chuong6 phương pháp nghiên cứu khoa học

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Xử lý liệu Phân tích đơn biến Phân tích nhị biến Tổng quan phân tích đa biến Xử lý liệu Phân tích đơn biến Phân tích nhị biến Tổng quan phân tích đa biến Hiệu chỉnh (Editing) Mã hoá (Coding) Tạo tập tin liệu ` Mục đích ™ Đúng thủ tục/đối tượng vấn (legibility) ™ Xử lý vấn/trả lời không hoàn chỉnh (completeness) ™ Tính quán trả lời (consistency) ™ Sự xác trả lời (accuracy) ™ Sự rõ ràng trả lời (clarification) ` Quá trình Hiệu chỉnh sơ (field editing): • Thực interviewer • Càng sớm tốt sau vấn xong Hiệu chỉnh cuối (office editing): • Thực editor • • Sau thu thập xong data Đòi hỏi người hiệu chỉnh phải có nhiều kinh nghiệm, kiến thức ` Xử lý phát lỗi ™ Liên lạc trở lại để bổ sung làm rõ ™ Hiệu chỉnh, làm rõ bổ sung theo trí nhớ liệu/suy luận khác ™ Hủy bỏ số câu trả lời (missing value) ™ Hủy hoàn toàn vấn/questionnaire Là trình gán mã số (số nhãn) cho biến trả lời Thang đo biến tùy thuộc vào cách hỏi chất biến hỏi ` Các bước mã hoá ◦ Đặt tên biến cho câu hỏi x Câu hỏi chọn lựa x Câu hỏi nhiều chọn lựa ◦ Chuyển tập chọn lựa trả lời câu hỏi thành tập số/nhãn phù hợp, có ý nghĩa x Câu hỏi đóng x Câu hỏi mở x Câu hỏi có chọn lựa: “Khác” x Hai trường hợp “Không biết” Tính phù hợp (appropriateness) Tính toàn diện (exhaustiveness) NGUYÊN TẮC Tính loại trừ (mutual exclusivity) Tính đơn nguyên (unidimensionality) ` CONJOINT ANALYSIS – ÁP DỤNG ‰ Nhà NC tạo tập phương án sản phẩm Mỗi phương án tổ hợp yếu tố ‰ Tập phương án đưa cho đối tượng chọn/ xếp hạng (hoặc cho điểm thể mức ưa thích) ‰ Conjoint analysis đánh giá ảnh hưởng utility score thành phần (hay part-worths, tượng trưng cho mức độ quan trọng yếu tố) lên ưa thích tổng hợp (utility) sản phẩm ` CONJOINT ANALYSIS – ÁP DỤNG ` Có thể dùng kết để Đánh giá thị phần nhãn hiệu thị trường Phân khúc thị trường Nhận dạng hội thị trường cho sản phẩm với tổ hợp thuộc tính Thí dụ: Thiết kế sản phẩm có thuộc tính: ` Giá : (cao, trung bình, thấp) ` Kiểu dáng : (cao, trung bình, thấp) ` Chức : (đơn giản, phức tạp) Î Chỉ cần đánh giá nhóm khoảng tổ hợp (thay 18 tổ hợp) tính hấp dẫn sản phẩm khách hàng Thí dụ: Tầm quan trọng thuộc tính Nhà nghiên cứu Tầm quan trọng mức độ thuộc tính Tạo sản phẩm có độ vị lợi cao người mua Phân tích phụ thuộc Phân tích tương tác ` FACTOR ANALYSIS (PHÂN TÍCH NHÂN TỐ) Là phép rút gọn liệu biến cách nhóm chúng lại với nhân tố đại diện Điều kiện: biến phải có thang đo metric Ứng dụng • • • Xây dựng thang đo Multiple – item Xác định cấu trúc liệu Giảm thứ nguyên tập liệu, rút gọn liệu Thí dụ: Factor analysis: gom m biến thành k factor Case X1 X2 X3 … … Xm X6 X3 X5 X9 X10 X7 Xm Xm - X8 Tùy mục đích toán, … dùng: Exploratory factor analysis n (EFA) Factor gồm X1 Confirmatory gồm X2 factor analysis gồm X4 (CFA) ` CLUSTER ANALYSIS (PHÂN TÍCH NHÓM) Phân chia đối tượng/ người thành nhóm với thành viên nhóm có đặc trưng tương tự Mục tiêu Thí dụ: Bài toán phân khúc thị trường (Segmentation) Phân loại hành vi mua (Typology) ` CLUSTER ANALYSIS (PHÂN TÍCH NHÓM) Quá trình thực Xác định biến làm sở để phân nhóm Phần chia nhóm dựa tương tự Đặc tên nhóm dựa theo đặc điểm chung thuộc tính (các biến sở) Chuẩn định (Validation) mô tả đặc trưng (profiling) Thí dụ: Cluster analysis để phân khúc thị trường Yêu cầu thang đo: metric Công ty TICO: Xác định Nhóm Khách Hàng khác hành vi mua “Hãy đánh giá mức độ quan trọng yếu tố sau định mua hàng Ông/ Bà” X1 – Chất lượng sản phẩm X2 – Giá bánX3 – Thời gian giao hàng X4 – Uy tín nhà sản xuất X5 – Các dịch vụ kèm Không qtrọng Rất qtrọng Thí dụ: Cluster analysis để phân khúc thị trường Hơn 300 khách hàng khảo sát ` Nhận dạng nhóm khác ` Trong nhóm có tương tự tầm quan trọng yếu tố (X1 Î X5) ảnh hưởng đến định mua Nhóm Nhóm 1: X1, X4, X5 quan trọng Khách hàng trẻ, định mua ` Nhóm 2: X1, X2, X3 quan trọng Î TICO có chiến lược tiếp thị nhóm khách hàng khác thu nhập cao, TP Nhóm Khách hàng công nghiệp – sản xuất MULTIDIMENTIONAL SCALING (perceptual mapping) ™ Mục đích: Xác định số lượng chất thứ nguyên (dimensions) đặc trưng cho nhận thức/ đánh giá khách hàng đối tượng ™ Thang đo: Cả hai loại thang metric/nonmetric ™ Trong MR: Thường sử dụng toán xác định vị trí tương đối (relative position) nhãn hiệu cạnh tranh phản hồi từ phía khách hàng ™ Xác định yếu tố đặc trưng cho việc đánh giá khách hàng ™ Là phương pháp ngược với Cluster Multidimentional Scaling Cluster Analaysis • Phát thứ nguyên đặc trưng (Underlying Dimensions) từ phản hồi • Gộp đối tượng thành nhóm theo số đặc tính tượng tự KỸ THUẬT ĐO VÀ THU THẬP DỮ LIỆU [...]... phân phối/ dữ liệu có liên quan ™ Đề nghị những phương pháp biến đổi các biến ™ Kiểm tra sampling Biến khoảng N 215 Minimum Maximum Mean Std Deviation Skewness Kurtosis 1 5 Statistic Std Error Statistic Statistic Std Error Statistic Std Error 2.25 0.06 0.83 0.57 0.17 0.45 0.33 Ví dụ Kiểm chứng xem những phát biểu nào đó có thích hợp cho tổng thể nghiên cứu hay không • TD: Bình quân tuổi của 100 SV trong... khoảng (interval) ◦ Có thể dùng t Test hoặc Z Test để test giá trị trung bình của tổng thể khi biết giá trị trung bình của mẫu Z TEST t TEST Biết phương sai σ của tổng ™ Không biết phương sai σ của thể và cỡ mẫu bất kỳ tổng thể và cỡ mẫu bất kỳ ™ Không biết phương sai σ ™ Khi cỡ mẫu n > 30 thì phân của tổng thể và cỡ mẫu n >30 phối t = phân phối z ™ Lưu ý: khi tra bảng tc thì dF = n-1 x−μ ™ t= Sx ` Thí...Tính phù hợp (appropriateness) Thí dụ: Thông tin cá nhân hoặc doanh nghiệp Tuổi