Research methodology chapter 5 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

 Phân tích dữ liệu phải đáp ứng được những mục tiêu: Giúp xác định nội dung hay chủ đề Mô tả lại được đối tượng nghiên cứu và các yếu tố liên quan Có phân tích so sánh theo thời gian

Giảng viên: Đàm Sơn Toại

Email: toaids@neu.edu.vn

Bài giảng được soạn bởi PGS.TS Lê Quang Cảnh

CHƯƠNG 5 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

 Giới thiệu về phân tích dữ liệu

 Các dạng phân tích dữ liệu

 Phân tích dữ liệu định tính

 Phân tích dữ liệu định lượng

Nội dung:

Dân số (triệu người)

Tính tốc độ tăng trưởng dân số của Việt Nam theo từng thời kỳ.

Thông tin gì từ dữ liệu này?

Thông tin gì từ dữ liệu này?

 Khi muốn đánh giá tình hình thực hiện kế hoạch của một huyện

Nghiên cứu ví dụ:

Kế hoạchQI-2014

Thực hiệnQ1-2015

Kế hoạchQ1-2015 (%)

1 Giới thiệu phân tích dữ liệu

 Khái niệm: sử dụng công cụ để diễn giải ý nghĩa của dữ liệuhay thông tin chứa đựng sau dữ liệu

 Cần có công cụ/kỹ thuật/phương pháp

 Phát hiện được thông tin/ý nghĩa đằng sau dữ liệu

 Kỹ thuật và phương pháp phân tích dữ liệu phụ thuộc vào dạng

 Nội dung của phân tích dữ liệu bao gồm:

 Xác định phương pháp và thủ tục phân tích dữ liệu,

 Luận giải kết quả hoặc phát hiện từ dữ liệu,

 Phác thảo kết quả phân tích

 Quy trình của phân tích

 Nhập dữ liệu: (mã hóa, nhập và làm sạch dữ liệu)

 Xử lý làm nổi bật thông tin dữ liệu chứa đựng

 Luận giải kết quả phân tích

1 Giới thiệu phân tích dữ liệu: Nội dung và quy trình

 Phân tích dữ liệu phải đáp ứng được những

mục tiêu:

Giúp xác định nội dung hay chủ đề

Mô tả lại được đối tượng nghiên cứu và các yếu tố liên quan

Có phân tích so sánh theo thời gian hoặc không

gian

Phục vụ cho việc phát hiện ý nghĩa của dữ liệu

Cung cấp được dẫn chứng kiểm định giả thuyết

2 Các dạng phân tích dữ liệu

 Phân theo nội dung

 Phân tích khám phá

 Phân tích xu thế (theo thời gian)

 Phân tích theo không gian

 Phân tích tương quan và tác động

 Phân theo dạng dữ liệu

 Phân tích dữ liệu định tính

Phân tích dữ liệu định lượng

2 Các dạng phân tích dữ liệu

 Mỗi đối tượng nghiên cứu luôn có mối quan hệ với các đối

tượng khác

 Một đặc điểm của đối tượng nghiên cứu lại có thể được mô

tả/đo lường theo nhiều cách khác nhau hoặc chỉ tiêu khác nhau

 Phân tích khám phá sẽ giúp hiểu đối tượng nghiên cứu và giúp rút gọn dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu:

 Dựa trên mối liên hệ giữa các biến/đặc điểm

 Những đặc điểm hay biến tương đồng có thể được rút gọn lại

 Ví dụ: Tìm hiểu các nguyên nhân phá rừng HOẶC

2 Các dạng phân tích dữ liệu: phân tích phát khám phá

hiện-2 Các dạng phân tích dữ liệu: phân tích khám phá

Hãy sáp xêp các guong mat theo cách nhóm khác nhau!

 Mỗi đối tượng nghiên cứu luôn biến động theo thời gian

 Khi phân tích theo thời gian, sẽ:

 Cho biết xu thế vận động và phát triển

 Cho phép so sánh sự thay đổi theo thời gian

 Tốc độ tăng trưởng

 Cung cấp các dẫn chứng luận giải hoặc dự báo

2 Các dạng phân tích dữ liệu: phân tích theo thời gian

 Đối tượng nghiên cứu luôn thuộc trong không gian nhất định nào đó, trong đó có liên hệ với các bộ phận khác để hình thành lên tổng thể/hệ thống

 Ví dụ: Khi nghiên cứu GDP của ngành Nông nghiệp,

 Phân tích theo không gian cho biết cơ cấu hay vị thế của đối tượng nghiên cứu trong tổng thể hoặc hệ thống

 Ví dụ:

2 Các dạng phân tích dữ liệu: phân tích theo không gian

2 Các dạng phân tích dữ liệu: phân tích theo không gian

 GDP của Việt Nam trong năm 2013, theo

giá cố định 2010

 Làm thế nào để biết thêm các thông tin từ

dữ liệu này?

2013 Tổng 2543596 Nông nghiệp 446905 Công nghiệp 981146 Dịch vụ 1115545

17.6

38.6 43.9

 Đối tượng nghiên cứu luôn có mối quan hệ với các biến hay chỉ tiêu kinh tế xã hội khác.

 Ví dụ: giữa thời gian học và kết quả thi hết môn

2 Các dạng phân tích dữ liệu: phân tích tương

quan và tác động

Sinh viên

Thời gian học Kết quả thi

3 Phân tích dữ liệu định tính

 Phân tích dữ liệu định tính là quá trình:

 Nghiên cứu các dữ liệu dạng chữ, lời nói, hình ảnh, âm

thanh,… mà nhà nghiên cứu quan sát thấy

 Đặc điểm của người trả lời, sự đồng ý hoặc từ chối trả lời về những vấn đề cụ thể

 Nghiên cứu có thể phân tích và sắp xếp lại các dữ liệu dạng chữ nhằm giúp người đọc hiểu được ý nghĩa sâu xa của

những dữ liệu hay những thông tin mà dữ liệu ẩn chứa

3.1 Phân tích dữ liệu định tính: khái niệm

3.1 Phân tích dữ liệu định tính: Khái niệm

Kỹ năng/ kinh nghiệm

Trực giác/cảm giác Nhạy bén

 Có thể sử dụng các bản hướng dẫn với điều kiện phải rất linh hoạt

 Phân tích dữ liệu định tính dạng chữ

 Phân tích những từ ngữ quan trọng trong hoàn cảnh cụ thể (KWIC)

 Đếm từ

 Phân tích những mạng lưới có ý nghĩa

 Phân tích dữ liệu dạng mã hóa

3.3 Phân tích dữ liệu định tính: Quy trình

Thể hiện thông tin

Kết luận/

Kiểm chứng thông tin

Thu gọn/làm sạch

dữ liệu

 Nhập và lưu trữ dữ liệu ban đầu

 Các dữ liệu định tính thương lưu trữ đặc tính về đối tượng nghiên cứu thu thập được từ: ghi âm, phỏng vấn, thảo luận nhóm, quan sát

 Tùy mục đích sử dụng dữ liệu mà có thể sử dụng phương pháp xử

Phát hiện thông tin đằng sau dữ liệu và sắp xếp thông tin

3.3 Phân tích dữ liệu định tính: Quy trình

 Kết luận và kiểm chứng thông tin

 Đưa ra kết luận những thông tin mà dữ liệu chưa đựng

 Kiểm chứng lại thông tin (nếu thấy cần thiết)

 Lồng ghép thông tin vào trả lời câu hỏi nghiên cứu

3.3 Phân tích dữ liệu định tính: Quy trình

 Mang tính chủ quan: phục thuộc vào con người

 Thiếu rõ ràng: “anh rút ra được, tôi chịu!”

 Khó có thể lặp lại

 Không thể tổng hợp và suy diễn cho tổng thể3.4 Phân tích dữ liệu định tính: Lưu ý

4 Phân tích dữ liệu định lượng

 Phân tích dữ liệu định lượng là quá trình:

 Xử lý và phân tích các số liệu nhà nghiên cứu thu thập được

 Phục vụ cho các nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng

 Kết quả phân tích định lượng có thể hỗ trợ tích cực cho phân tích định tính

4.1 Phân tích dữ liệu định lượng: khái niệm

 Dữ liệu định lượng có thể tồn tại dưới nhiều dạng khác nhau

 Số liệu

 Các dữ liệu được số hóa: ví dụ đặc điểm giới tính được mã hóa

 Các dạng đo lường sử dụng trong phân tích dữ liệu định lượng

 Thang đo thông thường-định danh (nominal scale)

 Thang đo khoảng (interval scale): đo số lượng với khoảng cách tương đồng nhau

 Thang đo thứ tự (ordinal scale): đo lường các mức độ theo một trật tự nhưng không nhất thiết là cùng khoảng cách tương đồng

 Ví du: (rất tệ, tệ, trung bình, tốt, rất tốt),….

4.1 Phân tích dữ liệu định lượng: Các dạng đo

lường định lượng

 Trả lời cho các câu hỏi số lượng: bao nhiêu, thay đổi thế nào?

 Cho biết tương quan giữa các biến

 Ví dụ: biến đổi khí hậu với sản lượng, hay thời gian học với kết quả học tập,…

 Kiểm định các giả thuyết

 Kiểm định: càng công khai minh bạch thì tham những càng thấp

4.1 Phân tích dữ liệu định lượng: Để làm gì

 Chuẩn bị và kiểm tra dữ liệu

 Khám phá và phân tích dữ liệu

 Trình bày kết quả phân tích

4.1 Phân tích dữ liệu định lượng: Quy trình

 Các loại dữ liệu sử dụng cho phân tích định lượng

 Số liệu

 Các dữ liệu có thể được mã hóa theo các thang đo định lượng

 Dữ liệu định lượng cần thu thập đảm bảo yêu cầu ở chương 4:

 Dữ liệu cần chính xác và tin cậy (đầy đủ, thích hợp, thống nhất, cập nhật)

 Mã hóa dữ liệu

 Với các dữ liệu không phải ở dạng số, cần được mã hóa

 Chuẩn bị mã (ví dụ: giới tính nam =1 , nữ =2,….)

 Lưu lại các mã để sử dụng về sau

4.2 Chuẩn bị và kiểm tra dữ liệu

 Nhập dữ liệu

 Cần thống nhất cách hiểu chung về nhập dữ liệu

 Nhập dữ liệu theo mã đã quy định

 Kiểm tra dữ liệu đã nhập

 Mục tiêu để tăng độ chính xác và trung thực của nhập dữ liệu

 Tiến hành: kiểm tra độc lập hoặc

 Yêu cầu nhập hai người độc lập ở bước trên

 Khẳng định file số liệu sử dụng cho phân tích

4.2 Chuẩn bị và kiểm tra dữ liệu

 Phân tích thống kê mô tả

Cung cấp các dẫn chứng trả lời các câu hỏi nghiên

 Phân tích thống kê mô tả

 Mô tả các chỉ tiêu cơ bản của biến số hay chỉ tiêu thống kê

 Cung cấp hiểu biết cơ bản về biến hay chỉ tiêu thống kê đó

 Các chỉ số thống kê mô tả cơ bản

 Số quan sát có trong dữ liệu

 Giá trị đại diện của biến: Trung bình, trung vị, min, max, tần số, tần suất,

 Độ biến thiên của các quan sát: độ lệch chuẩn, phương sai, khoảng biến thiên

4.3 Phân tích số liệu

 Phân tích sự khác biệt và tương quan

 So sánh giữa các nhóm: tương đồng và khác biệt

 Cung cấp thêm các thông tin cho các nhận định trong nghiên cứu

 Các cách cơ bản

 So sánh các biến hoặc các nhóm (so sánh giá trị cụ thể, so sánh tỷ lệ, so sánh xu thế, so sánh tổng số, so sánh phân bố, thể hiện quan hệ giữa các biến,…)

 Hệ số tương quan giữa các biến

 Đo tác động (hồi quy), độ xác định

Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm (t-test hoặc ANOVA)

4.3 Phân tích số liệu

 Phân tích xu thế (theo thời gian)

 Cho biết được sự vận động của đối tượng/biến theo thời gian

 Có thể tính tốc độ tăng trưởng nhanh hay chậm, xu thế vận động

 Để phục vụ cho

 Tính toán sự thay đổi và tốc độ thay đổi theo thời gian

 Cho phép so sánh tốc độ/sự thay đổi theo thời gian

 So sánh thực hiện kế hoạch

 Phát hiện xu thế vận động và dự báo

4.3 Phân tích số liệu

 Trình bày kết quả phân tích dữ liệu định lượng

 Thể hiện kết quả dưới dạng có thể truyền tải thông tin từ dữ liệu

 Thân thiện với người đọc

 Trình bày kết quả phân tích dữ liệu định lượng

 Dưới dạng bảng 2 chiều (tại một thời điểm theo các đối tượng khác nhau)

4.3 Phân tích số liệu

GDP bình quân đầu người

Tỷ lệ hộ nghèo

Tốc độ tăng trưởng

 Trình bày kết quả phân tích dữ liệu định tính

 Dưới dạng bảng 3 chiều (tại 1 thời điểm)

 Trình bày kết quả phân tích dữ liệu định lượng

 Dưới dạng hình

 Biến động theo thời gian (line)

4.3 Phân tích số liệu

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

 Trình bày kết quả phân tích dữ liệu định tính

Nông nghiệp Công nghiệp Dịch vụ

Thank you!