III. PHĐN TÍCH PHĐN BIỆ T DISCRIMINANT ANALYSIS
7.7 Hiệu quả phđn tích:
- Tỷ số tiếp cận trong mẫu phđn tích:Ġ - Tỷ số tiếp cận trong mẫu chuẩn hĩa:Ġ - Tỷ số tiếp cận tối thiểu: Ġ
Ta thấy rằng câc giâ trị tiếp cận đều lớn hơn 25%, do đĩ hiệu quả của phđn tích được chấp nhận.
1. Ðịnh nghĩa
Cross- tabulation lă một kỹ thuật thống kí mơ tả hai hay ba biến cùng lúc vă bảng kết quả phản ânh sự kết hợp hai hay nhiều biến cĩ số lượng hạn chế trong phđn loại hoặc trong giâ trị phđn biệt. Ví dụ, tiếp cận một sản phẩm mới cĩ liín quan đến tuổi vă trình độ học vấn hay khơng? Giả sử một nhă nghiín cứu quan tđm đến mức độ trung thănh cuả khâch hăng đối với câc cửa hăng cơng ty ở câc thị trường khâc nhau. Khâch hăng chia lăm 2 loại: khâch hăng trung thănh vă khơng trung thănh. Cĩ thể chọn 3 cửa hăng ở 3 thị trường khâc nhau (hoặc nhiều cửa hăng cho mỗi thị trường), sau đĩ xử lý bằng Cross- tabulation để so sânh mức độ trung thănh vă khơng trung thănh của khâch hăng giữa câc thị trường, từ đĩ cĩ biện phâp giữ khâch hăng,
Mơ tả dữ liệu bằng Cross- tabulation đoọc sử dụng rất rộng rêi trong nghiín cứu Marketing thương mại bởi vì (1) phđn tích Cross- tabulation vă kết quả của nĩ cĩ thể giải thích vă hiểu một câch dễ dăng đối với những nhă quản lý khơng cĩ chuyín mơn thống kí, (2) sự rõ răng trong việc giải thích cung cấp 1 sự kết hợp chặt chẽ giữa kết quả nghiín cứu vă quyít định trong quản lý; (3) chuỗi phđn tích Cross- tabulation cung cấp những kết luận sđu hơn trong câc trường hợp phức tạp; (4) Cross- tabulation cĩ thể lăm giảm bớt câc vấn đề của câc ơ (cells) vă (5) phđn tích Cross- tabulation tiến hănh đơn giản. Trong phần năy, chúng ta sẽ thảo luận phđn tích Cross- tabulation hai vă ba biến.
2. Phđn tích Cross- tabulation hai biến
Bảng phđn tích Cross- tabulation 2 biến cịn được gọi lă bảng tiếp liín (Contigency table), mỗi ơ trong bảng chứa đựng sự kết hợp phđn loại của hai biến. Chẳng hạn như xem xĩt mức độ gần gũi hay khơng gần gũi của khâch hăng đối với cửa hăng của cơng ty dựa văo độ tuổi. Tuổi của khâch được phđn loại lăm 3 trường hợp: nhỏ hơn 15 tuổi, từ 15 đến 30 tuổi vă trín 30 tuổi. Ðiều tra ngẫu nhiín 266 khâch hăng được sắp xếp như trong bảng sau:
Bảng 7.10: số lượng khâch hăng theo tuổi vă mức độ gần gũi với cửa hăng
Bảng 7.11: Phần trăm mức độ gần gũi của khâch hăng đối với cửa hăng theo cột
Bảng 7.12. Phần trăm mức độ gần gũi của khâch hăng đối với cửa hăng theo hăng
Việc phđn tích câc biến theo cột hay theo hăng lă tùy thuộc văo việc biến đĩ được xem xĩt như lă biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thơng thường khi xử lý biến xếp theo cột (tuổi) lă biến độ lập vă biến xếp theo hăng lă biến phụ thuộc (mức độ gần gũi của khâch hăng đối với cửa hăng). Trong trường hợp năy bảng 7.11 cho kết luận rằng: cĩ 53.6% khâch hăng trín 30 tuổi vă 60.9% khâch hăng từ 15 - 30 tuổi lă gần gũi với cửa hăng. Trong khi đĩ số khâch hăng dưới 15 tuổi chỉ chiếm 32.9%, điều năy cũng dễ hiểu vì trẻ con thì hay thay đổi.
Ngược lại nếu xử lý tuổi của khâch hăng lă biến phụ thuộc vă mức độ gần gũi của khâch hăng lă biến độc lập thì kết luận khơng cĩ ý nghĩa đối với mục tiíu nghiín cứu vì kết qủa phđn tích (bảng 7.12) chỉ cho biết cơ cấu (%) số khâch hăng trong mỗi loại tuổi.
3. Phđn tích Cross- tabulation ba biến
Thơng thường, nếu vấn đề trong xử lý Cross- tabulation hai biến chưa đuợc kĩt luận rõ răng, ta cần tiến hănh xử lý 3 biến. Như vậy, việc giới thiệu thím biến thứ ba lă để lăm rõ hơn sự kết hợp hai biến ban đầu. Sơ đồ 7.5 trình băy 4 khả năng của biến thứ 3
1. Nĩ cĩ thể lăm rõ sự kết hợp của hai biến ban đầu..
2. Nĩ cĩ thể chỉ ra khơng cĩ sự kết hợp giữa hai biến ban đầu, hay lă sự kết hợp giữa hai biến ban đầu lă giả mạo.
3. Nĩ cĩ thể lăm nổi bật 1 sự kết hợp năo đĩ giữa hai biến đầu tiín. 4. Nĩ cũng cĩ thể chỉ ra khơng cĩ sự thay đổi trong sự kết hợp ban đầu.
Những trường hợp trín được giải thích dựa văo một mẫu 1000 khâch hăng. Mặc dù câc ví dụ sau đđy cĩ thể lăm sâng tỏ câc trường hợp trín, những ví dụ khâ phổ biến trong nghiín cứu Marketing thương mại.