Bài giảng Nguyên lý thống kê - Chương 1: Tổng quan về Nguyên lý Thống kê - Nguyễn Ngọc Lâm

Bài giảng NGUYÊN LÝ THỐNG KÊwww.nguyenngoclam.comnnlam@ctu.edu.vn0918.6255261VỊ TRÍ HỌC PHẦNXác suất thống kê toánNguyên lýthống kê Kinh tế lượngNghiên cứuMarketingKinh tế Sản xuấtKinh tế Nông nghiệp2NỘI DUNG HỌC PHẦNGiới thiệu học phầnThống kê mô tảThống kê suy luậnTổng hợp và trình bày dữ liệu1Phân phối tổng thể3Ước lượng khoảng tin cậy4Kiểm định giả thuyết5Tương quan và hồi qui6Dãy số thời gian7Phương pháp chọn mẫu8Các số đo23TÀI LIỆU THAM KHẢO4TÀI LIỆU THAM KHẢO5TÀI LIỆU THAM KHẢO6I.NGUỒN GỐC MÔN HỌC- Năm 1660, nhà kinh tế học người Đức H.Conhring (1606 - 1681) đã giảng dạy thử môn “Phương pháp nghiên cứu hiện tượng xã hội dựa vào số liệu điều tra cụ thể”.- Năm 1682, nhà kinh tế học của người Anh William Petty phát hành cuốn sách “Số học chính trị”.- Năm 1759, giáo sư người Đức, Achenwall (1719-1772) lần đầu tiên dùng danh từ “Statistics”.7II.THỐNG KÊ LÀ GÌ?2.1. Định nghĩa thống kê: Thống kê là một hệ thống các phương pháp bao gồm thu thập, tổng hợp, trình bày số liệu, tính toán các đặc trưng của đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ cho quá trình phân tích, dự đoán và ra quyết định.2.2. Chức năng của thống kê:- Thống kê mô tả: là các phương pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu. 8II.THỐNG KÊ LÀ GÌ?2.3. Phương pháp thống kê: - Thu thập và xử lý số liệu- N.cứu hiện tượng trong hoàn cảnh không chắc chắn- Điều tra chọn mẫu- Nghiên cứu mối liên hệ giữa các hiện tượng- Dự báo- Thống kê suy luận: là bao gồm các phương pháp ước lượng các đặc trưng của tổng thể, phân tích mối liên hệ giữa các hiện tượng nghiên cứu, dự đoán hoặc ra quyết định trên cơ sở thông tin thu thập từ kết quả quan sát mẫu.9III.MỘT SỐ KHÁI NIỆM THƯỜNG DÙNG3.1. Tổng thể thống kê: (Populations) Là tập hợp các đơn vị trên cơ sở một đặc điểm chung nào đó.3.2. Mẫu: (Samples) là một bộ phận của tổng thể được chọn ra để quan sát và dùng suy diễn cho tổng thể3.3. Quan sát: (Observations) Là mỗi đơn vị của mẫu.3.4. Tiêu thức thống kê: Là khái niệm chỉ các đặc điểm của đơn vị tổng thể.- Định tính: các biểu hiện là loại hoặc tính chất.- Định lượng: các biểu hiện bằng con số có giá trị. Rời rạc: là các giá trị của nó có thể đếm được. Liên tục: là các giá trị của nó lắp đầy một khoảng10III.MỘT SỐ KHÁI NIỆM THƯỜNG DÙNG3.5. Tham số tổng thể: Là giá trị quan sát được của tổng thể và dùng để mô tả đặc trưng của hiện tượng nghiên cứu. µ: Trung bình tổng thể p: Tỷ lệ tổng thể 2: Phương sai tổng thể3.6. Tham số mẫu: Là số đo tính toán được của một mẫu và dùng để suy rộng cho tham số tổng thể. : Trung bình mẫu : Tỷ lệ mẫu s2 : Phương sai mẫu11IV.CÁC LOẠI THANG ĐO4.1. Thang đo danh nghĩa: (Nominal scale) Dữ liệu là tên, nhãn cho một loại nào đó và không có giả thuyết nào về sự liên hệ giá trị. Ví dụ: Công ty ông/bà đang hoạt động trong lĩnh vực nào? Sản xuất □ 1 Xây dựng □ 2 Dịch vụ □ 3 Thương mại □ 4 Khác □ 512IV.CÁC LOẠI THANG ĐO4.2. Thang đo thứ bậc: (Ordinal scale) Thang đo để sắp xếp thứ hạng của dữ liệu nhưng không thực hiện được phép tính đại số.Ví dụ: Khi mua xe gắn máy, theo ông/bà yếu tố nào là quan trọng nhất và xếp hạng các yếu tố sau theo thứ tự giảm dần. Giá cả Chất lượng Thời trang Tiết kiệm nhiên liệu 13IV.CÁC LOẠI THANG ĐO4.3. Thang đo khoảng: (Interval scale) là thang đo thứ tự, đo được khoảng cách của các giá trị và không thực hiện được phép chia. Ví dụ: Đánh giá về chủ đề và thời gian của khóa huấn luyện:TTNội dung cần đánh giáĐiểm123456789101Sự cần thiết của chủ đề đối với nhu cầu thực sự cần đào tạo?2Mức độ hợp lý trong việc phân bổ thời gian từng chủ đề (1-4: ngắn; 5-8: hợp lý; 9-10: dài)3Tính hữu ích của các kỹ năng/thông tin mới thu nhận được sau khóa huấn luyện như thế nào?4Mức độ thỏa mãn của khóa huấn luyện so với nhu cầu đào tạo?Đánh giá chungNhận xét, góp ý (nếu có):14IV.CÁC LOẠI THANG ĐO4.4. Thang đo tỷ lệ: (Ratio scale) là thang đo khoảng và thực hiện được phép chia.Ví dụ: Xin cho biết mức doanh thu của quý doanh nghiệp trung bình mỗi tháng là bao nhiêu: .15V.THU THẬP THÔNG TIN5.1. Xác định nội dung thông tin:- Thích đáng - Chính xác- Kịp thời - Khách quan5.2. Nguồn số liệu:5.2.1. Dữ liệu thứ cấp: là các thông tin đã có sẵn đã qua xử lý.- Số liệu nội bộ: đơn vị, từ các cuộc điều tra trước đây.- Số liệu từ các ấn phẩm của nhà nước- Báo, tạp chí chuyên ngành- Thông tin của các tổ chức, hiệp hội nghề nghiệp- Thông tin từ các công ty hoạt động nghiên cứu thị trường.16V.THU THẬP THÔNG TIN5.2.2. Dữ liệu sơ cấp: Là các thông tin thu thập từ cuộc điều tra.1) Điều tra toàn bộ: Là tiến hành thu thập thông tin trên tất cả các đơn vị thuộc tổng thể nghiên cứu.- Ưu điểm: nắm được thông tin toàn bộ- Nhược điểm: - Mất nhiều thời gian, tốn kém, đôi khi còn thiếu chính xác. - Trong một số trường hợp không thực hiện được 17V.THU THẬP THÔNG TIN2) Điều tra chọn mẫu: Nghiên cứu một số phần tử đại diện để suy ra toàn bộ tổng thể bằng các phương pháp thống kê. - Tiết kiệm chi phí- Cung cấp thông tin kịp thời cho quá trình nghiên cứu- Đáng tin cậy* Tùy vào từng trường hợp cụ thể mà chúng ta có phương pháp điều tra phù hợp.18V.THU THẬP THÔNG TIN3. Các phương pháp thu thập thông tin:1) Quan sát2) Phương pháp gởi thư3) Phỏng vấn bằng điện thoại4) Phỏng vấn trực tiếp: - Phỏng vấn cá nhân - Phỏng vấn nhóm 19V.THU THẬP THÔNG TINTính chấtQuan sátGởi thưPhỏng vấn điện thoạiPhỏng vấn trực tiếpLinh hoạtKémKémTốtTốtKhối lượng thông tinÍtĐầy đủHạn chếĐầy đủTốc độ thu thập thông tinChậmChậmNhanhNhanhTỷ lệ câu hỏi được trả lờiHạn chếThấpCaoCaoChi phíTốn kémTiết kiệmTốn kémTốn kémĐặc điểm của các phương pháp thu thập thông tin20V.THU THẬP THÔNG TIN5.4. Kỹ thuật lấy mẫu:5.4.1. Chọn mẫu xác suất: (Probability sampling)1) Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản: (Simple random sampling)- Rút thăm, thẻ- Sử dụng Excel chọn ngẫu nhiênƯu điểm: - Đơn giản- Nền tảng là xác suấtNhược điểm:- Phải có danh sách tổng thể- Thời gian và kinh phí cao- Đặc trưng nhóm có thể bị bỏ sót21V.THU THẬP THÔNG TIN22V.THU THẬP THÔNG TIN2) Chọn mẫu hệ thống: (Systematic sampling)- Lập danh sách tổng thể: N phần tử- Xác định cỡ mẫu: n phần tử- Chọn phần tử đầu tiên ngẫu nhiên - Chọn tiếp các phần tử còn lại theo bước nhảy: k = n/NƯu điểm:- Có thể không cần biết lập danh sách tổng thể- Mẫu đại diện hơnNhược điểm:- Không phù hợp đặc trưng có tính chu kỳ23V.THU THẬP THÔNG TINChia đám đông cho qui mô mẫu mong muốn: VD: 50/10 = 5Chọn điểm xuất phát: VD, 43 = HeatherSau đó chọn thành viên thứ 5 từ điểm xuất phát và lần lượt như vậy cho đến khi hoàn tất danh sách đám đông1. Jane18. Steve35. Fred2. Bill19. Sam36. Mike3. Harriet20. Marvin37. Doug4. Leni21. Ed. T.38. Ed M.5. Micah22. Jerry39. Tom6. Sara23. Chitra40. Mike G.7. Terri24. Clenna41. Nathan8. Joan25. Misty42. Peggy9. Jim26. Cindy43. Heather10. Terrill27. Sy44. Debbie11. Susie28. Phyllis45. Cheryl12. Nona29. Jerry46. Wes13. Doug30. Harry47. Genna14. John S.31. Dana48. Ellie15. Bruce A.32. Bruce M.49. Alex16. Larry33. Daphne50. John D. 17. Bob34. Phil24V.THU THẬP THÔNG TIN3) Chọn mẫu cả khối/cụm: (Cluster sampling)- Tổng thể chia ra nhiều khối, mỗi khối coi như một quan sát.- Chọn ngẫu nhiên m khối.- Khảo sát tất cả các phần tử trong m khối.Ví dụ: Nghiên cứu cấp quận, quận có 14 phường.- Chọn ngẫu nhiêu 2 phường.- Khảo sát tất cả các hộ của 2 phường.Ưu điểm: Không cần lập danh sách tổng thể.Chú ý: Các khối có tính chất không quá khác nhau.25V.THU THẬP THÔNG TIN4) Chọn mẫu nhiều giai đoạn: (Multi-Stage sampling)Chọn mẫu hai giai đoạn:- Tổng thể chia ra nhiều khối, mỗi khối coi như một quan sát.- Chọn ngẫu nhiên m khối (mẫu bậc 1)- Trong mỗi khối khảo sát một số phần tử (mẫu bậc 2)Ví dụ: Nghiên cứu cấp thành phố- Chọn ngẫu nhiên một số quận trong thành phố (mẫu bậc 1)- Mỗi quận chọn ngẫu nhiên một số phường (mẫu bậc 2)- Trong mỗi phường chọn một số hộ (mẫu bậc 3)26V.THU THẬP THÔNG TIN5) Chọn mẫu phân tầng: (Stratified sampling)- Các phần tử quá khác nhau về tính chất liên quan đến nội dung nghiên cứu.- Tổng thể được chia thành k lớp.- Trong mỗi lớp chọn ngẫu nhiên một số phần tử.Cách xác định số phần tử cần chọn trong mỗi lớp:- Tổng thể có N phần tử được phân thành k lớp- Mỗi lớp có Ni phần tử.Tỷ trọng từng từng lớp: Ni/N- Chọn mẫu n phần tử, tỷ lệ chọn mẫu p = n/N.- Số phần tử chọn mỗi lớp: + ni = n(Ni/N) + ni = p.Ni27V.THU THẬP THÔNG TINVí dụ: Khảo sát về sự hài lòng của sinh viên, học viên. Chọn 1.000 sinh viên, học viên để khảo sát.Hệ/cấp đào tạoSố lượngTỷ trọng (%)Số lượng cần chọnCử nhân hệ chính qui10.00050500Cử nhân hệ liên thông2.00010100Cử nhân bằng đại học thứ 22.00010100Cử nhân hệ vừa làm vừa học5.00025250Cao học1.000550Tổng20.0001001.00028V.THU THẬP THÔNG TINVí dụ: Trường hợp có nhiều nhân tố. Tỷ lệ chọn mẫu p = 1.000/10.000 = 0,1.Địa diểmGiới tínhNông thônThành thịMiền núiTổng sốNam1.200[120]1.200[120]600[60]3.000[300]Nữ2.800[280]2.800[280]1.400[140]7.000[700]Tổng số4.000[400]4.000[400]2.000[200]10.000[1.000]29V.THU THẬP THÔNG TIN5.4.1. Chọn mẫu phi xác suất: (Non-Probability sampling)1) Chọn mẫu thuận tiện: (Convenient sampling)- Dựa trên tính “dễ tiếp xúc” và cơ hội thuận tiện để chọn mẫu- Chỉ dùng cho nghiên cứu thăm dò, trắc nghiệm2) Chọn mẫu tích lũy nhanh:- Chọn ngẫu nhiên một số quan sát ban đầu.- Các mẫu bổ sung tiếp theo được chọn ra từ việc cung cấp qua hình thức giới thiệu của những mẫu ban đầu.30V.THU THẬP THÔNG TIN3) Chọn mẫu phán đoán: (Judgement sampling)- Người điều tra quyết định sự thích hợp đối tượng điều tra.- Mức độ đại diện của mẫu điều tra phụ thuộc vào trình độ và kinh nghiệp của người điều tra và người thu thập số liệu.4) Chọn mẫu định mức: (Quota sampling)- Chia tổng thể ra k lớp (như chọn mẫu phân tầng)- Mỗi lớp chọn ra một số phần tử theo phương pháp phi ngẫu nhiên.31www.nguyenngoclam.comThank You !32