1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Giáo trình nguyên lý thống kê pdf

135 1,8K 65

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 135
Dung lượng 2,26 MB

Nội dung

BIÊN SON : TS. MAI VN NAM NHÀ XUT BN VN HÓA THÔNG TIN 1 2 MC LC Mc lc Trang PHN I GII THIU MÔN HC I. NGUN GC MÔN HC II. THNG KÊ LÀ GÌ? 1. nh ngha 2. Chc nng ca thng kê 3. Phng pháp thng kê III. CÁC KHÁI NIM THNG DÙNG TRONG THNG KÊ 1. Tng th thng kê 2. Mu 3. Quan sát 4. Tiêu thc thng kê 5. Tham s tng th 6. Tham s mu IV. CÁC LOI THANG O 1. Khái nim 2. Các loi thang đo V. THU THP THÔNG TIN 1. Xác đnh ni dung thông tin 2. Ngu n s liu 2.1. D liu th cp 2.2. D liu s cp 4.3. Các phng pháp thu thp thông tin PHN II THNG KÊ MÔ T CHNG I TNG HP VÀ TRÌNH BÀY D LIU THNG KÊ I. PHÂN T THNG KÊ 1. Khái nim 2. Nguyên tc phân t 3. Phân t theo tiêu thc thuc tính 4. Phân t theo tiêu thc s lng 5. Bng phân phi tn s 6. Các loi phân t thng kê II. B NG THNG KÊ 1. Khái nim 2. Cu thành bng thng kê 3. Các yêu cu và qui c xây dng bng thng kê III. TNG HP BNG  TH 1. Biu đ hình ct 2. Biu đ din tích 3. Biu đ tng hình 4.  th đng gp khúc 5. Biu đ hình màng nhn CHNG II CÁC MC  CA HIN TNG KINH T-XÃ HI I. S TUYT I II. S  TNG I 1. S tng đi đng thái 3 Mc lc Trang 2. S tng đi so sánh 3. S tng đi k hoch 4. S tng đi kt cu 5. S tng đi cng đ III. S O  TP TRUNG – S BÌNH QUÂN 1. S trung bình cng 2. S trung bình gia quyn 3. S trung bình điu hòa 4. S trung bình nhân 5. S trung v - Me 6. Mt – Mo IV. S O  PHÂN TÁN 1. Khong bin thiên 2.  lch tuyt đi trung bình 3. Ph ng sai 4.  lch chun 5. H s bin thiên V. PHNG PHÁP CH S 1. Ch s cá th 2. Ch s tng hp 2.1. Ch s tng hp giá c 2.2. Ch s tng hp khi lng 3. Ch s trung bình tính t ch s tng hp 3.1. Ch s trung bình điu hòa v bin đng ca ch tiêu cht l ng 3.2. Ch s trung bình s hc v bin đng ca ch tiêu khi lng 4. Ch s không gian 4.1. Ch s tng hp nghiên cu s bin đng ca ch tiêu cht lng  hai th trng A và B. 4.2. Ch s tng hp nghiên cu s bin đng ca ch tiêu khi lng  hai th trng A và B 5. H th ng ch s liên hoàn 2 nhân t PHN III THNG KÊ SUY LUN CHNG III PHÂN PHI VÀ PHÂN PHI MU I. PHÂN PHI CHUN 1. nh ngha 2. Phân phi chun tc (đn gin) 3. Bng phân phi chun tc (đn gin) 4. Khái nim Z α 5. Mt vài công thc xác sut thng dùng II. PHÂN PHI CA I LNG THNG KÊ 1. Phân phi Chi bình phng 2. Phân phi Student 3. Phân phi Fisher (F) III. PHÂN PHI MU 1. Khái nim 2. nh lý gii hn trung tâm 3. Các tính cht ca phân phi mu 4 Mc lc Trang CHNG IV C LNG KHONG TIN CY I. KHÁI NIM II. C LNG TRUNG BÌNH TNG TH 1. Khi đã bit phng sai σ 2 2. Khi cha bit phng sai σ 2 III. C LNG T L TNG TH IV. C LNG PHNG SAI TNG TH V. C LNG CHÊNH LCH HAI TRUNG BÌNH TNG TH 1. c lng khong tin cy d trên s phi hp tng cp 2. c lng khong tin cy da vào mu đc lp VI. C LNG HAI CHÊNH LCH T L TNG TH VII. C LNG C MU (Estimating the sample size) 1. C  mu trong c lng khong tin cy ca trung bình tng th 2. C mu trong c lng khong tin cy ca t l tng th CHNG V KIM NH GI THUYT I. MT S KHÁI NIM 1. Các loi gi thuyt trong thng kê 2. Các loi sai lm trong kim đnh gi thuyt 3. Qui trình tng quát trong kim đnh gi thuyt II. KIM NH THAM S  1. Kim đnh trung bình tng th 2. Kim đnh t l p tng th 3. Kim đnh phng sai 4. Giá tr p ca kim đnh 5. Kim đnh s khác nhau ca 2 phng sai tng th 6. Kim đnh s khác nhau ca hai trung bình tng th 7. Kim đnh s khác bit ca hai t l tng th (vi c mu ln) III. KIM  NH PHI THAM S 1. Kim đnh Willcoxon (Kim đnh T) 2. Kim đnh Mann - Whitney (Kim đnh U) 3. Kim đnh Kruskal – Wallis 4. Kim đnh s phù hp 5. Kim đnh v s đc lp, kim đnh v mi liên h IV. PHÂN TÍCH PHNG SAI (ANOVA) 1. Phân tích phng sai mt chiu 2. Phân tích phng sai hai chiu 3. Trng hp có hn mt tham s trong mt ô CHNG VI TNG QUAN VÀ HI QUI TUYN TÍNH I. H S TNG QUAN 1. H s tng quan 2. Kim đnh gi thuyt v mi liên h tng quan II. MÔ HÌNH HI QUI TUYN TÍNH N GIN 1. Mô hình hi qui tuyn tính mt chiu (tuyn tính đn gin) 2.Phng trình hi qui tuyn tính mu 5 Mc lc Trang 3. Khong tin cy ca các h s hi qui 4. Kim đnh tham s hi qui tng th (β) 5. Phân tích phng sai hi qui 6. D báo trong phng pháp hi qui tuyn tính đn gin 7. M rng mô hình hi qui 2 bin III. HI QUI TUYN TÍNH BI 1. Mô hình hi bi 2. Phng trình hi qui bi ca mu 3. Khong tin cy ca các h s hi qui 4. Kim đnh tng tham s hi qui tng th (βi) 5. Phân tích phng sai hi qui CHNG VII DÃY S THI GIAN I. DÃY S THI GIAN 1. nh ngha 2. Phân loi 3 Phng pháp lun d báo thng kê 4.  o lng đ chính xác ca d báo 5. S la chn công thc tính sai s d báo II. MT S CH TIÊU C BN V DÃY S THI GIAN 1. Mc đ trung bình theo thi gian 2. Lng tng gim tuyt 3. Tc đ phát trin 3. Tc đ phát trin trung bình 4. Tc đ tng gim 5. Giá tr tuyt đi ca 1% tng gim III. MT S MÔ HÌNH D BÁO 1. D đoán da vào lng tng gim tuyt đi trung bình 2. D đoán da vào tc đ phát trin trung bình 3. Phng pháp làm phng s m đn gin 4. D báo bng hàm xu hng IV. PHÂN TÍCH TÍNH THI V CA DÃY S THI GIAN 1. Các yu t nh hng đn bin đng ca dãy S thi gian 2. Phân tích ch s thi v CHNG VIII PHNG PHÁP CHN MU I. IU TRA CHN MU 1. iu tra chn mu, u đim, hn ch và điu kin vn dng 2. Sai s chn mu và phm vi sai s chn mu 3. n v chn mu và dàn chn mu 4. Phng pháp chn mu ngu nhiên 5. Phng pháp chn mu phi ngu nhiên 6. Các phng pháp t chc chn mu 7. Xác đnh c mu, phân b  mu và tính sai s chn mu II. SAI S TRONG IU TRA THNG KÊ 1. Sai s trong quá trình chun b điu tra thng kê 2. Sai s trong quá trình t chc điu tra 3. Sai s liên quan đn quá trình x lý thông tin 6 LI NÓI U Thng kê là mt ngành khoa hc có vai trò quan trng trong hu ht các lnh vc kinh t xã hi. Nguyên lý thng kê kinh t, lý thuyt thng kê theo hng ng dng trong lnh vc kinh t và qun tr kinh doanh, là công c không th thiu đc trong hot đng nghiên cu và qun lý. Nguyên lý thng kê kinh t đã tr thành mt môn hc c s trong hu ht các ngành đào to thuc khi kinh t. Trong bi cnh đào to đi hc theo tín ch hóa, thi gian lên lp đc gii hn và sinh viên đc khuyn khích t tham kho tài liu và t hc có hng dn ca ging viên. Nhu cu v mt tài liu ging dy và hc tp môn nguyên lý thng kê kinh t, va phù hp vi chng trình đào to theo tín ch, va nht quán vi các môn hc đnh lng trong chng trình đào t o bc đi hc là cn thit. Giáo trình này đc biên son nhm mc đích giúp cho bn đc am hiu các vn đ v lý thuyt, chun b cho nhng tit thc hành trên máy tính có hiu qu, là c s quan trng cho ngi hc tip cn các môn hc chuyên ngành kinh t.  đáp ng nhu cu trên, Tác gi thc hin biên son quyn sách giáo trình thng kê kinh t. Tài liu này đc vit trên c  s bn đc đã có kin thc v xác sut thng kê toán, cho nên cun sách không đi sâu v mt toán hc mà chú trng đn kt qu và ng dng trong lnh vc kinh t và qun tr kinh doanh vi các ví d gn gi vi thc t. Vi kinh nghim ging dy đc tích ly qua nhiu nm, tham gia thc hin các đ tài nghiên cu trong lnh vc kinh t xã hi; cùng vi s phi hp và h tr ca đng nghip, đc bit ca ThS. Nguyn Ngc Lam, Tác gi hy vng quyn sách này đáp ng đc nhu cu hc tp ca các sinh viên và nhu cu tham kho ca các bn đc có quan tâm đn nguyên lý thng kê kinh t trong nghiên cu kinh t xã hi. Trong quá trình biên son chc chn không tránh khi nhng thiu sót, Tác gi rt mong nhn đc nhng ý kin đóng góp quí báu c a bn đc đ ln tái bn sau quyn sách đc hoàn thin hn. Xin chân thành cám n. Tác gi TS.Mai Vn Nam 7 PHN I GII THIU MÔN HC I. NGUN GC MÔN HC Nu thng kê đc hiu theo ngha thông thng thì ngay t thi c đi con ngi đã đã chú ý đn vic này thông qua vic ghi chép đn gin. Cui th k XVII, lc lng sn xut phát trin mnh m làm cho phng thc sn xut ca ch ngha t bn ra đi. Kinh t hàng hóa phát trin dn đn các ngành sn xut riêng bit t ng thêm, phân công lao đng xã hi ngày càng phát trin. Tính cht xã hi ca sn xut ngày càng cao, th trng đc m rng không ch trong mt nc mà toàn th gii.  phc v cho mc đích kinh t, chính tr và quân s nhà nc t bn và các ch t bn cn rt nhiu thông tin thng xuyên v th trng, giá c, sn xut, nguyên liu, dân s, Do đó, công tác thng kê phát trin nhanh chóng. Chúng ta có th đa ra 3 nhóm tác gi đc gi là nhng ngi khai sáng cho ngành khoa hc thng kê: - Nhng ngi đu tiên đa ngành khoa hc thng kê đi vào thc tin, đi din cho nhng tác gi này là nhà kinh t hc ngi c H.Conhring (1606 - 1681), nm 1660 ông đã ging dy ti trng đi hc Halmsted v phng pháp nghiên cu hin tng xã hi da vào s liu điu tra c th. - Vi nh ng thành qu ca ngi đi trc, b sung hoàn chnh thành môn hc chính thng, đi din là William Petty, mt nhà kinh t hc ca ngi Anh, là tác gi cun “S hc chính tr” xut bn nm 1682, mt s tác phm có tính cht phân tích thng kê đu tiên ra đi. - Thng kê đc gi vi nhiu tên khác nhau thi by gi, sau đó nm 1759 mt giáo s ngi c, Achenwall (1719-1772) ln đu tiên dùng danh t “Statistics” (m t thut ng gc La tinh “Status”, có ngha là Nhà nc hoc trng thái ca hin tng) - sau này ngi ta dch ra là “Thng kê”. K t đó, thng kê có s phát trin rt mnh m và ngày càng hoàn thin, gn lin vi nhiu nhà toán hc - thng kê hc ni ting nh: M.V.Lomonoxop (nga, 1711-1765), Laplace (Pháp, 1749-1827), I.Fisher, W.M.Pearsons, II. THNG KÊ LÀ GÌ? 1. nh ngha Thng kê là mt h thng các phng pháp bao gm thu thp, tng hp, trình bày s liu, tính toán các đc trng ca đi tng nghiên cu nhm phc v cho quá trình phân tích, d đoán và ra quyt đnh. 2. Chc nng ca thng kê Thng kê thng đc phân thành 2 lnh vc: - Thng kê mô t (Descriptive statistics): là các phng pháp có liên quan đn vic thu thp s liu, tóm tt, trình bày, tính toán và mô t các đc trng khác nhau đ phn ánh mt cách tng quát đi tng nghiên cu. - Thng kê suy lun (Inferential statistics) : là bao gm các phng pháp c lng các đc trng ca tng th, phân tích mi liên h gia các hin tng nghiên cu, d đoán hoc ra quyt đnh trên c s thông tin thu thp t kt qu quan sát mu. 8 3. Phng pháp thng kê - Thu thp và x lý s liu: S liu thu thp thng rt nhiu và hn đn, các d liu đó cha đáp ng cho quá trình nghiên cu.  có hình nh tng quát v tng th nghiên cu, s liu thu thp phi đc x lý tng hp, trình bày, tính toán các s đo; kt qu có đc s giúp khái quát đc đc trng ca tng th. - Nghiên c u các hin tng trong hoàn cnh không chc chn: Trong thc t, có nhiu hin tng mà thông tin liên quan đn đi tng nghiên cu không đy đ mc dù ngi nghiên cu đã có s c gng. Ví d nh nghiên cu v nhu cu ca th trng v mt sn phm  mc đ nào, tình trng ca nn kinh t ra sao, đ nm đc các thông tin này mt cách rõ ràng qu là mt điu không chc chn. - iu tra chn mu: Trong mt s trng hp đ nghiên cu toàn b tt c các quan sát ca tng th là mt điu không hiu qu, xét c v tính kinh t (chi phí, thi gian) và tính kp thi, hoc không thc hin đc. Chính điu này đã đt ra cho thng kê xây dng các phng pháp ch cn nghiên cu mt b phn c a tng th mà có th suy lun cho hin tng tng quát mà vn đm bo đ tin cy cho phép, đó là phng pháp điu tra chn mu. - Nghiên cu mi liên h gia các hin tng: Gia các hin tng nghiên cu thng có mi liên h vi nhau. Ví d nh mi liên h gia chi tiêu và thu nhp; mi liên h gia lng vn vay và các yu t tác đng đn lng vn vay nh chi tiêu, thu nhp, trình đ hc vn; mi liên h gia tc đ phát trin vi tc đ phát trin ca các ngành, lm phát, tc đ phát trin dân s,…S hiu bit v mi liên h gia các hin tng rt có ý ngha, phc v cho quá trình d đoán - D đoán: D đoán là mt công vic cn thit trong tt c các lnh v c hot đng. Trong hot đng d đoán ngi ta có th chia ra thành nhiu loi: (1). D đoán da vào đnh lng và da vào đnh tính. Tuy nhiên, trong thng kê chúng ta ch yu xem xét v mt đnh lng vi mc đích cung cp cho nhng nhà qun lý có cái nhìn mang tính khoa hc hn và c th hn trc khi ra quyt đnh phù hp. (2). D đoán da vào ni suy và da vào ngoi suy. - D đoán n i suy là chúng ta da vào bn cht ca hin tng đ suy lun, ví d nh chúng ta xem xét mt liên h gia lng sn phm sn xut ra ph thuc các yu t đu vào nh vn, lao đng và trình đ khoa hc k thut. - D đoán da vào ngoi suy là chúng ta ch quan sát s bin đng ca hin tng trong thc t, tng hp li thành qui lut và s d ng qui lut này đ suy lun, d đoán s phát trin ca hin tng. Ví d nh đ đánh giá kt qu hot đng ca mt công ty ngi ta xem xét kt qu hot đng kinh doanh ca h qua nhiu nm. Ngoài ra, ngi ta còn có th phân chia d báo thng kê ra thành nhiu loi khác. 9 III. CÁC KHÁI NIM THNG DÙNG TRONG THNG KÊ 1. Tng th thng kê (Populations) Tng th thng kê là tp hp các đn v cá bit v s vt, hin tng trên c s mt đc đim chung nào đó cn đc quan sát, phân tích mt lng ca chúng. Các đn v, phn t to nên hin tng đc gi là các đn v tng th. Nh vy mu n xác đnh đc mt tng th thng kê, ta cn phi xác đnh đc tt c các đn v tng th ca nó. Thc cht ca vic xác đnh tng th thng kê là vic xác đnh các đn v tng th. Trong nhiu trng hp, các đn v ca tng th đc biu hin mt cách rõ ràng, d xác đnh. Ta gi nó là tng th b l. Ngc li, mt tng th mà các đn v ca nó không đc nhn bit mt cách trc tip, ranh gii ca tng th không rõ ràng đc gi là tng th tim n. i vi tng th tim n, vic tìm đc đy đ, chính xác gp nhiu khó khn. Vic nhm ln, b sót các đn trong tng th d xy ra. Ví d nh  tng th là nhng nhng mê nhc c đin, tng th ngi mê tín d đoan, 2. Mu (Samples) Mu là mt b phn ca tng th, đm bo đc tính đi din và đc chn ra đ quan sát và dùng đ suy din cho toàn b tng th. Nh vy, tt c các phn t ca mu phi thuc tng th, nh ng ngc li các phn t ca tng th thì cha chc thuc mu. iu này tng chng là đn gin, tuy nhiên trong mt s trng hp vic xác đnh mu cng có th dn đn nhm ln, đc bit là trong trng hp tng th ta nghiên cu là tng th tim n. Ngoài ra, chn mu nh th nào đ làm c s suy di n cho tng th, tc là mu phi mang tính đi din cho tng th. iu này thc s không d dàng, ta ch c gng hn ch ti đa s sai bit này mà thôi ch không th khc phc đc hoàn toàn. 3. Quan sát (Observations) Là mi đn v ca mu ; trong mt s tài liu còn đc gi là quan trc. 4. Tiêu thc thng kê Các đn v tng th thng có nhi u đc đim khác nhau, tuy nhiên trong thng k ngi ta ch chn mt s đc đim đ nghiên cu, các đc đim này ngi ra gi là tiêu thc thng kê. Nh vy, tiêu thc thng kê là khái nim ch các đc đim ca đn v tng th. Mi tiêu thc thng kê đu có các giá tr biu hin ca nó, da vào s biu hin c a nó ngi ta chia ra làm hai loi: a) Tiêu thc thuc tính: là tiêu thc phn ánh loi hoc tính cht ca đn v. Ví d nh ngành kinh doanh, ngh nghip, b) Tiêu thc s lng: là đc trng ca đn v tng th đc th hin bng con s. Ví d, nng sut ca mt loi cây trng. Tiêu thc s lng đc chia làm 2 loi: - Loi ri r c: là loi các giá tr có th ca nó là hu hn hay vô hn và có th đm đc. - Loi liên tc: là loi mà giá tr ca nó có th nhn bt k mt tr s nào đó trong mt khong nào đó. 5. Tham s tng th Là giá tr quan sát đc ca tng th và dùng đ mô t đc trng ca hin tng nghiên cu. Trong xác sut thng kê toán chúng ta đã bit các tham s tng th nh trung bình tng th (µ), t l tng th (p), phng sai tng th (σ 2 ). Ngoài ra, trong quá trình nghiên cu sâu môn thng kê chúng ta còn có thêm nhiu tham s tng th na nh: tng quan tng th (ρ), hi qui tuyn tính tng th,… 6. Tham s mu Tham s mu là giá tr tính toán đc ca mt mu và dùng đ suy rng cho tham s tng th. ó là cách gii thích mang tính cht thông thng, còn đi vi xác sut thng kê thì tham s mu là c lng đim ca tham s tng th, trong trng hp chúng ta cha bit tham s tng th chúng ta có th s dng tham s mu đ c lng tham s tng th. Chúng ta có th lit kê vài tham s mu nh sau: trung bình mu ( x ), t l mu ( ), phng sai mu (S p ˆ 2 ), h s tng quan mu (r),… IV. CÁC LOI THANG O (Scales of Measurement) ng trên quan đim ca nhà nghiên cu, chúng ta cn xác đnh các phng pháp phân tích thích hp da vào mc đích nghiên cu và bn cht ca d liu. Do vy, đu tiên chúng ta tìm hiu bn cht ca d liu thông qua kho sát các cp đ đo lng khác nhau vì mi cp đ s ch cho phép mt s phng pháp nht đnh mà thôi. 1. Khái nim - S đo: là vic gán nhng d kin lng hoá hay nhng ký hiu cho nhng hin tng quan sát. Chng hn nh nhng đc đim ca khách hàng v s chp nhn, thái đ, th hiu hoc nhng đc đim có liên quan khác đi vi mt sn phm mà h tiêu dùng. - Thang đo: là to ra mt thang đim đ đánh giá đc đim ca đi tng nghiên cu th hin qua s đánh giá, nhn xét. 2. Các loi thang đo - Thang đo danh ngha (Nominal scale): Là loi thang đo s dng cho d liu thuc tính mà các biu hin ca d liu không có s hn kèm, khác bit v th bc. Các con s không có mi quan h hn kém, không thc hin đc các phép tính đi s. Các con s ch mang tính cht mã hoá. Ví d, tiêu th c gii tính ta có th đánh s 1 là nam, 2 là n. - Thang đo th bc (Ordinal scale): Là loi thang đo dùng cho các d liu thuc tính. Tuy nhiên trng hp này biu hin ca d liu có s so sánh. Ví d, trình đ thành tho ca công nhân đc phân chia ra các bc th t 1 đn 7. Phân loi ging viên trong các trng đi hc: Giáo s, P.Giáo s, Ging viên chính, Ging viên. Thang đo này cng không thc hin đc các phép tính đi s . - Thang đo khong (Interval scale): Là loi thang đo dùng cho các d liu s lng. Là loi thang đo cng có th dùng đ xp hng các đi tng nghiên cu nhng khong cách bng nhau trên thang đo đi din cho khong cách bng nhau trong đc đim ca đi tng. Vi thang đo này ta có th thc hin các phép tính đi s tr phép chia không có ý ngha. Ví d nh đim môn hc c a sinh viên. Sinh viên A có đim thi là 8 đim, sinh viên B có đim là 4 thì không th nói rng sinh viên A gii gp hai ln sinh viên B. 10 - Thang đo t l (Ratio scale): Là loi thang đo cng có th dùng d liu s lng. Trong các loi thang đo đây là loi thang đo cao nht. Ngoài đc tính ca thang đo khong, phép chia có th thc hin [...]... ng c s d ng vỡ cỏc lý do sau: - Ti t ki m chi phớ 12 - Cung c p thụng tin k p th i cho quỏ trỡnh nghiờn c u - ỏng tin c y õy l y u t r t quan tr ng, nú lm cho i u tra ch n m u tr nờn cú hi u qu v c ch p nh n Tuy nhiờn, cú s ỏng tin c y ny chỳng ta ph i cú ph ng phỏp khoa h c m b o tớnh chớnh xỏc ch c n ch n ra m t s quan sỏt m cú th suy lu n cho c t ng th r ng l n ú l nh vo cỏc lý thuy t th ng kờ... n thi t cho nghiờn c u D a vo cỏch th c ny ng i ta chia d li u thnh 2 ngu n: d li u th c p v d li u s c p 2.1 D li u th c p (Secondary data): D li u th c p l cỏc thụng tin ó cú s n v ó qua t ng h p, x lý Lo i d ki n ny cú th thu th p t cỏc ngu n sau: (1) S li u n i b : l lo i s li u ó thu th p t cỏc cu c i u tra tr c õy c ghi chộp c p nh t trong n v ho c c (2) S li u t cỏc n ph m c a nh n c: Cỏc d li... theo yờu c u S li u th c p cú u i m l cú th chia s chi phớ, do ú nú cú tớnh kinh t h n, s li u c cung c p k p th i h n Tuy nhiờn, d li u th c p th ng l cỏc thụng tin c b n, s li u ó c t ng h p ó qua x lý cho nờn khụng y ho c khụng phự h p cho quỏ trỡnh nghiờn c u S li u th c p th ng ớt c s d ng d bỏo trong th ng kờ, s li u ny th ng c s d ng trong trỡnh by t ng quan n i dung nghiờn c u, l c s phỏt hi... tớch k t lu n ph n ỏnh c c i m b n ch t c a hi n t ng - K p th i: Yờu c u thụng tin khụng nh ng ỏp ng yờu c u phự h p, chớnh xỏc m giỏ tr thụng tin cũn th hi n ch nú cú ph c v k p th i cho cụng tỏc qu n lý v ti n trỡnh ra cỏc quy t nh hay khụng - Khỏch quan: T c l s li u thu th p c khụng b nh h ng vo tớnh ch quan c a ng i thu th p c ng nh ng i cung c p s li u v ngay c trong thi t k b ng cõu h i Y u t... ng kờ, c n thi t ph i trỡnh by k t qu t ng h p theo m t hỡnh th c thu n l i nh t cho vi c s d ng sau ny 1 Khỏi ni m B ng th ng kờ l m t hỡnh th c trỡnh by cỏc ti li u th ng kờ m t cỏch cú h th ng, h p lý v rừ rng, nh m nờu lờn cỏc c tr ng v m t l ng c a hi n t ng nghiờn c u c i m chung c a t t c cỏc b ng th ng kờ l bao gi c ng cú nh ng con s c a t ng b ph n v cú m i liờn h m t thi t v i nhau 2 C u thnh... (2) (3) (4) (5) Tờn ch 3 Cỏc yờu c u v qui c xõy d ng b ng th ng kờ Qui mụ c a b ng th ng kờ: khụng nờn quỏ l n, t c l quỏ nhi u hng, c t v nhi u phõn t k t h p M t b ng th ng kờ ng n, g n m t cỏch h p lý s t o i u ki n d dng cho vi c phõn tớch N u th y c n thi t nờn xõy d ng hai, ba, b ng th ng kờ nh thay cho m t b ng th ng kờ quỏ l n S hi u b ng: nh m giỳp cho ng i c d dng xỏc nh v trớ c a b ng khi... Tựy theo m c ớch nghiờn c u ta c n xem xột v n d ng cỏc s o cho phự h p Tuy nhiờn, trong th c t s trung bỡnh c s d ng r ng rói vỡ d a vo s trung bỡnh ng i ta phỏt tri n nhi u c s suy lu n xõy d ng cỏc lý thuy t v tớnh cỏc s o khỏc IV S O PHN TN (Measure of dispersion) bi n thiờn c a tiờu th c dựng ỏnh giỏ m c i di n c a s bỡnh quõn i v i t ng th c nghiờn c u Tr s ny tớnh ra cng l n, bi n thiờn c a tiờu . THNG KÊ 1. Sai s trong quá trình chun b điu tra thng kê 2. Sai s trong quá trình t chc điu tra 3. Sai s liên quan đn quá trình x lý thông tin 6 LI NÓI U Thng kê là. hi. Nguyên lý thng kê kinh t, lý thuyt thng kê theo hng ng dng trong lnh vc kinh t và qun tr kinh doanh, là công c không th thiu đc trong hot đng nghiên cu và qun lý. Nguyên. tp môn nguyên lý thng kê kinh t, va phù hp vi chng trình đào to theo tín ch, va nht quán vi các môn hc đnh lng trong chng trình đào t o bc đi hc là cn thit. Giáo trình

Ngày đăng: 30/07/2014, 17:20

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w