9. chuong 7 phan tich du lieu
TRANSCRIPT
Chương 7 :PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
1
Chương 7 :PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Ths. Hồ Minh Sánh
Bước 1: kiểm tra, hiệu chỉnh bảng câu hỏi
Bước 2: mã hóa dữ liệu trên bảng câu hỏi
Bước 3: nhập dữ liệu vào máy tính
Bước 4: làm sạch dữ liệu trên máy tính
Bước 5: Phân tích dữ liệu và diễn giải kết quả
QUY TRÌNH XỬ LÝ DỮ LiỆU
2
Bước 1: kiểm tra, hiệu chỉnh bảng câu hỏi
Bước 2: mã hóa dữ liệu trên bảng câu hỏi
Bước 3: nhập dữ liệu vào máy tính
Bước 4: làm sạch dữ liệu trên máy tính
Bước 5: Phân tích dữ liệu và diễn giải kết quả
Tính logic của các câu trả lời
Tính đầy đủ của từng câu hỏi và cả bảng câu hỏi
Tính trung thực của các câu trả lời
KiỂM TRA VÀ HiỆU CHỈNH CÂU HỎI
3
Tính logic của các câu trả lời
Tính đầy đủ của từng câu hỏi và cả bảng câu hỏi
Tính trung thực của các câu trả lời
Mã hóa câu hỏi đóng: gán các con số cho các câutrả lời được liệt kê sẳn trên bản câu hỏi.
Mã hóa câu hỏi mở:+ Nhóm các câu trả lời có cùng ý nghĩa+ Gán các con số cho các nhóm trả lời
MÃ HOÁ DỮ LIỆU TRÊN BẢNG CÂU HỎI
4
Mã hóa câu hỏi đóng: gán các con số cho các câutrả lời được liệt kê sẳn trên bản câu hỏi.
Mã hóa câu hỏi mở:+ Nhóm các câu trả lời có cùng ý nghĩa+ Gán các con số cho các nhóm trả lời
MÃ HOÁ DỮ LIỆU TRÊN BẢNG CÂU HỎI
5
MÃ HOÁ DỮ LIỆU TRÊN BẢNG CÂU HỎI
Caâu hoûi (bieán) YÙ nghóa caâu hoûi Giaù trò (caâu traû lôøi)Q.1 Giôùi tính ngöôøi traû lôøi 1: Nam
2: NöõQ.2 Ngheà nghieäp ngöôøi traû lôøi 1: Baùc sæ
2: Coâng nhaân3: Buoân baùn caù theå….8: Sinh vieân – hoïc sinh
… … …Q22_1Q22_2Q22_3
Ñaùnh giaù veà bao bì saûn phaåmÑaùnh giaù veà chaát löôïng saûn phaåmÑaùnh giaù veà dòch vuï haäu maõi
1: Toát2: Bình thöôøng3: Keùm
Lập bảng mã hóa
6
Caâu hoûi (bieán) YÙ nghóa caâu hoûi Giaù trò (caâu traû lôøi)Q.1 Giôùi tính ngöôøi traû lôøi 1: Nam
2: NöõQ.2 Ngheà nghieäp ngöôøi traû lôøi 1: Baùc sæ
2: Coâng nhaân3: Buoân baùn caù theå….8: Sinh vieân – hoïc sinh
… … …Q22_1Q22_2Q22_3
Ñaùnh giaù veà bao bì saûn phaåmÑaùnh giaù veà chaát löôïng saûn phaåmÑaùnh giaù veà dòch vuï haäu maõi
1: Toát2: Bình thöôøng3: Keùm
Cột: là nơi quản lý các biến (các câu hỏi có trongbảng câu hỏi) Loại câu hỏi một trả lời: chỉ cần một cột chứa các giá
trị trả lời Loại biến nhiều trả lời: nhiều cột chứa nhiều giá trị trả
lời có thể có Dòng: là nơi quản lý tất cả các quan sát (bằng kích
cở mẫu) Ô giao nhau giữa cột và dòng: là nơi chứa đựng giá
trị trả lời của một câu hỏi trong một quan sát cụ thể.
NHẬP LIỆU VÀO MÁY TÍNH – MA TRẬN THÔNG TIN
7
Cột: là nơi quản lý các biến (các câu hỏi có trongbảng câu hỏi) Loại câu hỏi một trả lời: chỉ cần một cột chứa các giá
trị trả lời Loại biến nhiều trả lời: nhiều cột chứa nhiều giá trị trả
lời có thể có Dòng: là nơi quản lý tất cả các quan sát (bằng kích
cở mẫu) Ô giao nhau giữa cột và dòng: là nơi chứa đựng giá
trị trả lời của một câu hỏi trong một quan sát cụ thể.
MÃ HOÁ DỮ LIỆU TRÊN BẢNG CÂU HỎI
8
Xác định ra những giá trị vô nghĩa: giá trị khác vớigiá trị mã hóa
Xác định ra những giá trị khuyết: câu hỏi khôngcó trả lời
Xác định ra những mối quan hệ không logic giữacác câu trả lời
LÀM SẠCH DỮ LIỆU
9
Xác định ra những giá trị vô nghĩa: giá trị khác vớigiá trị mã hóa
Xác định ra những giá trị khuyết: câu hỏi khôngcó trả lời
Xác định ra những mối quan hệ không logic giữacác câu trả lời
Thống kê mô tả (Descriptive Statistics): Sử dụngbảng biểu, biểu đồ – đồ thị để tóm tắt, diễn đạtdữ liệu nghiên cứu.
Thống kê suy diễn (Statistical Inference): Sửdụng các thông số của mẫu để ước lượng vàkiểm nghiệm các giả thuyết về tổng thể. Kiểm định các mối quan hệ – tương quan có
ý nghĩa giữa các biến khảo sát Kiểm nghiệm sự khác biệt có ý nghĩa giữa
các giá trị trung bình
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
10
Thống kê mô tả (Descriptive Statistics): Sử dụngbảng biểu, biểu đồ – đồ thị để tóm tắt, diễn đạtdữ liệu nghiên cứu.
Thống kê suy diễn (Statistical Inference): Sửdụng các thông số của mẫu để ước lượng vàkiểm nghiệm các giả thuyết về tổng thể. Kiểm định các mối quan hệ – tương quan có
ý nghĩa giữa các biến khảo sát Kiểm nghiệm sự khác biệt có ý nghĩa giữa
các giá trị trung bình
Thống kê mô tả cho biến định tính (thang đo địnhdanh và thang đo thứ tự) Phân tích một biến: Đổ bảng đơn – Bảng phân bổ
tần suất (Frequencies) Phân tích 2 biến: Đổ bảng chéo (Crosstabs) Đối với biến nhiều trả lời: trước khi đổ bảng ta phải
tiến hành nhóm các biến chứa đựng các giá trị trả lờicó được (multiple – responses/define groups) trướckhi tiến hành đổ bảng (frequencies hoặc crosstabs)
THỐNG KÊ MÔ TẢ (DESCRIPTIVE STATISTIC)
11
Thống kê mô tả cho biến định tính (thang đo địnhdanh và thang đo thứ tự) Phân tích một biến: Đổ bảng đơn – Bảng phân bổ
tần suất (Frequencies) Phân tích 2 biến: Đổ bảng chéo (Crosstabs) Đối với biến nhiều trả lời: trước khi đổ bảng ta phải
tiến hành nhóm các biến chứa đựng các giá trị trả lờicó được (multiple – responses/define groups) trướckhi tiến hành đổ bảng (frequencies hoặc crosstabs)
Tyû leä phaàn traêm (%)
Giaù trò trung bình (mean)
Phöông sai/ ñoä leäch chuaån(variance/standard deviation)
Khoaûng öôùc löôïng (Interval measurement)
nX
n
iix
1
1
)(1
2
2
n
xxS
n
ii
CÁC THAM SỐ THỐNG KÊ
12
Tyû leä phaàn traêm (%)
Giaù trò trung bình (mean)
Phöông sai/ ñoä leäch chuaån(variance/standard deviation)
Khoaûng öôùc löôïng (Interval measurement)1
)(1
2
2
n
xxS
n
ii
n
StXE X
n 1, E= p ± tα,n-1 Sp
Chọn công cụ Analyze/ descriptive statistics /frequencies
ĐỔ BẢNG ĐƠN (PHÂN TÍCH MỘT BIẾN)BẢNG PHÂN BỔ TẦN SUẤT (FREQUENCIES)
13
Tinh trang hon nhan
525 56.9 56.9 56.916 1.7 1.7 58.6
148 16.0 16.0 74.629 3.1 3.1 77.8
205 22.2 22.2 100.0923 100.0 100.0
Da co gia dinhGoa buaDa ly diDa ly thanChua co gia dinhTotal
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
ĐỔ BẢNG ĐƠN (PHÂN TÍCH MỘT BIẾN)BẢNG PHÂN BỔ TẦN SUẤT (FREQUENCIES)
14
Tinh trang hon nhan
525 56.9 56.9 56.916 1.7 1.7 58.6
148 16.0 16.0 74.629 3.1 3.1 77.8
205 22.2 22.2 100.0923 100.0 100.0
Da co gia dinhGoa buaDa ly diDa ly thanChua co gia dinhTotal
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
T in h tr a n g g ia d in h
5 7 %
2 %
1 6 % 3 %
2 2 %
D a c o g ia d in h G o a b u a D a ly d i D a ly th a n C h u a c o g ia d in h
ĐỔ BẢNG ĐƠN (PHÂN TÍCH MỘT BIẾN)BẢNG PHÂN BỔ TẦN SUẤT (FREQUENCIES)
15
T in h tr a n g g ia d in h
5 7 %
2 %
1 6 % 3 %
2 2 %
D a c o g ia d in h G o a b u a D a ly d i D a ly th a n C h u a c o g ia d in h
Trinh do hoc van
85 9.2 9.2 9.2498 54.0 54.0 63.2
70 7.6 7.6 70.7
180 19.5 19.5 90.290 9.8 9.8 100.0
923 100.0 100.0
Duoi bat PTTHPho thong trung hocCao dang/trung hocchuyen nghiepDai hocTren dai hocTotal
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
ĐỔ BẢNG ĐƠN (PHÂN TÍCH MỘT BIẾN)BẢNG PHÂN BỔ TẦN SUẤT (FREQUENCIES)
16
Trinh do hoc van
85 9.2 9.2 9.2498 54.0 54.0 63.2
70 7.6 7.6 70.7
180 19.5 19.5 90.290 9.8 9.8 100.0
923 100.0 100.0
Duoi bat PTTHPho thong trung hocCao dang/trung hocchuyen nghiepDai hocTren dai hocTotal
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
T r in h d o h o c v a n
9 %
5 4 %
8 %
2 0 %
1 0 %
9 %
6 3 %7 1 %
9 0 %
1 0 0 %
0 %
1 0 %
2 0 %
3 0 %
4 0 %
5 0 %
6 0 %
7 0 %
8 0 %
9 0 %
1 0 0 %
D u o i b a t P T T H P h o th o n g t ru n gh o c
C a o d a n g / t ru n gh o c c h u y e n n g h ie p
D a i h o c T re n d a i h o c
T r in h d o h o c v a n L u y t ie n
ĐỔ BẢNG ĐƠN (PHÂN TÍCH MỘT BIẾN)BẢNG PHÂN BỔ TẦN SUẤT (FREQUENCIES)
17
T r in h d o h o c v a n
9 %
5 4 %
8 %
2 0 %
1 0 %
9 %
6 3 %7 1 %
9 0 %
1 0 0 %
0 %
1 0 %
2 0 %
3 0 %
4 0 %
5 0 %
6 0 %
7 0 %
8 0 %
9 0 %
1 0 0 %
D u o i b a t P T T H P h o th o n g t ru n gh o c
C a o d a n g / t ru n gh o c c h u y e n n g h ie p
D a i h o c T re n d a i h o c
T r in h d o h o c v a n L u y t ie n
10.2% 15.0% 11.2%
15.0% 15.0% 13.1%
31.1% 25.7% 24.8%
10.2% 8.3% 11.2%
7.8% 12.6% 10.7%
12.1% 1.0%1.0%
3.4% 7.3% 5.3%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%
Huong thom cua bia
Gia ca
Khong gay nhuc dau sau khi uong
Khong bi gia mao
Hau vi
Chat luong bia
Vi dang cua bia
Tam quan trong cua cac yeu to trong quyet dinh tieu dung beer
Yeu to quan trong nhat Yeu to quan trong nhi Yeu to quan trong ba
SO SÁNH NHIỀU BIẾN ĐƠN
18
10.2% 15.0% 11.2%
15.0% 15.0% 13.1%
31.1% 25.7% 24.8%
10.2% 8.3% 11.2%
7.8% 12.6% 10.7%
12.1% 1.0%1.0%
3.4% 7.3% 5.3%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%
Huong thom cua bia
Gia ca
Khong gay nhuc dau sau khi uong
Khong bi gia mao
Hau vi
Chat luong bia
Vi dang cua bia
Tam quan trong cua cac yeu to trong quyet dinh tieu dung beer
Yeu to quan trong nhat Yeu to quan trong nhi Yeu to quan trong ba
Chọn công cụ Analyze/Descriptive Statistics/Crosstabs
ĐỔ BẢNG CHÉO (PHÂN TÍCH HAI BIẾN)BẢNG CROSSTABS
19
Trinh do hoc van * Gioi tinh nguoi tra loi Crosstabulation
Count
49 35 84225 272 497
33 37 70
88 91 17955 35 90
450 470 920
Duoi bat PTTHPho thong trung hocCao dang/trung hocchuyen nghiepDai hocTren dai hoc
Trinhdohocvan
Total
Nam NuGioi tinh nguoi tra loi
Total
ĐỔ BẢNG CHÉO (PHÂN TÍCH HAI BIẾN)BẢNG CROSSTABS
20
Trinh do hoc van * Gioi tinh nguoi tra loi Crosstabulation
Count
49 35 84225 272 497
33 37 70
88 91 17955 35 90
450 470 920
Duoi bat PTTHPho thong trung hocCao dang/trung hocchuyen nghiepDai hocTren dai hoc
Trinhdohocvan
Total
Nam NuGioi tinh nguoi tra loi
Total
Trinh do hoc van * Gioi tinh nguoi tra loi Crosstabulation
% within Gioi tinh nguoi tra loi
10.9% 7.4% 9.1%50.0% 57.9% 54.0%
7.3% 7.9% 7.6%
19.6% 19.4% 19.5%12.2% 7.4% 9.8%
100.0% 100.0% 100.0%
Duoi bat PTTHPho thong trung hocCao dang/trung hocchuyen nghiepDai hocTren dai hoc
Trinhdohocvan
Total
Nam NuGioi tinh nguoi tra loi
Total
ĐỔ BẢNG CHÉO (PHÂN TÍCH HAI BIẾN)BẢNG CROSSTABS
21
Trinh do hoc van * Gioi tinh nguoi tra loi Crosstabulation
% within Gioi tinh nguoi tra loi
10.9% 7.4% 9.1%50.0% 57.9% 54.0%
7.3% 7.9% 7.6%
19.6% 19.4% 19.5%12.2% 7.4% 9.8%
100.0% 100.0% 100.0%
Duoi bat PTTHPho thong trung hocCao dang/trung hocchuyen nghiepDai hocTren dai hoc
Trinhdohocvan
Total
Nam NuGioi tinh nguoi tra loi
Total
T r i n n d o h o c v a n - g i o i t i n h
1 1 %7 % 9 %
5 0 %
5 8 %5 4 %
7 % 8 % 8 %
2 0 % 1 9 % 1 9 %
1 2 %7 % 1 0 %
0 %
1 0 %
2 0 %
3 0 %
4 0 %
5 0 %
6 0 %
7 0 %
N a m N u T o n g c o n g
D u o i b a t P T T H P h o t h o n g t r u n g h o cC a o d a n g / t r u n g h o c c h u y e n n g h i e p D a i h o cT r e n d a i h o c
ĐỔ BẢNG CHÉO (PHÂN TÍCH HAI BIẾN)BẢNG CROSSTABS
22
T r i n n d o h o c v a n - g i o i t i n h
1 1 %7 % 9 %
5 0 %
5 8 %5 4 %
7 % 8 % 8 %
2 0 % 1 9 % 1 9 %
1 2 %7 % 1 0 %
0 %
1 0 %
2 0 %
3 0 %
4 0 %
5 0 %
6 0 %
7 0 %
N a m N u T o n g c o n g
D u o i b a t P T T H P h o t h o n g t r u n g h o cC a o d a n g / t r u n g h o c c h u y e n n g h i e p D a i h o cT r e n d a i h o c
Trinh do hoc van * Gioi tinh nguoi tra loi Crosstabulation
% within Trinh do hoc van
58.3% 41.7% 100.0%45.3% 54.7% 100.0%
47.1% 52.9% 100.0%
49.2% 50.8% 100.0%61.1% 38.9% 100.0%48.9% 51.1% 100.0%
Duoi bat PTTHPho thong trung hocCao dang/trung hocchuyen nghiepDai hocTren dai hoc
Trinhdohocvan
Total
Nam NuGioi tinh nguoi tra loi
Total
ĐỔ BẢNG CHÉO (PHÂN TÍCH HAI BIẾN)BẢNG CROSSTABS
23
Trinh do hoc van * Gioi tinh nguoi tra loi Crosstabulation
% within Trinh do hoc van
58.3% 41.7% 100.0%45.3% 54.7% 100.0%
47.1% 52.9% 100.0%
49.2% 50.8% 100.0%61.1% 38.9% 100.0%48.9% 51.1% 100.0%
Duoi bat PTTHPho thong trung hocCao dang/trung hocchuyen nghiepDai hocTren dai hoc
Trinhdohocvan
Total
Nam NuGioi tinh nguoi tra loi
Total
T r in h d o h o c v a n - g io i t in h
5 8 %
4 5 % 4 7 % 4 9 %
6 1 %
4 9 %4 2 %
5 5 % 5 3 % 5 1 %
3 9 %
5 1 %
0 %
1 0 %
2 0 %
3 0 %
4 0 %
5 0 %
6 0 %
7 0 %
D u o i b a tP T T H
P h o th o n gt r u n g h o c
C a od a n g / t r u n gh o c c h u y e n
n g h ie p
D a i h o c T r e n d a i h o c T o n g c o n g
N a m N u
ĐỔ BẢNG CHÉO (PHÂN TÍCH HAI BIẾN)BẢNG CROSSTABS
24
T r in h d o h o c v a n - g io i t in h
5 8 %
4 5 % 4 7 % 4 9 %
6 1 %
4 9 %4 2 %
5 5 % 5 3 % 5 1 %
3 9 %
5 1 %
0 %
1 0 %
2 0 %
3 0 %
4 0 %
5 0 %
6 0 %
7 0 %
D u o i b a tP T T H
P h o th o n gt r u n g h o c
C a od a n g / t r u n gh o c c h u y e n
n g h ie p
D a i h o c T r e n d a i h o c T o n g c o n g
N a m N u
5% 3% 13%
6% 9% 39%
24%
2%
8%
38%
20% 20%
8%4%
6%
0%2%
0%4%
69%
20%
6%3%
6%3%
6%
40%36%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
00:00 - 06:00 06:00 - 09:00 09:00 - 12:00 12:00 - 15:00 15:00 - 18:00 18:00 - 21:00 21:00 - 24:00
To ång co äng Co âng ty Ñaïi ly ù internet Caù nhaân
Thôøi ñie åm le ân m aïng thöô øng xuye ân nha át trong nga øy
DIỄN ĐẠT BIỂU DIỄN THEO THỜI GIAN
25
5% 3% 13%
6% 9% 39%
24%
2%
8%
38%
20% 20%
8%4%
6%
0%2%
0%4%
69%
20%
6%3%
6%3%
6%
40%36%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
00:00 - 06:00 06:00 - 09:00 09:00 - 12:00 12:00 - 15:00 15:00 - 18:00 18:00 - 21:00 21:00 - 24:00
To ång co äng Co âng ty Ñaïi ly ù internet Caù nhaân
Thôøi ñie åm le ân m aïng thöô øng xuye ân nha át trong nga øy
Chọn công cụ Anlyzes/Multiple Response/Define sets
THỐNG KÊ MÔ TẢ (Descriptive Statistics)ĐỐI VỚI BIẾN NHIỀU NGƯỜI TRẢ LỜI
26
Chọn công cụ Anlyzes/Multiple Response/Define sets
Ly do khie án khaùch haøng coâng ty sö õ duïng dòch vuï ADSL
46 88.543 82.741 78.844 84.614 26.923 44.218 34.6
6 11.536 69.211 21.216 30.833 63.532 61.523 44.214 26.952 100.0
Leân m aïng tìm thoâng tin deã daøng nhanh choùng hônLieân laïc qua e-mail, internet (chat) de ã daøng, nhanh cho ùDownload hoa ëc upload caùc dö õ lie äu hay tho âng tin nhanh chKeát no ái lie ân tuïcKho âng tín hieäu baän, khoâng thô øi gian chôøChí phí thaáp hônKho âng tính cöô ùc ñieän thoïa iÑöô ïc cung caáp ñòa chæ e-mail mieãn phíKeát no ái ñöô ïc vô ùi nhieàu m aùy tínhTraùnh ñöô ïc tình traïng va ãn phaûi tra û cöô ùc khi queân ngaVaãn coù the å nha än va ø goïi ñie än tho ïai khi ñang truy caäpTieän lôïi vaø nhanh cho ùng hôn trong vie äc lie ân laïc trongTieän lôïi vaø nhanh cho ùng hôn trong vie äc lie ân laïc vôùiThöïc hieän ca ùc giao dòch m ua baùn qua m aïngQua ûng caùo sa ûn phaåm, thöông hieäu cuûa coâng ty qua maïng
Lyù dosö ûdu ïngADSL
Total
Count Table %
THỐNG KÊ MÔ TẢ (Descriptive Statistics)ĐỐI VỚI BIẾN NHIỀU NGƯỜI TRẢ LỜI
27
Ly do khie án khaùch haøng coâng ty sö õ duïng dòch vuï ADSL
46 88.543 82.741 78.844 84.614 26.923 44.218 34.6
6 11.536 69.211 21.216 30.833 63.532 61.523 44.214 26.952 100.0
Leân m aïng tìm thoâng tin deã daøng nhanh choùng hônLieân laïc qua e-mail, internet (chat) de ã daøng, nhanh cho ùDownload hoa ëc upload caùc dö õ lie äu hay tho âng tin nhanh chKeát no ái lie ân tuïcKho âng tín hieäu baän, khoâng thô øi gian chôøChí phí thaáp hônKho âng tính cöô ùc ñieän thoïa iÑöô ïc cung caáp ñòa chæ e-mail mieãn phíKeát no ái ñöô ïc vô ùi nhieàu m aùy tínhTraùnh ñöô ïc tình traïng va ãn phaûi tra û cöô ùc khi queân ngaVaãn coù the å nha än va ø goïi ñie än tho ïai khi ñang truy caäpTieän lôïi vaø nhanh cho ùng hôn trong vie äc lie ân laïc trongTieän lôïi vaø nhanh cho ùng hôn trong vie äc lie ân laïc vôùiThöïc hieän ca ùc giao dòch m ua baùn qua m aïngQua ûng caùo sa ûn phaåm, thöông hieäu cuûa coâng ty qua maïng
Lyù dosö ûdu ïngADSL
Total
Count Table %
L y ù do sö û du ïng A D S L
88%83%
79%85%
27%
44%
35%
12%
69%
21%
31%
63% 62%
44%
27%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Le ân ma ïng tìm
tho âng tin
de ã da øng nhanh cho ùn g hôn
L ie ân laïc qua e -m
a il, in
te rnet (
cha t) de ã da øn g , n
hanh cho ù
D ow nload hoa ëc upload ca ùc dö õ lie äu hay th
o ân g tin nhanh ch
K e át no ái l
ie ân tuïc
K ho ân g tín h ie äu ba än , k
ho ân g thô øi g
ian chô ø
Ch í phí th
a áp hôn
K ho âng tính cö
ô ùc ñ ie än tho ïa i
Ñ öô ïc cung ca áp ñ òa ch æ e-m
a il mie ãn ph í
K e át no ái ñ
öô ïc vô ùi nhie àu m
a ùy tính
T raùnh ñöô ïc tìn
h tra ïn g va ãn pha ûi t
raû cö
ô ùc khi que ân nga
V a ãn co ù the å n ha än v a ø g o ïi ñ
ie än tho ïa i k
h i ñang tr
uy ca äp
T ie än lôïi v
a ø nhanh cho ùng hôn trong v ie äc l
ie ân laïc tr
ong
T ie än lôïi v
a ø nhanh cho ùng hôn trong v ie äc l
ie ân laïc vô ùi
Thö ïc h ie än ca ùc g iao dòch mua ba ùn qua m
a ïng
Q ua ûn g caùo sa
ûn pha åm, th
öông hie äu cu ûa co âng ty qua m
a ïng
THỐNG KÊ MÔ TẢ (Descriptive Statistics)ĐỐI VỚI BIẾN NHIỀU NGƯỜI TRẢ LỜI
28
L y ù do sö û du ïng A D S L
88%83%
79%85%
27%
44%
35%
12%
69%
21%
31%
63% 62%
44%
27%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Le ân ma ïng tìm
tho âng tin
de ã da øng nhanh cho ùn g hôn
L ie ân laïc qua e -m
a il, in
te rnet (
cha t) de ã da øn g , n
hanh cho ù
D ow nload hoa ëc upload ca ùc dö õ lie äu hay th
o ân g tin nhanh ch
K e át no ái l
ie ân tuïc
K ho ân g tín h ie äu ba än , k
ho ân g thô øi g
ian chô ø
Ch í phí th
a áp hôn
K ho âng tính cö
ô ùc ñ ie än tho ïa i
Ñ öô ïc cung ca áp ñ òa ch æ e-m
a il mie ãn ph í
K e át no ái ñ
öô ïc vô ùi nhie àu m
a ùy tính
T raùnh ñöô ïc tìn
h tra ïn g va ãn pha ûi t
raû cö
ô ùc khi que ân nga
V a ãn co ù the å n ha än v a ø g o ïi ñ
ie än tho ïa i k
h i ñang tr
uy ca äp
T ie än lôïi v
a ø nhanh cho ùng hôn trong v ie äc l
ie ân laïc tr
ong
T ie än lôïi v
a ø nhanh cho ùng hôn trong v ie äc l
ie ân laïc vô ùi
Thö ïc h ie än ca ùc g iao dòch mua ba ùn qua m
a ïng
Q ua ûn g caùo sa
ûn pha åm, th
öông hie äu cu ûa co âng ty qua m
a ïng
Ly ù do sö û du ïng A D SL
88%85% 83%
79%
69%63% 62%
44% 44%
35%31%
27% 27%21%
12%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Le ân ma ïng tìm
tho âng tin
de ã da øng nhanh cho ùng hôn
Ke át no ái l
ie ân tuïc
L ie ân laïc qua e -m
ail, inte rn
et (chat)
de ã da øng, nhanh cho ù
D ownload hoa ëc upload ca ùc dö õ lie äu hay th
o âng tin nhanh ch
Ke át no ái ñ
öô ïc vô ùi nhie àu m
a ùy tính
Tie än lôïi v
a ø nhanh cho ùng hôn trong v ie äc l
ie ân laïc tr
ong
Tie än lôïi v
a ø nhanh cho ùng hôn trong v ie äc l
ie ân laïc vô ùi
Ch í phí th
a áp hôn
Thö ïc h ie än ca ùc giao dòch mua ba ùn qua m
a ïng
Kho âng tính cö
ô ùc ñ ie än tho ïa i
V a ãn co ù the å nha än va ø go ïi ñ
ie än tho ïai k
h i ñang tr
uy ca äp
Kho âng tín h ie äu ba än , k
ho âng thô øi g
ian chô ø
Q ua ûng caùo sa
ûn pha åm , thöông hie äu cu ûa co âng ty
qua ma ïng
Tra ùnh ñöô ïc tình tr
a ïng va ãn pha ûi tra û cö
ô ùc khi que ân nga
Ñöô ïc cung ca áp ñòa ch æ e-m
ail mie ãn ph í
THỐNG KÊ MÔ TẢ (Descriptive Statistics)ĐỐI VỚI BIẾN NHIỀU NGƯỜI TRẢ LỜI
29
Ly ù do sö û du ïng A D SL
88%85% 83%
79%
69%63% 62%
44% 44%
35%31%
27% 27%21%
12%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Le ân ma ïng tìm
tho âng tin
de ã da øng nhanh cho ùng hôn
Ke át no ái l
ie ân tuïc
L ie ân laïc qua e -m
ail, inte rn
et (chat)
de ã da øng, nhanh cho ù
D ownload hoa ëc upload ca ùc dö õ lie äu hay th
o âng tin nhanh ch
Ke át no ái ñ
öô ïc vô ùi nhie àu m
a ùy tính
Tie än lôïi v
a ø nhanh cho ùng hôn trong v ie äc l
ie ân laïc tr
ong
Tie än lôïi v
a ø nhanh cho ùng hôn trong v ie äc l
ie ân laïc vô ùi
Ch í phí th
a áp hôn
Thö ïc h ie än ca ùc giao dòch mua ba ùn qua m
a ïng
Kho âng tính cö
ô ùc ñ ie än tho ïa i
V a ãn co ù the å nha än va ø go ïi ñ
ie än tho ïai k
h i ñang tr
uy ca äp
Kho âng tín h ie äu ba än , k
ho âng thô øi g
ian chô ø
Q ua ûng caùo sa
ûn pha åm , thöông hie äu cu ûa co âng ty
qua ma ïng
Tra ùnh ñöô ïc tình tr
a ïng va ãn pha ûi tra û cö
ô ùc khi que ân nga
Ñöô ïc cung ca áp ñòa ch æ e-m
ail mie ãn ph í
Thống kê mô tả cho biến định lượng (thang đokhoảng và thang đo tỷ lệ) Đổ bảng mô tả một biến lượng:
▪ Sử dụng công cụ Descriptive Đổ bảng mô tả biến định lượng (biến phụ thuộc)
trong mối quan hệ với các biến định tính khác(biến độc lập):▪ Sử dụng công cụ Compare mean/ mean … khai
báo biến định lượng cần phân tích là biến phụthuộc và biến định tính (phân nhóm biến địnhlượng cần phân tích) là biến độc lập
PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG
30
Thống kê mô tả cho biến định lượng (thang đokhoảng và thang đo tỷ lệ) Đổ bảng mô tả một biến lượng:
▪ Sử dụng công cụ Descriptive Đổ bảng mô tả biến định lượng (biến phụ thuộc)
trong mối quan hệ với các biến định tính khác(biến độc lập):▪ Sử dụng công cụ Compare mean/ mean … khai
báo biến định lượng cần phân tích là biến phụthuộc và biến định tính (phân nhóm biến địnhlượng cần phân tích) là biến độc lập
Chọn công cụ Analyze\Descriptive statistics\Descriptives
ĐỔ BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNGDescriptive
31
Sử dụng thử một lần rồi mới ra quyết định 3Vẫn sử dụng sản phẩm củ 4
Descriptive Statistics
923 18 60 38.72 10.30923
Age of RespondentValid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Descriptive Statistics
902 1 5 3.98 1.16902
Heavy Metal MusicValid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ĐỔ BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNGDescriptive
32
Descriptive Statistics
902 1 5 3.98 1.16902
Heavy Metal MusicValid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Descriptive Statistics
921 0 20 13.83 2.676921
So nam di hocValid N (lis twise)
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Descriptive Statistics
910 1 5 2.33 1.06902 1 5 2.43 .99905 1 5 2.50 1.06886 1 5 2.61 1.20887 1 5 2.77 1.02867 1 5 3.57 1.09903 1 5 3.87 1.12902 1 5 3.98 1.16815
Country Western MusicBlues or R & B MusicJazz MusicClassical MusicFolk MusicOperaRap MusicHeavy Metal MusicValid N (listwise)
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ĐỔ BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNGDescriptive
33
Descriptive Statistics
910 1 5 2.33 1.06902 1 5 2.43 .99905 1 5 2.50 1.06886 1 5 2.61 1.20887 1 5 2.77 1.02867 1 5 3.57 1.09903 1 5 3.87 1.12902 1 5 3.98 1.16815
Country Western MusicBlues or R & B MusicJazz MusicClassical MusicFolk MusicOperaRap MusicHeavy Metal MusicValid N (listwise)
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
M u c d o u a th ic h
3 .8 7
3 .5 7
2 .5 0
3 .9 8
2 .7 7
2 .3 3
2 .6 1
2 .4 3
0 .0 0 0 .5 0 1 .0 0 1 .5 0 2 .0 0 2 .5 0 3 .0 0 3 .5 0 4 .0 0 4 .5 0
R a p M u s ic
O p e r a
J a z z M u s ic
H e a v y M e ta l M u s ic
F o lk M u s ic
C o u n t r y W e s te r n M u s ic
C la s s ic a l M u s ic
B lu e s o r R & B M u s ic
ĐỔ BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNGDescriptive
34
M u c d o u a th ic h
3 .8 7
3 .5 7
2 .5 0
3 .9 8
2 .7 7
2 .3 3
2 .6 1
2 .4 3
0 .0 0 0 .5 0 1 .0 0 1 .5 0 2 .0 0 2 .5 0 3 .0 0 3 .5 0 4 .0 0 4 .5 0
R a p M u s ic
O p e r a
J a z z M u s ic
H e a v y M e ta l M u s ic
F o lk M u s ic
C o u n t r y W e s te r n M u s ic
C la s s ic a l M u s ic
B lu e s o r R & B M u s ic
M u c d o u a th ic h
3 .9 8
3 .8 7
3 .5 7
2 .7 7
2 .6 1
2 .5 0
2 .4 3
2 .3 3
1 2 3 4 5
H e a v y M e ta l M u s ic
R a p M u s ic
O p e ra
F o lk M u s ic
C la s s ic a l M u s ic
J a z z M u s ic
B lu e s o r R & B M u s ic
C o u n try W e s te rn M u s ic
R a t th ic h R a t g h e t
ĐỔ BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNGDescriptive
35
M u c d o u a th ic h
3 .9 8
3 .8 7
3 .5 7
2 .7 7
2 .6 1
2 .5 0
2 .4 3
2 .3 3
1 2 3 4 5
H e a v y M e ta l M u s ic
R a p M u s ic
O p e ra
F o lk M u s ic
C la s s ic a l M u s ic
J a z z M u s ic
B lu e s o r R & B M u s ic
C o u n try W e s te rn M u s ic
R a t th ic h R a t g h e t
Chọn công cụ Compare Means/Means….
BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNG (BIẾN PHỤ THUỘC) TRONGMỐI QUAN HỆ VỚI CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH KHÁC (BIẾN ĐỘC LẬP)
36
Report
Number of Children1.49 768 1.362.12 100 1.901.47 53 1.461.56 921 1.45
Chung tocDa trangDa denKhac (da vang, da do, ...)Total
Mean N Std. Deviation
BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNG (BIẾN PHỤ THUỘC) TRONGMỐI QUAN HỆ VỚI CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH KHÁC (BIẾN ĐỘC LẬP)
37
Report
Number of Children1.49 768 1.362.12 100 1.901.47 53 1.461.56 921 1.45
Chung tocDa trangDa denKhac (da vang, da do, ...)Total
Mean N Std. Deviation
R e p o r t
M e a n
3 . 2 4 3 . 6 42 . 7 8 3 . 8 4
2 . 6 2 3 . 9 3
2 . 2 3 3 . 9 01 . 9 3 4 . 1 42 . 6 1 3 . 8 7
T r i n h d o h o c v a nD u o i b a t P T T HP h o t h o n g tru n g h o cC a o d a n g / t ru n g h o cc h u y e n n g h i e pD a i h o cT re n d a i h o cT o t a l
C l a ssi c a lM u si c R a p M u s ic
ĐỔ BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNGVỚI MỘT BIẾN KHÁC
38
R e p o r t
M e a n
3 . 2 4 3 . 6 42 . 7 8 3 . 8 4
2 . 6 2 3 . 9 3
2 . 2 3 3 . 9 01 . 9 3 4 . 1 42 . 6 1 3 . 8 7
T r i n h d o h o c v a nD u o i b a t P T T HP h o t h o n g tru n g h o cC a o d a n g / t ru n g h o cc h u y e n n g h i e pD a i h o cT re n d a i h o cT o t a l
C l a ssi c a lM u si c R a p M u s ic
M uc do ua thich nhac - trinh do hoc van
3.24
2.78
2.62
2.23
1.93
2.61
3.64
3.84
3.93
3.90
4.14
3.87
1 2 3 4 5
Duoi bat PTTH
Pho thong trung hoc
Cao dang/trung hoc chuyennghiep
Dai hoc
Tren dai hoc
Total
Classical M usic Rap M usic
ĐỔ BẢNG MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNGVỚI MỘT BIẾN KHÁC
39
M uc do ua thich nhac - trinh do hoc van
3.24
2.78
2.62
2.23
1.93
2.61
3.64
3.84
3.93
3.90
4.14
3.87
1 2 3 4 5
Duoi bat PTTH
Pho thong trung hoc
Cao dang/trung hoc chuyennghiep
Dai hoc
Tren dai hoc
Total
Classical M usic Rap M usic
Mục tiêu: Dùng tham số mẫu để ước lượngcác tham số của đám đông
Phương pháp: Dùng các phương pháp kiểmđịnh thống kê để kiểm nghiệm các giảthuyết về tổng thể
THỐNG KÊ SUY DIỄN
40
Mục tiêu: Dùng tham số mẫu để ước lượngcác tham số của đám đông
Phương pháp: Dùng các phương pháp kiểmđịnh thống kê để kiểm nghiệm các giảthuyết về tổng thể
Giả thuyết về mối quan hệ hay tương quan giữa hai hay nhiềubiến H0: Hai (nhiều) biến khảo sát độc lập với nhau (không có) H1: Tồn tại mối quan hệ hoặc tương quan giữa 2 (nhiều) biến
Giả thuyết về các giá trị trung bình H0: Giá trị trung bình của 2 hoặc nhiều hơn 2 mẫu ngang
bằng nhau (không có sự khác biệt) H1: Tồn tại sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của 2
(nhiều) biến.
Giả thuyết về các phương sai H0: Phương sai giữa 2 (nhiều) mẫu là ngang bằng H1: Phương sai giữa 2 (nhiều) mẫu là không ngang bằng
GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ (Hypothesis)
41
Giả thuyết về mối quan hệ hay tương quan giữa hai hay nhiềubiến H0: Hai (nhiều) biến khảo sát độc lập với nhau (không có) H1: Tồn tại mối quan hệ hoặc tương quan giữa 2 (nhiều) biến
Giả thuyết về các giá trị trung bình H0: Giá trị trung bình của 2 hoặc nhiều hơn 2 mẫu ngang
bằng nhau (không có sự khác biệt) H1: Tồn tại sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của 2
(nhiều) biến.
Giả thuyết về các phương sai H0: Phương sai giữa 2 (nhiều) mẫu là ngang bằng H1: Phương sai giữa 2 (nhiều) mẫu là không ngang bằng
Biến ngẫu nhiên (Random Variables): Công cụ mô tảcác kết quả của một phép thử bằng các con số số học
▪ Biến ngẫn nhiên rời rạc (Discrete randomvariables): X: (0, 1, 2, 3, 4, 5, …)
▪ Biến ngẫu nhiên liên tục (Continuos randomvariables): X>0; 0<X<90; …
Phân phối xác suất (Probability distributions): Với bấtkỳ một biến ngẫu nhiên nào ta cũng có thể biểu diễnđường phân phối xác suất của nó theo công thứcy=f(x)
PHÂN PHỐI XÁC SUẤT
42
Biến ngẫu nhiên (Random Variables): Công cụ mô tảcác kết quả của một phép thử bằng các con số số học
▪ Biến ngẫn nhiên rời rạc (Discrete randomvariables): X: (0, 1, 2, 3, 4, 5, …)
▪ Biến ngẫu nhiên liên tục (Continuos randomvariables): X>0; 0<X<90; …
Phân phối xác suất (Probability distributions): Với bấtkỳ một biến ngẫu nhiên nào ta cũng có thể biểu diễnđường phân phối xác suất của nó theo công thứcy=f(x)
Vuøng chaáp nhaän giaû thuyeát HoVuøng baùc boû Ho
0,025
Vuøng baùc boû Ho0,025
DÙNG PHÂN PHỐI Z KIỂM NGHIỆM GIẢ THUYẾTVỀ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH TỔNG THỂ
Vuøng chaáp nhaän giaû thuyeát HoVuøng baùc boû Ho
0,025
Vuøng baùc boû Ho0,025
43
Xaùc ñònh giaù trò tôùi haïn: 0,5 – 0,025 = 0,475. Tra baûng phaân phoái Z giaù trò tôùi haïn laø 1,96 (vaø -1,96)
Tính Z theo coâng thöùc:
Baùc boû giaû thuyeát Ho neáu Z > 1,96 hoaëc Z < -1,96
Z = -1,96 Z =1,96Z = 0
μ = 368
nS
xz
/
Z = -1,96 Z =1,96Z = 0
μ = 368
(Ví duï phaân phoái student’s)
Vuøng chaáp nhaän giaû thuyeát Ho
Vuøng baùc boû Ho0,025
P-value(sig.)>0,025
P-value (sig.)<0,025
HỆ SỐ Ý NGHĨA (P-value hay Significant level)
44
Vuøng chaáp nhaän giaû thuyeát Ho
- t (α/2,n-1) tα/2,n-1
Giaù trò t tính ñöôïcnhoû hôn ñieåm tôùi haïn
Giaù trò t tính ñöôïclôùn hôn ñieåm tôùi haïn
So saùnh P-value vôùi möùc yù nghóa (sai soá choïn maãu) α baùc boû (p-value < α) hay chaáp nhaän (p-value > α) giaû thuyeát thoáng keâ
THỐNG KÊ SUY DIỄN
Kiểm nghiệm mối quan hệ giữa hai biến định tính:kiểm nghiệm mối quan hệ giữa hai biến trong bảnchéo. Sử dụng kiểm nghiệm Chi bình phương
Kiểm nghiệm sự khác nhau giữa hai giá trị trungbình Kiểm nghiệm Student’s t cho hai mẫu độc lập
(Independent samples t test) Kiểm nghiệm Student’s t cho cặp mẫu (Paired samples t
test) Phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA)
45
Kiểm nghiệm mối quan hệ giữa hai biến định tính:kiểm nghiệm mối quan hệ giữa hai biến trong bảnchéo. Sử dụng kiểm nghiệm Chi bình phương
Kiểm nghiệm sự khác nhau giữa hai giá trị trungbình Kiểm nghiệm Student’s t cho hai mẫu độc lập
(Independent samples t test) Kiểm nghiệm Student’s t cho cặp mẫu (Paired samples t
test) Phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA)
Sử dụng phân phối Chi-bình phương kiểm nghiệm giả thuyết: H0: 2 biến khảo sát độc lập với nhau H1: Tồn tại mối quan hệ giữa 2 biến
Xác định giá trị Chi bình phương tới hạn X2df, Bật tự do df=(số hàng – số cột – 1) với mức ý nghĩa xác định
Tính giá trị Chi bình phương tính toán X2
So sánh X2 với X2df, : Bác bỏ H0 khi X2 < X2df, , hay Bác bỏ giả thuyết H0 nếu p-value (sig.) < (= 0,05)
KIỂM NGHIỆM MỐI QUAN HỆ GIỮAHAI BIẾN ĐỊNH TÍNH
46
Sử dụng phân phối Chi-bình phương kiểm nghiệm giả thuyết: H0: 2 biến khảo sát độc lập với nhau H1: Tồn tại mối quan hệ giữa 2 biến
Xác định giá trị Chi bình phương tới hạn X2df, Bật tự do df=(số hàng – số cột – 1) với mức ý nghĩa xác định
Tính giá trị Chi bình phương tính toán X2
So sánh X2 với X2df, : Bác bỏ H0 khi X2 < X2df, , hay Bác bỏ giả thuyết H0 nếu p-value (sig.) < (= 0,05)
r
i
c
j i j
i ji j
E
EOX
1 1
22
)(
Bao lau doc bao mot lan * Trinh do hoc van Crosstabulation
% within Trinh do hoc van
16.9% 38.7% 47.9% 55.7% 50.9% 41.8%35.6% 33.4% 25.0% 26.2% 36.8% 31.9%18.6% 13.5% 14.6% 13.1% 5.3% 13.2%13.6% 11.4% 12.5% 4.9% 1.8% 9.6%15.3% 2.9% 5.3% 3.5%
100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Moi ngayVai lan mot tuanMot lan mot tuanIt hon mot lan mot tuanKhong bao gio doc
Bao laudoc baomot lan
Total
Duoi batPTTH
Pho thongtrung hoc
Caodang/trunghoc chuyen
nghiep Dai hoc Tren dai hoc
Trinh do hoc van
Total
KIỂM NGHIỆM MỐI QUAN HỆ GIỮAHAI BIẾN ĐỊNH TÍNH
47
Bao lau doc bao mot lan * Trinh do hoc van Crosstabulation
% within Trinh do hoc van
16.9% 38.7% 47.9% 55.7% 50.9% 41.8%35.6% 33.4% 25.0% 26.2% 36.8% 31.9%18.6% 13.5% 14.6% 13.1% 5.3% 13.2%13.6% 11.4% 12.5% 4.9% 1.8% 9.6%15.3% 2.9% 5.3% 3.5%
100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Moi ngayVai lan mot tuanMot lan mot tuanIt hon mot lan mot tuanKhong bao gio doc
Bao laudoc baomot lan
Total
Duoi batPTTH
Pho thongtrung hoc
Caodang/trunghoc chuyen
nghiep Dai hoc Tren dai hoc
Trinh do hoc van
Total
Chi-Square Tests
62.771a 16 .00063.044 16 .000
29.721 1 .000
627
Pearson Chi-SquareLikelihood RatioLinear-by-LinearAssociationN of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)
5 cells (20.0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 1.68.
a.
P-value< α (0.05). Baùc boû H0Thôøi löôïng ñoïc baùo coù quan heävôùi trình ñoä hoïc vaán
Bao lau doc bao mot lan * Tinh trang cong viec Crosstabulation
% within Tinh trang cong viec
44.5% 36.8% 33.3% 42.8%31.4% 30.5% 37.0% 31.6%12.0% 17.9% 18.5% 13.3%
8.7% 10.5% 3.7% 8.8%3.3% 4.2% 7.4% 3.6%
100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Moi ngayVai lan mot tuanMot lan mot tuanIt hon mot lan mot tuanKhong bao gio doc
Bao laudoc baomot lan
Total
Lam viec toanthoi gian
Lam viecban thoi gian That nghiep
Tinh trang cong viec
Total
KIỂM NGHIỆM MỐI QUAN HỆ GIỮAHAI BIẾN ĐỊNH TÍNH
48
Bao lau doc bao mot lan * Tinh trang cong viec Crosstabulation
% within Tinh trang cong viec
44.5% 36.8% 33.3% 42.8%31.4% 30.5% 37.0% 31.6%12.0% 17.9% 18.5% 13.3%
8.7% 10.5% 3.7% 8.8%3.3% 4.2% 7.4% 3.6%
100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Moi ngayVai lan mot tuanMot lan mot tuanIt hon mot lan mot tuanKhong bao gio doc
Bao laudoc baomot lan
Total
Lam viec toanthoi gian
Lam viecban thoi gian That nghiep
Tinh trang cong viec
Total
P-value > α (0.05). Chaáp nhaän H0Khoâng ñuû cô sôû ñeå keát luaän:Thôøi löôïng ñoïc baùo coù quan heävôùi tình traïng coâng vieäc
Chi-Square Tests
7.043a 8 .5326.869 8 .551
2.193 1 .139
580
Pearson Chi-SquareLikelihood RatioLinear-by-LinearAssociationN of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)
4 cells (26.7%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is .98.
a.
N hìn va øo 2 logo sau, ha õy cho b ie át y ù k ie án ño ái vô ùi ca ùc ca âu no ùi sau. V ô ùi m ö ùc ño ä ño àng y ùnhö sau:1: H oa øn toa øn kho âng ño àng y ù va ø m ö ùc ño ä ño àng y ù ta êng da àn tô ùi 5 : hoa øn toa øn ño àng y ù
H oa øn toa ønño àng y ù
Ñ o àngy ù
Kho ângño àng y ùkho âng
pha ûn ño ái
Kho ângño àng y ù
H oa øn toa ønkho ângño àng y ù
C ha át löô ïng cao 5 4 3 2 1Thie át ke á ñe ïp 5 4 3 2 1Ñ a ùng tin ca äy 5 4 3 2 1G ia ù ca û hô ïp ly ù 5 4 3 2 1Sa ùng ta ïo 5 4 3 2 1Tin xa ûo 5 4 3 2 1D a ãn ña àu 5 4 3 2 1N ha õn h ie äu toa øn ca àu 5 4 3 2 1N ha õn h ie äu öa th ích cu ûa to âi 5 4 3 2 1
PHÂN TÍCH VÀ DIỄN ĐẠT DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
49
N hìn va øo 2 logo sau, ha õy cho b ie át y ù k ie án ño ái vô ùi ca ùc ca âu no ùi sau. V ô ùi m ö ùc ño ä ño àng y ùnhö sau:1: H oa øn toa øn kho âng ño àng y ù va ø m ö ùc ño ä ño àng y ù ta êng da àn tô ùi 5 : hoa øn toa øn ño àng y ù
H oa øn toa ønño àng y ù
Ñ o àngy ù
Kho ângño àng y ùkho âng
pha ûn ño ái
Kho ângño àng y ù
H oa øn toa ønkho ângño àng y ù
C ha át löô ïng cao 5 4 3 2 1Thie át ke á ñe ïp 5 4 3 2 1Ñ a ùng tin ca äy 5 4 3 2 1G ia ù ca û hô ïp ly ù 5 4 3 2 1Sa ùng ta ïo 5 4 3 2 1Tin xa ûo 5 4 3 2 1D a ãn ña àu 5 4 3 2 1N ha õn h ie äu toa øn ca àu 5 4 3 2 1N ha õn h ie äu öa th ích cu ûa to âi 5 4 3 2 1
Kiểm nghiệm giá trị trung bình của hai mẫuđộc lập
Đối với kiểm nghiệm này chú ý đến kết quảkiểm nghiệm sự ngang bằng phương sai của haimẫu (Levene Test). Tùy theo kết quả kiểmnghiệm sự ngang bằng phương sai mà lựa chọnkiểm nghiệm t về sự ngang bằng giữa 2 giá trịtrung bình tương ứng.
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP
50
Kiểm nghiệm giá trị trung bình của hai mẫuđộc lập
Đối với kiểm nghiệm này chú ý đến kết quảkiểm nghiệm sự ngang bằng phương sai của haimẫu (Levene Test). Tùy theo kết quả kiểmnghiệm sự ngang bằng phương sai mà lựa chọnkiểm nghiệm t về sự ngang bằng giữa 2 giá trịtrung bình tương ứng.
Bước 1: Kiểm nghiệm phương sai ngang bằng (Levene’s test) Thiết lập giả thuyết
▪ Ho: Phương sai giữa 2 mẫu ngang bằng nhau▪ H1: Phương sai giữa 2 mẫu không ngang bằng nhau
Kiểm nghiệm F▪ Công thức tính F:
▪ Nếu p-value (sig.) > α Bác bỏ Ho Lựa chọn kiểmnghiệm t so sánh trung bình mẫu với điều kiện phươngsai không ngang bằng (Equal variances not assumed)
▪ Nếu p-value (sig.) <= α Chấp nhận Ho Lựa chọnkiểm nghiệm t so sánh trung bình mẫu với điều kiệnphương sai ngang bằng (Equal variances assumed)
22
21
)1,1( 21 S
SF nn
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP
51
Bước 1: Kiểm nghiệm phương sai ngang bằng (Levene’s test) Thiết lập giả thuyết
▪ Ho: Phương sai giữa 2 mẫu ngang bằng nhau▪ H1: Phương sai giữa 2 mẫu không ngang bằng nhau
Kiểm nghiệm F▪ Công thức tính F:
▪ Nếu p-value (sig.) > α Bác bỏ Ho Lựa chọn kiểmnghiệm t so sánh trung bình mẫu với điều kiện phươngsai không ngang bằng (Equal variances not assumed)
▪ Nếu p-value (sig.) <= α Chấp nhận Ho Lựa chọnkiểm nghiệm t so sánh trung bình mẫu với điều kiệnphương sai ngang bằng (Equal variances assumed)
22
21
)1,1( 21 S
SF nn
Bước 2: Kiểm nghiệm sự ngang bằng về giá trịtrung bình (t – student test) Thiết lập giả thuyết
▪ H0: Giá trị trung bình của hai mẫu là bằngnhau
▪ H1: Giá trị trung bình của hai mẫu là khácnhau
Nếu p-value (Sig. – two-tailed) < α/2 Ta bác bỏgiả thuyết Ho (Kiểm nghiệm 2 nhánh – twotailed)
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP
52
Bước 2: Kiểm nghiệm sự ngang bằng về giá trịtrung bình (t – student test) Thiết lập giả thuyết
▪ H0: Giá trị trung bình của hai mẫu là bằngnhau
▪ H1: Giá trị trung bình của hai mẫu là khácnhau
Nếu p-value (Sig. – two-tailed) < α/2 Ta bác bỏgiả thuyết Ho (Kiểm nghiệm 2 nhánh – twotailed)
Kiểm nghiệm t Công thức tính t
▪ Giả thuyết phương sai ngang bằng được chấpnhận
▪ Với bật tự do df
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP
53
Kiểm nghiệm t Công thức tính t
▪ Giả thuyết phương sai ngang bằng được chấpnhận
▪ Với bật tự do df
21
2
21
11
nnS
xxt
p2
)1()1(
21
222
2112
nn
SnSnSP
(n 1 + n 2 – 2 )
Công thức tính t Giả thuyết phương sai ngang bằng không được chấp nhận
▪ Với bật tự do df
2
22
1
21
21
n
S
n
S
xxt
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP
54
Công thức tính t Giả thuyết phương sai ngang bằng không được chấp nhận
▪ Với bật tự do df
2
22
1
21
21
n
S
n
S
xxt
1
)(
1
)(
)(
2
22
22
1
21
21
2
2
22
1
21
n
nS
n
nS
nS
nS
df
Ví dụï: Có sự khác biệt hay không giữa hai khu vực nghiên cứu (Hà Nội
– T.P HCM) trong quan điểm cho rằng Sony là “Sáng tạo” và“Thiết kế đẹp”
Group Statistics
200 4.81 .48 3.38E-02200 4.92 .30 2.10E-02200 4.66 .61 4.28E-02200 4.72 .55 3.89E-02
AREA Area Code12 Ha Noi13 TP.HCM12 Ha Noi13 TP.HCM
SONY1 Chat luong cao
SONY2 Thiet ke dep
N Mean Std. DeviationStd. ErrorMean
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP
55
Group Statistics
200 4.81 .48 3.38E-02200 4.92 .30 2.10E-02200 4.66 .61 4.28E-02200 4.72 .55 3.89E-02
AREA Area Code12 Ha Noi13 TP.HCM12 Ha Noi13 TP.HCM
SONY1 Chat luong cao
SONY2 Thiet ke dep
N Mean Std. DeviationStd. ErrorMean
Independent Samples Test
30.940 3.325.000 .069
-2.766 -1.037398 398
.006 .300
-.11 -6.00E-02
3.98E-02 5.79E-02
-.19 -.17-3.18E-02 5.37E-02
-2.766 -1.037332.890 394.492
.006 .300
-.11 -6.00E-02
3.98E-02 5.79E-02
-.19 -.17-3.18E-02 5.37E-02
FSig.
Levene's Test forEquality of Variances
tdfSig. (2-tailed)
Mean Difference
Std. Error Difference
LowerUpper
95% Confidence Intervalof the Difference
t-test for Equality ofMeans
tdfSig. (2-tailed)
Mean Difference
Std. Error Difference
LowerUpper
95% Confidence Intervalof the Difference
t-test for Equality ofMeans
Equalvariancesassumed
Equalvariances notassumed
SONY1 Chat luong cao SONY2 Thiet ke dep
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA HAI MẪU ĐỘC LẬP
56
Independent Samples Test
30.940 3.325.000 .069
-2.766 -1.037398 398
.006 .300
-.11 -6.00E-02
3.98E-02 5.79E-02
-.19 -.17-3.18E-02 5.37E-02
-2.766 -1.037332.890 394.492
.006 .300
-.11 -6.00E-02
3.98E-02 5.79E-02
-.19 -.17-3.18E-02 5.37E-02
FSig.
Levene's Test forEquality of Variances
tdfSig. (2-tailed)
Mean Difference
Std. Error Difference
LowerUpper
95% Confidence Intervalof the Difference
t-test for Equality ofMeans
tdfSig. (2-tailed)
Mean Difference
Std. Error Difference
LowerUpper
95% Confidence Intervalof the Difference
t-test for Equality ofMeans
Equalvariancesassumed
Equalvariances notassumed
SONY1 Chat luong cao SONY2 Thiet ke dep
Khảo sát các giá trị khác biệt giữa hai giá trị trungbình trong hai biến khảo sát trong từng quan sát vàtiến hành kiểm nghiệm giá trị trung bình các khácbiệt đó có bằng 0 hay không
Do kiểm nghiệm này dùng cho hai biến (2 mẫu) cómối quan hệ với nhau nên trong kiểm nghiệm này cóphần kiểm nghiệm mới tương quan giữa 2 biến(correlation) Nếu 2 biến quan sát không có tương quan thì các
kiểm nghiệm t so sánh giá trị trung bình giữa 2biến này là không
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA CẶP MẪU
57
Khảo sát các giá trị khác biệt giữa hai giá trị trungbình trong hai biến khảo sát trong từng quan sát vàtiến hành kiểm nghiệm giá trị trung bình các khácbiệt đó có bằng 0 hay không
Do kiểm nghiệm này dùng cho hai biến (2 mẫu) cómối quan hệ với nhau nên trong kiểm nghiệm này cóphần kiểm nghiệm mới tương quan giữa 2 biến(correlation) Nếu 2 biến quan sát không có tương quan thì các
kiểm nghiệm t so sánh giá trị trung bình giữa 2biến này là không
Kiểm t cho từng cặp mẫu Thiết lập giả thuyết
▪ H0: giá trị trung bình của các khác biệt bằng 0▪ H1: giá trị trung bình của các khác biệt khác 0
Công thức tính t
Nếu giá trị sig (p-value) < α /2 ta bác bỏ giả thuyết H0
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA CẶP MẪU
58
Kiểm t cho từng cặp mẫu Thiết lập giả thuyết
▪ H0: giá trị trung bình của các khác biệt bằng 0▪ H1: giá trị trung bình của các khác biệt khác 0
Công thức tính t
Nếu giá trị sig (p-value) < α /2 ta bác bỏ giả thuyết H0
n
S Dn
yx
t
n
III
1
)(
Kiểm nghiệm so sánh giá trị trung bình giữa hai biến quan hệ(paired samples t –test)
Ví dụ: Liệu có sự khác biệt về quan điểm của người tiêu dùng về hai
nhãn hiệu sony và jvc không (ví dụ chỉ khảo sát thuộc tính“Chất lượng cao” và “giá cả hợp lý”)
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA CẶP MẪU
59
Kiểm nghiệm so sánh giá trị trung bình giữa hai biến quan hệ(paired samples t –test)
Ví dụ: Liệu có sự khác biệt về quan điểm của người tiêu dùng về hai
nhãn hiệu sony và jvc không (ví dụ chỉ khảo sát thuộc tính“Chất lượng cao” và “giá cả hợp lý”)Paired Samples Statistics
4.86 395 .40 2.03E-024.30 395 .78 3.91E-024.05 395 .93 4.65E-023.92 395 .90 4.55E-02
SONY1 Chat luong caoJVC1 Chat luong cao
Pair1
SONY4 Gia ca hop lyJVC4 Gia ca hop ly
Pair2
Mean N Std. DeviationStd. Error
Mean
Paired Samples Correlations
395 .183 .000
395 .250 .000
SONY1 Chat luong cao& JVC1 Chat luong cao
Pair1
SONY4 Gia ca hop ly &JVC4 Gia ca hop ly
Pair2
N Correlation Sig.
PHÂN TÍCH VÀ DIỄN ĐẠT DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
60
Paired Samples Correlations
395 .183 .000
395 .250 .000
SONY1 Chat luong cao& JVC1 Chat luong cao
Pair1
SONY4 Gia ca hop ly &JVC4 Gia ca hop ly
Pair2
N Correlation Sig.
Paired Samples Test
.56 .81 4.07E-02 .48 .64 13.824 394 .000
.12 1.12 5.63E-02 1.07E-02 .23 2.157 394 .032
SONY1 Chat luong cao- JVC1 Chat luong cao
Pair1
SONY4 Gia ca hop ly -JVC4 Gia ca hop ly
Pair2
Mean Std. DeviationStd. Error
Mean Lower Upper
95% ConfidenceInterval of the
Difference
Paired Differences
t df Sig. (2-tailed)
Phân tích phương sai một yếu tố (one-way ANOVA) Phương pháp thống kê so sánh trung bình giữa nhiều
mẫu độc lập Kiểm nghiệm này dựa trên sự xem xét các biến thiên
(phương sai) của các giá trị quan sát trong nội bộ cácnhóm và giữa các nhóm
Bao gồm hai dạng biến, một biến được sử dụng nhưbiến yếu tố (hay biến độc lập), biến này sẽ phân cácbiến khảo sát (biến phụ thuộc) thành nhiếu nhómkhác nhau. Và nhiệm vụ của phân tích phương sai 1yếu tố là kiểm nghiệm giả thuyết (H0) cho rằng cácgiá trị trung bình giữa các nhóm là ngang bằng nhau.
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮANHIỀU MẪU ĐỘC LẬP
61
Phân tích phương sai một yếu tố (one-way ANOVA) Phương pháp thống kê so sánh trung bình giữa nhiều
mẫu độc lập Kiểm nghiệm này dựa trên sự xem xét các biến thiên
(phương sai) của các giá trị quan sát trong nội bộ cácnhóm và giữa các nhóm
Bao gồm hai dạng biến, một biến được sử dụng nhưbiến yếu tố (hay biến độc lập), biến này sẽ phân cácbiến khảo sát (biến phụ thuộc) thành nhiếu nhómkhác nhau. Và nhiệm vụ của phân tích phương sai 1yếu tố là kiểm nghiệm giả thuyết (H0) cho rằng cácgiá trị trung bình giữa các nhóm là ngang bằng nhau.
Kiểm nghiệm ANOVA Kiểm nghiệm sự ngang bằng giá trị trung bình của tất cả các mẫu
quan sát Thiết lập giả thuyết:
▪ H0: Tất cả các giá trị trung bình của các mẫu quan sát ngangbằng nhau
▪ H1: Tồn tại ít nhất một cặp mẫu có giá trị trung bình khácbiệt (Tuy nhiên ta sẽ không xác định được là cặp mẫu nào)
Kiểm nghiệm (Kiểm nghiệm F)▪ Chấp nhận H0 khi Sig. >= α ngưng tiến trình kiểm nghiệm▪ Bác bỏ H0 khi p-value hay Asympt sig. < α Kiểm nghiệm
Post hoc (với điều kiện cân bằng về phương sai tương ứng)để tìm ra các cặp mẫu có giá trị trung bình khác biệt
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮANHIỀU MẪU ĐỘC LẬP
62
Kiểm nghiệm ANOVA Kiểm nghiệm sự ngang bằng giá trị trung bình của tất cả các mẫu
quan sát Thiết lập giả thuyết:
▪ H0: Tất cả các giá trị trung bình của các mẫu quan sát ngangbằng nhau
▪ H1: Tồn tại ít nhất một cặp mẫu có giá trị trung bình khácbiệt (Tuy nhiên ta sẽ không xác định được là cặp mẫu nào)
Kiểm nghiệm (Kiểm nghiệm F)▪ Chấp nhận H0 khi Sig. >= α ngưng tiến trình kiểm nghiệm▪ Bác bỏ H0 khi p-value hay Asympt sig. < α Kiểm nghiệm
Post hoc (với điều kiện cân bằng về phương sai tương ứng)để tìm ra các cặp mẫu có giá trị trung bình khác biệt
Kiểm nghiệm phương sai ngang bằng (Levene’s test)
Nếu bác bỏ H0 (phương sai giữa các mẫu khôngngang bằng): Lựa chọn kiểm nghiệm Post hoc vớiđiều kiện phương sai không ngang bằng (Equalvariances not assumed)
Nếu chấp nhận H0 (phương sai giữa các mẫu ngangbằng): Lựa chọn kiểm nghiệm Post hoc với điều kiệnphương sai ngang bằng (Equal variances assumed)
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮANHIỀU MẪU ĐỘC LẬP
63
Kiểm nghiệm phương sai ngang bằng (Levene’s test)
Nếu bác bỏ H0 (phương sai giữa các mẫu khôngngang bằng): Lựa chọn kiểm nghiệm Post hoc vớiđiều kiện phương sai không ngang bằng (Equalvariances not assumed)
Nếu chấp nhận H0 (phương sai giữa các mẫu ngangbằng): Lựa chọn kiểm nghiệm Post hoc với điều kiệnphương sai ngang bằng (Equal variances assumed)
Kiểm nghiệm Posh hoc (kiểm nghiệm t) Kiểm nghiệm sự khác biệt giá trị trung bình giữa từng
cặp mẫu riêng biệt Thiết lập giả thuyết (lần lượt kiểm nghiệm từng cặp mẫu
riêng biệt với nhau)▪ H0: Giá trị trung bình của mẫu i bằng giá trị trung bình
mẫu j▪ H1: Giá trị trung bình của mẫu i khác giá trị trung bình
mẫu j Kiểm nghiệm (kiểm nghiệm t một nhánh)
▪ Bác bỏ H0 khi sig. (p-value ) < α
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪUĐỘC LẬP- ANOVA
64
Kiểm nghiệm Posh hoc (kiểm nghiệm t) Kiểm nghiệm sự khác biệt giá trị trung bình giữa từng
cặp mẫu riêng biệt Thiết lập giả thuyết (lần lượt kiểm nghiệm từng cặp mẫu
riêng biệt với nhau)▪ H0: Giá trị trung bình của mẫu i bằng giá trị trung bình
mẫu j▪ H1: Giá trị trung bình của mẫu i khác giá trị trung bình
mẫu j Kiểm nghiệm (kiểm nghiệm t một nhánh)
▪ Bác bỏ H0 khi sig. (p-value ) < α
Ví dụ: Ý kiến cho rằng Sony là “Chất lượng cao” và “Thiết kế
đẹp” có khác biệt hay không ở những nhóm tiêu dùngcó độ tuổi khác nhau Report
Mean
4.80 4.524.84 4.654.86 4.734.89 4.734.93 4.844.86 4.69
TUOI TUOI1 Duoi 20 tuoi2 Tu 20 - 29 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi5 Tu 50 tuoi tro lenTotal
SONY1 Chatluong cao
SONY2Thiet ke dep
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪUĐỘC LẬP- ANOVA
65
Report
Mean
4.80 4.524.84 4.654.86 4.734.89 4.734.93 4.844.86 4.69
TUOI TUOI1 Duoi 20 tuoi2 Tu 20 - 29 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi5 Tu 50 tuoi tro lenTotal
SONY1 Chatluong cao
SONY2Thiet ke dep
1: Hoaøn toaøn khoâng ñoàng yù5: Hoaøn toaøn ñoàng yù
ANOVA
.654 4 .163 1.017 .39863.506 395 .16164.160 3993.991 4 .998 3.042 .017
129.569 395 .328133.560 399
Between GroupsWithin GroupsTotalBetween GroupsWithin GroupsTotal
SONY1 Chat luong cao
SONY2 Thiet ke dep
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪUĐỘC LẬP- ANOVA
66
ANOVA
.654 4 .163 1.017 .39863.506 395 .16164.160 3993.991 4 .998 3.042 .017
129.569 395 .328133.560 399
Between GroupsWithin GroupsTotalBetween GroupsWithin GroupsTotal
SONY1 Chat luong cao
SONY2 Thiet ke dep
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Test of Homogeneity of Variances
SONY2 Thiet ke dep
8.406 4 395 .000LeveneStatistic df1 df2 Sig.
Multiple Comparisons
Dependent Variable: SONY2 Thiet ke depTamhane
-.13 8.92E-02 .920 -.43 .17-.22 9.28E-02 .303 -.51 7.47E-02-.21 9.97E-02 .488 -.54 .11-.32 * 9.90E-02 .030 -.63 -1.84E-02.13 8.92E-02 .920 -.17 .43
-8.79E-02 8.14E-02 .941 -.30 .13-8.18E-02 8.92E-02 .990 -.34 .18
-.19 8.84E-02 .173 -.42 3.79E-02.22 9.28E-02 .303 -7.47E-02 .51
8.79E-02 8.14E-02 .941 -.13 .306.06E-03 9.28E-02 1.000 -.24 .25
-.10 9.20E-02 .845 -.32 .11.21 9.97E-02 .488 -.11 .54
8.18E-02 8.92E-02 .990 -.18 .34-6.06E-03 9.28E-02 1.000 -.25 .24
-.11 9.90E-02 .921 -.37 .15.32 * 9.90E-02 .030 1.84E-02 .63.19 8.84E-02 .173 -3.79E-02 .42.10 9.20E-02 .845 -.11 .32.11 9.90E-02 .921 -.15 .37
(J) TUOI TUOI2 Tu 20 - 29 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi5 Tu 50 tuoi tro len1 Duoi 20 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi5 Tu 50 tuoi tro len1 Duoi 20 tuoi2 Tu 20 - 29 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi5 Tu 50 tuoi tro len1 Duoi 20 tuoi2 Tu 20 - 29 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi5 Tu 50 tuoi tro len1 Duoi 20 tuoi2 Tu 20 - 29 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi
(I) TUOI TUOI1 Duoi 20 tuoi
2 Tu 20 - 29 tuoi
3 Tu 30 - 39 tuoi
4 Tu 40 - 49 tuoi
5 Tu 50 tuoi tro len
MeanDifference
(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound95% Confidence Interval
The mean difference is significant at the .05 level.
*.
SO SÁNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH GIỮA NHIỀU MẪUĐỘC LẬP- ANOVA
67
Multiple Comparisons
Dependent Variable: SONY2 Thiet ke depTamhane
-.13 8.92E-02 .920 -.43 .17-.22 9.28E-02 .303 -.51 7.47E-02-.21 9.97E-02 .488 -.54 .11-.32 * 9.90E-02 .030 -.63 -1.84E-02.13 8.92E-02 .920 -.17 .43
-8.79E-02 8.14E-02 .941 -.30 .13-8.18E-02 8.92E-02 .990 -.34 .18
-.19 8.84E-02 .173 -.42 3.79E-02.22 9.28E-02 .303 -7.47E-02 .51
8.79E-02 8.14E-02 .941 -.13 .306.06E-03 9.28E-02 1.000 -.24 .25
-.10 9.20E-02 .845 -.32 .11.21 9.97E-02 .488 -.11 .54
8.18E-02 8.92E-02 .990 -.18 .34-6.06E-03 9.28E-02 1.000 -.25 .24
-.11 9.90E-02 .921 -.37 .15.32 * 9.90E-02 .030 1.84E-02 .63.19 8.84E-02 .173 -3.79E-02 .42.10 9.20E-02 .845 -.11 .32.11 9.90E-02 .921 -.15 .37
(J) TUOI TUOI2 Tu 20 - 29 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi5 Tu 50 tuoi tro len1 Duoi 20 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi5 Tu 50 tuoi tro len1 Duoi 20 tuoi2 Tu 20 - 29 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi5 Tu 50 tuoi tro len1 Duoi 20 tuoi2 Tu 20 - 29 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi5 Tu 50 tuoi tro len1 Duoi 20 tuoi2 Tu 20 - 29 tuoi3 Tu 30 - 39 tuoi4 Tu 40 - 49 tuoi
(I) TUOI TUOI1 Duoi 20 tuoi
2 Tu 20 - 29 tuoi
3 Tu 30 - 39 tuoi
4 Tu 40 - 49 tuoi
5 Tu 50 tuoi tro len
MeanDifference
(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound95% Confidence Interval
The mean difference is significant at the .05 level.
*.
ĐO LƯỜNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
Đo lường cường độ và chiều của mối tương quangiữa các biến định lượng
Đo lường tương quan là đo lường hai biến độclập ngang bằng nhau (không phân biệt biếnphụ thuộc và biến độc lập)
Đo lường mối tương quan tuyến tính giữa 1biến phụ thuộc và một (hoặc nhiều) biến độclập (Linear Regression)
68
Đo lường cường độ và chiều của mối tương quangiữa các biến định lượng
Đo lường tương quan là đo lường hai biến độclập ngang bằng nhau (không phân biệt biếnphụ thuộc và biến độc lập)
Đo lường mối tương quan tuyến tính giữa 1biến phụ thuộc và một (hoặc nhiều) biến độclập (Linear Regression)
Hệ số tương quan (Correlation) Hệ số tương quan R luôn nằm trong khoảng (-1,1) Giá trị tuyệt đối của R càng lớn (gần bằng 1) hai
biến có tương quan chặt chẻ với nhau R < 0: mối tương quan giữa hai biến là tương quan
nghịch R > 0: mối tương quan giữa hai biến là tương quan
thuận R = 0: hai biến không có mối liên hệ tuyến tính
ĐO LƯỜNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
69
Hệ số tương quan (Correlation) Hệ số tương quan R luôn nằm trong khoảng (-1,1) Giá trị tuyệt đối của R càng lớn (gần bằng 1) hai
biến có tương quan chặt chẻ với nhau R < 0: mối tương quan giữa hai biến là tương quan
nghịch R > 0: mối tương quan giữa hai biến là tương quan
thuận R = 0: hai biến không có mối liên hệ tuyến tính
Kiểm nghiệm giả thuyết về mối tương quan Thiết lập giả thuyết
▪ H0: R = 0 (không có liên hệ giữa hai biến)▪ H1: R ≠ 0 (có liên hệ giữa hai biến)
Dùng kiểm nghiệm t và ta bác bỏ giả thuyếtH0 khi p_value (Asympt. Sig.)< α (kiểmnghiệm hai nhánh) hoặc p_value (Asympt.Sig.) < α /2 (kiểm nghiệm một nhánh)
ĐO LƯỜNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮAHAI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
70
Kiểm nghiệm giả thuyết về mối tương quan Thiết lập giả thuyết
▪ H0: R = 0 (không có liên hệ giữa hai biến)▪ H1: R ≠ 0 (có liên hệ giữa hai biến)
Dùng kiểm nghiệm t và ta bác bỏ giả thuyếtH0 khi p_value (Asympt. Sig.)< α (kiểmnghiệm hai nhánh) hoặc p_value (Asympt.Sig.) < α /2 (kiểm nghiệm một nhánh)
Correlations
1.000 .446** .287** .203** .220**. .000 .000 .000 .000
400 400 400 400 400.446** 1.000 .461** .281** .333**.000 . .000 .000 .000400 400 400 400 400.287** .461** 1.000 .317** .236**.000 .000 . .000 .000400 400 400 400 400.203** .281** .317** 1.000 .226**.000 .000 .000 . .000400 400 400 400 400.220** .333** .236** .226** 1.000.000 .000 .000 .000 .400 400 400 400 400
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
SONY15 La nhan hieuua thich cua toi
SONY1 Chat luong cao
SONY2 Thiet ke dep
SONY4 Gia ca hop ly
SONY8 Dan dau
SONY15 Lanhan hieu uathich cua toi
SONY1 Chatluong cao
SONY2Thiet ke dep
SONY4 Giaca hop ly
SONY8Dan dau
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
**.
ĐO LƯỜNG MỐI TƯƠNG QUAN GIỮAHAI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
71
Correlations
1.000 .446** .287** .203** .220**. .000 .000 .000 .000
400 400 400 400 400.446** 1.000 .461** .281** .333**.000 . .000 .000 .000400 400 400 400 400.287** .461** 1.000 .317** .236**.000 .000 . .000 .000400 400 400 400 400.203** .281** .317** 1.000 .226**.000 .000 .000 . .000400 400 400 400 400.220** .333** .236** .226** 1.000.000 .000 .000 .000 .400 400 400 400 400
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
SONY15 La nhan hieuua thich cua toi
SONY1 Chat luong cao
SONY2 Thiet ke dep
SONY4 Gia ca hop ly
SONY8 Dan dau
SONY15 Lanhan hieu uathich cua toi
SONY1 Chatluong cao
SONY2Thiet ke dep
SONY4 Giaca hop ly
SONY8Dan dau
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
**.
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY ĐƠN)
Một cách tổng quát, ta tin rằng có một mối quan hệ tuyếntính giữa một biến độc lập (X) và một biến phụ thuộc (Y).Biến này là mức trung bình, vì vậy đối với mỗi quan sát (i)có một phần giá trị sai biệt. Ta có công thức:
được gọi là đường hồi qui đám đông. vàlà các cơ số (tham số) được ước lượng dựa vào số liệuhiện có.
iii uXY 10
72
Một cách tổng quát, ta tin rằng có một mối quan hệ tuyếntính giữa một biến độc lập (X) và một biến phụ thuộc (Y).Biến này là mức trung bình, vì vậy đối với mỗi quan sát (i)có một phần giá trị sai biệt. Ta có công thức:
được gọi là đường hồi qui đám đông. vàlà các cơ số (tham số) được ước lượng dựa vào số liệuhiện có.
iii uXY 10 X10 1
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
Hệ số góc :Giá trị ước lượng Y khi X = 0X = 0 có thể có hoặc không có ý nghĩa, tuỳ thuộc vàocác biến số trong mô hình
Độ dốc (Slope) :Sự thay đổi Y khi thay đổi mỗi đơn vị của X. Phươngtrình hồi quy tuyến tính dự báo xu hướng tăng(hay giảm) của một biến phụ thuộc trong sự biếnđộng (tăng hoặc giảm) của biến độc lập.
ii XY 10
73
Hệ số góc :Giá trị ước lượng Y khi X = 0X = 0 có thể có hoặc không có ý nghĩa, tuỳ thuộc vàocác biến số trong mô hình
Độ dốc (Slope) :Sự thay đổi Y khi thay đổi mỗi đơn vị của X. Phươngtrình hồi quy tuyến tính dự báo xu hướng tăng(hay giảm) của một biến phụ thuộc trong sự biếnđộng (tăng hoặc giảm) của biến độc lập.
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
Ta có thể thêm vào nhiều biến độc lập để dự báo biến phụthuộc. Phương trình hồi quy bội tuyến tính dự báo xuhướng tăng (hay giảm) của một biến phụ thuộc trongsự biến động (tăng hoặc giảm) của nhiều biến độc lậpkhác.Phương trình hồi quy bội với hệ số chưa chuẩn hoá :
74
Ta có thể thêm vào nhiều biến độc lập để dự báo biến phụthuộc. Phương trình hồi quy bội tuyến tính dự báo xuhướng tăng (hay giảm) của một biến phụ thuộc trongsự biến động (tăng hoặc giảm) của nhiều biến độc lậpkhác.Phương trình hồi quy bội với hệ số chưa chuẩn hoá :
pp XbXbXbXbbY 3322110ˆ
ppZZZZY 332211ˆ
Phương trình hồi quy bội với hệ số chuẩn hoá :
Hệ số xác định (Coefficient of determination): Sẽ giúp ta giảiđáp một số câu hỏi sau : Mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng đã thể hiện mối
quan hệ giữa X và Y tốt như thế nào. Hoặc bao nhiêu % sựbiến thiên của Y có thể giải thích bởi sự phụ thuộc tuyến tínhcủa Y vào X.
R bình phương biến thiên từ 0 cho tới 1 (giá trị 0 tương ứngsự biến thiến của Y hoàn toàn không do mối quan hệ hồi quytuyến tính giữa Y và X, giá trị 1 tương ứng sự biến thiên của Yhoàn toàn là do mối quan hệ hồi quy tuyến tính giữa Y và X).
R bình phương càng lớn thì mô hình hồi quy tuyến tính giữaY và X càng thích hợp và hay các biến độc lập X càng có ýnghĩa trong việc giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc Y.
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
75
Hệ số xác định (Coefficient of determination): Sẽ giúp ta giảiđáp một số câu hỏi sau : Mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng đã thể hiện mối
quan hệ giữa X và Y tốt như thế nào. Hoặc bao nhiêu % sựbiến thiên của Y có thể giải thích bởi sự phụ thuộc tuyến tínhcủa Y vào X.
R bình phương biến thiên từ 0 cho tới 1 (giá trị 0 tương ứngsự biến thiến của Y hoàn toàn không do mối quan hệ hồi quytuyến tính giữa Y và X, giá trị 1 tương ứng sự biến thiên của Yhoàn toàn là do mối quan hệ hồi quy tuyến tính giữa Y và X).
R bình phương càng lớn thì mô hình hồi quy tuyến tính giữaY và X càng thích hợp và hay các biến độc lập X càng có ýnghĩa trong việc giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc Y.
Hệ số xác định R bình phương và hệ số xác địnhđiều chỉnh Adjusted R bình phương
Do trong phân tích hồi quy bội R bình phươngcàng tăng khi số biến độc lập càng tăng, do đó đôikhi R bình phương không thể hiện đúng ý nghĩacủa phương trình hồi quy tuyến tính
Sử dụng Adjusted R bình phương sẽ giúp giảiquyết được hạn chế này
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
76
Hệ số xác định R bình phương và hệ số xác địnhđiều chỉnh Adjusted R bình phương
Do trong phân tích hồi quy bội R bình phươngcàng tăng khi số biến độc lập càng tăng, do đó đôikhi R bình phương không thể hiện đúng ý nghĩacủa phương trình hồi quy tuyến tính
Sử dụng Adjusted R bình phương sẽ giúp giảiquyết được hạn chế này
Kiểm nghiệm F Giống như kiểm nghiệm F sử dụng trong phân tích
ANOVA nhằm kiểm định giả thuyết về sự tồn tạimối liên hệ tuyến tính giữa các biến X và biến Y
Giả thuyết:▪ H0: β1 = β 2 = … = β k = 0▪ H1: Có ít nhất một βi ≠ 0
Bác bỏ H0 khi Sig (p-value) < α
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
77
Kiểm nghiệm F Giống như kiểm nghiệm F sử dụng trong phân tích
ANOVA nhằm kiểm định giả thuyết về sự tồn tạimối liên hệ tuyến tính giữa các biến X và biến Y
Giả thuyết:▪ H0: β1 = β 2 = … = β k = 0▪ H1: Có ít nhất một βi ≠ 0
Bác bỏ H0 khi Sig (p-value) < α
Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy (kiểm định t) Kiểm nghiệm mối quan hệ hồi quy tuyến tính của từng
biến Xi với Y▪ H0: Không có mối quan hệ tuyến tính giữa Y và Xi▪ Bác bỏ H0 khi sig.(p-value) < α
Khác với kiểm nghiệm F cho biết mối quan hệ tuyếntính của tất cả các biến độc lập với biến phụ thuộc.Kiểm nghiệm t cho biết có hay không một mối quan hệhồi quy tuyến tính giữa một biến độc lập cụ thể vớibiến phụ thuộc.
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
78
Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy (kiểm định t) Kiểm nghiệm mối quan hệ hồi quy tuyến tính của từng
biến Xi với Y▪ H0: Không có mối quan hệ tuyến tính giữa Y và Xi▪ Bác bỏ H0 khi sig.(p-value) < α
Khác với kiểm nghiệm F cho biết mối quan hệ tuyếntính của tất cả các biến độc lập với biến phụ thuộc.Kiểm nghiệm t cho biết có hay không một mối quan hệhồi quy tuyến tính giữa một biến độc lập cụ thể vớibiến phụ thuộc.
Ví dụ: Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa: Biến độc lập: Ý kiến chó rằng “Sony là nhãn hiệu ưa
thích của tôi” Với các biến phụ thuộc là các ý kiến cho rằng Sony là:
▪ “Chất lượng cao”▪ “Thiết kế đẹp”▪ “Đáng tin cậy”▪ “Sáng tạo”▪ “Dẫn đầu”▪ “Nhãn hiệu toàn cầu”
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
79
Ví dụ: Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa: Biến độc lập: Ý kiến chó rằng “Sony là nhãn hiệu ưa
thích của tôi” Với các biến phụ thuộc là các ý kiến cho rằng Sony là:
▪ “Chất lượng cao”▪ “Thiết kế đẹp”▪ “Đáng tin cậy”▪ “Sáng tạo”▪ “Dẫn đầu”▪ “Nhãn hiệu toàn cầu”
Variables Entered/Removed a
SONY1 Chat luong cao . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
SONY3 Dang tin cay . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
SONY7 Tinh sao . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
Model1
2
3
Variables EnteredVariablesRemoved Method
Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi
a.
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
80
Variables Entered/Removed a
SONY1 Chat luong cao . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
SONY3 Dang tin cay . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
SONY7 Tinh sao . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter<= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
Model1
2
3
Variables EnteredVariablesRemoved Method
Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi
a.
Model Summary
.446 a .199 .197 .65
.477 b .228 .224 .63
.486 c .237 .231 .63
Model123
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao
a.
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao,SONY3 Dang tin cay
b.
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao,SONY3 Dang tin cay, SONY7 Tinh sao
c.
ANOVAd
41.146 1 41.146 98.870 .000a
165.632 398 .416206.778 39947.097 2 23.549 58.547 .000b
159.680 397 .402206.778 39948.904 3 16.301 40.889 .000c
157.874 396 .399206.778 399
RegressionResidualTotalRegressionResidualTotalRegressionResidualTotal
Model1
2
3
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao
a.
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao, SONY3 Dang tin cay
b.
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao, SONY3 Dang tin cay, SONY7 Tinhsao
c.
Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi
d.
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
81
ANOVAd
41.146 1 41.146 98.870 .000a
165.632 398 .416206.778 39947.097 2 23.549 58.547 .000b
159.680 397 .402206.778 39948.904 3 16.301 40.889 .000c
157.874 396 .399206.778 399
RegressionResidualTotalRegressionResidualTotalRegressionResidualTotal
Model1
2
3
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao
a.
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao, SONY3 Dang tin cay
b.
Predictors: (Constant), SONY1 Chat luong cao, SONY3 Dang tin cay, SONY7 Tinhsao
c.
Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi
d.
Coefficients a
.776 .393 1.975 .049
.801 .081 .446 9.943 .000
.540 .391 1.381 .168
.619 .092 .345 6.706 .000
.238 .062 .198 3.847 .000
.448 .392 1.143 .254
.587 .093 .327 6.311 .000
.206 .063 .171 3.247 .0019.116E-02 .043 .101 2.129 .034
(Constant)SONY1 Chat luong cao(Constant)SONY1 Chat luong caoSONY3 Dang tin cay(Constant)SONY1 Chat luong caoSONY3 Dang tin caySONY7 Tinh sao
Model1
2
3
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
Standardized
Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi
a.
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
82
Coefficients a
.776 .393 1.975 .049
.801 .081 .446 9.943 .000
.540 .391 1.381 .168
.619 .092 .345 6.706 .000
.238 .062 .198 3.847 .000
.448 .392 1.143 .254
.587 .093 .327 6.311 .000
.206 .063 .171 3.247 .0019.116E-02 .043 .101 2.129 .034
(Constant)SONY1 Chat luong cao(Constant)SONY1 Chat luong caoSONY3 Dang tin cay(Constant)SONY1 Chat luong caoSONY3 Dang tin caySONY7 Tinh sao
Model1
2
3
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
Standardized
Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: SONY15 La nhan hieu ua thich cua toi
a.
Phương trình hồi quy:“Là nhãn hiệu ưa thích” = 0,448 + 0,587 “Chất lượng cao”+ 0,206 “đáng tin cậy” + 0,009 “tinh sảo”
1: Hoàn toàn không đồng ý5: Hoàn toàn đồng ý
Hệ số tương quan (r) và β : Trong hồi qui tuyến tính 1 biến độc lập, r = β Trong hồi qui bội, các β ít khi bằng r Có 3 lý do:
Các biến độc lập thường có tương quan với nhau. Điều nàyđược gọi là đồng tuyến tính (collinearity)
Các β thể hiện tương quan của biến phụ thuộc với mỗi biếnđộc lập, tách biệt với các tương quan giữa các biến độc lập.
Để biết mức độc lập của sự tương quan của mỗi biến độc lập,ta cần tách các tương quan khỏi các biến độc lập khác (partialout).
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ TUYẾN TÍNH GIỮA BIẾN PHỤTHUỘC (METRIC)VÀ NHIỀU BIẾN ĐỘC LẬP (METRIC)
(HỒI QUY BỘI)
83
Hệ số tương quan (r) và β : Trong hồi qui tuyến tính 1 biến độc lập, r = β Trong hồi qui bội, các β ít khi bằng r Có 3 lý do:
Các biến độc lập thường có tương quan với nhau. Điều nàyđược gọi là đồng tuyến tính (collinearity)
Các β thể hiện tương quan của biến phụ thuộc với mỗi biếnđộc lập, tách biệt với các tương quan giữa các biến độc lập.
Để biết mức độc lập của sự tương quan của mỗi biến độc lập,ta cần tách các tương quan khỏi các biến độc lập khác (partialout).
THANG ĐOKIỂM ĐỊNH
BIẾN ĐỘC LẬP BIẾN PHỤ THUỘC
Định danh Định danh Chi bình phương
Thứ bậc Thứ bậc Chi bình phương
Giá trị số Định lượng One Sample T-TestGiá trị số Định lượng One Sample T-Test
Định tính (2 nhóm) Định lượng Independent Sample T-Test
Định tính (3 nhóm trởlên) Định lượng One – way ANOVA
1 Định lượng Định lượng Hồi quy đơnTương quan
2 Định lượng trở lên Định lượng Hồi quy bộiTương quan
Chương 8 :BÁO CÁO KẾT QUẢNGHIÊN CỨU
85
Chương 8 :BÁO CÁO KẾT QUẢNGHIÊN CỨU
Ths. Hồ Minh Sánh
Có hai dạng viết báo cáo nghiên cứu: Báo cáo viết (report) Thuyết minh báo cáo (presentation)
BÁO CÁO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
86
Có hai dạng viết báo cáo nghiên cứu: Báo cáo viết (report) Thuyết minh báo cáo (presentation)
Một bản báo cáo viết bao gồm các phần sau: Tờ bìa Mục lục Giới thiệu Tóm tắt kết quả nghiên cứu Cơ sở lý thuyết (Literature reviews) Kết quả nghiên cứu Kết luận và kiến nghị Các hạn chế và đề xuất các nghiên cứu tiếp theo Phụ lục Tài liệu tham khảo
BÁO CÁO VIẾT (REPORT)
87
Một bản báo cáo viết bao gồm các phần sau: Tờ bìa Mục lục Giới thiệu Tóm tắt kết quả nghiên cứu Cơ sở lý thuyết (Literature reviews) Kết quả nghiên cứu Kết luận và kiến nghị Các hạn chế và đề xuất các nghiên cứu tiếp theo Phụ lục Tài liệu tham khảo
Mục lục thứ tự và số trang các Phần/Chương trong báo cáo nghiên cứu
Mục lục các chữ viết tắt Mục lục các bản biểu, sơ đồ Mục lục các đồ thị
PHẦN MỤC LỤC
88
Mục lục thứ tự và số trang các Phần/Chương trong báo cáo nghiên cứu
Mục lục các chữ viết tắt Mục lục các bản biểu, sơ đồ Mục lục các đồ thị
TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tóm lược các kết quả chính yếu từ dự ánnghiên cứu
Mục đích dành cho các cấp cao hiểu đượcsơ lược kết quả nghiên cứu
Ngắn gọn (không cần chart minh hoạ)
89
Tóm lược các kết quả chính yếu từ dự ánnghiên cứu
Mục đích dành cho các cấp cao hiểu đượcsơ lược kết quả nghiên cứu
Ngắn gọn (không cần chart minh hoạ)
PHẦN CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1. Phân tích các cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài: Viết bằng văn phong của tác giả đề tài Hạn chế sao chép nguyên văn những lý thuyết, quan
điểm của các tác giả tham khảo Nếu có trích dẫn thì phải có nêu rõ nguồn trích dẫn
(tên tài liệu, tác giả, nhà xuất bản, năm phát hành, sốthứ tự trang tài liệu được trích dẫn) – Sử dụng côngcụ (insert/reference/footnote trong Microsoft Word)
Phần trích dẫn phải được diễn đạt trong ngoặc kép(“)
90
1. Phân tích các cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài: Viết bằng văn phong của tác giả đề tài Hạn chế sao chép nguyên văn những lý thuyết, quan
điểm của các tác giả tham khảo Nếu có trích dẫn thì phải có nêu rõ nguồn trích dẫn
(tên tài liệu, tác giả, nhà xuất bản, năm phát hành, sốthứ tự trang tài liệu được trích dẫn) – Sử dụng côngcụ (insert/reference/footnote trong Microsoft Word)
Phần trích dẫn phải được diễn đạt trong ngoặc kép(“)
PHẦN CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2. Xác định các biến cần khảo sát và xây dựng giảthuyết hay mô hình nghiên cứu cần kiểm định Xác định các biến (có tác động trực tiếp hoặc
ảnh hưởng đến vấn đề nghiên cứu) cần phântích
Xác định các mối quan hệ hay sự khác biệt cầnkiểm chứng từ các biến liên quan
91
2. Xác định các biến cần khảo sát và xây dựng giảthuyết hay mô hình nghiên cứu cần kiểm định Xác định các biến (có tác động trực tiếp hoặc
ảnh hưởng đến vấn đề nghiên cứu) cần phântích
Xác định các mối quan hệ hay sự khác biệt cầnkiểm chứng từ các biến liên quan
1. Phân tích những xu hướng tổng quát có được từ nhữngphương pháp nghiên cứu tài liệu (Phải có nêu rõ nguồntrích dẫn (tên tài liệu, tác giả, nhà xuất bản, năm pháthành) – Sử dụng công cụ (insert/reference/footnotetrong Microsoft Word)hay định tính
2. Phân tích các kết quả nghiên cứu khảo sát định lượng Mô tả đối tượng nghiên cứu và các đơn vị mẫu
nghiên cứu Phân tích các kết quả nghiên cứu trên toàn bộ mẫu
nghiên cứu Phân tích các kết quả nghiên cứu trên từng đơn vị
mẫu riêng biệt
PHẦN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
92
1. Phân tích những xu hướng tổng quát có được từ nhữngphương pháp nghiên cứu tài liệu (Phải có nêu rõ nguồntrích dẫn (tên tài liệu, tác giả, nhà xuất bản, năm pháthành) – Sử dụng công cụ (insert/reference/footnotetrong Microsoft Word)hay định tính
2. Phân tích các kết quả nghiên cứu khảo sát định lượng Mô tả đối tượng nghiên cứu và các đơn vị mẫu
nghiên cứu Phân tích các kết quả nghiên cứu trên toàn bộ mẫu
nghiên cứu Phân tích các kết quả nghiên cứu trên từng đơn vị
mẫu riêng biệt
Kết quả nghiên cứu khảo sát định lượng phảiđược diễn đạt bằng: Đồ thị tương thích với dạng dữ liệu (đồ thị
phải đánh số thứ tự và tên tương thích) Các mô hình được kiểm định (nên trích dẫn
những phương pháp thống kê kiểm địnhđược sử dụng)
Diễn đạt những ý chính, xu hướng nổi bật củakết quả nghiên cứu hơn là “đọc lại” kết quả từđồ thị
PHẦN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
93
Kết quả nghiên cứu khảo sát định lượng phảiđược diễn đạt bằng: Đồ thị tương thích với dạng dữ liệu (đồ thị
phải đánh số thứ tự và tên tương thích) Các mô hình được kiểm định (nên trích dẫn
những phương pháp thống kê kiểm địnhđược sử dụng)
Diễn đạt những ý chính, xu hướng nổi bật củakết quả nghiên cứu hơn là “đọc lại” kết quả từđồ thị
Đưa ra những ý kiến tóm lược những kết quả, xuhướng mà tác giả rút ra từ nghiên cứu.
Đưa ra những ý kiến đóng góp, đề xuất mà tác giảmuốn đóng góp từ kết quả nghiên cứu.
Nêu ra những mặt còn hạn chế của đề tài và địnhhướng những nghiên cứu tiếp theo.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
94
Đưa ra những ý kiến tóm lược những kết quả, xuhướng mà tác giả rút ra từ nghiên cứu.
Đưa ra những ý kiến đóng góp, đề xuất mà tác giảmuốn đóng góp từ kết quả nghiên cứu.
Nêu ra những mặt còn hạn chế của đề tài và địnhhướng những nghiên cứu tiếp theo.
Bản câu hỏi nghiên cứu định lượng (mẫu) Bản hướng dẫn phỏng vấn định tính và kết quả
phân tích Các kết quả phân tích dữ liệu
Bản phân bổ tần suất, bản chéo, bản mô tả Các kết quả kiểm nghiệm thống kê
Các thông tin mang tính tham khảo khác
PHẦN PHỤ LỤC
95
Bản câu hỏi nghiên cứu định lượng (mẫu) Bản hướng dẫn phỏng vấn định tính và kết quả
phân tích Các kết quả phân tích dữ liệu
Bản phân bổ tần suất, bản chéo, bản mô tả Các kết quả kiểm nghiệm thống kê
Các thông tin mang tính tham khảo khác
Liệt kê các nguồn thông tin thứ cấp đã được tham khảo sử dụngtrong đề tài nghiên cứu .
Cần nêu rõ nguồn gốc theo thứ tự: tên tác giả, nguồn thông tin(tên sách), nhà xuất bản, năm phát hành Sách: Green, P.E., Tull, D.S. and Albaum, G, Research for
Marketing Decisions, Prentice-Hall, 5th edition (1993) Bài báo: “Marketing research: The game of great aristoractic
families?” (2004) – Saigon Marketing Weekly Magazine Nghiên cứu trước đây: Swisscontact (2002), Developing Market
for Business Development Services: designing and ImplementingMore Effective Intervention
Website: www.VietnamInvestmentReview.com
PHẦN TÀI LIỆU THAM KHẢO
96
Liệt kê các nguồn thông tin thứ cấp đã được tham khảo sử dụngtrong đề tài nghiên cứu .
Cần nêu rõ nguồn gốc theo thứ tự: tên tác giả, nguồn thông tin(tên sách), nhà xuất bản, năm phát hành Sách: Green, P.E., Tull, D.S. and Albaum, G, Research for
Marketing Decisions, Prentice-Hall, 5th edition (1993) Bài báo: “Marketing research: The game of great aristoractic
families?” (2004) – Saigon Marketing Weekly Magazine Nghiên cứu trước đây: Swisscontact (2002), Developing Market
for Business Development Services: designing and ImplementingMore Effective Intervention
Website: www.VietnamInvestmentReview.com
Trình bày bằng PowerPoint Tóm lược, súc tích hơn so với báo cáo viết
Nên sử dụng các từ khóa Nên sử dụng sơ đồ diễn đạt ý Nên sử dụng các hình ảnh, âm thanh, đoạn
phim (tương thích minh họa)- công cụ insert trongpowerpoint
Tận dụng các kỷ thuật trình chiếu trongpowerpoint - Công cụ slide show, hyperlink
THUYẾT MINH BÁO CÁO (PRESENTATION)
97
Trình bày bằng PowerPoint Tóm lược, súc tích hơn so với báo cáo viết
Nên sử dụng các từ khóa Nên sử dụng sơ đồ diễn đạt ý Nên sử dụng các hình ảnh, âm thanh, đoạn
phim (tương thích minh họa)- công cụ insert trongpowerpoint
Tận dụng các kỷ thuật trình chiếu trongpowerpoint - Công cụ slide show, hyperlink
Tên đề tài (1 slide) Nội dung thuyết minh (1 slide) Vấn đề xác định mục tiêu nghiên cứu (1 slide) Phương pháp nghiên cứu (1 slide)
Kết quả nghiên cứu Kết luận, kiến nghị (1 – 2 silde)
Cám ơn(1 slide) Thảo luận (1 silde)
NỘI DUNG THUYẾT MINH
Tối đa 5 phút
98
Tên đề tài (1 slide) Nội dung thuyết minh (1 slide) Vấn đề xác định mục tiêu nghiên cứu (1 slide) Phương pháp nghiên cứu (1 slide)
Kết quả nghiên cứu Kết luận, kiến nghị (1 – 2 silde)
Cám ơn(1 slide) Thảo luận (1 silde)
10 phút
Tối thiểu 45 phút
99
Xin chânthành cảmơn!
100
Xin chânthành cảmơn!