BÀI GIẢNG TÓM TẮT VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

BÀI GIẢNG TĨM TẮT VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 1 Phân tích liệu Phân tích liệu bao gồm số bước sau Xác định loại liệu thu thập Xác định n.dung cần phân tích để mô tả kết xử lý liệu Chọn kỹ thuật p.tích tương thích với y.cầu n.dung Nhập liệu xử lý kết Đọc kết xử lý, phát điều có tính quy luật, chọn lựa phép kiểm định thống kê để kiểm nghiệm kết Viết phần diễn giải người khơng thích số liệu khơng am hiểu thống kê theo dõi Phân tích liệu • Khơng phải dự án nghiên cứu đạt liệu thích hợp cho phân tích thống kê • Các phần mềm thống kê giúp khơng phải tất Nó giúp tính tốn nhanh dể dàng • Tuy nhiên nhà nghiên cứu phải có đủ kiến thức tảng thống kê giả định kiểm định Phân tích liệu • Cần bắt đầu việc phân tích việc kiểm tra liệu thô, sử dụng scatterplots, để tìm kiếm đặc trưng Tất nhiên đặc trưng kỳ vọng từ tổng quan lý thuyết báo cơng bố • Có thể gặp khó khăn gian khổ phân tích liệu định tính đừng bỏ Hãy kiên trì bạn nhận thành Phân tích liệu • Các hiệu ứng thị giác đồ thị hữu ích phân tích liệu • Cho ‘dữ liệu thứ cấp’, kết thống kê mà cơng bố quyền, liệu thơ khơng có sẳn, chúng thường khơng thuận tiện để đánh giá, liệu xuất phải dùng Phân tích liệu • Phân tích nội dung thực cách đơn giản đếm số lần xuất biến nghiên cứu • Tuy nhiên, với phân tích dể dàng, nhận thức giải thích nhà nghiên cứu, cần thiết Phân tích liệu • Tuy nhiên, mục đích phân tích cung cấp chứng quan hệ gia tăng hiểu biết; bối cảnh quản lý, hổ trợ việc định – quan luận kết luận (inference) • Sự suy kết luận tuân theo logic từ chứng quan trọng biết làm hiệu lực chứng • Hầu hết phần mềm thống kê thực thao tác tính tốn nhà nghiên cứu phải biết làm Mô tả liệu đồ thị Với liệu phân loại (categorical data) • Bảng tần suất (xem sách “Thống kê ứng dụng kinh tế - xã hội” – Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, trang 38 – 53) • Đồ thị (bar charts) • Đồ thị bánh (pie charts) • Bảng ngẫu nhiên (contingency tables) 10 Các kỹ thuật phân tích khác: Factor analysis • Ví thế, nhân tố kiểu cấu trúc ẩn (latent construct) cấu trúc hợp biến ẩn khơng thể quan sát (và đo lường) cách trực tiếp thơng quan biến tạo thành • Một cách thông thường, goodness of fit biến mà tin tưởng để cấu thành cấu trúc đánh giá trung bình tính tốn Chronbach’s alpha (α), mà hệ số tin cậy (consistency) • Vì thế, Chronbach’s alpha sử dụng thang đo số biến mà tin tưởng để cấu thành cấu trúc tương quan chúng: 84 N số lượng biến r trung bình tương quan nội biến • Một cách tổng quát, mức độ tiêu chuẩn cho tin cậy dùng Chronbach’s alpha 0.7; hệ số mức nói biến tương quan nội không đủ để phối hợp đạt cấu trúc ẩn • Ngoại trừ dùng factor analysis, Chronbach’s alpha dùng số tin cậy – đo độ tin cậy quy mô đo lường Khoa học xã hội 85 Các kỹ thuật phân tích khác: Factor analysis • Một cách thơng thường, trích xuất nhân tố (factor extraction) làm trung bình phân tích thành phần (principal components analysis) mà biến đổi gốc biến thành nhỏ phối hợp tuyến tính mà chịu trách nhiệm cho hầu hết khác biệt gốc • Các thành phần chủ yếu (principal components) trích xuất thành phần chủ yếu thứ (first principal component) chịu trách nhiệm cho khác biệt lớn liệu 86 Các kỹ thuật phân tích khác: Factor analysis • Các kiểm định khác yêu cầu cho thích hợp trích xuất nhân tố, bao gồm Kaiser– Meyer–Olkin (KMO) đo lường xác lấy mẫu Barlett test of sphericity mà kiểm tra giả thiết ma trận tương quan ma trận đồng • Một cách thơng thường, liệu tối thiểu 100 số liệu cần thiết cho factor analysis 87 Các kỹ thuật phân tích khác: Factor analysis • Vì đặc trưng bật phân tích thành phần chủ yếu (principal components analysis) khả giảm liệu nó, phải xác định số lượng nhân tố cịn lại • Kaiser (1958) đề nghị tiêu chuẩn cho xác định số lượng nhân tố lại loại trừ nhân tố với phương sai nhỏ • Lý cho điều nên chịu trách nhiệm cho nhiều phương sai biến đơn khoảng điểm kiểm tra tiêu chuẩn 88 Các kỹ thuật phân tích khác: Factor analysis • Vì mục đích phân tích nhân tố nhóm biến thành nhân tố (hoặc thành phần chủ yếu) mà xác định factor loadings, mà giải thích có ý nghĩa của nhân tố tạo quan trọng • Factor loadings (hoặc hệ số) cung cấp tương quan biến nhân tố • Trong factor loading = 0.30 thường dùng cách thức xác định đáng kể (vì biến mà có factor loadings < 0.30 không bao gồm nhân tố), • Nunnally (1978, p 434) đề nghị đáng nghi với factor loadings < 0.40 89 Các kỹ thuật phân tích khác: Factor analysis • Để dể dàng giải thích cho trích xuất, thành phần chủ yếu thường xoay • Có vài cách xoay có sẳn SPSS phương pháp thơng dụng varimax oblimin • Dillon and Goldstein (1984) khẳng định phương pháp varimax thông dụng để xoay giải pháp thành phần chủ chốt • Trong thuật ngữ đơn giản, thủ tục tìm kiếm để xoay nhân tố phương sai bình phương factor loadings cho nhân tố biết làm phép giải thích dể dàng dựa đáng kể loadings 90 Các kỹ thuật phân tích khác: Path analysis • Phân tích hướng (Path analysis) tổng quát hóa hồi quy bội mà cho phép ước lượng sức mạnh dấu quan hệ có hướng cho phối hợp nhân phức tạp với biến phụ thuộc bội (multiple dependent variables) (Li 1975) • Path analysis cung cấp cho nhà nghiên cứu với phương pháp đa biến để ước lượng, cách tương đối, ảnh hưởng nhân trực tiếp, gián tiếp tồn vịng cấu trúc ẩn – giả định mơ hình lý thuyết vững bao gồm quan hệ nhân giả định ưu tiên cấu trúc có liên quan, quan niệm (see Bollen 1989; Mueller 1996) 91 Các kỹ thuật phân tích khác: SEM • Sự mơ hình phương trình cấu trúc (Structural equations modelling - SEM) phân tích thống kê mà kiểm tra khả tồn giải thích nhân thay biến mà tương quan với biến khác • Vì khơng thể luận nhân từ tương quan, quan trọng để nhớ Sự mơ hình phương trình cấu trúc cung cấp thơng tin liên quan đến hợp lý (plausibility) giả định nhân NHƯNG không kết luận nhân 92 Các kỹ thuật phân tích khác: Path analysis • SEM so sánh cách toán học ma trận tương quan ngụ ý mơ hình giả định cụ thể đến ma trận tương quan thực dựa liệu thu thập • Sự phân tích kiểm tra thích hợp (fit) ma trận tương quan từ mơ hình giả định từ liệu thực • SEM cung cấp số goodness of fit mà làm mơ hình giả định vừa vặn với liệu • SEM trở nên phức tạp đo lường bội dùng để cải thiện đo lường cấu trúc – biến ẩn Khi đo lường đơn cấu trúc dùng, nhà nghiên cứu gọi path analysis 93 Các kỹ thuật phân tích khác: Analytic hierarchy process (AHP) • Analytic hierarchy process (AHP) phát triển viết ban đầu Thomas Saaty (1980, 1982) • Sức mạnh phương pháp AHP nằm trên: – (1) khả để phân ly vấn đề định phức tạp thành thứ bậc vướng mắc nhỏ; – (2) Tính thay đổi khả cấu trúc phân tích vần đề định phức tạp; – (3) đơn giản dể dàng sử dụng • Tuy nhiên, trích lớn AHP vấn đề thứ hạng đảo chiều hướng dẫn giải pháp thay đảo chiều thứ hạng giải pháp thay đánh gía (xem Belton & Gear 1983, Dyer 1990) 94 Các kỹ thuật phân tích khác: Conversation analysis • Phân tích hội thoại liên quan ‘thứ tự tương hổ’ (Goffman 1955) liên quan đến thứ tự xã hội tương hổ lẫn • Vì thế, hội thoại phân tích phương diện khía cạnh nội dung cấu trúc trao đổi miệng (tức ngắt giọng, điệu bộ, văn phạm, mở đầu kết thúc) 95 Các kỹ thuật phân tích khác: Meta-analysis • Số lượng nghiên cứu tăng lên nhanh, thú vị để cân nhắc tương tự khác biệt kết Vì thế, meta-analysis nghĩ để tích hợp cách định tính nghiên cứu chủ đề giống để nghiên cứu khác biệt kết để dự báo cho mẫu rộng • Meta-analysis thủ tục thống kê dùng để phân tích tích hợp kết nhiều nghiên cứu cá nhân chủ đề đơn (Cooper 1990) • Meta analysis kiểm tra nghiên cứu mà thực chủ đề cụ thể để đánh giá quan hệ biến mà tạo thành tiêu điểm nghiên cứu 96 Bài tập nhóm nhà • Các kiểm định thống kê dùng để phân tích liệu • Các kiểm định có phù hợp với mục tiêu liệu luận văn khơng? Giải thích sao? • Theo nhóm thực thêm kiểm định thống kê để cải thiện phần phân tích luận văn Nêu lý • Nộp bài: 97 Xin cảm ơn lắng nghe! 98