T ng hoỏ thit b inGV: Nguyn V Thanh 1ĐĐiều chiều chỉỉnh bnh bĐĐK vK vthiết kế hthiết kế hệệththốốngngĐĐiều chiều chỉỉnh bnh bộộđđiều khiiều khiểển ln lthay thay đổđổi ci cáác c ththôông sng sốốccủủa ba bộộđđiều khiiều khiểển (tn (tỉỉllệệ, tích ph, tích phâân, n, vi phvi phâân) sao cho n) sao cho đạđạt t đợđợc cc cáác chc chỉỉtitiêêu u đđiều iều khikhiểển mong mun mong muốốn.n.CCáác chc chỉỉtitiêêu u đđiều khiiều khiểển thn thờng gờng gặặppTrong miền thời gian: Trong miền thời gian: Sai lSai lệệch tch tĩĩnh, thời gian tnh, thời gian tăăng ng trtrởởng, tng, tốốc c độđộđáđáp p ứứng, tng, tỉỉssốốsuy gisuy giảảm, m, độđộququááđđiều iều chchỉỉnh.nh.Trong miền tTrong miền tầần sn sốố: : GiGiớới hi hạạn bin biêên n độđộ, gi, giớới hi hạạn góc pha, n góc pha, đđiiểểm tm tầần sn sốốggẫẫy.y.ĐĐiều khiiều khiểển n mmááy phy pháát t đđiiệệnnNguyNguyêên lí ln lí lm vim việệccổổn n đđịnh tịnh tầần sn sốốổổn n đđịnh ịnh đđiiệện n ááp php pháát rat raĐĐặặc tính lc tính lm vim việệc:c:ĐĐặặc tính khc tính khôông tng tảải:i:dmdqfWkE44,4=60.npf =E0Ikt
T ng hoỏ thit b inGV: Nguyn V Thanh 2ĐĐặặc tính ngoc tính ngoàài (i (đặđặc tính tc tính tảải)i)ItEIđmUđm0điện cảmđiện dungđiện trởĐĐặặc tính c tính đđiều chiều chỉỉnhnhItIktIđmIkt0điện cảmđiện trởđiện dungCCáác hc hệệththốống kích từng kích từHHệệththốống kích từ dng kích từ dùùng mng mááy y đđiiệện mn mộột chiềut chiềuHHệệththốống kích từ dng kích từ dùùng mng mááy y đđiiệện xoay chiều có chn xoay chiều có chổổi thani thanHHệệththốống kích từ dng kích từ dùùng mng mááy y đđiiệện xoay chiều khn xoay chiều khôông chng chổổi i thanthanHHệệththốống kích từ trng kích từ trựực tiếpc tiếp
T ng hoỏ thit b inGV: Nguyn V Thanh 3SSơơđồđồđđiều khiiều khiểển kích từ trn kích từ trựực tiếp mc tiếp mááy phy pháát t đđiiệệnnBộ điều khiểnBiến áp nguồnG3~Phụ tải3 phaSPPVeCVkt_Biến áp phản hồiSSơơđồđồkhkhốối i đđiều khiiều khiểển mn mááy phy pháát t đđiiệệnnBBĐĐK: BK: Bộộđđiều khiiều khiểển n ĐĐT: T: ĐĐốối ti tợợng (Mng (Mááy phy pháát t đđiiệện vn vààbbộộbiến biến đổđổi)i)PH: PhPH: Phảản hn hồồi (Biến i (Biến ááp php phảản hn hồồi vi vààbbộộchchỉỉnh lnh lu)u)SP: SP: ĐĐiiểểm m đặđặt (t (đđiiệện n ááp p đặđặt (mong mut (mong muốốn))n))PV: Biến quPV: Biến quáátrtrìình (nh (đđiiệện n ááp thp thựực c đầđầu ra mu ra mááy phy pháát)t)PV1: Tín hiPV1: Tín hiệệu phu phảản hn hồồiiCV: Biến CV: Biến đđiều khiiều khiểển (n (ĐĐiiệện n ááp p đđiều khiiều khiểển cn củủa ba bộộbiến biến đổđổi)i)-PV1SPBĐKĐTPHCVePV
T ng hoỏ thit b inGV: Nguyn V Thanh 450%380V220V0VCV (Uđk)0%100%PV (Uph)(Uđ)Quan hQuan hệệbiến CV biến CV (U(Uđđkk) v) vPV (UPV (Urr) ) ccủủa ba bộộbiến biến đổđổi i đđa va vo o đđiều iều chchỉỉnh mnh mááy phy pháát t đđiiệện n 50%380V220V0VCV (Uđk)0%100%PV (Ur)(Uđ)Quan hQuan hệệbiến CV biến CV (U(Uđđkk) v) vPV1 (UPV1 (Uphph) ) ccủủa ba bộộđđiều khiiều khiểểnnU1CVmớiYYêêu cu cầầu:u:Thiết kế nguyThiết kế nguyêên lí mn lí mạạch ch đđiều khiiều khiểển cho n cho ổổn n đđịnh ịnh đđiiệện n ááp p ra mra mááy phy pháát t đđiiệện có phn có phảản hn hồồi i đđiiệện n ááp (Có thp (Có thểểthiết kế thiết kế theo btheo băăm m ááp mp mộột chiều hot chiều hoặặc chc chỉỉnh lnh lu có u có đđiều khiiều khiểển)n)TTựựkích mkích mááy phy pháát t đđiiệệnnIktEE0E1E2E3ExlI0I1I2I3Các phơng pháp mồi kích từ*/ Dùng đờng cong tự kích*/ Dùng ắcqui máy phát điện
T ng hoỏ thit b inGV: Nguyn V Thanh 5đốđối ti tợợng xng xáác c đđịnh ịnh đợđợc c hhm truyền m truyền Thiết kế xThiết kế xâây dy dựựng mng mạạch ch ổổn n đđịnh tịnh tốốc c độđộđộđộng cng cơơđđiiệện DC. Có cn DC. Có cáác thc thôông sng sốốsau:sau:UUđđmm= 220 V= 220 Vđđm m = 0.85= 0.85nnđđmm= 970 v/ph= 970 v/phIIđđmm= 50 A= 50 AjjDCDC= 1.6 kgm= 1.6 kgm22p = 2p = 2UUđđkk= 10 V= 10 VUUdodo= 240 V= 240 VMMááy phy pháát tt tốốc TMc TM--100100--2000 có s2000 có sốốliliệệu: Uu: Uđđmm= 100V= 100Vnnđđm m = 2000 v/ph= 2000 v/phSSơơđồđồkhkhốối i đđiều khiiều khiểển tn tựựđộđộng ng ổổn n đđịnh tịnh tốốc c độđộchcha xét via xét việệc hc hạạn chế dn chế dòòng khi khng khi khởởi i độđộng.ng.XXáác c PHẦN : TỔ CHỨC CÔNG TÁC KẾ TOÁN Tổ chức vận dụng hệ thống chứng từ kế toán 1/ Bạn chuẩn bị chứng từ sau cho doanh nghiệp thành lập ? Hợp đồng kinh tế Hóa đơn bán hàng Hóa đơn mua hàng Bảng chấm công Thẻ chấm công Phiếu thu Phiếu chi Phiếu nhập kho Phiếu xuất kho Biên giao nhận Biên công nợ Sổ tài khoản Báo cáo thuế Báo cáo tài Mẫu đề nghị tạm ứng 2/ Bạn tham khảo hệ thống chứng từ theo chế độ kế toán hành quy định phần phụ lục Bài tập Tổ chức vận dụng hệ thống tài khoản 1/ Bạn vận dụng nhiều tài khoản khác để mở theo dõi tình hình thực tế doanh nghiệp Bạn quyền tự mở tài khoản TK 629 không? Được Phải xin Bộ Tài Chính 2/ Khi công ty chuyển sang Tỉnh Thành khác, phải đăng ký hệ thống tài khoản sử dụng với Cơ Quan Thuế địa phương? Phải xin Không cần phải xin 3/ Có chế độ kế toán Thứ chế độ ban hành kèm theo Quyết Định 15 (được bổ sung Thông tư 244/2009) chế độ ban hành kèm theo Quyết định 48 Hệ thống tài khoản chế độ có khác không? Có Không 4/ Theo quy định, hệ thống tài khoản dành cho DN nhỏ vừa áp dụng theo QĐ 48 Tuy nhiên, DN Nhỏ Vừa áp dụng HTTK theo QĐ 15 sau : Tự Phải thông báo Cơ quan quản lý địa phương Tổ chức vận dụng hình thức kế toán 1/ Hình thức kế toán máy tính hình thức dễ áp dụng? Đúng Sai 2/ Doanh nghiệp Nhỏ áp dụng hình thức phù hợp? NKC CTGS NKSC NKCT Máy tính Tổ chức lập phân tích Báo cáo Tài 1/ Tổ chức lập phân tích báo cáo tài trách nhiệm Kế toán trưởng? Đúng Sai 2/ Việc phân tích báo cáo tài để Thông báo cho quan Thuế Ra định nên kinh doanh tiếp Tổ chức Bộ máy kế toán Người làm kế toán 1/ Người làm kế toán phải học qua khóa kế toán Đúng Sai 2/ Tuyển người làm kế toán phải có khả kế toán bắt buộc phải có kinh nghiệm Đúng Sai 3/ Kế toán trưởng phải có kinh nghiệm Đúng Sai 4/ Công nhân làm kế toán với điều kiện đào tạo qua khóa kế toán Đúng Sai 5/ Doanh nghiệp phải có kế toán Đúng Sai 6/ Kế toán trưởng bắt buộc phải học qua khóa Bồi Dưỡng Kế Toán Trưởng Đúng Sai Cao Hào Thi 74 Chương 7 ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ THỐNG KÊ (Estimation) 7.1 KHÁI NIỆM CHUNG Xét một tập hợp chính gồm N biến ngẫu nhiên X có hàm mật độ xác suất là f (x,θ); trong đó θ là các tham số thống kê của tập hợp chính. Thí dụ: Trong phân phối nhị thức: fx Cnxx nx(, ) ( )θρρ=−−1 ⇒ θ = ρ, θ ∈ [0 , 1] Trong phân phối poisson fxexx(, )!θλλ= ⇒ θ = λ λ > 0 Trong phân phối chuẩn fx ex(, )()θπσµσ=−−122222 ⇒ θ = (µ, σ2) ; -∞ < µ < +∞ ; 0 < σ2 < +∞ Gọi {x1, x2, , xn} là mẫu ngẫu nhiên, cỡ mẫu n được dùng lấy ra từ tập hợp chính tuân theo hàm mật độ xác suất f (x,θ). Ở đây dạng của hàm f xem như đã biết còn các tham số thống kê θ của tập hợp chính xem như chưa biết. Vấn đề đặt ra ở chương trình này là dựa vào các mẫu quan sát {x1,x2, .,xn} ta ước lượng xem giá trị cụ thể của θ bằng bao nhiêu (bài toán đó gọi là ước lượng điểm ) hoặc ước lượng xem θ nằm trong khoảng nào (bài toán ước lượng khoảng). 7.2 ƯỚC LƯỢNG ĐIỂM (Point Estimation) 7.2.1 Ước lượng và giá trị ước lượng (Estimator And Estimate) a) Ước lượng (Estimator) và hàm ước lượng - Là biến ngẫu nhiên hay các tham số thống kê của mẫu được dùng để ước lượng các tham số thống kê chưa biết của tập hợp chính. - Ước lượng của tham số thống kê θ của tập hợp chính được ký hiệu là θˆ - Dựa vào mẫu {x1,x2 .,xn} người ta lập ra Hàm θˆ = θˆ (x1,x2, ,xn) để ước lượng cho θ. θˆ được gọi là hàm ước lượng của θ hay gọi tắt là ước lượng của θ.
Cao Hào Thi 75 θˆ chỉ phụ thuộc vào giá trị quan sát x1, x2, . ,xn chứ không phụ thuộc vào các tham số chưa biết θ của tập hợp chính. b) Giá trị ước lượng (Estimate) hay còn gọi là giá trị ước lượng điểm (Point Estimate) Là giá trị cụ thể của ước lượng θˆ và được xem như giá trị ước lượng của tham số thống kê θ của tập hợp chính. Tham số thống kê và tập hợp chính (Population Parameter) Ước lượng (Estimation) Giá trị ước lượng Estimate (Point estimate) Số trung bình µ X Phương sai 2xσ Sx2 Độ lệch chuẩn σx Sx Tỷ lệ p fˆ 7.2.2 Ước lượng không chệch: (Unbiased Estimators) a) Ước lượng không chệch: Ước lượng θ được gọi là ước lượng không chệch của tham số thống kê θ nếu kỳ vọng của θˆ là θ. E (θˆ) = θ Thí dụ E(X) = µ => X là ước lượng không chệch của µ E(Sx2) = 2xσ => Sx2 là ước lượng không chệch cuả 2xσ E (fˆ) = p => fˆ là ước lượng không chệch của p b) Độ chệch (The Bias) Gọi θˆ là ước lượng của θ: Bias(θˆ) = E (θˆ) - θ Đối với ước lượng không chệch ⇒ Bias = độ chệch = 0 c) Ước lượng hiệu quả tốt nhất: Gọi θˆ1 và θˆ2 là 2 ước lượng không chệch của θ dựa trên số P H A ÀN II. T H O ÁN G K E Â §1. K hái niệm về phương pháp m ẫu 1.1. Mẫu và đám đông Chương VII. LÝ THUYẾT MẪU + Tập hợp tất cả các phần tử mà ta cần quan tâm đến một (hay một vài) dấu hiệu chung về lượng (hay chất) của các phần tử được gọi là đám đông. Dấu hiệu này thay đổi qua các phần tử tạo nên đại lượng ngẫu nhiên X.
+ Các đặc trưng của X là các đặc trưng của đám đông. + Xét về lượng, ta quan tâm đến 2 đặc trưng sau Trung bình đám đông ( )M X , Phương sai đám đông 2( )D X . + Xét về chất, ta quan tâm đến tỉ lệ p của các phần tử có tính chất A nào đó và X = { 0; 1}.
+ Tập hợp nhỏ n phần tử được chọn ra từ đám đông để quan sát gọi là mẫu. 1.2. Phương pháp mẫu Phương pháp mẫu là chọn ra n phần tử đại diện cho đám đông, sau khi nghiên cứu n phần tử này bằng các công cụ thống kê ta rút ra kết luận cho toàn thể đám đông. + Ta chỉ xét các kết quả quan sát độc lập.
1.3. Mẫu tổng quát và mẫu cụ thể + Mẫu gồm n phần tử quan sát độc lập (X1,X2,…,Xn) là mẫu tổng quát (mẫu ngẫu nhiên) với kích thước mẫu là n. + Tiến hành quan sát, ta được các giá trò cụ thể j j , ,X x j 1 n thì (x1,x2,…,xn) là mẫu cụ thể.
+ Khi xét lý thuyết ta dùng mẫu tổng quát, thực nghiệm thì ta dùng mẫu cụ thể. + Xác suất nghiên cứu đám đông để hiểu về mẫu còn thống kê thì ngược lại.
1.4. Sắp xếp số liệu thực nghiệm 1.4.1. Sắp xếp theo các giá trò khác nhau Giả sử mẫu (X1,X2,…,Xn) có k quan sát khác nhau là X1,X2,…,Xk (k n ) và Xi có tần số ni với 1 2 kn n n n . .
VD Kiểm tra ngẫu nhiên 50 sinh viên, kết quả X 2 4 5 6 7 8 9 10ni4 6 20 10 5 2 2 1
1.4.1. Sắp xếp dưới dạng khoảng Nếu mẫu (X1,X2,…,Xn) có nhiều quan sát khác nhau, khoảng cách giữa các quan sát không đồng đều hoặc các Xi khác nhau rất ít thì ta sắp xếp chúng dưới dạng khoảng.
+ Xét khoảng x xm in m ax, chứa toàn bộ quan sát Xi. Chia x xm in m ax, thành các khoảng bằng nhau (hay lớp ). + Số khoảng tối ưu là 1 + 3,322lgn, độ dài khoảng là x xh1 3 322 nm ax m in, lg.
V D Đ o ch iều cao của 100 th anh nie ân, ta có bảng Tần suất innLớp (khoảng)Tần số ni148 – 152 152 – 156 156 – 160 160 – 164 164 – 168 5203525150,050,20,350,250,15
[...]...
CÁC ĐẶC TRƯNG MẪU CỤ THỂ
+ Trong mẫu có m phần tử có tính chất A mà ta
quan tâm thì
n
m
f
n
.
+ Phương sai mẫu có hiệu chỉnh
n
2
2
2
n
i
i 1
1 n
S X X S
n 1 n 1
.
Ch ’u ’ong 7KI’ˆEM TRA CH´ˆAT L’U.’ONG S’AN PH’ˆAMTrong m˜ˆoi qu´a tr`ınh s’an xu´ˆat th’u`’ong c´o s’u.thay ¯d’ˆoi gi˜’ua c´ac s’an ph’ˆam gˆay ra t´ac¯dˆo.ng x´ˆau lˆen ch´ˆat l’u’o.ng c’ua s’an ph’ˆam. S’u.thay ¯d’ˆoi n`ay c´o th’ˆe ¯d’u’o.c gˆay nˆen b’’oi s’u.s’uh’u h’ong c’ua m´ay m´oc, ch´ˆat l’u’o.ng x´ˆau c’ua nguyˆen liˆe.u thˆo cung c´ˆap cho s’an xu´ˆat, ph`ˆanm`ˆem qu’an l´y khˆong ch´ınh x´ac ho˘a.c do sai l`ˆam c’ua con ng’u`’oi khi ¯di`ˆeu khi’ˆen qu´a tr`ınh.Viˆe.c nhˆa.n bi´ˆet khi n`ao th`ı qu´a tr`ınh ¯di ra ngo`ai s’u.ki’ˆem so´at ¯d’u’o.c x´ac ¯di.nh b’’oibi’ˆeu ¯d`ˆo ki’ˆem so´at. Bi’ˆeu ¯d`ˆo n`ay ¯d’u’o.c x´ac ¯di.nh b’’oi hai gi´a tri.: gi´’oi ha.n ki’ˆem so´at d’u´’oiLCL (lower control limit) v`a gi´’oi ha.n ki’ˆem so´at trˆen UCL (upper control limit). D˜’u liˆe.us’an xu´ˆat ¯d’u’o.c chia th`anh nh˜’ung nh´om con v`a th´ˆong kˆe c’ua nh´om con, nh’u trung b`ınhnh´om con v`a ¯dˆo.lˆe.ch tiˆeu chu’ˆan nh´om con. Khi th´ˆong kˆe nh´om con khˆong r’oi v`ao gi˜’uagi´’oi ha.n ki’ˆem so´at d’u´’oi v`a gi´’oi ha.n ki’ˆem so´at trˆen th`ı ta k´ˆet luˆa.n qu´a tr`ınh ¯di ra ngo`aiki’ˆem so´at.1. BI’ˆEU D¯`ˆO KI’ˆEM SO´AT CHO GI´A TRI.TRUNG B`INH1.1 Tr’u`’ong h’o.p bi´ˆet µ v`a σGi’a s’’u khi qu´a tr`ınh trong s’u.ki’ˆem so´at c´ac s’an ph’ˆam liˆen ti´ˆep ¯d’u’o.c s’an xu´ˆat ra c´oc´ac ¯d˘a.c tr’ung s´ˆo ¯do ¯d’u’o.c l`a ¯da.i l’u’o.ng ng˜ˆau nhiˆen chu’ˆan, ¯dˆo.c lˆa.p v´’oi trung b`ınh µ v`aph’u’ong sai σ2. Tuy nhiˆen, v`ı mˆo.t t`ınh hu´ˆong ¯d˘a.c biˆe.t n`ao ¯d´o qu´a tr`ınh ¯di ra ngo`ai s’u.ki’ˆem so´at v`a b´˘at ¯d`ˆau s’an xu´ˆat ra s’an ph’ˆam c´o phˆan ph´ˆoi kh´ac. Ta c`ˆan nhˆa.n bi´ˆet khin`ao th`ı ¯di`ˆeu n`ay x’ay ra ¯d’ˆe ng`’ung qu´a tr`ınh, t`ım ra s’u.c´ˆo v`a kh´˘ac phu.c n´o.Gi’a s’’u X1, X2, . . . l`a c´ac ¯d˘a.c tr’ung ¯do ¯d’u’o.c c’ua c´ac s’an ph’ˆam liˆen ti´ˆep. Ta chia d˜’uliˆe.u ra th`anh c´ac nh´om con c´o k´ıch th’u´’oc n x´ac ¯di.nh. Gi´a tri.n ¯d’u’o.c cho.n sao cho trongm˜ˆoi nh´om con s’an ph’ˆam c´ot´ınh ch´ˆat nh’u nhau. Ch’˘ang ha.n, n c´o th’ˆe ¯d’u’o.c cho.n sao chot´ˆat c’a s’an ph’ˆam bˆen trong mˆo.t nh´om con ¯d’u’o.c s’an xu´ˆat trong c`ung mˆo.t ng`ay, ho˘a.cc`ung mˆo.t ca, ho˘a.c c`ung mˆo.t c´ach s´˘ap ¯d˘a.t, .C´ac gi´a tri.tiˆeu bi’ˆeu c’ua n l`a 4, 5 ho˘a.c 6.Go.i Xi, i = 1, 2, . . . l`a gi´a tri.trung b`ınh c’ua nh´om th´’u i. T´’uc l`aX1=X1+ . . . + Xnn113
114 Ch ’u ’ong 7. Ki’ˆem tra ch´ˆat l’u’ong s’an ph’ˆamX2=Xn+1+ . . . + X2nnX3=X2n+1+ . . . + X3nnV`ı khi trong s’u.ki’ˆem so´at, m˜ˆoi Xic´o trung b`ınh µ v`a ph’u’ong sai σ2nˆenE(Xi) = µ, V ar(Xi) =σ2nDo ¯d´oXi− µσ2nc´o phˆan ph´ˆoi chu’ˆan h´oa.Ta bi´ˆet mˆo.t ¯da.i l’u’o.ng ng˜ˆau nhiˆen Z c´o phˆan ph´ˆoi chu’ˆan h´oa h`ˆau nh’u nhˆa.n gi´a tri.gi˜’ua -3 v`a 3 (v`ı P (−3 < Z < 3) = 0, 9973).Do ¯d´o−3 <√nXi− µσ< 3hayµ −3σ√n< Xi< µ +3σ√nGi´a tri.LCL ≡ µ−3σ√nv`a UCL ≡ µ +3σ√n¯d’u’o.c go.i l`a gi´’oi ha.n ki’ˆem so´at d’u´’oi v`a gi´’oi ha.n ki’ˆem so´at trˆen.Bi’ˆeu ¯d`ˆo ki’ˆem so´at−X ¯d’u’o.c ta.o nˆen ¯d’ˆe nhˆa.n bi´ˆet s’u.thay ¯d’ˆoi c’ua h`ang h´oa ¯d’u’o.c s’anxu´ˆat, v`a nhˆa.n ¯d’u’o.c b`˘ang c´ach ¯d’ua v`ao c´ac trung b`ınh nh´om con liˆen ti´ˆep Xi. Bi’ˆeu ¯d`ˆocho bi´ˆet qu´a tr`ınh ¯di ra ngo`ai s’u.ki’ˆem so´at’’o l`ˆan ¯d`ˆau tiˆen Xikhˆong r’oi v`ao gi˜’ua LCLv`a UCL.• V´ı du.1 Mˆo.t nh`a m´ay s’an xu´ˆat mˆo.t chi ti´ˆet m´ay b`˘ang th´ep c´o ¯d’u`’ong k´ınh l`a ¯da.i l’u’o.ngng˜ˆau nhiˆen c´o phˆan ph´ˆoi chu’ˆan v´oi trung b`ınh 3mm v`a ¯dˆo.lˆe.ch tiˆeu chu’ˆan 0, 1mm. C´acm˜ˆau liˆen ti´ˆep c’ua 4 chi ti´ˆet c´o trung b`ınh m˜ˆau t´ınh b`˘ang milimet nh’u sau:
1. Bi’ˆeu ¯d`ˆo ki’ˆem so´at cho gi´a tri.trung binh 115M˜ˆau X M˜ˆau X1 3,01 6 3,022 2,97 7 3,103 3,12 8 3,144 2,99 9 3,095 3,03 10 3,20H˜ay k´ˆet luˆa.n v`ˆe s’u.ki’ˆem so´at c’ua qu´a tr`ınh.Gi’aiKhi trong s’u.ki’ˆem so´at c´ac ¯d’u`’ong k´ınh c’ua c´ac chi ti´ˆet liˆen ti´ˆep c´o trung b`ınh µ = 3v`a ¯dˆo.lˆe.ch tiˆeu chu’ˆan σ = 0, 1. V´’oi n = 4 th`ı c´ac gi´’oi ha.n ki’ˆem so´at 98 CHƯƠNG BẢY 7 CHUẨN BỊ DỮ LIỆU VÀ XỬ LÍ DỮ LIỆU NỘI DUNG CHÍNH Chương này đề cập đến các nội dung chính sau: - Chuẩn bị dữ liệu để xử lý - Các phương pháp và nguyên tắc mã hoá dữ liệu - Một số vấn đề liên quan đến xử lý và diễn giải dữ liệu - Bảng phân phối tần suất và bảng so sánh - Ước lượng tham số - Ứng dụng tin học vào phân tích dữ liệu nghiên cứu Marketing - Phân tích thống kê mô tả
99CHUẨN BỊ DỮ LIỆU Quy trình phân tích và xử lí bắt đầu sau khi dữ liệu đã được thu thập. Nhưng trước khi xử lí phải diễn giải các dữ liệu ra một dạng thích hợp vì những dữ liệu mới được thu thập vẫn còn ở dạng ''thô'' chưa thể xử lí ngay được mà chúng cần được sắp xếp, được mã hóa theo những cách thức nhất định để dễ dàng cho việc sử dụng máy vi tính trợ giúp xử lí dữ liệu sau này. Làm cho dữ liệu có giá trị Sau khi thu thập dữ liệu phải kiểm tra các dữ liệu để bảo đảm chúng có ý nghĩa, tức là có giá trị đối với việc xử lý và phân tích. Việc làm cho dữ liệu có giá trị tiến hành theo hai bước: - Bước thứ nhất: Tiến hành xem xét một cách kỹ lưỡng các phương pháp và các biện pháp đã được sử dụng để thu thập dữ liệu (tức kiểm tra các công cụ dùng để thu thập dữ liệu) - Bước thứ hai: Tiến hành nghiên cứu kỹ các bảng câu hỏi đã được phỏng vấn và những chỉ dẫn về thủ tục phỏng vấn để phát hiện ra những nguyên nhân dẫn đến các sai sót. Hiệu chỉnh dữ liệu Do những nguyên nhân khách quan và chủ quan, quá trình thu thập dữ liệu dù được chuẩn bị chu đáo vẫn còn có thể tồn tại những sai sót, vì vậy phải hiệu chỉnh để dữ liệu có ý nghĩa đối với quá trình nghiên cứu. Hiệu chỉnh dữ liệu là sửa chữa các sai sót về ghi chép hoặc ngôn từ phát hiện được qua kiểm tra. Trong khi hiệu chỉnh cần sửa chữa những sai sót phổ biến sau: - Những cuộc phỏng vấn giả tạo do người đi phỏng vấn “phịa” ra - Như câu trả lời không đầy đủ (là những câu trả lời không rõ ý hoặc trả lời nửa chừng) - Những câu trả lời thiếu nhất quán. - Những câu trả lời không thích hợp. - Những câu trả lời không đọc được. Có 3 cách tiếp cận được sử dụng để xử lí các dữ liệu ''xấu'' từ các tình huống đó. Quay trở lại người đi phỏng vấn hay người trả lời câu hỏi để làm sáng tỏ vấn đề Việc liên hệ với các cá nhân để tìm câu trả lời đúng làm nảy sinh hai vấn đề: - Làm tăng chi phí và sẽ quá đắt nếu cuộc khảo sát có quy mô vì chi phí phỏng vấn này đã được tính trong dự án nghiên cứu. Theo kinh nghiệm, ngwời nghiên cứu có thể không cần tìm cách thu thập thêm dữ liệu nếu tỉ lệ các câu hỏi nghi vấn tương đối nhỏ và / hoặc quy mô của mẫu tương đối lớn (tỉ lệ các câu hỏi nghi vấn nhỏ hơn 20% và mẫu lớn hơn 500). - Nếu quyết định đi ngược trở lại để thu thập dữ liệu, những dữ liệu mới có thể sẽ khác với dữ liệu đã được thu thập trong cuộc phỏng vấn đầu tiên do các cá nhân có thể không nhớ thông tin cần thiết, cũng như có thể do sử dụng phương pháp khác và điều này ảnh hưởng rất lớn đến kết quả của câu trả lời (liên quan đến độ tin cậy của cuộc điều tra). Suy luận từ những câu trả lời khácTheo cách này, người hiệu chỉnh phỏng đoán từ các dữ liệu khác để làm rõ câu trả lời nào đúng. Nhưng đây là cách làm đầy rủi ro. Khó có thể minh định được các quy luật để suy luận các câu trả lời. Do đó để an toàn khi hiệu chỉnh dữ liệu, người nghiên cứu cần hết sức thận trọng với phương pháp này, và không nên suy luận một câu trả lời trừ phi biết tương đối chắc chắn