Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 2 (ThS. Nguyễn Tiến Dũng)

Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh Chương 2: Thu thập dữ liệu cung cấp cho người học các kiến thức: Xác định DL cần thu thập, dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp, các kỹ thuật (phương pháp) lấy mẫu. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết

CHƯƠNG THU THẬP DỮ LIỆU ThS Nguyễn Tiến Dũng Bộ môn Quản trị Kinh doanh, Viện Kinh tế Quản lý Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG ● Sau kết thúc chương này, người học có thể: ● Phân biệt DL thứ cấp DL sơ cấp ● Kể tên nêu đặc điểm, phạm vi ứng dụng kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên không ngẫu nhiên ● Phân biệt DL định tính DL định lượng ý nghĩa hai loại DL phân tích TK © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng CÁC NỘI DUNG CHÍNH ● 2.1 Xác định DL cần thu thập ● 2.2 DL thứ cấp ● 2.3 DL sơ cấp ● 2.4 Các kỹ thuật (phương pháp) lấy mẫu © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 2.1 XÁC ĐỊNH DỮ LIỆU CẦN THU THẬP ● Tiến trình NC ● Vấn đề quản trị >> Mục tiêu NC >> Kế hoạch NC >> Thu thập DL >> Phân tích DL … ● TD: NC mối liên hệ mức độ yêu thích chuyên ngành SV kết học tập ● DL Biến đầu vào X = Mức độ yêu thích chuyên ngành ● DL Biến đầu Y = Kết học tập = f(X) ● DL khác: ● Về SV: khoa, trường, học năm thứ ● Về môi trường học tập: đặc điểm nhà trường, xã hội … ● loại DL theo tính sẵn có thời điểm NC: ● DL thứ cấp ● DL sơ cấp © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 2.2 DỮ LIỆU THỨ CẤP ● DL có sẵn ● Tiếp cận nguồn DL -> Lấy DL -> Xử lý thêm ● Nguồn bên DN ● Nguồn bên DN ● Các tổ chức chuyên TK nhà nước: TCTK (gso.gov.vn), Cục TK … ● Các tổ chức không chuyên TK ● Các tổ chức dịch vụ cung cấp thơng tin: TNS, A.C Nielsen … © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng Dữ liệu bên DN ● TD: SV làm TTTN phải lấy số liệu DN mà SV thực tập ● Phần 1: GT chung DN ● ● ● ● ● ● Sở hữu Quy mô DN Mặt hàng KD Cơ cấu tổ chức Quy trình cơng nghệ, sản xuất, cung cấp dịch vụ … ● Phần 2: PT hoạt động KD DN ● 2.1 Tiêu thụ marketing ● 2.2 Lao động tiền lương ● 2.3 Vật tư tài sản cố định ● 2.4 Chi phí giá thành ● 2.5 Tình hình tài © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 2.3 DỮ LIỆU SƠ CẤP ● DL khơng có sẵn ● Tự làm hay thuê ● Các phương pháp thu thập DL sơ cấp ● NC định tính ● Phỏng vấn sâu ● Thảo luận nhóm ● NC định lượng ● Quan sát ● Nhật ký ● Điều tra chọn mẫu: PV trực tiếp, qua điện thoại, qua thư © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 2.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP LẤY MẪU Yêu cầu lấy mẫu • Sai số • Chi phí • Thời gian © Nguyễn Tiến Dũng Các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên • Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản • Lấy mẫu hệ thống • Lấy mẫu phân tầng • Lấy mẫu theo cụm Thống kê ứng dụng Các phương pháp lấy mẫu khơng ngẫu nhiên • Lấy mẫu thuận tiện • Lấy mẫu theo định mức • Lấy mẫu phán đốn • Lấy mẫu theo giới thiệu 2.4.1 Các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên ● Lấy mẫu ngẫu nhiên (random sampling)? ● 2.4.1.1 Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling) ● Tổng thể gồm N = 20 phần tử  chọn n = phần tử ● Giả thiết (giả định): có ds N phần tử, đánh số từ tới N ● Các kỹ thuật (p.pháp) cụ thể: ● Tra bảng số ngẫu nhiên ● Rút thăm ngẫu nhiên ● Khởi tạo số ngẫu nhiên máy tính: ● Excel: Hàm RANDBETWEEN(a;b) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng Bảng số ngẫu nhiên (Table of Random Numbers) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 10 2.4.1.2 Lấy mẫu hệ thống (systematic sampling) ● N = 49; n = 10 ● Cách 1: Lấy mẫu khơng quay vịng ● Tính bước nhảy k = [N/n] = ● Chọn ngẫu nhiên p.tử [1;k]  ● Tính p.tử tiếp theo: 7, 11, 15, 19, 23, 27, ● Cách 2: Lấy mẫu quay vòng ● Tính bước nhảy k = N/n = 4,9  làm tròn ● Chọn ngẫu nhiên p.tử [1;5]  ● Các phần tử tiếp theo: 9, 14, 19, 24, 29, 34, 39, 44, 49 (đủ) ● Chọn ngẫu nhiên p.tử đầu tiên: [1;5]  ● Các phần tử tiếp theo: 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, (50) ● 50 – 49 =  lấy mẫu quay vịng © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 11 2.4.1.3 Lấy mẫu phân tầng (phân lớp) (stratified sampling) ● Tổng thể gồm nhiều nhóm (gọi tầng), có đặc điểm khác ● Yêu cầu: lấy số lượng hay tỷ lệ định theo nhóm (tầng) ● Lấy mẫu phân tầng tỷ lệ ● Lấy mẫu phân tầng không tỷ lệ ● TD: Có DS gồm N = 20 khách nam + 20 khách nữ Cần chọn n = người, có khách nam khách nữ để vấn (rút mẫu phân tầng tỷ lệ) ● Quy trình rút mẫu nào? ● Tỷ lệ rút mẫu tầng khơng ● Kích thước nhóm ● Mục đích © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 12 2.4.1.4 Lấy mẫu theo cụm (cluster sampling) ● Tổng thể gồm nhiều nhóm (gọi cụm), có đặc điểm khác nhau, cụm lại bao gồm cụm ● Lấy mẫu theo cụm giai đoạn ● Chọn ngẫu nhiên số cụm ● Trong cụm chọn, chọn ngẫu nhiên số p.tử ● Lấy mẫu theo cụm giai đoạn ● Chọn ngẫu nhiên số cụm ● Trong cụm chọn, lấy ngẫu nhiên số cụm ● Trong cụm chọn, lấy ngẫu nhiên số p.tử ● TD: N = 20 nhà x 10 tầng x 10 hộ = 2000 hộ; n = 100 ● Cách 1: nhà x 10 tầng x 10 hộ ● Cách 2: 20 nhà x tầng x hộ ● Cách 3: 10 nhà x tầng x hộ © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 13 2.4.2 Các phương pháp lấy mẫu không ngẫu nhiên (phi xác suất) ● Lấy mẫu thuận tiện (convenience sampling) ● Quy trình cụ thể, thuận tiện cho người TK/NC ● Lấy mẫu định mức / lấy mẫu theo tiêu (quota sampling) ● Lấy mẫu thuận tiện + kiểm soát số lượng theo tiêu chí định trước ● Lấy mẫu theo phán đoán (judgemental sampling) ● Lấy mẫu theo giới thiệu (snowball sampling) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 14 2.5 DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH VÀ ĐỊNH LƯỢNG ● Dữ liệu định tính (qualitative data) ● DL định danh ● DL thứ bậc ● Dữ liệu định lượng (quantitative data) ● DL khoảng ● DL tỷ lệ ● Việc tính giá trị TB, phương sai độ lệch chuẩn DL định tính vơ nghĩa ● Thang đo  Dữ liệu  Phương pháp PT DL ● TD: Mã hoá = Nam; = Nữ Đã PV 100 người, chạy kết biến giới tính = 1,5 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 15