- Z test - T-test for paired samples - T-test - Z test - Repeated- measured ANOVA - One-way ANOVA - N-way ANOVA
Ví dụ: Chi-square test: chúng ta muốn khảo sát mối quan hệ giữa loại hình trường học và giới tính của học sinh
Ví dụ : The Kruskal Wallis test: được sử dụng khi chúng ta cĩ một biến độc lập được phân loại và một biến phụ thuộc sử dụng thang đo thứ tự
Ví dụ : likert : trường hợp mẫu cặp câu 28
Câu 28 : T-test co thể ứng dụng đề trả lời giả thiết nghiên cứu như thế nào? Cho ví dụ.T-test cĩ thể ứng dụng đề trả lời các giả thiết nghiên cứu sau: T-test cĩ thể ứng dụng đề trả lời các giả thiết nghiên cứu sau:
1. Kiểm định các giá trị trung bình/tỷ lệ của đám đơng cĩ sự thay đổi hay khơng
Ví dụ: Một cơng ty áp dụng phương pháp sản xuất mới để làm tăng trọng lượng trung bình của sản phẩm. Để kiểm định trọng lượng trung bình cĩ tăng hay ko, người ta dùng phép kiểm định T-test để kiểm tra trọng lượng trung bình của sp sau khi áp dụng phương pháp mới và sp áp dụng phương pháp cũ
Trọng lượng trung bình của phương pháp cũ là 6.5, muốn kiểm định ta đặt giả thuyết: Ho: Trọng lượng trung bình của sản phẩm mới là 6.5
H1: Trọng lượng trung bình của sản phẩm mới khác 6.5
2. Kiểm định sự khác biệt trung bình hai đám đơng a) Mẫu độc lập:
Ví dụ: Người ta muốn điều tra tuổi trung bình của nam và nữ sử dụng xe máy cĩ khác nhau hay khơng.
Ho: tuổi trung bình của người sử dụng xe máy nam và nữ là như nhau. H1: Cĩ sự khác biệt về độ tuổi sử dụng
b) Mẫu cặp:
Ví dụ: Một cơng ty muốn nghiên cứu hai mẫu bao bì A và B được ưa thích như thế nào? Nhà nghiên cứu sẽ chọn ra 20 mẫu người tiêu dùng và đề nghị từng người đĩ đánh giá 2 kiểu bao bì A và B theo thang đo khoảng. Như vậy nghiên cứu này mẫu được chọn theo cặp (mỗi người đánh giá cả 2 kiểu dáng A và B). Nghĩa là 2 mẫu này cĩ mối liên hệ lẫn nhau. Vì vậy ta dùng phép kiểm định T để kiểm định sự khác biệt.
Ho: Mức độ yêu thích của mọi người về mẫu bao bì A và B là như nhau H1: Mức độ u thích của mọi người về mẫu bao bì A và B là khác nhau.
-> Dựa vào giá trị p-value sau khi kiểm định T-test và giá trị trung bình của 2 mẫu chúng ta sẽ xác định được điều cần kiểm định.
Câu 29 : Nghiên cứu thống kê và nghiên cứu trường hợp cụ thể khác nhau ra sao?
Nghiên cứu thống kê Nghiên cứu trường hợp cụ thể - Nghiên cứu theo chiều rộng hơn là chiều
sâu
- Kết luận về đặc tính của tổng thể dựa trên đặc tính của mẫu điều tra, nên khĩ xác minh và dễ bỏ qua một số đặc tính của
tổng thể
- Giả thuyết nghiên cứu được kiểm tra bằng phương pháp định lượng
-Tập trung vào nghiên cứu tồn bộ ngữ cảnh của một vài sự kiện
- Nghiên cứu chi tiết từ nhiều nguồn thơng tin liên quan đến vần đề nghiên cứu, nên dễ xác minh và hạn chế việc bỏ qua một số đặc tính của tổng thể
- Giả thuyết nghiên cứu nếu dựa hồn tồn vào phương pháp định lượng thì cĩ thể làm cho việc hỗ trợ hoặc bác bỏ giả thiết
trở nên khĩ khăn hơn
Tĩm lại, nghiên cứu thống kê nỗ lực để nắm được các đặc trưng của đám đơng bằng
cách suy luận từ các đặc trưng của mẫu, trong khi đĩ, nghiên cứu trường hợp cụ thể chú trọng nhiều hơn vào sự phân tích trong bối cảnh đầy đủ của một số ít các hiện tượng hoặc điều kiện và các quan hệ qua lại giữa chúng.
Câu 30 : So sánh 2 phương pháp chọn mẫu theo xác suất và phi xác suất?
Đặc tính so sánh Phương pháp chọn mẫu
Theo xác suất Phi xác suất (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ưu điểm Tính đại diện cao
Tổng quát hố cho đám đơng
Tiết kiệm được thời gian và chi phí
Nhược điểm Tốn kém thời gian và chi phí Tính đại diện thấp, khơng tổng quát hố cho đám đơng Phạm vi áp dụng Thường dùng cho các nghiên
cứu chính thức
Dùng cho các nghiên cứu sơ bộ, khám phá
Câu 31: Cĩ mấy cách tiếp cận trong nghiên cứu và nghiên cứu kinh tế thích hợp với cách tiếp cận nào ?
Cĩ 2 cách tiếp cận là:
+ Lý thuyết trước nghiên cứu (nghiên cứu định lượng) + Nghiên cứu trước lý thuyết (nghiên cứu định tính)
Sơ đồ trình bày và sử dụng lý thuyết
Sơ đồ trên mô tả hai chiến lược nghiên cứu. Trong trường hợp 1 nhiệm vụ chính là phải nhận biết các khái niệm, lý thuyết có liên quan, và phải chỉnh sửa nhận thức hay quan niệm (lý thuyết) đối với vấn đề được xem xét kỹ lưỡng. Trong trường hợp sau cùng, nhiệm vụ chủ yếu là phải nhận biết các nhân tố thích hợp và xây dựng các giải thích (lý thuyết).
Chiến lược thứ hai, nghiên cứu trước lý thuyết, bắt đầu với những quan sát/thu thập dữ liệu. Hai điểm cần được chú ý trước khi lựa chọn chiến lược này là:
Phải cần có lý do cho việc lựa chọn một cách tiếp cận như vậy. Nếu như kiến thức thích hợp đã có sẵn thì điều này là kết thúc dễ dàng.
Cách tiếp cận này áp dụng “xây dựng lý thuyết”, điều này là khác với “kiểm định lý thuyết”. Kiến thức/kỹ năng yêu cầu cho một nghiên cứu như vậy là khác với các nghiên cứu thực hiện để kiểm định lý thuyết, nhưng đều có yêu cầu về sử dụng các phương pháp thống kê.
Nghiên cứu kinh tế thích hợp với cách tiếp cận nào ?
-> Tùy theo mục đích của nghiên cứu mà chúng ta sử dụng cách tiếp cận định tính hay định lượng.
Câu 32: Nghiên cứu là gì? Phương pháp luận nghiên cứu là gì? Nghiên cứu là một q trình:
• Thu thập thơng tin cĩ hệ thống, khoa học về đối tượng nghiên cứu.
• Lý giải bản chất, quy luật vận động của hiện tượng.
• Dự báo sự vận động trong tương lai.
Phương pháp luận trong nghiên cứu : Kiến thức (lý thuyết) Các lý thuyết/mơ hình Các quan niệm (nhận thức) Các phương pháp/kỹ thuật Các sự kiện Các quan sát/ mệnh đề Vấn đề
Phương pháp luận nghiên cứu có thể được diễn đạt như là một hệ thống các quy tắc và thủ tục trình tự để thực hiện nghiên cứu
Nghiên cứu đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng địi hỏi có khả năng lập luận và phân tích logich. Vì vậy người nghiên cứu cần thơng thạïo phương pháp luận nghiên cứu để sử dụng vào nghiên cứu từng vấn đề cụ thể.
Tính logich được thể hiện trong phương pháp luận nghiên cứu khoa học. Có hai loại logich, đó là logich hình thức và logich ứng dụng
• Logich hình thức là lọai logich chỉ nghiên cứu những hình thức như những
khái niệm, phán đóan, suy luận và quy luật của tư duy mà không nghiên cứu nội dung của tư duy đó.
• Logich ứng dụng là lọai logich nghiên cứu những vấn đề thuộc nội dung của
từng ngành khoa học
Câu 33: Thiết kế nghiên cứu là gì? Các yêu cầu trong thiết kế nghiên cứu ? Các loại thiết kế nghiên cứu ? Cho thí dụ về mỗi loại.
* Thiết kế nghiên cứu là bao gồm tồn bộ kế hoạch liên kết nhận thức vấn đề nghiên cứu với nghiên cứu thực nghiệm thích hợp và cĩ thể làm được (định nghĩa của cơ Nguyễn thị Cành) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
“Thiết kế nghiên cứu là một kế hoạch tổng quan về cách thức tiến hành nhằm đạt được mục
tiêu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu”(Nhĩm 10)
* Các yêu cầu trong thiết kế nghiên cứu
- Yêu cầu thứ nhất là cần chọn mục đích nghiên cứu - Yêu cầu thứ hai là cần cĩ các giả thiết cĩ liên quan
* Dựa vào cấu trúc vấn đề, chia làm 3 loại thiết kế nghiên cứu:
1. Thiết kế thăm dị: khi vấn đề nghiên cứu rất khĩ hiểu, một thiết kế thăm ḍ (dù ít hay nhiều) là thích hợp
Ví dụ: Doanh số bán hàng của cơng ty A giảm liên tục trong 3 tháng. Ban giám đốc khơng hiểu nguyên nhân. Trường hợp này phải tiến hành khảo sát thăm ḍ, điều tra nguyên nhân, thu thập tin tức
Ví dụ: xem xét trường hợp một cơng ty cần xem xét “quy mơ thị trường A” cho một sản phẩm X. Vấn đề cần làm trước tiên là định nghĩa “thị trường”, đưa ra thơng tin người mua thực tại, người mua tiềm năng đối với sản phẩm X trên địa bàn cụ thể trong một thời điểm xác định…
3. Thiết kế nguyên nhân
Trong thiết kế nguyên nhân, các vấn đề với các khảo sát kỹ lưỡng cũng đă được cấu trúc. Tuy nhiên, ngược lại với thiết kế mơ tả, trong trường hợp này,người nghiên cứu phải đối diện với vấn đề “nguyên nhân và kết quả”. Nhiệm vụ chính trong nghiên cứu này là phải tách biệt các nguyên nhân, và nĩi lên xem cĩ hay khơng và trong chừng mực nào th́ nguyên nhân dẫn đến kết quả
Ví dụ: giả sử 100 với chuẩn đốn cúm đă được chỉ đinh ngẫu nhiên với 2 nhĩm: nhĩm thử nghiệm gồm bệnh nhân cĩ sử dụng thuốc và nhĩm kiểm chứng khơng dùng thuốc. Sau một tuần, 2 nhĩm được đặt câu hỏi “anh/chị cĩ thấy tốt hơn khơng?”. Sự luận giả kết quả thống kê được xem như là “nguyên nhân” trong trường hợp này .
+ Lựa chọn thiết kế nghiên cứu dựa vào mục tiêu
– Tĩm lược mục tiêu nghiên cứu
• Mơ tả đặc điểm và tính chất của vấn đề
• Giải thích mối quan hệ giữa các biến số
– Lựa chọn thiết kế nghiên cứu
• Nghiên cứu mơ tả
• Nghiên cứu giải thích (nghiên cứu quan hệ nhân quả) + Lựa chọn thiết kế nghiên cứu dựa vào phương pháp:
– Tĩm tắt ưu, nhược điểm từng phương pháp nghiên cứu
• Nghiên cứu dữ liệu thứ cấp
• Nghiên cứu điều tra
• Nghiên cứu quan sát
– Lựa chọn thiết kế nghiên cứu
Bước 1: Lựa chọn loại dữ liệu nghiên cứu sẽ sử dụng Bước 2: Lựa chọn phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp Bước 3: Lựa chọn cơng cụ điều tra.
Phỏng vấn cá nhân Phỏng vấn qua điện thoại Gửi bảng câu hỏi điều tra
Căn cứ cho sự lựa chọn cơng cụ điều tra Qui mơ mẫu điều tra
Địa bàn thực hiện điều tra
Thời gian cho phép thực hiện điều tra Ngân sách dành cho cuộc điều tra
+ Lựa chọn thiết kế nghiên cứu dựa vào thời gian:
Nghiên cứu thời điểm Nghiên cứu thời kỳ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
+ Lựa chọn thiết kế nghiên cứu dựa vào chiến lược nghiên cứu: Thực nghiệm, khảo sát, nghiên cứu tình huống
Câu 34: Hãy so sánh ưu nhược điểm và phạm vi sử dụng của các phương pháp chọn mẫu theo xác suất? Lấy ví dụ minh họa.
Phương pháp chọn mẫu theo xác suất gồm cĩ 4 phương pháp sau:
− Chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên đơn giản
− Chọn mẫu theo phương pháp hệ thớng
− Chọn mẫu theo phương pháp phân tầng
− Chọn mẫu theo phương pháp chọn theo nhĩm
1. Chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên đơn giản: Là phương pháp chọn mẫu
hồn tồn ngẫu nhiên, khơng theo một sự sắp xếp nào cả. Các đơn vị đều cĩ cơ hội được chọn như nhau.
Ví dụ: Một trường học cĩ 1.000 sinh viên, người nghiên cứu muốn chọn ra 100 sinh
viên để nghiên cứu về tình trạng sức khỏe trong số 1.000 sinh viên. Theo cách chọn mẫu đơn giản thì chỉ cần viết tên 1.000 sinh viên vào trong mẫu giấy nhỏ, sau đĩ bỏ tất cả vào trong một cái thùng và rồi rút ngẫu nhiên ra 100 mẫu giấy. Như vậy, mỗi sinh viên cĩ một cơ hội lựa chọn như nhau và xác suất chọn ngẫu nhiên một sinh viên trên dễ dàng được tính. Thí dụ trên ta cĩ quần thể N = 1.000 sinh viên và cỡ mẫu n = 100 sinh viên. Như vậy, sinh viên của trường được chọn trong cách lấy mẫu ngẫu nhiên sẽ cĩ xác suất là n/(N x 100) hay 100/(1000 x 100) = 10%.
• Trong phương pháp này các phần tử đều cĩ xác xuất tham gia vào mẫu như nhau và biết được trước.
• Ưu điểm: đơn giản, dễ thực hiện nếu cĩ một khung mẫu hồn chỉnh, cho kết quả khách quan.
• Nhược điểm: mức phân bố mẫu trên đám đơng cĩ thể bị vi phạm nhất là đám đơng nghiên cứu cĩ kích thước lớn và kích thước mẫu nhỏ. Phải xây dựng dàn chọn mẫu
liệt kê đầy đủ tất cả các phần tử của tổng thể, nếu tổng thể chung cĩ quy mơ lớn thì việc chuẩn bị này tốn nhiều thời gian và hết sức khĩ khăn.
• Phạm vi sử dụng: chỉ cĩ thể sử dụng phương pháp này trong các trường hợp đám đơng cĩ kích thước nhỏ và thường được sử dụng cho việc chọn phần tử cho các phương pháp chọn mẫu khác như chọn điểm xuất phát trong phương pháp hệ thớng. Chỉ ứng dụng phương pháp này trong trường hợp tổng thể nghiên cứu tương đối đồng chất, khơng bao gồm nhiều loại hình khác nhau.
• Ví dụ: ta cĩ thể sử dụng lệnh Rand (random) trong excel để chọn ngẫu nhiên các phần tử
2. Chọn mẫu theo phương pháp hệ thớng/ chọn mẫu ngẫu nhiên máy mĩc:
Là phương pháp chọn ngẫu nhiên trong điều kiện các đơn vị chọn mẫu trong dàn chọn mẫu được sắp xếp theo một trật tự nhất định
• Trong phương pháp này nhà nghiên cứu sắp xếp kích thước N của đám đơng theo thứ tự từ 1 đến N. Sau đĩ tính bước nhảy SI = N/n, đây là tỷ lệ chọn mẫu. Sau đĩ chọn ngẫu nhiên một điểm xuất phát, và khơng nhất thiết phải bắt đầu bằng nhĩm đầu tiên mà cĩ thể thực hiện ở bất kỳ nhĩm nào trước.
• Ưu điểm: khắc phục được khả năng phân bố khơng đều của phương pháp ngẫu nhiên đơn giản
• Nhược điểm: nếu khung mẫu được xếp theo chu kỳ và tần số của nĩ trùng với bước nhảy thì mẫu sẽ bị chệch. Bổ sung: Khĩ khăn khi lập dàn chọn mẫu trong trường hợp tổng thể lớn.
• Phạm vi sử dụng: cĩ thể sử dụng cho tất cả các mẫu cần nghiên cứu
• Ví dụ: chọn mẫu cĩ kích thước n = 100 trong một đám đơng cĩ kích thước N = 1000. Bước nhảy sẽ là SI = 1000/100 = 10. Để chọn phần tử đầu tiên trong các phần tử từ 1 đến 10, chúng ta dùng phương pháp chọn ngẫu nhiên đơn giản. Giả sử chọn được phần tử thứ 6 thì lúc này phần tử thứ hai tham gia vào mẫu là phần tử thứ 16 (6 + 10), phần tử thứ 3 sẽ là 26 (16 + 10)… như vậy phần tử thứ 100 tham gia vào mẫu sẽ là 996.
3. Chọn mẫu theo phương pháp phân tầng/ chọn mẫu ngẫu nhiên theo cụm
• Trong phương pháp này người ta chia đám đơng ra làm nhiều nhĩm nhỏ, các nhĩm này chính là đơn vị chọn mẫu. Các nhĩm này thỏa mãn tiêu chí là các phần tử trong cùng một nhĩm cĩ tính đồng nhất và các phần tử giữa các nhĩm cĩ tính dị biệt. Các nhĩm này cũng cĩ thể được chia thành nhiều nhĩm nhỏ hơn nhưng cũng cần phải thỏa mãn tiêu chí trên. Để chọn từng mẫu cho các nhĩm, chúng ta sẽ phải sử dụng phương pháp hệ thớng hoặc ngẫu nhiên đơn giản.
• Phương pháp chọn mẫu phân tầng cĩ thể được thực hiện theo tỷ lệ (số lượng phần tử chọn cho mẫu trong từng nhĩm tỷ lệ với sớ lượng phần tử của chúng) hoặc khơng theo tỷ lệ (số lượng phần tử chọn cho mẫu trong từng nhĩm khơng tỷ lệ với sớ lượng phần tử của chúng)
• Ưu điểm: cho hiệu quả thống kê cao nhất, mẫu chọn cĩ tính đại diện cao..
• Nhược điểm: cần phải phân nhĩm trước và yêu cầu các phần tử trong đám đơng cần phải cĩ tính đồng nhất cao. Gặp khĩ khăn trong việc xác định cơ cấu tổng thể (khơng cĩ thơng tin trong quá khứ)
• Phạm vi sử dụng: cĩ thể sử dụng cho tất cả các mẫu cần nghiên cứu/ Chỉ ứng dụng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});