Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 2 (ThS. Nguyễn Tiến Dũng)

Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh Chương 2: Thu thập dữ liệu cung cấp cho người học các kiến thức: Xác định DL cần thu thập, dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp, các kỹ thuật (phương pháp) lấy mẫu. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết

CHƯƠNG 2 THU THẬP DỮ LIỆU

ThS Nguyễn Tiến Dũng

Bộ môn Quản trị Kinh doanh, Viện Kinh tế và Quản lý

Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn

MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG

● Sau khi kết thúc chương này, người học có

thể:

● Phân biệt được DL thứ cấp và DL sơ cấp

● Kể tên và nêu được đặc điểm, phạm vi ứng dụng của các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên và không

ngẫu nhiên

● Phân biệt được DL định tính và DL định lượng và ý nghĩa của hai loại DL này trong phân tích TK.

CÁC NỘI DUNG CHÍNH

● 2.1 Xác định DL cần thu thập

● 2.2 DL thứ cấp

● 2.3 DL sơ cấp

● 2.4 Các kỹ thuật (phương pháp) lấy mẫu

2.1 XÁC ĐỊNH DỮ LIỆU CẦN THU THẬP

● Tiến trình NC

● Vấn đề quản trị >> Mục tiêu NC >> Kế hoạch NC >> Thu thập DL >> Phân tích DL …

● TD: NC mối liên hệ mức độ yêu thích chuyên ngành của SV và kết quả học tập

● DL về Biến đầu vào X = Mức độ yêu thích chuyên ngành

● DL về Biến đầu ra Y = Kết quả học tập = f(X)

● DL khác:

● Về SV: khoa, trường, học năm thứ mấy

● Về môi trường học tập: đặc điểm nhà trường, xã hội …

● 2 loại DL theo tính sẵn có tại thời điểm NC:

● DL thứ cấp

● DL sơ cấp

2.2 DỮ LIỆU THỨ CẤP

● DL có sẵn

● Tiếp cận nguồn DL -> Lấy DL về -> Xử lý

thêm

● Nguồn bên trong DN

● Nguồn bên ngoài DN

● Các tổ chức chuyên TK của nhà nước: TCTK

(gso.gov.vn), Cục TK …

● Các tổ chức không chuyên TK

● Các tổ chức dịch vụ cung cấp thông tin: TNS, A.C Nielsen …

Dữ liệu bên trong DN

● TD: SV làm TTTN phải lấy các số liệu về DN mà SV đó

thực tập

● Sở hữu nào

● Quy mô DN

● Mặt hàng KD

● Cơ cấu tổ chức

● Quy trình công nghệ, sản xuất, cung cấp dịch vụ

● …

● Phần 2: PT hoạt động KD của DN

● 2.1 Tiêu thụ và marketing

● 2.2 Lao động và tiền lương

● 2.3 Vật tư và tài sản cố định

● 2.4 Chi phí và giá thành

● 2.5 Tình hình tài chính

2.3 DỮ LIỆU SƠ CẤP

● DL không có sẵn

● Tự làm hay thuê ngoài

● Các phương pháp thu thập DL sơ cấp

● NC định tính

● Phỏng vấn sâu

● Thảo luận nhóm

● NC định lượng

● Quan sát

● Nhật ký

● Điều tra chọn mẫu: PV trực tiếp, qua điện thoại, qua thư

2.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP LẤY MẪU

Yêu cầu đối với lấy

mẫu

• Sai số

• Chi phí

• Thời gian

Các phương pháp lấy mẫu ngẫu

nhiên

• Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản

• Lấy mẫu hệ thống

• Lấy mẫu phân tầng

• Lấy mẫu theo cụm

Các phương pháp lấy mẫu không ngẫu nhiên

• Lấy mẫu thuận tiện

• Lấy mẫu theo định mức

• Lấy mẫu bằng phán đoán

• Lấy mẫu theo giới thiệu

2.4.1 Các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên

● Lấy mẫu ngẫu nhiên là gì (random sampling)?

● 2.4.1.1 Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling)

● Tổng thể gồm N = 20 phần tử  chọn ra n = 5

phần tử

● Giả thiết (giả định): có ds N phần tử, được đánh số

từ 1 tới N

● Các kỹ thuật (p.pháp) cụ thể:

● Tra bảng số ngẫu nhiên

● Rút thăm ngẫu nhiên

● Khởi tạo số ngẫu nhiên trên máy tính:

● Excel: Hàm RANDBETWEEN(a;b)

Bảng số ngẫu nhiên (Table of Random Numbers)

2.4.1.2 Lấy mẫu hệ thống (systematic sampling)

● N = 49; n = 10

● Cách 1: Lấy mẫu không quay vòng

● Tính bước nhảy k = [N/n] = 4

● Chọn ngẫu nhiên p.tử đầu tiên trong [1;k]  3

● Tính ra các p.tử tiếp theo: 7, 11, 15, 19, 23, 27,

● Cách 2: Lấy mẫu quay vòng

● Tính bước nhảy k = N/n = 4,9  làm tròn là 5

● Chọn ngẫu nhiên p.tử đầu tiên trong [1;5]  4

● Các phần tử tiếp theo: 9, 14, 19, 24, 29, 34, 39, 44, 49 (đủ)

● Chọn ngẫu nhiên p.tử đầu tiên: [1;5]  5

● Các phần tử tiếp theo: 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, (50)

● 50 – 49 = 1  lấy mẫu quay vòng

2.4.1.3 Lấy mẫu phân tầng (phân lớp)

(stratified sampling)

● Tổng thể gồm nhiều nhóm (gọi là tầng), có đặc điểm khác nhau.

● Yêu cầu: lấy ra một số lượng hay tỷ lệ nhất định theo từng nhóm (tầng).

● Lấy mẫu phân tầng tỷ lệ

● Lấy mẫu phân tầng không tỷ lệ

● TD: Có DS gồm N = 20 khách nam + 20 khách nữ

Cần chọn ra n = 4 người, trong đó có 2 khách nam và

2 khách nữ để phỏng vấn (rút mẫu phân tầng cùng tỷ lệ).

● Quy trình rút mẫu như thế nào?

● Tỷ lệ rút mẫu trong các tầng có thể không đều

● Kích thước các nhóm

● Mục đích

2.4.1.4 Lấy mẫu theo cụm (cluster sampling)

● Tổng thể gồm nhiều nhóm (gọi là cụm), có đặc điểm khác nhau, mỗi cụm lại có thể bao gồm các cụm con.

● Lấy mẫu theo cụm 1 giai đoạn

● Chọn ngẫu nhiên một số cụm

● Trong các cụm đã chọn, chọn ngẫu nhiên một số p.tử

● Lấy mẫu theo cụm 2 giai đoạn

● Chọn ngẫu nhiên một số cụm

● Trong các cụm đã chọn, lấy ngẫu nhiên một số cụm con

● Trong các cụm con đã chọn, lấy ngẫu nhiên một số p.tử

● TD: N = 20 nhà x 10 tầng x 10 hộ = 2000 hộ; n = 100

● Cách 1: 1 nhà x 10 tầng x 10 hộ

● Cách 2: 20 nhà x 5 tầng x 1 hộ

● Cách 3: 10 nhà x 5 tầng x 2 hộ

2.4.2 Các phương pháp lấy mẫu không ngẫu

nhiên (phi xác suất)

● Lấy mẫu thuận tiện (convenience sampling)

● Quy trình cụ thể, thuận tiện cho người TK/NC

● Lấy mẫu định mức / lấy mẫu theo chỉ tiêu

(quota sampling)

● Lấy mẫu thuận tiện + kiểm soát số lượng theo tiêu chí định trước

● Lấy mẫu theo phán đoán (judgemental

sampling)

● Lấy mẫu theo giới thiệu (snowball sampling)

2.5 DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH VÀ ĐỊNH LƯỢNG

● Dữ liệu định tính (qualitative data)

● DL định danh

● DL thứ bậc

● Dữ liệu định lượng (quantitative data)

● DL khoảng

● DL tỷ lệ

● Việc tính giá trị TB, phương sai và độ lệch chuẩn của DL định tính là vô nghĩa

● Thang đo  Dữ liệu  Phương pháp PT DL

● TD: Mã hoá 1 = Nam; 2 = Nữ Đã PV 100 người, chạy ra kết quả biến giới tính = 1,5