Bài tập cá nhân môn nghiên cứu marketing

Phạm Trường Sơn – Lớp QTKD K29
Bài tập Nghiên cứu Marketing
BÀI LÀM
Ngày sinh 2/9/1991
Mẫu= 200-2-9=189
1. Phân tích mối quan hệ giữa 2 biến định tính.
Chọn 2 biến: Trình độ chuyên môn và Giới tính.
B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết
• H0: Không có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính.
• H1: Có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và Giới tính.
B2: Phương pháp kiểm định: bảng chéo
B3:
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N Percent
Trình độ chuyên môn * Giới tính 189 100.0% 0 0.0% 189 100.0%
Trình độ chuyên môn * Giới tính Crosstabulation
Count
Giới tính Total
Nam Nu
Trình độ chuyên môn
Trung cấp 8 2 10
Cao đẳng 3 8 11
Đại học 82 81 163
Sau đại học 2 3 5
Total 95 94 189
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 6.074

a
3 .108
Likelihood Ratio 6.415 3 .093
Linear-by-Linear Association 1.173 1 .279
N of Valid Cases 189
a. 3 cells (37.5%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is 2.49.
α
=0.05
Chi
2
=6.074; df=3
P(Chi
2
;df)=0.108>0.05
Vậy chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: Không có mối quan hệ giữa Trình độ chuyên môn và
Giới tính
2. Phân tích mối quan hệ giữa 2 biến định lượng.
Chọn 2 biến: Lãnh đạo và Lương.
B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết
• H0: Không có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương.
• H1: Có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương.
B2: Phương pháp kiểm định: tương quan và hồi quy đơn.
B3:
Variables Entered/Removed
a
Model Variables
Entered
Variables
Removed

Method
1 Lương
b
. Enter
a. Dependent Variable: Lãnh đạo
b. All requested variables entered.
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .125
a
.016 .010 1.09557
a. Predictors: (Constant), Lương
ANOVA
a
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 3.534 1 3.534 2.944 .088
b
Residual 224.451 187 1.200
Total 227.984 188
a. Dependent Variable: Lãnh đạo
b. Predictors: (Constant), Lương
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.

B Std. Error Beta
1
(Constant) 5.409 .289 18.742 .000
Lương 038 .022 125 -1.716 .088
a. Dependent Variable: Lãnh đạo
Bảng ANOVA:
F=2.944 và Sig=0.088>0.05
Vậy chưa đủ cơ sở bác bỏ H0: Không có mối quan hệ giữa Lãnh đạo và Lương.
Bảng COEFFICIENTS: Mối quan hệ thể hiện ở cột
β
Lãnh đạo=5.409 - 0.038xLương+
ε
Bảng MODEL:
R
2
=0.016, vậy biến độc lập (Lương) giải thích được 1.6% biến phụ thuộc (Lãnh đạo)
R=0.125<0.3; R
2
<0.1: Có tương quan ở mức thấp giữa Lãnh đạo và Lương.
3. Phân tích mối quan hệ giữa 1 biến định tính và 1 biến định lượng.
Chọn 2 biến: Giới tính và Thu nhập.
B1: Phát biểu giả thuyết và đối thuyết
• H0: Thu nhập trung bình của nam bằng thu nhập trung bình của nữ.
• H1: Thu nhập trung bình của nam khác thu nhập trung bình của nữ.
B2: Phương pháp kiểm định: T-Test.
B3:
Group Statistics
Giới tính N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
Thu nhập
Nam 95 15.2591 2.84220 .29160

Nu 94 15.0436 2.65113 .27344
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2-
tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
95% Confidence Interval of
the Difference
Lower Upper
Thu nhập
Equal variances
assumed
.513 .475 .539 187 .591 .21550 .39990 57340 1.00440
Equal variances
not assumed
.539 186.354 .590 .21550 .39975 57313 1.00413
Ta thấy: T=0.539; df=186
P(0.539;186)=0.590>0.05
Vậy chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0: Thu nhập trung bình của nam bằng thu nhập trung bình
của nữ