Chương 2 : PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.3. Phương pháp phân tích số liệu
Mục tiêu 1: Sử dụng phương pháp phân tích thống kê mơ tả với các chỉ tiêu như: Tỷ lệ, tần suất, số trung bình,... và sử dụng phương pháp so sánh để
phân tích thực trạng GTTK của hộ gia đình trên địa bàn tỉnh An Giang
Mục tiêu 2: Sử dụng phần mềm SPSS để hỗ trợ trong việc phân tích số liệu, các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu là: Sử dụng phương pháp
kiểm định T mẫu độc lâp, phương pháp này được sử dụng để xem xét có sự khác nhau hay khơng giữa biến GTTK với các biến ảnh hưởng đến quyết định GTTK
của hộ gia đình trên địa bàn tỉnh An Giang. Sử dụng phương pháp phân tích bảng chéo, phương pháp này được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa biến GTTK
với các biến ảnh hưởng đến quyết định GTTK của hộ gia đình trên địa bàn tỉnh
An Giang. Sử dụng mơ hình hồi qui logistic, sử dụng mơ hình này để phân tích các nhân tố: (1) Khu vực cư trú của hộ gia đình, (2) Tuổi của chủ hộ, (3) Trình
độ học vấn của chủ hộ, (4) Hoạt động tạo thu nhập cho hộ, (5) Hoạt động chính
(hoạt động tạo ra thu nhập nhiều nhất) cho hộ, (6) Việc tham gia Hội đoàn thể
của hộ, (7) Thu nhập của hộ, (8) Chi tiêu của hộ, để xem xét các nhân tố nêu trên
ảnh hưởng như thế nào đến quyết định GTTK vào TCTD chính thức của hộ gia
đình trên địa bàn tỉnh An Giang. Đồng thời trong mục tiêu này tác giả cũng sử
dụng phương pháp thống kê mô tả với chỉ tiêu sắp xếp thứ tự ưa thích, phương pháp này được sử dụng để sắp xếp mức độ quan trọng của các tiêu chí khi hộ gia
đình chọn TCTD GTTK.
Mục tiêu 3: Dựa vào kết quả đạt được ở mục tiêu 1 và mục tiêu 2, tác giả
đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao khả năng huy động vốn của các TCTD
chính thức trên địa bàn tỉnh An Giang.
Diễn giải các phương pháp phân tích
* Phân tích thống kê mơ tả
+ Phân tích thống kê mơ tả là quá trình chuyển dịch dữ liệu thô thành những dạng thích hợp hơn cho việc hiểu và giải thích chúng. Phân tích miêu tả
được thực hiện qua hai giai đoạn. Một là, miêu tả các câu trả lời hay các quan sát
cụ thể bằng các kỹ thuật lập bảng, sắp xếp theo thứ tự các dữ liệu đã thu thập.
Hai là, tính tốn các chỉ tiêu thống kê như số trung bình, phân phối tần suất, phân phối tỷ lệ,... Ngồi ra cũng có thể sử dụng đồ thị, biểu đồ để phân tích dữ liệu ở
giai đoạn này. Việc lập biểu và tính tốn các chỉ tiêu có thể được thực hiện bằng tay (thủ cơng) hoặc sử dụng các chương trình phần mềm máy tính được thiết kế cho mục đích này. Các biểu được lập thơng thường gồm có bảng tần suất, bảng
so sánh chéo khi có sự so sánh hai hoặc nhiều hơn các biến số được sử dụng
trong thiết kế hàng và cột các biểu. Các chỉ tiêu thống kê được tính tốn bao
gồm: Số trung bình, trung vị, mode, số phần trăm hoặc tỷ lệ,... Sau khi dữ liệu
được phân tích, giải thích (diễn giải) dữ liệu sẽ được tiến hành. Người nghiên cứu
sẽ đưa ra ý nghĩa của các phân tích.
+ Nội dung của phương pháp thống kê mô tả
a) Lập bảng tần suất và tính tỷ lệ phần trăm
Lập bảng thể hiện việc sắp xếp dữ liệu theo một trật tự trong bảng dữ liệu hoặc trong các dạng tóm tắt khác. Một bảng tần suất đơn giản là bảng ghi số lần xuất hiện những câu trả lời giống nhau hoặc những quan sát theo từng câu hỏi hoặc theo từng mục, cung cấp những thơng tin cơ bản bổ ích nhất cho nhà nghiên cứu. Những số liệu thống kê này cho các nhà nghiên cứu biết các câu trả lời xuất hiện với một tần suất như thế nào.
Để bắt đầu lập biểu, người nghiên cứu phải đếm các câu trả lời hoặc các
quan sát cho mỗi vấn đề loại hạng ở mỗi biến. Trong trường hợp mẫu nghiên
cứu tương đối nhỏ, việc lập biểu có thể được thực hiện bằng phương pháp thủ
công. Tuy nhiên, trong những trường hợp mẫu nghiên cứu có kích thước lớn, người nghiên cứu phải thực hiện rất nhiều công việc. Các kỹ thuật phân tích bằng máy tính với phần mềm chuyên dụng sẽ giúp tiết kiệm thời gian và công sức khi lập biểu.
b) Đánh giá xu hướng hội tụ
Những chỉ tiêu thống kê được sử dụng phổ biến để miêu tả khuynh hướng hội tụ của một phân phối là số trung bình, trung vị và mode.
Số trung bình là trung bình số học của một tổng thể hoặc một mẫu được xác
định theo công thức:
µ = ∑Xi / N
Trong đó: µ là trung bình số học
N là số lượng các quan sát trong tổng thể
Trung vị là điểm giữa của một phân phối. Nói cách khác, trung vị là giá trị của một phân phối hay nó nằm dưới một nửa giá trị cao nhất và giá trị thấp nhất của một phân phối.
Mode là chỉ tiêu đo lường khuynh hướng hội tụ của một phân phối, nó xác
định dễ dàng khi các dữ liệu được sắp xếp vào một bảng phân phối tần suất vì
mode là loại chứa số lần xuất hiện nhiều nhất.
c) Lập bảng so sánh chéo
Hiếm khi dữ liệu trong một bảng có thể trả lời nhiều câu hỏi nghiên cứu. Trên thực tế, nhiều cuộc nghiên cứu không thể hiện được bằng việc xem xét
những dữ liệu trên một bảng đơn giản. Mặc dù các chỉ tiêu đã được xác định tóm lược nhiều thơng tin có thể cân nhắc, song chỉ dừng lại ở đấy thì khơng thể đạt
tới cuộc nghiên cứu có giá trị đầy đủ. Tất cả các dữ liệu có thể được sắp xếp và phân tích chi tiết hơn thơng qua nhiều cách thức khác nhau nữa. Chẳng hạn, trong một cuộc điều tra phỏng vấn mà thành phần bao gồm cả nam và nữ, các dữ liệu có thể được phân tích bằng việc tách riêng chúng theo nhóm dựa trên giới
tính. Phân tích kết quả theo nhóm, loại hạng, chủng loại là những kỹ thuật của bảng so sánh chéo.
Mục đích của việc phân loại và lập bảng chéo là nhằm kiểm tra và so sánh sự khác nhau giữa các nhóm. Cách thức phân tích này cũng giúp cho cân nhắc, nhận biết dạng liên hệ giữa các biến số. Khi mà phân đoạn thị trường là một bộ phận chủ yếu của chiến lược marketing của nhiều cơng ty thì việc lập bảng so sánh chéo các kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng. Sau đây chúng ta sẽ trao
đổi về những công việc cụ thể của lập và phân tích bảng so sánh chéo.
- Lựa chọn biến số và lập bảng
Tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu mà biến số được lựa chọn và số loại
hạng có thể nhiều hay ít, điều đó sẽ quyết định số dòng, cột và số ô cần thiết
trong một bảng ngẫu nhiên hay ma trận dữ liệu.
Mỗi ô trong bảng biểu hiện mối liên hệ cụ thể của hai biến số. - Tính tỷ lệ phần trăm
Sau khi đã thiết lập được một bảng so sánh chéo, người nghiên cứu sẽ dễ
hoặc quan sát có thể được sử dụng như là cơ sở cho việc tính tốn tỷ lệ phần trăm
ở mỗi ô. Những tỷ lệ phần trăm này giúp cho người nghiên cứu hiểu kỹ hơn về
bản chất của mối liên hệ.
Trong việc tính tốn tỷ lệ phần trăm điều may mắn là tồn tại một quy ước phổ biến quy định hướng tỷ lệ phần trăm khi người nghiên cứu xác định biến số độc lập. Mặc dù một nghiên cứu điều tra phỏng vấn không xác định mối quan hệ
nhân quả nhưng có thể lập giả thiết là giới tính có ảnh hưởng tới hành vi mua
sắm. Do đó, các biến số độc lập và biến số phụ thuộc có thể được thiết lập để thể hiện những thơng tin có ích nhất.
- Phân tích chi tiết hơn
Bằng việc đưa thêm vào một biến cụ thể, người nghiên cứu có thể phát hiện những mối liên hệ giữa các biến số dưới những điều kiện nhất định. Cụ thể là,
biến số thứ ba được đưa thêm vào để làm sâu sắc những hiểu biết của người
nghiên cứu bằng việc định rõ những điều kiện trong đó mối liên hệ nào mạnh
nhất và yếu nhất. Trong một số trường hợp, việc thêm vào biến thứ ba có thể dẫn tới việc hủy bỏ những kết luận ban đầu về mối liên hệ đã nghiên cứu.
Một dạng đặc biệt của bảng chéo khi được sử dụng cho việc phân tích mối quan hệ nhân quả là phân tích ơ vng (quadrant analysis). Theo kỹ thuật này, hai biến số đo lường theo thang tỷ lệ sẽ được thể hiện trên 4 ô vuông của một
bảng hai chiều. Hầu hết các nghiên cứu được thực hiện với kỹ thuật phân tích ơ vng đều miêu tả hoặc trình bày mối liên hệ giữa tỷ lệ trung bình các câu trả lời về tầm quan trọng của các thuộc tính của sản phẩm và tỷ lệ trung bình mức đạt được của mỗi thuộc tính sản phẩm. Đơi khi thuật ngữ “phân tích mức độ đạt được-tầm quan trọng” được sử dụng để nói về kỹ thuật phân tích này bởi vì
người tiêu dùng ước lượng (đánh giá) tầm quan trọng được nhận biết của một vài tiêu thức và đánh giá nhãn hiệu của công ty (và của đối thủ cạnh tranh) đáp ứng
những lợi ích theo mỗi đặc tính tới mức độ nào.
d) Chuyển dữ liệu về dạng thích hợp
Trong q trình phân tích dữ liệu, đơi khi người nghiên cứu nhận được
những dữ liệu ban đầu khơng hồn tồn phù hợp với mục đích nghiên cứu. Vì vậy, cần phải thực hiện việc chuyển đổi những dữ liệu này. Chẳng hạn, nhiều nhà
người trả lời năm sinh của họ hơn là hỏi về số tuổi của họ cho dù phân tích dữ liệu là biết được số tuổi của người trả lời. Trong trường hợp này, người nghiên cứu sẽ thực hiện việc chuyển đổi từ năm sinh sang số tuổi của người phỏng vấn dễ dàng.
Một dạng khác của chuyển đổi dữ liệu là gộp các loại hạng liền sát nhau
của một biến số thành một hạng để giảm số lượng loại hạng.
e) Tính chỉ số và sắp xếp thứ tự ưa thích
- Xác định chỉ số
Từ các dữ liệu được lập trong các bảng, người nghiên cứu cũng có thể thiết lập được các chỉ số có ý nghĩa trong nghiên cứu. Trước hết, một số cơ sở (hoặc gốc) được lựa chọn. Sau đó chỉ số sẽ được xác định bằng cách lấy số điểm (hoặc giái trị) của mỗi biến số chia cho số điểm (hoặc giá trị) của biến số cơ sở và nhân với 100. Công thức đơn giản được thiết lập như sau:
- Xắp xếp thứ tự ưa thích
Kỹ thuật này thường được áp dụng khi phân tích dữ liệu về ưa thích các
nhãn hiệu sản phẩm, địa điểm du lịch hoặc tầm quan trọng của các tiêu chuẩn
mua hay đánh giá v.v... Để tóm lược những dữ liệu này của người trả lời, người
phân tích thực hiện chuyển đổi bằng cách nhân tần suất xuất hiện của một câu trả lời với số điểm được gán cho một mức đánh giá nào đó để thiết lập một thang đánh giá mới phản ánh một thứ tự sắp xếp được tóm tắt.
f) Sử dụng đồ thị và biểu đồ trong phân tích miêu tả
Việc sử dụng đồ thị và biểu đồ một cách phổ biến trong phân tích miêu tả
đã trợ giúp rất nhiều những người phân tích. Trước hết nó giúp cho việc trình bày
những dữ liệu và kết quả phân tích. Ngồi ra các đồ thị và biểu đồ thích hợp với sự trợ giúp của máy tính hoặc thực hiện bằng tay. Tuy nhiên, có một số dạng đồ thị và biểu đồ phổ biến được sử dụng như:
Đồ thị đường thẳng
Biểu đồ hình trịn Biểu đồ hình cột Biểu đồ khối ngang
Chỉ số cho biến số i = x
Số điểm (giá trị) của biến số i Số điểm (giá trị) của biến số cơ sở
100 0
* Bảng tiếp liên
Thủ tục Corosstables dùng để xây dựng các bảng tiếp liên (bảng chéo) hai lối hoặc nhiều lối, cung cấp nhiều tham số thống kê đo lường và kiểm định các mối quan hệ giữa hai biến định tính trong các bảng hai lối. Các cột và các hàng trong bảng tiếp liên được xác định qua giá trị của các biến định tính. Các tham số thống kê dùng đo lường và tiêu chuẩn kiểm định được lựa chọn sử dụng tùy
thuộc vào cấu trúc của bảng và vào việc biến định tính là có thứ tự hay khơng có thứ tự. Với thủ tục này, ta có thể kiểm tra xem hai biến định tính có độc lập với nhau hay khơng, tần suất xuất hiện một biến cố nào đó có như nhau ở tất cả các nhóm hay khơng, hoặc việc phân chia các quan sát thuộc hay nhóm đối tượng
vào mức phân loại có thực sự khác nhau hay không, v.v.
a) Số liệu đưa vào và điều kiện ràng buộc
Các biến phân nhóm là biến định tính có thứ tự hoặc khơng có thứ tự, được mã hóa bằng số hoặc chuỗi ký tự ngắn.
Một số tham số thống kê hoặc tiêu chuẩn kiểm định địi hỏi biến được phân tích phải là biến định tính có thứ tự hoặc là biến đinh lượng. Một số khác chỉ đòi hỏi biến phân tích là biến định tính khơng thứ tự. Những tham số Khi-bình
phương (bao gồm các hệ số Phi-bình phương, V-Cramer và hệ số ngẫu nhiên) lại yêu cầu số liệu được lấy ngẫu nhiên từ mẫu có phân phối chuẩn nhiều chiều.
b) Kết quả
Thủ tục cung cấp các tham số thống kê Khi-bình phương, tỷ số hợp lý Khi- bình phương, tiêu chuẩn liên quan tuyến tính - tuyến tính, tiêu chuẩn chuẩn xác Fisher, tiêu chuẩn chỉnh lý Yates, các hệ số tương quan Person và Spearman, hệ số ngẫu nhiên, các tham số thống kê Phi, V-Cramar, Lambda đối xứng và bất đối
xứng, Tau Goodman và Kruskal, hệ số bất định, tham số Gama, d-Somer, Tau-b
Kendall, Tau-c Kendall, Kappa Cohen, hệ số Eta, ước lượng mạo hiểm tương đối, tỷ số chênh, các tiêu chuẩn kiểm định McNemar, Cochran và Mantel-Haenszel.
* Kiểm định T các mẫu độc lập
Đối với phép kiểm định này, lý tưởng nhất là các đối tượng nghiên cứu được bố trí ngẫu nhiên vào 2 nhóm quan sát để nếu xuất hiện sự sai khác giữa các
giá trị trung bình thì đó thực sự là do tác động của mức độ xử lý đối với mỗi
a) Số liệu đưa vào và điều kiện ràng buộc
Các giá trị của biến cần nghiên cứu được chứa trong 1 cột của ma trận số
liệu. Dùng một biến khác kèm theo để phân tích các quan sát thành 2 nhóm tách biệt. Biến dùng để phân nhóm này có thể là một biến kiểu số (mang giá trị 1 và 2 hoặc 7.35 và 9.80) hay kiểu chuỗi ký tự ngắn (mang các giá trị “nam” và “nữ” chẳng hạn).
Cũng có thể phân nhóm bằng một nhóm định lượng bằng cách ấn định một
điểm cắt của biến đó để tách các quan sát thành 2 nhóm.
Để phép kiểm định thực sự có ý nghĩa, cần có giả thiết phân bố chuẩn của
biến đang xét hoặc số quan sát trong mỗi nhóm phải đủ lớn (trên 40 quan sát). Đồng thời, trước khi tiến hành phân tích, nên tiến hành khảo sát phân phối của
biến bằng biểu đồ, đồ thị để xem có quan sát nào nằm quá xa so với toàn bộ đám
đơng hay khơng, vì các quan sát lạ như vậy sẽ làm ước lượng của các giá trị trung
bình lệch đi rất nhiều.
b) Kết quả
Đối với mối biến, kết quả cho ra gồm các cỡ mẫu, trị trung bình, độ lệch
tiêu chuẩn, sai số tiêu chuẩn của trị trung bình. Đối với hiệu các giá trị trung
bình, ta sẽ nhân được sai số tiêu chuẩn cùng khoảng tin cậy của hiệu số (có thể ấn
định tùy mức ý nghĩa của khoảng tin cậy). Phép kiểm định về sự bằng nhau của
trị trung bình được thực hiện cả 2 trường hợp có giả thiết và khơng có giả thiết
phương sai trong 2 nhóm bằng nhau.