CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3.1 Mô tả dữ liệu nghiên cứu
Thống kê mô tả cho phép đánh giá sơ bộ về mức độ biến động, giá trị trung bình, trung vị của các biến được đưa vào mơ hình cũng như mối quan hệ giữa các biến này với nhau.
Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mơ tả thống kê, được tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho số lượng các quan sát trong tập.
Số trung vị (median) là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một mẫu, một quần thể, hay một phân bố xác suất. Nó là giá trị giữa trong một phân bố, mà số số nằm trên hay dưới con số đó là bằng nhau. Điều đó có nghĩa rằng 1/2 quần thể sẽ có
các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, và một nửa quần thể sẽ có giá trị bằng hoặc lớn hơn số trung vị.
Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn, là một đại lượng thống kê mô tả dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Có thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai. Nếu gọi X là giá trị của cơng cụ tài chính, m = E(X) là trung bình động của X, S là phương sai, d là độ lệch chuẩn thì độ lệch chuẩn sẽ được tính tốn như sau:S = E[(X - m)2] d = Căn bậc hai của S.
Tần suất và biểu đồ phân bổ tần suất, tần suất là số lần suất hiện của biện quan sát trong tổng thể, giá trị các biến qua sát có thể hội tụ, phân tán, hoặc phân bổ theo một mẫu hình nào đó, quy luật nào đó.
Giá trị thống kê Skewness và Kurtosis, hai hệ số này giúp hình dung về hình dáng của phân phối. Skewess là một đo lường mức độ lệch của phân phối còn gọi là hệ số bất đối xứng, khi:
Skewness = 0: phân phối cân xứng Skewness > 0: phân phối lệch phải Skewness < 0: phân phối lệch trái
Kurtosis là một địa lượng đo mức độ tập trung tương đối của các quan sát quan trung tâm của nó trong mối quan hệ so sánh với hai đuôi, khi: Kurtosis = 3: phân phối tập trung ở mức độ bình thường.
Kurtosis > 3: phân phối tập trung hơn ở mức độ bình thường. Tuy nhiên hình dạng của đa giác tần số trông sẽ khá cao và nhọn với hai đuôi hẹp.
Kurtosis < 3: phân phối tập trung hơn mức độ bình thường nhưng hình dạng của đa giác tần số là một đa giác tù với 2 đuôi dài.
Hệ số tương quan đo mức độ phụ thuộc tuyến tính giữa hai biến (X & Y); khi hệ số tương quan càng gần bằng không quan hệ càng lỏng lẻo; càng gần 1 càng chặt; nếu cùng dấu là tương quan thuận và ngược lại là nghịch. Theo quy ước các biến có hệ số
tương quan nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác, khơng có ý nghĩa nghiên cứu. Cụ thể : ±0.01 đến ±0.1: Mối tương quan quá thấp, không đáng kể
±0.2 đến ±0.3 : Mối tương quan thấp ±0.4 đến ±0.5: Mối tương quan trungbình ±0.6 đến ±0.7: Mối tương quan cao ±0.8 trở lên : Mối tương quan rất cao