Bài giảng chương 7 - Phân tích dữ liệu( DATA ANALYSIS) - Phương pháp nghiên cứu khoa học

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Mục đích

Đúng thủ tục/đối tượng phỏng vấn (legibility)

Xử lý các phỏng vấn/trả lời không hoàn chỉnh
(completeness)

Tính nhất quán của các trả lời (consistency)

Sự chính xác của các trả lời (accuracy)

Sự rõ ràng của các trả lời (clarification)

Quá trình

Xử lý khi phát hiện lỗi

Liên lạc trở lại để bổ sung hoặc làm rõ

Hiệu chỉnh, làm rõ hoặc bổ sung theo trí nhớ hoặc
các cứ liệu/suy luận khác

Hủy bỏ một số câu trả lời (missing value)

Hủy hoàn toàn cuộc phỏng vấn/questionnaire


Các bước mã hoá
◦
Đặt tên biến cho các câu hỏi

Câu hỏi 1 chọn lựa

Câu hỏi nhiều chọn lựa
◦
Chuyển tập các chọn lựa trả lời của mỗi câu hỏi thành
tập các số/nhãn phù hợp, có ý nghĩa.

Câu hỏi đóng

Câu hỏi mở

Câu hỏi có chọn lựa: “Khác”

Hai trường hợp “Không biết”
Thí dụ: Thông tin cá nhân
hoặc doanh nghiệp.
Tuổi <18 18-30 …. ?
<16 16-25 …. ?
Tính phù hợp
(appropriateness)
Tính toàn diện
(exhaustiveness)

Các mã số cần thể hiện

các loại cần NC.

Loại “trả lời khác” nên
chiếm tỉ lệ nhỏ nhất.
Thí dụ: Tuổi <18
18-30

>30

??
Tính loại trừ nhau
(mutual exclusivity)
Thí dụ: quốc doanh, tư
nhân, TNHH, cổ phần ??
Tính đơn nguyên
(unidimensionality)

Nhập dữ liệu vào file (SPSS)

Cải biến tập dữ liệu

Tạo biến mới, biến trung gian, v.v.

Xử lý missing value
Thí dụ về data file

Chọn phương pháp phân tích đơn biến nào?


Tùy vào:

Có bao nhiêu biến được phân tích đồng thời?

Mục tiêu phân tích chỉ là mô tả mẫu hay suy
đoán cho tổng thể

Các biến được đo bởi thang đo gì? Chỉ danh,
thứ tự, khoảng, tỉ lệ.
Start
Bao nhiêu biến
được phân tích
đồng thời
2 biến
1 biến
Trên 2 biến
Phân tích đơn biến
Chi – square
test
Kolmogorov
– Smirnov
test
Yếu vị
Tần suất
Trung vị
Khoảng/
phần trăm
Z test/ t test
Trung bình
Phương sai

Thang đo
của biến
Thứ tự
Chỉ danhKhoảng
MÔ TẢ
SUY
ĐOÁN
Response
Category
Frequency Percentage Cum.
Percentage
Benthanh 1 - -
Foster 3 1 1
Saigon 45 18 19
Heineken 120 46 65
Tiger 92 35 100
261 100%
Biến chỉ danh, thứ tự
Ví dụ

Lợi ích của biến chỉ danh, thứ tự:

Trình bày phân phối dữ liệu của một biến có
thang đo nominal hoặc ordinal.

Phát hiện một số dạng sai sót khi mã hoá.

So sánh với các phân phối/ dữ liệu có liên quan.

Đề nghị những phương pháp biến đổi các biến


Kiểm tra sampling.
N 215
Minimum 1
Maximum 5
Mean
Statistic 2.25
Std. Error 0.06
Std. Deviation Statistic 0.83
Skewness
Statistic 0.57
Std. Error 0.17
Kurtosis
Statistic 0.45
Std. Error 0.33
Biến khoảng
Ví dụ