BÁO cáo đề tài THỐNG kê tên đề tài nghiên cứu mức độ chi tiêu của sinh viên sinh sống và học tập trên địa bàn đà nẵng

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ
Q-< /,ỹ-Q

BÁO CÁO ĐỀ TÀI THỐNG KÊ
Tên đề tài:
Nghiên cứu mức độ chi tiêu của sinh viên sinh sống
và học tập trên địa bàn Đà Nằng

Lớp:
45K18.1 - Nhóm 9
GVHD:
Phạm Quang T ín
Danh sách thành viên:
1. Hồ Văn Trực
2. Lê Thị Phương Thảo
3. Nguyễn Hữu Anh Tuấn
4. Phan Bảo Trân

Đà Nẵng, 11/2020.


MỤC LỤC
CHƯƠNG 1. MỞ ĐẦU:............................................................................................1
1.1. Đặt vấn đề:.....................................................................................................1
1.2. Đối tượng nghiên cứu....................................................................................1
1.3. Mục tiêu nghiên cứu:.....................................................................................1
1.3.1. Về mặt học thuật:...................................................................................1
1.3.2. Về mặt thực tiễn:....................................................................................2
1.3.3. Học tập của bản thân:.............................................................................3
1.4. Phạm vi nghiên cứu:......................................................................................3

1.4.1. Nội dung nghiên cứu giới hạn................................................................3
1.4.2. Đối tượng khảo sát giới hạn...................................................................3
1.4.3. Không gian nghiên cứu giới hạn............................................................3
1.4.4. Thời gian nghiên cứu..............................................................................3
1.5. Bố cục của đề tài...........................................................................................3
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MỨC ĐỘ CHI TIÊU CỦA SINH VIÊN SINH
SỐNG VÀ HỌC TẬP TRÊN ĐỊA BÀN ĐÀ NẴNG................................................4
2.1. Thu thập dữ liệu............................................................................................4
2.1.1. Phương pháp chọn mẫu..........................................................................4
2.1.2. Các nghiên cứu thực nghiệm vàquansát...............................................4
2.1.3. Các thực nghiệm....................................................................................5
2.1.4. Các kiểu dữ liệu.....................................................................................6
2.1.5. Giả thuyết vô nghĩa và các giả thuyết thay thế......................................8
2.1.6. Sai số......................................................................................................8
2.1.7. Ước lượng theo khoảng..........................................................................9
2.1.8. Mức ý nghĩa.........................................................................................11
2.2. Các khái niệm và lí thuyết:..........................................................................12
2.2.1. Thu nhập (Số tiền có được mỗi tháng):...............................................12
2.2.2. Chi tiêu:................................................................................................13


2.2.3. Lý thuyết về thái độ ứng xử của người tiêu dùng và thu nhập của
M.Friedman.....................................................................................................13
2.2.1. Các lý thuyết của Keynes.....................................................................13
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.....................................................15
3.1. Sử dụng biểu mẫu Google Form:................................................................15
3.2. Sử dụng phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences):....17
3.3. Kiến thức học được từ môn học Thống kê Kinh doanh - Kinh tế..............17
CHƯƠNG 4. Kết quả phân tích về mức độ chi tiêu của sinh viên sống và học tập
trên địa bàn Đà Nằng...............................................................................................19

4.1. Một số bảng thống kê:.................................................................................19
4.2. Số tiền có được mỗi tháng của sinh viên:...................................................21
4.2.1. Uớc lượng số tiền có được bình qn trong 1 tháng của sinh viên Nam
và Nữ sinh sống và làm việc tại thành phố Đà Nằng. (Mức ý nghĩa 5%).......22
4.2.2. Uớc lượng tỉ lệ sinh viên sinh sống và học tập tại Đà Nằng có số tiền
mỗi tháng từ 3000000 VND trở lên. (Mức ý nghĩa 5%)..................................24
4.3. Sử dụng phương pháp kiểm định để xác thực một số ý kiến:.....................24
4.3.1. Có ý kiến cho rằng: Số tiền có được mỗi tháng của sinh viên trung bình
là 3000000 VNĐ. (Mức ý nghĩa 5%)............................................................ 24
4.3.2. Có ý kiến cho rằng “Tỷ lệ sinh viên chi tiêu quá số tiền có được mỗi
tháng là 50%....................................................................................................25
4.3.3. Có ý kiến cho rằng: Chi tiêu bình quân mỗi tháng của sinh viên nam và
nữ là bằng nhau................................................................................................26
4.3.4. Có ý kiến cho rằng: Hình thức ăn uống khơng ảnh hưởng đến chi phí ăn
uống của sinh viên Đà Nằng............................................................................27
4.3.5. Kiểm tra dữ liệu phân phối chuẩn........................................................28
4.3.6. Có ý kiến cho rằng: Hình thức ăn uống của sinh viên khơng chịu ảnh
hưởng bởi giới tính..........................................................................................30
4.4. Kiểm định tương quan:...............................................................................31
4.4.1. Kiểm định có hay khơng mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa số
tiền có được mỗi tháng và chi tiêu cho ăn uống mỗi tháng của sinh viên sinh
sống và học tập tại Đà Nằng............................................................................31


4.4.2. Kiểm định có hay khơng mối quan hệ tương quan Hạng giữa số tiền có
được mỗi tháng và chi tiêu cho ăn uống mỗi tháng của sinh viên sinh sống và
học tập tại Đà Nằng.........................................................................................31
4.4.3. Phân tích tác động của số tiền có được mỗi tháng đến tiền ăn uống của
sinh viên...........................................................................................................32
CHƯƠNG 5. HÀM Ý CHÍNH SÁCH:...................................................................35

5.1. Đối với sinh viên:........................................................................................35
5.2. Đối với phụ huynh sinh viên:......................................................................36
5.3. Đối với doanh nghiệp:................................................................................36
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN:......................................................................................37
6.1. Kết quả đạt được của đề tài:........................................................................37
6.2. Hạn chế:......................................................................................................37
6.3. Hướng phát triển của đề tài:........................................................................37
TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................38


CHƯƠNG 1. MỞ ĐẦU:
1.1.
Đặt vấn đề:
Đối với các bạn sinh viên trên cả nước nói chung và các bạn sinh viên ở Đà Nằng
nói riêng, bắt đầu cuộc sống đại học đồng nghĩa với việc bạn sẽ tự làm chủ vấn đề
chi tiêu của bản thân. Sống xa nhà đồng nghĩa với việc sinh viên phải học cách
thích nghi và tự lập ở môi trường sống mới. Để hỗ trợ cho các bạn sinh viên có dự
định muốn sinh sống và học tập ở Đà Nằng có thể tính tốn chi tiêu một cách hợp
lí, nhóm chúng tơi sẽ tiến hành dự án thống kê “Mức độ chi tiêu của sinh viên đang
sinh sống và học tập trên địa bàn Đà Nằng”.
1.2.
Đối tượng nghiên cứu: Mức độ chi tiêu của sinh viên Đà Nằng
1.3.
Mục tiêu nghiên cứu:
1.1.1. Về mặt học thuật:
Sự dụng kiến thức học môn thông kê kinh doanh và kinh tế để thực hiện nghiên
cứu. Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân
tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu. Khi áp dụng thống trong khoa
học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt đầu với tổng thể thống kê
hoặc một q trình mơ hình thống kê sẽ được nghiên cứu. Tổng thế có thể gồm

nhiều loại khác nhau như “tất cả mọi người đang sống trong một đất nước” hay
“tập hợp các phân tử của tinh thể”. Nó đề cập tới tất cả các khía cạnh của dữ liệu
bao gồm việc lập kế hoạch, thu thập dữ liệu mẫu cho các cuộc khảo sát và thí
nghiệm.
Khi khơng thể thu thập được dữ liệu điều tra dân số, các nhà thống kê thu thập dữ
liệu bằng cách phát triển các mẫu thí nghiệm và mẫu khảo sát cụ thể. Quá trình lấy
mẫu đại diện đảm bảo rằng những suy luận và kết luận có thể được áp dụng từ mẫu
cho đến tổng thể. Một nghiên cứu thực nghiệm bao gồm việc đo lường hệ thống
được nghiên cứu, thao tác trên hệ thống và sau đó đo lường thêm, sử dụng cùng thủ
tục mẫu để xác định xem các thao tác có thay đổi giá trị đo lường hay không Ngược
lại, một quan sát nghiên cứu không liên quan đến thao tác thực nghiệm.
Hai phương pháp thống kê chính được sử dụng trong phân tích dữ liệu: thống kê
mơ tả, đây là phương pháp tóm tắt dữ liệu từ một mẫu sử dụng các chỉ số như là giá
trị trung bình hoặc độ lệch chuẩn, và thống kê suy luận, rút ra kết luận từ dữ liệu
biến thiên ngẫu nhiên (ví dụ: các sai số quan sát, mẫu của tổng thể) . Thống kê mô
tả được sử dụng thường xuyên nhất với hai thuộc tính phân phối (mẫu hoặc tổng

1


thể): chiều hướng trung tâm (hoặc vị trí) tìm cách để mơ tả giá trị trung bình
hoặc
giá trị đặc trưng của phân phối, trong khi phân tán (hoặc thay đổi) mức độ
đặc
trưng mà các thuộc tính của phân phối đi trệch so với nghiên cứu. Suy luận về
thống kê toán học được thực hiện trong khuôn khổ của lý thuyết xác suất,
trong
đó
đề cập tới việc phân tích các hiện tượng ngẫu nhiên. Để thực hiện một suy
luận

khi
chưa biết số lượng, hoặc nhiều ước lượng được đánh giá bằng cách sử dụng
mẫu.

Thủ tục thống kê tiêu chuẩn liên quan đến sự phát triển của một giả thuyết vô nghĩa
ban đầu là khơng có mối quan hệ nào giữa hai đại lượng. Loại bỏ hoặc bác bỏ giả
thuyết này là một nhiệm vụ quan trọng trong việc giải thích những quan điểm mới
của khoa học thống kê, đưa ra một ý nghĩa chính xác trong đó một giả thuyết được
chứng minh là sai. Những gì thống kê gọi là một giả thuyết khác chỉ đơn giản là
một giả thuyết trái với giả thuyết vơ nghĩa. Phân tích từ một giả thuyết hai hình
thức cơ bản của lỗi này được ghi nhận: sai số loại I (giả thuyết vô nghĩa sai bị bác
bỏ cho một tính chất xác thực khơng đúng) và sai số loại II (giả thuyết không được
bác bỏ và sự khác biệt thật sự giữa các tổng thể được bỏ qua cho một phủ định sai).
Một việc quan trọng là tập hợp các giá trị của các ước lượng dẫn đến bác bỏ giả
thuyết vơ nghĩa. Do đó sai số của xác suất loại I là xác suất các ước lượng thuộc
các miền quan trọng cho rằng giả thuyết đúng (có ý nghĩa thống kê) và sai số của
xác suất loại II là xác suất mà các ước lượng không phụ thuộc các lớp quan trọng
được đưa ra rằng giả thuyết thay thế là đúng. Các chính sách thống kê của một bài
đánh giá xác suất đúng khi bác bỏ giả thuyết vô nghĩa khi giả thuyết là sai. Nhiều
vấn đề đã được liên kết với khôn khổ: từ việc có được một cỡ mẫu đủ để xác định
một giả thuyết vơ nghĩa thích hợp.
Quy trình đo lường để tạo ra các dữ liệu thống kê cũng có thể bị lỗi. Phần nhiều
trong số các lỗi này được chia làm hai loại: ngẫu nhiên (noise - dữ liệu vô nghĩa)
hoặc có hệ thống (bias - độ chệch), nhưng các loại sai lệch khác (ví dụ, sai lệch khi
người phân tích báo cáo sai các đơn vị đo lường) cũng rất quan trọng. Sự xuất hiện
của dữ liệu bị thiếu hoặc sự kiểm duyệt có thể dẫn đến các ước tính bị chệch và
những kỹ thuật cụ thể đã được phát triển để giải quyết những vấn đề này.
1.1.2. Về mặt thực tiễn:
- Tạo bộ tài liệu để sinh viên muốn sinh sống và học tập trên địa bàn Đà Nằng
có thể tham khảo.

- Tạo các báo cáo thống kê trả lời một số vấn đề mà sinh viên quan tâm nhất
trong việc chi tiêu hàng tháng.
- Tìm ra được các mối liên hệ ảnh hưởng đến chi tiêu của sinh viên.
- Khảo sát các 5 nhóm chi tiêu cơ bản của sinh viên: Tiền trọ, tiền ăn uống,
tiền đi lại, tiền mua sắm dụng cụ học tập và tiền cho các hoạt động vui chơi
giải trí.
2


-

1.4.

1.1.3. Học tập của bản thân:
Học tập cách chi tiêu của một số bạn sinh viên trong kết quả khảo sát mình
nghiên cứu được.
Điều chỉnh chi tiêu một cách hợp lí dựa trên thơng tin xử lí được từ báo cáo
(Sắp xếp, phân bổ chi tiêu một cách khoa học hơn).
So sánh với cách chi tiêu của bản thân, tìm cách giảm mức chi tiêu xuống
thấp nhất có thể, hình thành kinh nghiệm của bản thân.
Phạm vi nghiên cứu:
1.1.4. Nội dung nghiên cứu giới hạn: Mức độ chi tiêu hàng tháng.
1.1.5. Đối tượng khảo sát giới hạn: Sinh viên đang sinh sống và học tập trên
địa bàn Đà Nằng.
1.1.6. Không gian nghiên cứu giới hạn: Thành phố Đà Nằng
1.1.7. Thời gian nghiên cứu: Từ ngày 28/09/2020 đến ngày 10/11/2020

1.5.
-

BỐ cục của đề tài:
Chương 1: Mở đầu
Chương 2: Cơ sở lý luận về mức độ chi tiêu của sinh viên sinh sống và học
tập trên địa bàn Đà Nằng
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả phân tích về mức độ chi tiêu của sinh viên sống và học
tập trên địa bàn Đà Nằng
Chương 5: Hàm ý chính sách
Chương 6: Kết luận
Tài liệu tham khảo

3


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MỨC ĐỘ CHI TIÊU CỦA SINH
VIÊN SINH SONG VÀ HỌC TẬP TRÊN ĐỊA BÀN ĐÀ
NẴNG.
2.1.
Thu thập dữ liệu
1.1.8. Phương pháp chọn mẫu
Trong bộ dữ liệu điều tra tổng thể, trường hợp không thể thu thập số liệu, dữ liệu
thống kê phân tích được phát triển bằng các thiết kế thử nghiệm cụ thể và
các mẫu khảo sát. Thống kê chính là việc cung cấp cơng cụ để nói trước và dự báo
việc sử dụng các dữ liệu thơng qua các mơ hình thống kê. Để sử dụng một mẫu như
một thông tin hướng dẫn cho toàn bộ tổng thể, điều quan trọng là nó thực sự đại
diện cho mẫu tổng thể. Lấy mẫu đại diện phải đảm bảo rằng nó được suy luận và
kết luận một cách chính xác từ việc chọn mẫu cho toàn bộ tổng thể. Một vấn đề lớn
nhằm làm tăng kích cỡ mẫu được lựa chọn là mẫu đại diện. Thống kê cung cấp các
phương pháp thiết kế thử nghiệm mẫu, các thử nghiệm này có thể làm giảm bớt các
vấn đề ở việc bắt đầu nghiên cứu, tăng khả năng nhận biết các mẫu tin tưởng về

mẫu thống kê.
Lý thuyết chọn mẫu là một phần của lý thuyết xác suất thống kê toán. Xác suất
được sử dụng trong “toán học thống kê” (cách khác “lý thuyết thống kê”) để nghiên
cứu sự phân bố lấy mẫu thống kê mẫu và các tính chất của thủ tục thống kê. Việc
sử dụng các phương pháp thống kê là được chấp nhận khi các phương pháp hoặc
thống kê mẫu tổng thể đủ thông tin để chấp nhận giả thuyết.
Sự khác biệt trong quan điểm giữa lý thuyết xác suất cổ điển và lý thuyết xác suất
lấy mẫu là xấp xỉ, lý thuyết xác suất bắt đầu từ các tham số cho tổng quy mô mẫu
để suy ra xác suất mẫu. Tuy nhiên phương pháp thống kê phát triển theo hướng đối
lập - quy nạp từ các mẫu để các thông số lớn hơn hoặc tổng quy mô mẫu.
1.1.9. Các nghiên cứu thực nghiệm và quan sát
Mục đích cho một dự án nghiên cứu thống kê là điều tra nguyên nhân, và từ đó rút
ra kết luận của những thay đổi ảnh hưởng đến giá trị các nhân tố ảnh hưởng hoặc
các biến độc lập dựa trên các biến phụ thuộc hoặc trả lời cho nghiên cứu. Có hai
loại chính của nghiên cứu thống kê các biến nguyên nhân: nghiên cứu thực nghiệm
và nghiên cứu quan sát. Cả hai loại nghiên cứu này đều có sự tác động của biến độc
lập (hoặc các biến) về hành vi của các biến phụ thuộc được quan sát. Sự khác biệt
giữa hai biến này nằm ở cách nghiên cứu dựa trên thực tế. Mỗi biến có thể có ý

4


nghĩa. Nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến việc lấy kích thước mẫu nghiên
cứu,
thao tác hệ thống và thêm vào kích thước mẫu sử dụng cho q trình lấy
mẫu,
sau
đó lấy mẫu bổ sung để xác định các thao tác sửa đổi giá trị của các phép đo.
Ngược
lại, một nghiên cứu quan sát không liên quan đến thao tác thực nghiệm. Thay

vào
đó, dữ liệu được thu thập và mối tương quan giữa các yếu tố dự báo và trả lời
cho
các khám phá và kiểm tra. Trong khi các công cụ của việc phân tích dữ liệu có
kết
quả tốt từ việc phân tích ngẫu nhiên, cũng có thể áp dụng cho các loại dữ liệu
khác
- như nghiên cứu tự nhiên và nghiên cứu quan sát - mà một nhà thống kê sẽ
sử
dụng như biến thay thế, nhiều lý thuyết đánh giá có cấu trúc (ví dụ: sự khác
biệt
trong các đánh giá khác nhau và biến đo lường thông tin, trong rất nhiều biến
khác)
cung cấp kết quả phù hợp cho các nhà nghiên cứu.

1.1.10. Các thực nghiệm
Các bước cơ bản của một nghiên cứu thống kê là:
Lập kế hoạch nghiên cứu, bao gồm việc tìm kiếm số liệu để trả lời cho các nghiên
cứu. Sử dụng các thơng tin sau: ước tính sơ lược về kích thước của hiệu quả điều
tra, các giả thuyết, các biến khảo sát dự định. Xem xét việc lựa chọn đối tượng
khảo sát và đúng quy trình nghiên cứu. Các nhà thống kê cho rằng nên so sánh thử
nghiệm một cách đáng tin cậy với tiêu chuẩn mẫu hoặc tiêu chuẩn so sánh một kết
quả nghiên cứu. Chấp nhận ước lượng không chệch của mức ý nghĩa đáng tin cậy.
Thiết kế nghiên cứu nhằm ngăn sự ảnh hưởng của các biến gây nhiễu và phân bố
mẫu ngẫu nhiên của hệ số tin cậy cho các đối tượng để ước lượng không chệch của
mức ý nghĩa đáng tin cậy và sai sót trong nghiên cứu. Ở giai đoạn này, các thí
nghiệm và các thống kê viết giao thức nghiên cứu mà chính việc hướng dẫn thực
hiện các thí nghiệm và chỉ ra những phân tích ban đầu của các dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm tra các nghiên cứu sau các giao thức thử nghiệm và phân tích dữ liệu và phân
tích

Kiểm tra thêm các dữ liệu thiết lập trong phân tích thứ cấp, đề xuất giả thuyết mới
cho các nghiên cứu sau này.
Tìm kiếm tài liệu và trình bày kết quả nghiên cứu.
Các thí nghiệm về nghiên cứu hành vi con người có mối liên quan đặc biệt. Các
nghiên cứu nổi tiếng của Hawthorne, nghiên cứu về những thay đổi trong môi
trường làm việc tại nhà máy Hawthorne của Công ty Western Electric. Các nhà

5


nghiên cứu đã quan tâm đến việc xác định liệu tăng việc chiếu sáng có tăng
năng
suất làm việc của cơng nhân lắp ráp. Đầu tiên, các nhà nghiên cứu đã đo
năng
suất
trong nhà máy, sau đó biến đổi sự chiếu sáng trong một khu vực của nhà máy
và
kiểm tra xem có ảnh hưởng của thay đổi ánh sáng đến năng suất hay không.
Nghiên
cứu cho thấy năng suất thực sự được cải thiện (dựa theo các điều kiện thử
nghiệm).
Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ ra các sai sót trong q trình thí nghiệm, đặc
biệt
là
thiếu các nhóm kiểm sốt và thơng tin mờ nhạt. Các hiệu ứng Hawthorne đề
cập
đến việc tìm kiếm một kết quả (trong trường hợp này là năng suất lao động)
thay
đổi do sự quan sát. Những người trong các nghiên cứu Hawthorne làm việc có
hiệu

quả khơng phải vì thay đổi ánh sáng, mà vì họ đang được quan sát.121

Nghiên cứu quan sát
Một ví dụ của nghiên cứu quan sát là một trong những khám phá sự tương quan
giữa giữa việc hút thuốc lá và ung thư phổi. Nghiên cứu này thường sử dụng việc
điều tra để thu thập các quan sát về các khu vực tham gia nghiên cứu và sau đó
thực hiện các phân tích thống kê. Trong trường hợp này, những nhà nghiên cứu thu
thập các quan sát của những người hút thuốc và khơng hút thuốc, có thể thông qua
một nghiên cứu về bệnh chứng, và sau đó tìm số liệu các trường hợp ung thư phổi
trong mỗi nhóm điều tra.
1.1.11. Các kiểu dữ liệu
Các biến thử khác nhau đã được tạo ra để phân loại mức độ đo lường. Các nhà tâm
lý Stanley Smith Stevens đã xác định thang đo danh nghĩa, thứ tự, khoảng thời gian
và tỷ lệ đo. Thang đo danh nghĩa khơng có thứ tự xếp hạng có ý nghĩa trong các giá
trị, và cho phép chuyển đổi một-một. Thang đo thứ tự có sự khác biệt chính xác
giữa các giá trị liên tiếp, nhưng có một thứ tự có ý nghĩa giá trị và cho phép bất kỳ
chuyển đổi nào để chuyển đổi. Đo khoảng thời gian có ý nghĩa và khoảng cách
giữa các phép đo được xác định, nhưng giá trị bằng không là tùy ý (như trong
trường hợp số dôi kinh độ và độ C hoặc độ F), và cho phép bất kỳ chuyển đổi tuyến
tính. Đo tỷ lệ có cả một giá trị số khơng có ý nghĩa và khoảng cách giữa các phép
đo khác nhau được xác định, và cho phép chuyển đổi sang sự thay đổi tỷ lệ.
Vì các biến chỉ phù hợp cho thang đo danh nghĩa hoặc thang đo thứ tự, không thể
đo lường một cách hợp lý về số lượng, đôi khi chúng được nhóm lại với nhau như
các biến phân loại, trong khi thang đo tỷ lệ và thang đo thời gian được nhóm lại với
nhau như là các biến định tính, những biến có thể rời rạc hoặc liên tục do tính chất
số lượng. Chúng thường được phân biệt như vậy thường ít tương quan với các dữ
6


liệu trong nghiên cứu khoa học lưu trữ và phân tích thơng tin được đưa vào.

Trong
đó các biến phân loại phân đơi có thể được đại diện với các kiểu dữ liệu
Boolean
(sử dụng hệ thống dữ liệu lý luận như AND, OR, NOT để xác định quan hệ giữa
các thực thể), biến phân loại Polytomous với số nguyên....và các biến liên tục
với
các loại dữ liệu nghiên cứu khoa học lưu trữ và phân tích thơng tin được đưa
vào.
Nhưng các bản đồ của các kiểu dữ liệu khoa học lưu trữ và phân tích thơng tin
đưa
vào với các loại dữ liệu thống kê phụ thuộc vào phân loại sau khi được thực
hiện.

Vấn đề có thích hợp hay khơng để áp dụng các loại khác nhau của các phương pháp
thống kê số liệu thu được từ các loại khác nhau của các phương pháp đo lường
phức tạp do các vấn đề liên quan đến việc chuyển đổi các biến và giải thích chính
xác các câu hỏi đặt ra nghiên cứu. “mối quan hệ giữa các dữ liệu và những gì dữ
liệu mơ tả đơn thuần phản ánh một thực tế là một số loại báo cáo thống kê có thể có
giá trị chân lý đó khơng phải là bất biến theo một số biến thay đổi. Có hay khơng
một sự chuyển đổi hợp lý để chiêm ngưỡng phụ thuộc vào câu hỏi ai đang cố gắng
để trả lời”.
Hãy xem xét một mẫu các phân phối độc lập có cùng tính chất, các biến ngẫu nhiên
với một phân phối xác suất nhất định: suy luận thống kê và lý thuyết tính tốn xác
định một mẫu ngẫu nhiên là véc tơ ngẫu nhiên được đưa ra bởi các véc tơ theo cột
của các biến phân phối độc lập có cùng tính chất. Tổng thể được chọn làm mẫu
được mô tả bởi một phân phối xác suất mà có thể có tham số chưa biết.
Một thống kê là một biến ngẫu nhiên, đó là một chức năng của các mẫu ngẫu nhiên,
nhưng không phải là chức năng của các tham số chưa biết. Mặc dù các phân phối
mẫu của xác suất thống kê có thể có tham số chưa biết.
Xem xét chức năng của các tham số chưa biết: một ước lượng là một thống kê được

sử dụng để ước lượng hàm này. Ước lượng thường được sử dụng bao gồm ý nghĩa
của mẫu khảo sát, không gồm mẫu phương sai và hiệp phương sai mẫu.
Biến ngẫu nhiên là một hàm của mẫu ngẫu nhiên và các tham số chưa biết, nhưng
có phân phối xác suất không phụ thuộc vào các tham số chưa biết, được gọi là một
đại lượng quan trọng hay biến phụ thuộc. Sử dụng biến phụ thuộc bao gồm các chỉ
số z, các số liệu thống kê chi bình phương và giá trị t-value của phân phối Student.
Giữa hai ước lượng của một tham số cho trước, với ước lượng điểm trung bình bình
phương được cho rằng có hiệu quả hơn. Hơn nữa một ước lượng được cho là giá trị

7


tiệm cận nếu giá trị kỳ vọng của nó bằng với giá trị thực của tham số chưa
biết
được ước tính, và là giá trị tiệm cận nếu giá trị kỳ vọng của nó hội tụ ở giới
hạn
với
giá trị thực của tham số như vậy. Các đặc tính thích hợp để ước lượng bao
gồm:
ước lượng UMVUE có phương sai nhỏ nhất cho tất cả các giá trị có thể có của
các
tham số ước lượng (đây thường là các đặc tính dễ dàng để xác minh hiệu quả)
và
đánh giá phù hợp cùng quy về trong xác suất để đúng với giá trị của tham số.

Điều này vẫn còn để lại những câu hỏi làm thế nào để có ước lượng trong một tình
huống nhất định và thực hiện các tính tốn, một phương pháp đã được đề xuất: các
phương pháp trong thời điểm hiện tại, những phương pháp likelihood lớn nhất,
phương pháp bình phương nhỏ nhất và phương pháp gần nhất của ước lượng
phương trình.

1.1.12. Giả thuyết vơ nghĩa và các giả thuyết thay thế
Giải thích thơng tin thống kê có thể bao gồm sự phát triển của một giả thuyết trong
đó giả định rằng bất cứ điều gì xảy ra được đề xuất như là một ngun nhân khơng
có hiệu quả trên các biến đo lường.
Minh họa tốt nhất cho một người mới làm thống kê là gặp phải tình trạng khó khăn
khi thử nghiệm với những người khảo sát. Các giả thuyết khơng có giá trị H0,
khẳng định rằng bị cáo là vô tội, trong khi các giả thuyết khác H1, khẳng định rằng
bị cáo có tội. Bản cáo trạng đưa ra những nghi ngờ về việc có tội. Các giả thuyết
H0 (hiện trạng) đối lập với giả thuyết H1 và được tồn tại khi H1 được hỗ trợ bằng
các chứng cứ “bác bỏ những điều vô lý”. Tuy nhiên “không đạt yêu cầu để bác bỏ
giả thuyết H0” trong trường hợp khơng bao gồm tính vơ tội, nhưng chỉ đơn thuần là
khơng đủ bằng chứng để buộc tội. Vì vậy, người được khảo sát không nhất thiết
phải chấp nhận H0 nhưng không bác bỏ H0. Trong khi người ta khơng thể “chứng
minh” một giả thuyết, người ta có thể kiểm tra xấp xỉ để đưa ra phương pháp thử
nghiệm, phương pháp kiểm tra các sai số loại II.
Những gì các nhà thống kê gọi là một giả thuyết có một hoặc hai khả năng xảy ra
chỉ đơn giản là một giả thuyết trái ngược với giả thuyết vô nghĩa.
1.1.13. Sai số
Tác động từ giả thuyết hai loại sai số cơ bản được ghi nhận:
Sai số loại I là giả thuyết rỗng bị bác bỏ là sai khi “bác bỏ phủ định”.

8


Sai số lại II là giả thuyết không rỗng được bác bỏ để loại bỏ và sự khác biệt trên
thực tế giữa các quần thể được bỏ qua cho một “bác bỏ khẳng định”
Độ lệch chuẩn đề cập đến mức độ các quan sát cá nhân trong mẫu khác với một giá
trị trung tâm, chẳng hạn như các mẫu hoặc ý nghĩa tổng thể, trong khi sai số chuẩn
đề cập đến một ước tính của sự khác biệt giữa trung bình mẫu và ý nghĩa tổng thể.
Một lỗi thống kê là số lượng mà một quan sát khác với giá tị kỳ vọng của nó, giá trị

thặng dư là số lượng một quan sát khác với giá trị ước lượng giả định giá trị dự
kiến về một mẫu nhất định (cịn gọi là dự đốn).
Sai số bình phương có nghĩa khi được sử dụng cho việc ước lượng hiệu quả thu
thập dữ liệu, một lớp được sử dụng rộng rãi trong ước lượng. Sai số căn bậc hai
đơn giản là căn bậc hai của sai số căn bậc hai có nghĩa.
Nhiều phương pháp thống kê nhằm giảm thiểu tổng giá trị thặng dư của bình
phương, và chúng được gọi là “phương pháp bình phương nhỏ nhất” trái ngược với
độ lệch chuẩn nhỏ nhất. Sau đó cung cấp cung cấp số lượng bằng với các lỗi nhỏ và
lớn, trong khi trước đây chỉ ra rõ các sai số lớn hơn. Tổng giá trị thặng dư của giá
trị bình phương có thể phân biệt được, nó cung cấp thuộc tính có ích để tính hàm
hồi quy. Bình phương tối thiểu áp dụng hồi quy tuyến tính được gọi là bình phương
nhỏ nhất thơng thường và bình phương nhỏ nhất chấp nhận cho hàm hồi quy phi
tuyến tính được gọi là bình phương tối thiểu phi tuyến tính. Cũng trong một mơ
hình hồi quy tuyến tính các phần khơng xác định của mơ hình được gọi là sai số
giới hạn, bị nhiễu hoặc có thể là dữ liệu thừa.
Tiến trình đo lường tạo ra số liệu thống kê cũng có thể có sai số. Nhiều trong số các
sai số này được phân loại ngẫu nhiên (dữ liệu thừa) hoặc hệ thống (độ sai lệch),
nhưng các loại sai số khác (ví dụ: sai lệch, chẳng hạn như khi một báo cáo phân
tích của các đơn vị khơng chính xác) cũng quan trọng. Sự xuất hiện của dữ liệu bị
mất và/ hoặc kiểm định, điều này có thể dẫn đến ước lượng sai lệch và từ đó đã
phát triển một phương pháp cụ thể để giải quyết vấn đề này.1161
1.1.14. Ước lượng theo khoảng
Khoảng tin cậy: dòng màu đỏ là giá trị thực cho giá trị trung bình trong ví dụ này,
đường màu xanh là khoảng tin cậy ngẫu nhiên cho 100 giá trị.

9


Hầu hết các nghiên cứu chỉ ra là một phần của một mẫu tổng thể, vì vậy kết quả
khơng hồn toàn đại diện cho toàn bộ tổng thể. Bất kỳ ước tính thu được từ mẫu chỉ

gần đúng với giá trị tổng thể. Khoảng tin cậy cho phép các nhà thống kê thể hiện
chặt chẽ các mẫu dự tính phù hợp với các giá giá trị thực trong toàn bộ tổng thể.
Thông thường chúng được thể hiện ở khoảng tin cậy 95%. Chính thức khoảng tin
cậy 95% cho một giá ở phạm vi rộng, nếu lấy mẫu và phân tích được lặp đi lặp lại
trong cùng một điều kiện (cho ra bộ dữ liệu khác nhau), khoảng cách giữa hai giá
trị sẽ bao gồm giá trị thật (tổng thể) đạt 95% giá trị trong tổng số các trường hợp có
thể xảy ra. Điều này khơng có nghĩa là xác suất mà giá trị thực trong khoảng tin cậy
là 95%. Từ những quan điểm, kết luận như vậy là khơng có nghĩa, như là giá trị
thực không phải là một biến ngẫu nhiên. Hoặc là giá trị thực hoặc trong phải trong
một khoảng tin cậy. Tuy nhiên, sự thật là trước khi bất kỳ dữ liệu nào được lấy mẫu
và đưa ra kế hoạch làm thế nào để tạo ra khoảng tin cậy, xác suất là 95% cho
khoảng tin cậy chưa được thống kê sẽ bao gồm các giá trị đúng: tại thời điểm này,
giới hạn của khoảng tin cậy là các biến ngẫu nhiên chưa được quan sát. Một
phương pháp mà không mang lại một khoảng tin cậy được hiểu là một xác suất
nhất định có chứa các giá trị thực sử dụng trong một khoảng tin cậy từ thống kê
Bayesian: phương pháp này phụ thuộc vào cách giải thích khác nhau thế nào là
“xác suất”, đó như là xác suất Bayesian.
Trong nguyên tắc chọn khoảng tin cậy có thể được đối xứng hoặc không đối xứng.
Một khoảng tin cậy có thể khơng đối xứng vì nó hoạt động thấp hơn hoặc cao hơn
các ràng buộc cho một tham số (khoảng tin cậy phía trái hoặc phải), nhưng nó cũng
có thể là khơng đối xứng vì khoảng hai chiều được xây dựng đối xứng trong dự
tính. Đơi khi các giới hạn cho một khoảng tin cậy đạt được tiệm cận và được sử
dụng để ước tính giới hạn.

1
0


1.1.15. Mức ý nghĩa

Trong biểu đồ này dòng màu đen là phân phối xác suất cho các kiểm định thống kê,
các miền quan trọng là tập hợp các giá trị bên phải của điểm dữ liệu được quan sát
(giá trị quan sát của kiểm định thống kê) và giá trị p-value được đại diện bởi các
khu vực màu xanh lá cây.
Thống kê hiếm khi chỉ trả lời các câu hỏi dưới dạng có/khơng dưới các phân tích.
Sự giải thích thường đi xuống đến mức ý nghĩa thống kê áp dụng với số lượng và
thường đề cập đến xác suất của một giá trị chính xác từ chối giả thuyết rỗng (có thể
xem như là giá trị p-value).
Phân phối chuẩn là để thử nghiệm một giả thuyết đối với một giả thuyết khác. Một
miền quan trọng là để tập hợp các giá trị của các ước lượng dẫn đến bác bỏ giả
thuyết rỗng. Do đó xác suất của sai số loại I là xác suất mà các ước lượng thuộc các
khu vực quan trọng cho rằng giải thuyết đúng (có ý nghĩa thống kê) và xác suất sai
số loại II là xác suất mà các ước lượng không thuộc miền quan trọng được đưa ra
bằng giả thuyết thay thế là đúng. Các số lượng thống kê của một thử nghiệm là xác
suất mà nó đúng bác bỏ giả thuyết rỗng khi giả thuyết là sai.

1
1


Đề cập đến mức ý nghĩa thống kê không nhất thiết là kết quả của tổng thể so với số
hạng thực. Ví dụ, trong một nghiên cứu lớn về một loại thuốc có thể chỉ ra rằng
thuốc có tác dụng mang lại lợi ích đáng kể về mặt thống kê nhưng rất nhỏ, như vậy
loại thuốc này dường như không có khả năng tác dụng nhiều cho bệnh nhân.
Trong khi về nguyên tắc mức chấp nhận ý nghĩa được thống kê có phải xem xét
vấn đề, các giá trị p-value là mức ý nghĩa nhỏ nhất cho phép thử nghiệm để bác bỏ
giả thuyết. Kết quả tương đương nói rằng các giá trị p-value là xác suất, giả định
giả thuyết là đúng, kết quả quan sát là cực kỳ thấp như kiểm định thống kê. Do đó
giá trị p-value càng nhỏ, xác suất sai số loại I càng thấp.
Một vấn đề thường xảy ra với loại này:

Một sự khác biệt đó là có ý nghĩa thống kê cao vẫn có thể khơng có ý nghĩa, nhưng
nó có thể phát biểu đúng các kiểm định trong thống kê. Một câu trả lời trở thành giả
thuyết chỉ có mức ý nghĩa bao gồm các giá trị p-value, tuy nhiên khơng biết được
kích thước hay tầm quan trọng của kiểm định quan sát được và cũng có thể kết luận
được tầm quan trọng của các khác biệt nhỏ trong các nghiên cứu lớn. Một cách tiếp
cận tốt hơn và ngày càng phổ biến là để báo cáo khoảng tin cậy. Mặc dù chúng
được đưa ra từ việc tính tốn tương tự như những kiểm định giả thuyết hoặc giá trị
p-value, mơ tả kích thước của ảnh hưởng và những điều không chắc chắn.
Độ sai lệch của thay đổi điều kiện, những ý kiến sai lầm của Aka: những lời phê
bình chỉ ra các giá trị để kiểm định giả thuyết (giả thuyết vô nghĩa) được ưa
chuộng, vì xác suất của kết quả của giả thuyết vô nghĩa đưa ra kết quả quan sát
được. Một thay thế cho phương pháp này được đưa ra bởi suy luận Bayesian, mặc
dù nó địi hỏi việc một xác suất cho trước.
Bác bỏ giả thuyết không tự động chứng minh được giả thuyết thay thế.
Như tất cả mọi thứ trong thống kê suy luận nó dựa vào kích thước mẫu, và do đó
dưới miền giá trị p-value giá trị có thể khơng được tính.
2.2. Các khái niệm và lí thuyết:
1.1.16. Thu nhập (Số tiền có được mỗi tháng):
- Dưới góc độ kế tốn: (1) Sự vượt q doanh thu hơn chi phí cho một kỳ kế tốn.
Cịn được gọi là thu nhập hoặc lợi nhuận gộp. (2) Một số tiền mà tổng tài sản tăng
trong kỳ kế toán.

1
2


Kinh tế: Tiêu thụ mà vào cuối một thời kì, sẽ để lại mỗi cá nhân với cùng một
lượng hàng hóa (và sự mong đợi của hàng hóa tương lai) như khi bắt đầu của thời
kỳ đó. Do đó, thu nhập có nghĩa là số tiền tối đa một cá nhân có thể chi tiêu trong
một thời gian mà khơng bị bất kỳ trở ngại nào. Thu nhập (và không phải GDP) là

động cơ thúc đẩy một nền kinh tế bởi vì chỉ có nó có thể tạo ra nhu cầu.
- Dưới góc độ pháp luật: tiền hoặc các hình thức thanh toán khác (nhận định kỳ
hoặc thường xuyên) từ thương mại, việc làm, cung cấp vốn, đầu tư, tiền bản quyền,
vv
Tóm lại thu nhập là dịng chảy của tiền mặt hoặc tương đương tiền mặt nhận được
từ công việc (tiền lương hoặc tiền thưởng), vốn (lãi suất hoặc lợi nhuận), hoặc đất
(thuê)
-

1.1.17. Chi tiêu:
Thanh toán tiền mặt hoặc tương đương tiền mặt đối với hàng hóa, dịch vụ, hoặc
một khoản phí đối với nguồn kinh phí giải quyết các nghĩa vụ được minh chứng
bằng một hóa đơn, biên lai, chứng từ, tài liệu, vv... Nó chính là hành động nhằm
thỏa mãn những nguyện vọng, trí tưởng tượng riêng và các nhu cầu về tình cảm,
vật chất của một cá nhân hoặc hộ gia đình nào đó thơng qua việc mua sắm các sản
phẩn và việc sử dụng các sản phẩm đó.
1.1.18. Lý thuyết về thái độ ứng xử của người tiêu dùng và thu nhập của
M.Friedman
Trước hết, về thái độ ứng xử của người tiêu dùng, theo M.Friedman trong điều kiện
ổn định sẽ có hai nguyên nhân làm cho tiêu dùng cao hơn thu nhập là: Sự ổn định
chi và các khoản thu nhập tăng lên. Sự tiêu dùng thông thường phụ thuộc vào thu
nhập, lãi suất và thu nhập từ tài sản vật chất.
Thứ hai, về thu nhập, theo M.Friedman , thu nhập (Y) trong một thời kỳ nhất định
bao gồm: thu nhập thường xuyên Yp và thu nhập tức thời (Yt). Giữa tiêu dùng
thường xuyên và thu nhập thường xuyên có mối quan hệ với nhau. M.Friedman cho
rằng tiêu dùng thường xuyên phụ thuộc vào lãi suất, tương quan giữa tài sản vật
chất với thu nhập thường xuyên và sự phân chia thu nhập cho tiêu dùng và tiết
kiệm là chính chứ khơng phải là thu nhập thường xuyên.
1.1.1. Các lý thuyết của Keynes
-

Khuynh hướng tiêu dùng và khuynh hướng tiết kiệm

1
3


Khuynh hướng tiêu dùng phản ánh mối tương quan giữa thu nhập mà mối tương
quan giữa thu nhập và số chi cho tiêu dùng được rút ra từ thu nhập đó. Những nhân
tố ảnh hưởng: thu nhập của dân cư; những nhân tố khách quan ảnh hưởng tới thu
nhập (thuế suất, giá cả, thay đổi của mức tiền công danh nghĩa); nhân tố chủ quan
ảnh hưởng tới tiêu dùng (hầu hết là các nhân tố chi phối hành vi tiết kiệm)
- Khuynh hướng tiết kiệm: phản ánh mối tương quan giữa thu nhập và tiết kiệm
+ Tiết kiệm cá nhân (phụ thuộc 8 nhân tố): thận trọng, nhìn xa, tính toán, kinh
doanh, tự lập, tham vọng, kiêu hãnh, hà tiện.
Khi việc làm tăng thì tổng thu nhập thực tế tăng. Tâm lý chung của dân chúng là
khi thu nhập tăng, tiêu dùng sẽ tăng, nhưng mức tăng của tiêu dùng chậm hơn mức
tăng của thu nhập và khuynh hướng gia tăng tiết kiệm một phần thu nhập

1
4


CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.
3.1.Sử dụng biểu mẫu Google Form:
Để thuận tiện cho việc nghiên cứu, với số lượng ít nhất là 100 quan sát (100 sinh
viên), chúng tôi sử dụng biểu mẫu Google Form để thu thập dữ liệu.
Bảng khảo sát gồm 21 câu hỏi như sau (Đặc biệt, có thêm 1 câu hỏi phụ nhằm xác
định người điền mẫu có phải là sinh viên sinh sống và học tập tại Đà Nằng hay
khơng; Mục đích là để giới hạn và đảm bảo dữ liệu chính xác phù hợp với mục tiêu

nghiên cứu):
BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT
Q1. Bạn hiện bao nhiêu tuổi:.............................................................................
Q2. Giới tính:
1. Nam
2. Nữ
Q3. Bạn là sinh viên năm bao nhiêu:
1. Năm 1
2. Năm 2
3. Năm 3
4. Năm 4
5. Năm 5
6. Năm 6
Q4. Số tiền bạn dùng để tiêu xài trong 1 tháng có từ:____________________
Có
Khơng
Q4.1 Ba mẹ hoặc người thân chu cấp
Q4.2 Công việc làm thêm
Q4.3 Học bổng, các khoản hỗ trợ từ nhà trường, tổ
Q4.4 Vay vốn
Q5. Bạn lệ thuộc nhiều nhất vào khoản tiền từ:
1. Ba mẹ hoặc người thân chu cấp
2. Công việc làm thêm
3. Học bổng, các khoản hỗ trợ từ nhà trường, tổ chức,...
4. Vay vốn
Q6. Số tiền bạn có được mỗi tháng:........................................................
Q7. Bạn đang:
1. Ở trọ, nhà nguyên căn cho thuê

2. Ở kí túc xá
3. Ở nhà người thân, ba mẹ
4. Ở ghép
Q8. Bạn chi khoảng bao nhiêu tiền cho chỗ ở (bao gồm tiền điện, nước) mỗi
tháng:................................................................................................................
Q9. Bạn thường xuyên:
1. Tự nấu ăn, người nhà nấu
2. Ăn ở quán, mua đồ ăn mang về
3. Linh hoạt giữa 2 cách
Q10. Bạn chi khoảng bao nhiêu tiền cho việc ăn uống mỗi tháng:
Q11. Hình thức di chuyển mà bạn sử dụng thường xuyên nhất:
1. Đi bộ, xe đạp
2. Xe máy
3. Taxi, grab, xe ôm, xe buýt
4. Khác...
Q12. Bạn chi khoảng bao nhiêu tiền cho việc đi lại (tiền xăng, tiền vé xe,..) mỗi
tháng:................................................................................................................
Q13. Bạn dành khoảng bao nhiêu tiền mua tài liệu và dụng cụ học tập cho một
kì học:................................................................................................................
Q14. Bạn có thường xuyên dành thời gian cho các hoạt động giải trí (Đi chơi
với bạn bè, đi xem phim,...) mỗi tháng:
1. Rất thường xuyên
2. Thỉnh thoảng
3. Hiếm khi
Q15. Bạn chi bao nhiêu tiền cho các hoạt động giải trí mỗi tháng:
Q16. Bạn chi bao nhiêu tiền cho các hoạt động mua sắm áo quần, giày dép mỗi
kì học:
1. Dưới 500000' VNĐ
2. Từ 500000 đến 1500000 VNĐ
3. Từ 1500000 đến 3000000 VNĐ

4. Trên 3000000 VNĐ
Q17. Bạn có đang:
Có
Khơng
Q17.1 Đi tập gym
Q17.2 Học thêm các khóa học ở ngồi
Q17.3 Học chơi nhạc cụ
Q17.4 Tham gia các câu lạc bộ có đóng phí mỗi tháng


Q18. Nếu có, bạn chi bao nhiêu cho tất cả các khoản ở câu hỏi trên mỗi tháng:
Q19. Mỗi tháng bạn dự tính sẽ dành dụm được bao nhiêu (Đây là khoản dự
phòng kiêm tiết kiệm mỗi tháng) :........................................................
Q20. Bạn có hài lịng với mức chi tiêu hàng tháng của mình:
Khơng hài lịng 1

2

3

4

5 Rất hài lịng

Q21. Đánh giá với mức tiền là 3000000 VNĐ mỗi tháng có đủ cho một sính
viên sinh sống và học tập tại Đà Nắng:
1
2*3*4
5
6

7
8
9
10

3.2.Sử dụng phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences):
Phần mềm SPSS là một chương trình máy tính phục vụ cơng tác thống kê, hỗ trợ xử
lí và phân tích dữ liệu sơ cấp - là các thông tin được thu thập trực tiếp từ đối
tượng nghiên cứu, thường được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu điều tra xã
hội học và kinh tế lượng. SPSS có các tính năng cơ bản sau:
- Cung cấp toàn quyền sử dụng và kiểm sốt dữ liệu. Nó có thể tạo biểu đồ,
bảng minh họa, tính tốn số liệu và phân tích số liệu.
- Giao diện rất thân thiện và dễ sử dụng.
- Cung cấp tùy chọn phân tích chi tiết để phân tích sâu dữ liệu và phát hiện
những xu hướng, mối liên hệ mà có thể bạn khơng để ý.
Với sự hướng dẫn của giáo viên bộ môn, chúng tôi sẽ sử dụng phần mềm này để xử
lí dữ liệu và cho ra các kết quả hữu ích.
3.3.Kiến thức học được từ môn học Thống kê Kinh doanh - Kinh tế
Sử dụng kiến thức học được từ môn thống kê như:
- Thống kê mô tả
- T - Test
- Ước lượng trung bình của tổng thể
- Ước lượng tỷ lệ của tổng thể
- Kiểm định trung bình của tổng thể với hằng số


-

Kiểm định trung bình của mẫu phụ thuộc - mẫu cặp
Kiểm định trung bình của mẫu độc lập

Kiểm định trung bình của K tổng thể (K>2) (Kiểm định ANOVA)
Kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu.
Kiểm định mối liên hệ giữa hai tiêu thức định tính
Kiểm định tương quan tuyến tính giữa 2 nhân tố
Kiểm định tương quan Hạng giữa 2 nhân tố
Phân tích hồi quy


Kết quả phân
CHƯƠNG
4. tích về mức độ chi tiêu của sinh viên sống và
học tập trên địa bàn Đà Nắng
4.1.Một số bảng thống kê:
Gioi tinh * Hĩnh thuc an uong Crosstabulatĩon

Count
Hình thuc an uong
Tu nau an,
nguoi nha
nau
53

Gioi tinh Nam

An 0 quan,
takeaway
10

Linh hoat giua
2 hình thuc

Total
1

6
4

Nu
Tũtal

39
92

7
17

3
4

9

4
113

Dựa trên bảng thống kê trên, có thể thấy số lượng sinh viên Nam theo hình thức tự
nấu ăn trong mẫu nhiều hơn số lượng sinh viên Nữ. Tương tự, ta cũng thấy được số
lượng sinh viên Nam theo hình thức Ăn ở ngồi nhỉnh hơn nữ một chút.


Bar Chart

Hinh thuc an uong

Count

Tu nau an, nguôi nha nau
An ũ quan,takeaway
Linh hũữt giua 2 hinh thuc

Gioi tinh

STCD: Ba me nguôi than chu cap

Valid Cũ
Không
Total

Frequency
10
8
5
113

Percent
95.6
4.
4

Valid Percent
95.6

Cumulative
Percent
95.6

4.4

100.0

100.0

100.0

Percent
49.6

Valid Percent
49.6

Cumulative
Percent
49.6

50.4

50.4

100.0

100.0

100.0

STCD: Cong vĩec lam them

Valid Cũ
Khong
Total

Erequency
5
6
5
7
113


STCD: Khoan ho tro, hoc bong

Valid Cũ
Khong
Total

Erequency
2
3
9
0
113

Percent

20.4

Valid Percent
20.4

79.6

79.6

100.0

100.0

Cumulative
Percent
20.4
100.0

STCD: Vayvon

Erequency
9

Valid Cũ
Không
Total

10
4

113

Percent
8.

Valid Percent
8.0

9 2.

9 2. ũ

100.0

100.0

0
ũ

Cumulative
Percent
8.0
100.0

Ở bốn bảng trên, chúng ta có thể thấy rằng đại đa số sinh viên được bố mẹ, người
thân chu cấp tiền sinh hoạt mỗi tháng. Rất ít trong số đó, tiền sinh hoạt mỗi tháng
có được từ hoạt động vay vốn.
Ban phu thuoc nhiêu nhat vao khoan tỉen den tu

Frequency

Valid Ba me, nguôi than chu
cap

9
8

Cong viec lam them
Khoan hũ tro, hoe bong
Tũtal

Percent

1
4
1
113

86.7

Valid Percent
86.7

12.4

12.4

.9

.9

100.0

100.0

Cumulative
Percent
86.7
99.1
100.0