bài giảng kinh tế lượng full ( các phần mềm phân tích dữ liệu)

GiỚI THIỆU MÔN HỌC Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never CÁC PHẦN MỀM PHÂN TÍCH DỮ LiỆU CÁC PHẦN MỀM PHÂN TÍCH DỮ LiỆU Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never GiỚI THIỆU MƠN HỌC CƠNG CỤ THỐNG KÊ sps s MƠ HÌNH PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG KỸ NĂNG Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never Mới nhất: version 22 Làm để có phần mềm sps s Ổn định: Version 13 Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never Chúng ta dùng SPSS 18 Cài đặt nào? Một số lỗi gặp phải Nhẹ: Không thực lệnh như: copy, paste Hơi khó chịu: Thu hẹp hộp thoại xử lí Nặng: Điếc, khơng thực lệnh sps s Xử lí: Giảm độ phân giải máy tính cấp độ Remove đổi version tại, giữ version tìm đĩa khác với cách crack khác Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never CÁC LOẠI CÂU HỎI TRONG NGHIÊN CỨU Qk: Anh/chị vui lòng cho biết xử lí liệu, anh chị gặp khó khăn gì? …………………………… …………………………… ………………………… Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never CÂU HỎI ĐÓNG QK: Trong nhãn hiệu nước có gaz sau bạn sử dụng thường xuyên nhãn hiệu nào? Coca-Cola  Pepsi-Cola  Sprite  7-Up  Fanta  Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never DẠNG CÂU HỎI  Câu hỏi đóng Câu hỏi phân đôi (Dichotomous) Câu hỏi liệt kê lựa chọn (Single response) Câu hỏi liệt kê nhiều lựa chọn (Multiple respenses) Câu hỏi xếp hạng (Ranking) Câu hỏi phân mức (Scale) Câu hỏi chấm điểm Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never CÂU HỎI PHÂN ĐÔI Q1: Anh/chị có sử dụng điện thoại di động không? 1. Có  Không  Q2: Giới tính người khảo sát  Nam  Nữ  Q3: Bạn có phải người thường chợ thường xuyên cho gia đình không? Có  Không    Q4: Bạn có sử dụng kem dưỡng da chưa? Rồiù  Chưa  Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never CÂU HỎI LIỆT KÊ MỘT CÂU TRẢ LỜI  Trong nhãn hiệu nước có gaz sau bạn sử dụng thường xuyên nhãn hiệu nào? Coca-Cola  Pepsi-Cola  Sprite  7-Up  Fanta  Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 10 Kiểm định hai mẫu phụ thuộc Bài toán: Lương khởi điểm Lương Có giả thiết cho mức lương không khác so với mức lương khởi điểm Theo anh chị, giả thiết có ñuùng? giả thuyết, chọn α = 5% Analyze/compare means/pare sample T test Hai mẫu gọi phụ thuộc chúng có tương quan với (rXY 0) Đặc điểm: Là kết hợp hai biến scale H0: μbgin= μcrent: giả thuyết H1: μbgin= μcrent : giả thuyết sai, thực tế, Mức lương khác so với mức Lương khởi điểm Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 178 Kiểm định hai mẫu phụ thuộc Chọn cặp muốn so sánh (dành cho biến định lượng) Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 179 Kiểm định hai mẫu phụ thuộc Paired Samples Test Paired Differences Mean Std Deviation Std Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference t df Sig (2-tailed) Pair Luong hien tai Luong khoi diem $ 17,409.197 $ 10,825.353 $ 497.750 Lower Upper Trung bình hai tổng thể liên quan Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never $ 16,431.116 $ 18,387.277 34.976 472 000 Trước sau QC 180 Kiểm định ANOVA     Kiểm định trung bình hai mẫu thực cho hai lựa chọn (Ex: giới tính) ANOVA kiểm định cho nhiều lựa chọn Bài toán: Lương khởi điểm Lương Anh chị vui lòng cho biết có phải mức lương theo cấp bậc công ty nào? giả thuyết, chọn α = 5% Analyze/compare means/one way ANOVA Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 181 Kiểm định ANOVA Đặc điểm: Giống: Tất đặc điểm kiểm định trung bình mẫu độc lập Khác: Kiểm định cho k (k>2) mẫu độc lập H0: μ1= μ2 = … = … = μk: giả thuyết H1: μ1= μ2 = … = … = μk : giả thuyết sai, thực tế, Tồn cặp mẫu có GTTB khác Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 182 Kiểm định ANOVA  Quy trình kiểm định:  B1: Kiểm định phương sai chọn hướng kiểm định (Test of Homogeneity of Variances)  B2: Kiểm định giả thiết Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 183 Kiểm định ANOVA Nhập biến cần kiểm định Biến phân nhóm Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 184 Kiểm định ANOVA Kiểm định phương sai Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 185 Kiểm định ANOVA Chọn H1  Kiểm định sâu  Kiểm địnhtrung bình  Trong kiểm định ANOVA: Khi chọn H0: Dừng kiểm định Khi chọn H1: Tiến hành kiểm định sâu (Post hoc) để phát cặp mẫu có khác biệt giá trị trung bình   Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 186 Kiểm định ANOVA Nhập biến cần kiểm định Biến phân nhóm Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 187 Kieåm định ANOVA (*)Có khác biệt văn phòng công nhân Dùng tập phương pháp bán hàng – anova.sav Kiểm định số SP TB theo PP Dùng tập: University of Florida graduate salaries.sav Kiểm định mức lương bình quân KHOA Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 188 Thống kê suy diễn  Kiểm nghiệm mối quan hệ hai biến định tính: kiểm nghiệm mối quan hệ hai biến chéo Sử cho rằng, dụng kiểm nghiệm Chi bìnhTơi phương giới tính khác có trình độ học vấn khác Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 189 Kiểm nghiệm mối quan hệ hai biến định tính    Sử dụng phân phối chi-bình phương kiểm nghiệm giả thuyết:  H0: biến khảo sát độc lập với  H1: Tồn mối quan hệ biến Xác định giá trị Chi bình phương tới hạn X2df, α  Bật tự df=(số hàng – số cột – 1) với mức ý nghóa α r xác định c (O  E ) ij ij Tính giá trị Chi bình phương tính toaùn X2 X2   i 1 j 1 E ij  So sánh X2 với X2df, α : Bác bỏ H0 X2< X2df, α , hay  Bác bỏ giả thuyết H0 p-value (sig.)< Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never α (= 0,05) 190 Kiểm nghiệm mối quan hệ hai biến định tính Bao lau doc bao mot lan * Tinh t rang cong viec Crosst abulat ion % within Tinh trang cong viec Bao lau doc bao mot lan Moi Vai lan mot tuan Mot lan mot tuan It hon mot lan mot tuan Khong bao gio doc Total Tinh trang cong viec Lam viec toan Lam viec thoi gian ban thoi gian That nghiep 44.5% 36.8% 33.3% 31.4% 30.5% 37.0% 12.0% 17.9% 18.5% 8.7% 10.5% 3.7% 3.3% 4.2% 7.4% 100.0% 100.0% 100.0% Total 42.8% 31.6% 13.3% 8.8% 3.6% 100.0% Chi-Square Test s Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value 7.043a 6.869 2.193 8 Asymp Sig (2-sided) 532 551 139 df 580 a cells (26.7% ) have expected count less than The minimum expected count is 98 P-value > α (0.05) Chấp nhận H0 Không đủ sở để kết luận: Thời lượng đọc báo có quan hệ với tình trạng công việc Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 191 Kiểm nghiệm mối quan hệ hai biến định tính Bao lau doc bao mot lan * Trinh hoc van Crosst abulat ion % within Trinh hoc van Bao lau doc bao mot lan Moi Vai lan mot tuan Mot lan mot tuan It hon mot lan mot tuan Khong bao gio doc Total Duoi bat PTTH 16.9% 35.6% 18.6% 13.6% 15.3% 100.0% Pho thong trung hoc 38.7% 33.4% 13.5% 11.4% 2.9% 100.0% Trinh hoc van Cao dang/trung hoc chuyen nghiep Dai hoc 47.9% 55.7% 25.0% 26.2% 14.6% 13.1% 12.5% 4.9% 100.0% 100.0% Tren dai hoc 50.9% 36.8% 5.3% 1.8% 5.3% 100.0% Total 41.8% 31.9% 13.2% 9.6% 3.5% 100.0% Chi-Square Test s Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value 62.771a 63.044 29.721 df 16 16 Asymp Sig (2-sided) 000 000 P-value< α (0.05) Bác bỏ H0 Thời lượng đọc báo có quan hệ với trình độ học vấn 000 627 a cells (20.0% ) have expected count less than The minimum expected count is 1.68 Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 192 ...CÁC PHẦN MỀM PHÂN TÍCH DỮ LiỆU CÁC PHẦN MỀM PHÂN TÍCH DỮ LiỆU Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never GiỚI THIỆU MÔN HỌC CÔNG CỤ THỐNG KÊ sps s MƠ HÌNH PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG KỸ NĂNG... hỏi đóng Câu hỏi phân đôi (Dichotomous) Câu hỏi liệt kê lựa chọn (Single response) Câu hỏi liệt kê nhiều lựa chọn (Multiple respenses) Câu hỏi xếp hạng (Ranking) Câu hỏi phân mức (Scale) Câu hỏi... phương pháp xử lý liệu Thống kê mơ tả Thống kê suy diễn (kiểm định trung bình) Tương quan – hồi quy Phân tích nhân tố Phân tích biệt số Phân tích cụm Nguyễn Duy Tâm - IDR - Never say never 45 Phương