tích các thực nghiệm mở rộng 5 1. Phân tích đơn biến Ước lượng tham số thị trường Kiểm định giả thuyết về tham số thị trường Phân tích đơn biến là việc phân tích và diễn giải ý nghiã của dữ liệu thông kê được thu thập trong mẫu nghiên cứu, với 1 biến số, và suy rộng ra cho tổng thể nghiên cứu, với độ tin cậy (1-α), và độ chính xác ε. 6 1.1 Ước lượng tham số thị trường 1.1.1 Nguyên tắc ước lượng Nguyên tắc của ước lượng là thu thập thông tin từ mẫu và dùng các thông tin này để ước lượng các thông tin của thị trường. Chúng ta thực hiện được điều này vì có một mối quan hệ giữa thông tin của mẫu và thông tin của đám đông. Có 2 nội dung ước lượng trong thống kê là: (1) Ước lượng điểm (Point estimation); (2) Ước lượng khoảng (Interval estimation). Nguyên tắc của ước lượng điểm là dựa vào các thông tin của mẫu đã thu thập để ước lượng các thông tin của thị trường nghiên cứu. Kết quả của ước lượng điểm là 1 giá trị (điểm). 7 1.1.1 Nguyên tắc ước lượng Nguyên tắc của ước lượng khoảng là dựa vào thông tin thu thập từ mẫu để ước lượng cho các tham số của đám đông. Có 3 dạng ước lượng khoảng trong thống kê là: Ước lượng tỷ lệ đám đông – P X ; Ước lương trung bình đám đông – μ X ; Ước lương phương sai đám đông – σ 2 X . Kết quả của ước lượng là 1 khoảng (a,b) chứa tham số đám đông với xác suất (1-α), nghiã là: P(a<θ<b) = 1-α Lưu ý rằng: (1-α) là mức tin cậy (confidence level/ Probability content); (a,b) là khoảng tin cậy ( Confidence interval) của ước lượng; α là mức ý nghiã (Significance level). 8 1.1.2 Ý nghiã của ước lượng tham số thị trường Ước lượng các tham số thị trường có vai trò đặc biệt quan trọng trong nghiên cứu marketing, là phương pháp mà tất cả các NC mar đều phải sử dụng nhằm tiết kiệm chi phí trong nghiên cứu. Ý nghiã của ước lượng tham số thị trường biểu hiện qua một số thí dụ dưới đây: Thí dụ 1: Ước lượng tỷ lệ thị trường Trong nghiên cứu “Các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn (mua) mì ăn liền nhãn hiệu “Hảo Hảo” của khách hàng trên thị trường TP.HCM”, một mẫu ngẫu nhiên 200 người tiêu dùng được chọn phỏng vấn. Với câu hỏi về nơi họ thường mua mì ăn liền nhất. Sau khi phỏng vấn kết quả cho thấy 70% trả lời là họ thường mua tại các đại lý bán lẻ. Vấn đề là ở chỗ, 70% nêu trên là tỷ lệ mẫu. Câu hỏi cần được trả lời là: Trên thị trường TP.HCM, có bao nhiêu % khách hàng mua mì tại các đại lý bán lẻ? Để trả lời câu hỏi trên, ta tiến hành ước lượng tỷ lệ thị trường. 9 Thí dụ về Ước lượng tỷ lệ thị trường Với mức tin cậy 1-α = 90%, khoảng tin cậy của ước lượng tỷ lệ P X của đám đông là: P x (1-P x ) P x (1-P x ) P x - Z α/2 < P x < P x + Z α/2 n n Tra trong Excell ta có Z α/2 = 1.645, và khoảng tin cậy là: 0.648 < P x < 0.752 Như vậy, Với độ tin cậy 1-α = 90%, tỷ lệ KH mua mì ăn liền “Hảo Hảo” tại các đại lý bán lẻ trên thị trường TP.HCM nằm trong khoảng từ 64,8% đến 75,2%. 10 Thí dụ về ước lượng trung bình thị trường Trong nghiên cứu “Phân tích các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn (mua) sản phẩm cà phê hoà tan G7”, một mẫu ngẫu nhiên 500 người tiêu dùng được chọn để phỏng vấn theo câu hỏi có thang đo khoảng 5 điểm: Xin vui lòng cho biết, theo quan điểm của bạn về phát biểu sau: “Cà phê hoà tan G7 rất tiện lợi cho người sử dụng” Hoàn toàn phản đối Hoàn toàn đồng ý 1 2 3 4 5 Sau khi phỏng vấn và tóm tắt thống kê ta có trung bình mẫu, phương sai mẫu lần lượt là: X = 3.92; S x = 1.57 [...]... (lower) và trên (Upper) Kết quả kiểm định như sau: (Mean + Lower) ≤ μ0 ≤ (Mean + Upper) Nếu (Mean + Lower) ≥3, ta chấp nhận giả thuyết H0: ĐTDĐ nhãn hiệu NOKIA có chất lượng tốt (với mức ý nghiã α = 5%) Và ngược lại, ta bác bỏ giả thuyết 23 2 Phân tích nhị biến Phân tích nhị biến là việc phân tích và diễn giải ý nghiã của dữ liệu thống kê được thu thập trong mẫu nghiên cứu, với 2 biến số nhằm xác định và. .. được thu thập trong mẫu nghiên cứu, với 2 biến số nhằm xác định và làm rõ mối liên hệ giữa 2 biến số với nhau, và suy rộng ra cho tổng thể nghiên cứu, với độ tin cậy ( 1- ), và độ chính xác ε 1- Biến A 2- Biến B 24 2 Phân tích nhị biến Phương pháp phân tích nhị biến sẽ được đề cập với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS, cho các “phép” sau đây: Kiểm định sự khác biệt giữa 2 trung bình Kiểm định mối quan hệ giữa... mẫu và suy ra (diễn dịch) ước lượng các tham số của thị trường 12 1.2.2 Ý nghiã của kiểm định giả thuyết về tham số thị trường Trong nghiên cứu marketing, dù là nghiên cứu hàn lâm hay ứng dụng thì kiểm định giả thuyết về tham số thị trường là phương pháp rất thường hay được sử dụng Dựa vào những nghiên cứu có trước (dạng nghiên cứu lặp lại), hay dựa vào kết quả nghiên cứu định tính bằng phương pháp. .. 1.2.5 Các “phép” kiểm định tham số thị trường trong phân tích đơn biến Các “phép” kiểm định tham số thị trường thường dùng trong phân tích đơn biến gồm có: Kiểm định tỷ lệ đám đông (Biến định tính) Kiểm định trung bình đám đông (Biến định lượng) Kiểm định phương sai đám đông (Biến định lượng) 18 1.2.5 Các “phép” kiểm định tham số thị trường trong phân tích đơn biến Thay vào đó chúng tôi sẽ hướng dẫn... test) Chúng ta thực hiện thao tác trên SPSS như sau: Analyze -> Compare Means (so sánh trung bình của biến với 3) -> One- Sample T- Test -> Nhập biến C5 vào, thay giá trị Test value bằng 5 (mặc nhiên là 0) -> OK Ở màn hình Output sẽ cho kết quả trung bình (mean) là một giá trị cụ thể (con số) tại bảng tóm tắt (one sample Statistics) Tại bảng kết quả kiểm định (One- Sample Test), trên cột cuối (95% Confidence... “phép” kiểm định: (1); (2) với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 1- Kiểm định Z (kiểm định tỷ lệ - Nonparametric Test) 2- Kiểm định T (kiểm định trung bình - One sample T test) 19 Kiểm định Z Kiểm định Z được sử dụng trong kiểm định tỷ lệ đám đông (dùng cho biến định tính- Nonparametric) Giả sử chúng ta phỏng vấn 1 mẫu ngẫu nhiên với 234 KH với câu hỏi: C2: Bạn đang sử dụng ĐTDD có nhãn hiệu nào trong các nhãn... 0.70 với giả thuyết Ha : PNokia ≥ 0.7, và mức ý nghiã α = 5%, nếu Z ≥ Zα thì giả thuyết được chấp nhận (nghiã là tỷ lệ KH sử dụng ĐTDĐ nhãn hiệu Nokia chiếm dưới 70%), ngược lại giả thuyết sẽ bị bác bỏ Chúng ta thực hiện trên SPSS như sau: Analyze -> Nonparametric Test -> Binominal ta nhập biến C2 vào ô Test Variable test, nhập giá trị kiểm định vào ô Test Proportion -> OK Chúng ta có kết quả kiểm định... 2 (Xác suất 1- ) (Xác suất β) Quyết định đúng Bác bỏ giả thuyết Sai lầm loại 1 (Xác suất α) (Xác suất 1- ); Khả năng của phép kiểm định (Power of the test) 15 Mối quan hệ giữa α và β Giữa α và β có mối quan hệ với nhau Giả sử rằng chúng ta muốn kiểm định trung bình của một biến x (có phân phối chuẩn) với giả thuyết H0: μ = μ0 và Ha: μ > μ0 Nếu giả thuyết này đúng (nghiã là đường A là phân bố thực của... toàn đồng ý 1 2 3 4 5 Sau khi thu thập dữ liệu với cỡ mẫu n0 = 234 và nhập liệu, nay ta muốn kiểm định xem trung bình của biến này, với ý nghiã xem nhận định, đánh giá của khách hàng về chất lượng ĐTDD NOKIA Chúng ta đặt giả thiết H0: ĐTDD nhãn hiệu NOKIA có chất lượng tốt (với mức ý nghiã α = 5%; Nếu μ0 ≥ 3 thì giả thuyết được chấp nhận), và tiến hành kiểm định biến số trên 22 Kiểm định T (One sample... tα/2Sx tα/2Sx X - - < μx < X + -n n Tra giá trị tα/2 trong Excell với α=1% ta có tα/2= 2.575, và khoảng tin cậy là: 3.82 < μx < 4.02 Như vậy, xác suất 99%, trung bình đám đông nằm trong khoảng từ 3.82 đến 4.02 11 1.2 Kiểm định giả thuyết về tham số thị trường 1.2.1 Nguyên tắc kiểm định Nguyên tắc của kiểm định giả thuyết về thị trường nghiên cứu là đưa ra các giả thuyết về các tham số thị trường, . 1 CHƯƠNG 8: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU - ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS NGHIÊN CỨU MARKETING TR NG I H C ƯỜ ĐẠ Ọ CÔNG NGHI. liệu trong nghiên cứu marketing. 3 4 NỘI DUNG PHÂN TÍCH • Đối với hệ cao đẳng Phân tích đơn biến; Phân tích nhị biến. • Đối với hệ đại học 2 phương pháp trên; và Phân tích phi tham số; Phân. tham số; Phân tích các thực nghiệm mở rộng 5 1. Phân tích đơn biến Ước lượng tham số thị trường Kiểm định giả thuyết về tham số thị trường Phân tích đơn biến là việc phân tích và diễn giải ý nghiã