Quản trị kinh doanh - Chương 8: Phân tích dữ liệu
Thực hiện phân tích thống kê trong Excel (tiếp)
● Phát hiện và khẳng định mối liên hệ giữa các
biến số: X và Y
● X và Y có DL kiểu định lượng: PT tương quan
hoặc PT hồi quy
● Tương quan: CORREL(x, y)
● Hồi quy: y = b0 + b1.x ⇨ Vẽ đồ thị Scatter và “Add
Trendline”
20 trang |
Chia sẻ: nhung.12 | Lượt xem: 1111 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem nội dung tài liệu Quản trị kinh doanh - Chương 8: Phân tích dữ liệu, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
CHƯƠNG 8
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
ThS. Nguyễn Tiến Dũng
Bộ môn Quản trị Kinh doanh, Viện Kinh tế và Quản lý
Website: https://sites.google.com/site/nguyentiendungbkhn
Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn
Các nội dung chính
8.1 Chuẩn bị dữ liệu
8.2 Phân tích thống kê
8.3 Diễn giải kết quả phân tích thống kê
8.4 Bàn luận về kết quả NC
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 2
8.1 Chuẩn bị dữ liệu
● Mã hoá bản câu hỏi
● Sàng lọc dữ liệu
● Đánh số bản câu hỏi
● Nhập dữ liệu vào máy tính
● Làm sạch file dữ liệu
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 3
Mã hoá bản câu hỏi
● (Coding): gán các con số cho các phương án trả lời
● Bạn là sinh viên ngành: Kỹ thuật Kinh tế Khác
● Bạn là sinh viên ngành: 1. Kỹ thuật 2. Kinh tế 3. Khác
● Mã hoá được thực hiện trước và sau khi phỏng vấn.
● Câu hỏi đóng: thực hiện trước PV
● Câu hỏi mở: phân loại trả lời rồi mã hóa
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 4
Sàng lọc dữ liệu
● Loại bỏ các BCH không đạt yêu cầu về chất lượng
● Đọc soát và sàng lọc hàng ngày
● Trong khâu sàng lọc dữ liệu, cần phải:
● Kiểm tra DL khuyết (missing data): các câu hỏi không có trả lời
● Kiểm tra tính logic của các trả lời
● Loại bỏ các BCH
● Có nhiều DL khuyết
● Trả lời giống nhau
● Trả lời không logic, tùy ý
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 5
Đánh số bản câu hỏi
● Chỉ đánh số những bản câu hỏi có chất lượng đạt yêu cầu,
tức là được giữ lại sau quá trình sàng lọc dữ liệu.
● Cách đơn giản nhất là đánh số liên tục từ 1 đến hết.
● Phân tổ theo địa bàn hoặc tiêu chí khác để dễ quản lý
● 001-100: Hà Nội
● 101-200: TPHCM
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 6
Nhập và lưu dữ liệu vào máy tính
● Khởi tạo file dữ liệu mới trong phần mềm SPSS / Excel
● Định nghĩa các biến số: tên biến, kiểu biến, bậc đo lường, các phương án
trả lời, dữ liệu khuyết .
● Nhập các trả lời trong các bản câu hỏi đã sàng lọc vào máy tính. Để đảm
bảo tránh sai sót, tốt nhất là nên có 2 người: 1 người nhập, 1 người khác
rà soát lại file dữ liệu của người đã nhập.
● Sau khi nhập khoảng 5 bản câu hỏi, nhớ cất (Save) file dữ liệu đề phòng
bị mất dữ liệu.
● Cất file dữ liệu thành nhiều phiên bản khác nhau. Thí dụ, file dữ liệu lưu
lần đầu thì cất với tên là data_ver1.sav, sau khi nhập được 5 bản câu hỏi
nữa thì lưu thành data_ver2.sav (.sav là phần mở rộng của tên file dữ liệu
trong SPSS) và tương tự.
● Sao lưu file dữ liệu ra một phương tiện lưu trữ khác ngoài ổ cứng
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 7
Tạo file dữ liệu trong Excel
(đối với khảo sát bằng bản câu hỏi)
●Cột 1: Số thứ tự
●Các cột là các biến số
●Các hàng là các BCH đã thu về
●Câu hỏi chỉ chọn 1 trả lời: 1 câu hỏi là 1 biến
số
●Câu hỏi có thể chọn nhiều trả lời: phải tạo
nhiều biến số ⇨ số lượng biến số = số
phương án trả lời có thể chọn, mỗi biến sẽ
nhận 1 trong 2 giá trị là 0 hoặc 1.
● Giá trị của biến số được xác định theo quy tắc mã
hoá và đặc điểm câu hỏi đã thiết kế
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 8
Tạo file dữ liệu trong SPSS
●Tab Variable View
● Hàng: biến tạo các biến số
● Cột: đặc điểm của biến
●Tab “Data View”
● Hàng: quan sát, BCH
● Cột: biến
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 9
Làm sạch file dữ liệu
● Mục đích
● Tìm ra và loại bỏ các sai sót trong quá trình nhập dữ liệu vào máy tính
● Phương pháp:
● Thống kê tần số: phát hiện các giá trị bất thường
● Tạo bảng liên hợp 2 biến số: Cross-tab, Pivot phát hiện các giá trị
bất thường
● Thực hiện với phần mềm
● SPSS: Frequencies, Cross-tabs
● Excel: CountIf, Data Analysis (Histogram), Pivot Table
● Phòng bệnh hơn chữa bệnh
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 10
8.2 Phân tích thống kê
●Thống kê mô tả:
● Dữ liệu mẫu => rút ra kết luận về mẫu
● Bao gồm:
● TK tần số và tỷ lệ phần trăm
● TK giá trị TB và độ lệch chuẩn, min, max: các đại lượng
đặc trưng cho độ tập trung và phân tán của dữ liệu mẫu
●Thống kê suy diễn
● Dữ liệu mẫu => muốn rút ra kết luận về tổng thể
(giả định: mẫu đại diện cho tổng thể)
● Bao gồm: kiểm định các giả thuyết NC
● CLDV (+) SHL
● SHL (+) -> STrT
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 11
Thực hiện phân tích thống kê trong Excel
●Dùng các lệnh có sẵn trong Excel: TK mô tả
● Tần số: COUNTIF(), SUMIF()
● Giá trị TB: AVERAGE()
● Độ lệch chuẩn: STDEV()
●Lập bảng kết hợp nhiều biến (cross-tabs) thể
hiện mối liên hệ giữa 2 biến số (2 biến định
tính hoặc 1 biến định tính và 1 biến định
lượng)
● Excel: Pivot Table
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 12
Thực hiện phân tích thống kê trong Excel (tiếp)
●Phát hiện và khẳng định mối liên hệ giữa các
biến số: X và Y
● X và Y có DL kiểu định lượng: PT tương quan
hoặc PT hồi quy
● Tương quan: CORREL(x, y)
● Hồi quy: y = b0 + b1.x ⇨ Vẽ đồ thị Scatter và “Add
Trendline”
●Dùng công cụ hỗ trợ (macro) cài thêm vào
Excel (Add-ins) để tăng cường khả năng phân
tích dữ liệu:
● Data Analysis
● MegaStat
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 13
Thống kê suy diễn
●Mục đích:
● Suy ra đặc điểm của tổng thể từ thông tin có được trên
mẫu
● TB mẫu ⇨ TB tổng thể
● Tỷ lệ mẫu ⇨ Tỷ lệ tổng thể
● TD: Kiểm định mối liên hệ giữa CLDV và sự hài lòng của KH
trên mẫu ⇨ CLDV và sự hài lòng của KH trên tổng thể
● PT trên toàn bộ mẫu và so sánh các nhóm trong cùng
một mẫu
●Đòi hỏi phải đặt giả thuyết và kiểm định giả
thuyết
●Xem thêm ở môn học “Thống kê ứng dụng”
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 14
Trình tự phân tích thống kê
●Phân tích đặc điểm của mẫu: tổng số, cơ cấu
của mẫu theo giới tính, độ tuổi, học vấn, nghề,
thu nhập
●Phân tích thống kê mô tả với các biến số tương
ứng với các nhóm câu hỏi trong bản câu hỏi
● Hành vi: làm gì, mua gì, ở đâu, khi nào,
● Nhận thức và thái độ: biết, hiểu như thế nào, mức độ
ưa thích, hài lòng,
● Ý định tương lai: sẽ như thế nào
●Kiểm định các giả thuyết NC
● Đã đặt ra trong mô hình NC
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 15
8.3 Diễn giải kết quả phân tích thống kê
●Máy tính và phần mềm thống kê không thể trợ
giúp việc diễn giải
●Ngôn ngữ đơn giản, đời thường
●Không nhắc lại số liệu trong bảng / hình
●Nêu hình mẫu, xu thế nổi bật của bảng / hình
● Cái gì lớn nhất, nhỏ nhất
● Cái gì tăng/giảm nhiều nhất
● Cái gì chiếm tỷ trọng lớn nhất/bé nhất
●Nêu ý nghĩa
● Tốt hay xấu?
● Cao hay thấp?
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 16
Thí dụ: Diễn giải kết quả PTTK đối với biến định
danh
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 17
Thí dụ: Diễn giải kết quả PTTK đối với biến thứ bậc
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 18
Thí dụ: Diễn giải kết quả PTTK đối với biến định
lượng
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 19
8.4 Bàn luận về kết quả NC
● (Discussion on research results)
● Cần nói về ý nghĩa của kết quả NC
● So với lý thuyết
● So với các NC tương tự, gần đây
● Những điểm tương đồng và khác nhau
● Tần số, tỷ lệ phần trăm, giá trị TB tính ra như vậy là cao, TB hay thấp?
● Giá trị của Độ lệch chuẩn như vậy là lớn, bình thường hay nhỏ?
● Tương tự hay khác với lý thuyết, với các NC đã có?
● Nếu có sự khác nhau thì đâu có thể là nguyên nhân?
● Đòi hỏi phải rà soát lại phần Cơ sở lý thuyết và Tổng quan tình
hình NC
● Xem lại và đối chiếu với kết quả của các NC gần đây
© Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 20
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- ppnc2015_ch08_5309.pdf