TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỐNG KÊ

Phaân tích döõ lieäu nghieân cöùu 1 BÀI 1 TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỐNG KÊ 2 Phần mềm phân tích dữ liệu & dự báo?  SPSS  Eviews  STATA  Excel  ForecastX  SAS  Metastock  3 3 Thống kê là[.]

BÀI 1: TỔNG QUAN

VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỐNG KÊ

Phần mềm phân tích dữ liệu & dự báo?

 Eviews

 Excel

 ForecastX

 Metastock

3 3

Thống kê: là ngành khoa học nghiên cứu hệ thống các phương pháp thu thập, xử lý và phân tích các

mặt lượng của hiện tượng số lớn để tìm hiểu bản

chất và tính qui luật vốn có của chúng trong điều

kiện thời gian và địa điểm cụ thể.

Thống kê là gì?

Các loại dữ liệu

 Dữ liệu

– Chéo (cross-sectional data): thu thập trong cùng hay gần cùng một thời điểm

– Chuỗi thời gian (time-series data): thu thập trong các thời điểm liên tiếp nhau

– Bảng (Panel Data): các quan sát của dữ liệu bao gồm quan sát chéo và các quan sát chéo này lại được quan sát theo thời gian

 Dữ liệu

– sơ cấp: trực tiếp thu thập

– thứ cấp: đã qua xữ lý

 Dữ liệu định tính/ định lượng

115

X

Chi tiêu và thu nhập của hộ gia đình:

Năm Mức tiêu dùng (Yi) Thu nhập (Xi) Năm Mức tiêu dùng (Yi) Thu nhập (Xi)

1971 48.34 52.02 1981 57.17 63.36

1972 48.54 52.41 1982 60.84 67.42

1973 47.44 51.55 1983 60.73 67.86

1974 54.58 58.88 1984 76.04 83.39

1975 55 59.66 1985 76.42 84.26

1976 63.49 68.42 1986 69.34 77.41

1977 59.22 64.27 1987 61.75 70.08

1978 57.77 63.01 1988 68.78 77.44

1979 60.22 65.61 1989 67.07 75.79

1980 55.4 61.05 1990 72.94 81.89

Quy trình chuẩn bị, phân tích dữ liệu

Các loại biến

 Biến định tính (nhãn hiệu, giới tính, nghề

nghiệp …)

 Biến định lượng

- Rời rạc : số người trong hộ, số bàn ghi được trong một trận bóng đá

- Liên tục: chiều cao của thanh niên, trọng lượng của sản phẩm, giá sản phẩm …

Các loại thang đo

 Thang đo định danh (Nominal)

 Thang đo thứ bậc (Ordinal)

 Thang đo khoảng (Interval)

– Likert, dạng Likert,

– thang đo đối nghĩa (thang đo tính từ cực, Osgood)

– …

 Thang đo tỷ lệ (Ratio)

Thang đo định danh

10

Các loại thang đo

Ví dụ:

Tribeco 3 Sprite 4

Thang đo thứ bậc

11

Các loại thang đo

Cũng được sử dụng cho biến định tính, khi mà các biểu hiện của dữ liệu có sự hơn kém, khác biệt về thứ bậc.

Ví dụ: Trình độ văn hóa Mã số hóa

Trung cấp 1

Thang đo khoảng

12

Các loại thang đo

Ví dụ:

Rất không thích 1

Không thích 2

Bình thường 3

Rất thích 5

9 -> 10 1

8 ->9 2

7 -> 8 3

5 -> 7 4

< 5 5

13

Phân tích đơn biến

 Thống kê mô tả

 Bảng tần số

 One-sample T-test

 …

Phân tích nhị biến

 Phân tích quan hệ giữa 2 biến định tính:

Chi-square

 Phân tích quan hệ giữa 2 biến định lượng:

Correlation, Simple Regression

 Phân tích ảnh hưởng của một biến định tính đến một biến định lượng:

- Independent samples t-test

- ANOVA

Phân tích đa biến

 Phân tích ảnh hưởng của các biến độc lập (biến giải thích) đến 1 biến phụ thuộc Y=f(X1,X2,X3,…Xm)

Khi Y là biến định lượng : Multiple regression Model Khi Y là biến định tính có 2 thuộc tính: Logit Model/ Probit Model/ Discriminant Analysis

 Nhóm các quan sát theo từng cụm: Cluster Analysis

 Rút gọn các biến : Factor Analysis

 Kiểm định độ tin cậy của thang đo: Cronbach’s Alpha

 Các công cụ phân tích đa biến khác: MDS, CFA, SEM…

Chú ý

 Các kỹ thuật trên sử dụng cho cả 3 loại dữ liệu

 Tuy nhiên, người ta đã phát triển nhiều mô hình kinh tế lượng chuyên sâu hơn dành cho dữ liệu bảng (Pooled, FEM, ECM…)

 Nhiều mô hình hinh tế lượng chuyên sâu dành cho dữ liệu chuỗi thời gian: ARIMA, SARIMA, ARCH-GARCH, VAR, mô hình động, hệ

phương trình …

Phân tích dữ liệu để làm gì?

 Để hỗ trợ quá trình ra quyết định

 Kiểm định lý thuyết

 Gợi ý chính sách

 Dự báo

Các kỹ thuật dự báo định lượng trong kinh doanh

 Mô hình chuỗi thời gian

- Đơn giản

- Hàm xu thế

- San mũ

- Phân tích các thành phần của chuỗi thời gian

 Mô hình nhân quả

Nguồn: Wilson (2007)