09.thu thập & phân tích dữ liệu

9

9

quá trình thu thập dữ liệu

Thu thập & PHÂN TíCH

Khảo
Khảosát
sátthử
thử

dữ liệu TRONG ncĐL

Tuyển
Tuyểnchọn
chọn
nhân
nhânviên
viênphỏng
phỏngvấn
vấn

Data collection
& ANALYSIS

Huấn
Huấnluyện
luyệnvà
vàhướng

hướngdẫn
dẫn
nhân
nhânviên
viênphỏng
phỏngvấn
vấn

9

Kiểm
Kiểmtra
travà
vàgiám
giámsát
sát
quá
quátrình
trìnhthu
thuthập
thậpdữ
dữliệu
liệu

TS Lục Thị Thu Hường
1

9

2

9

Khảo sát thử (pilot survey)

Tuyển chọn nhân viên phỏng vấn

Trước khi thực hiện trên qui mô rộng
Đầy đủ các công việc khảo sát trên một nhóm nhỏ đại diện

Có sức khoẻ tốt

Đánh giá mức độ phù hợp của thiÕt kÕ N/C víi thùc tÕ

 Cã häc vÊn

 §iỊu chỉnh những sai sót phát sinh

Có ngoại hình ưa nhìn

Huấn luyện bổ sung cho nhân viên phỏng vấn

Hoạt bát, giao tiếp tốt, thích nói chuyện với người lạ
Kiên nhẫn và khéo ứng xử
Tác phong linh hoạt, có khả năng làm việc độc lập
Có kinh nghiƯm thùc tÕ
 Cã kiÕn thøc vỊ lÜnh vùc nghiªn cøu

3

4

1


9

9

Huấn luyện và hướng dẫn nhân viên phỏng vấn

Kiểm tra và giám sát

Kiểm tra và giám sát qui trình lấy mẫu:
Giới thiệu mục tiêu tổng quát của N/C
Qui trình và thủ tục lấy mẫu
Thực hành phỏng vấn
thiết lập sự tiếp xúc ban đầu
cách thức đưa ra câu hỏi
áp dụng các kỹ thuật thăm dò
ghi chép các câu trả lời
kết thúc phỏng vấn

đảm bảo mẫu được xác lập theo đúng thiết kế

Giám sát công việc phỏng vấn
Giám sát để phát hiện những PV không trung thực
do cá tính của pháng vÊn viªn
 do pháng vÊn viªn thiÕu kinh nghiƯm
 do việc đào tạo chưa đầy đủ

do lơi lỏng kiểm soát

5

9

6

9

Sai số trong quá trình thu thập dữ liệu

Quá trình xử lý dữ liệu (stages in data analysis)

Sai sè do tû lƯ tõ chèi tr¶ lêi cao
 Sai số do ảnh hưởng của người phỏng vấn

MÃ
MÃhoá
hoádữ
dữliệu
liệu

âm điệu, giọng nói, tính cách,

Nhập
Nhậpdữ
dữliệu
liệuvào
vàomáy

máytính
tính

khả năng làm chủ cuộc phỏng vấn

Sai số do người trả lời: ý thức hoặc vô thức
®Þnh kiÕn ­ng thuËn
 ®Þnh kiÕn cùc ®oan
 ®Þnh kiÕn phỏng vấn
định kiến mong muốn xà hội

Kiểm tra
đánh giá DL

Biên
Biêntập
tậpdữ
dữliệu
liệu

Phân
Phântích
tíchdữ
dữliệu
liệu

Thống kê
mô tả

Thống kê

so sánh

Thống kê
liên quan

Các kỹ thuật
ptích khác

Diễn
Diễngiải
giảidữ
dữliệu
liệu
7

8

2


9

9

Biên tập dữ liệu (editing)

Biên tập sơ bộ (field editing)
do nhân viên giám sát thực hiện hàng ngày
nhằm hoàn thiện ghi chép ban đầu
điều chỉnh và tránh sai sót trong các buổi tiếp theo

MÃ hoá dữ liệu (coding)

MÃ hoá
dùng các ký hiệu và con số gắn cho các câu trả lời
để xử lý DL trên máy tính bằng các phần mềm thống kê

Biên tập chi tiết (in-house editing)
kiểm tra kỹ lưỡng tại văn phòng
loại bỏ những bảng câu hỏi không đạt yêu cầu
đảm bảo tính chính xác và nhất quán của DL đà thu thập
đảm bảo DL sẵn sàng cho các bước tiếp theo

1)
1) Anh/chị
Anh/chịvui
vuilòng
lòngđánh
đánhdấu
dấuvào
vàonhững
nhữngđịa
địađiểm
điểmđÃ
đÃtừng
từngđến
đếnmua
muasắm?
sắm?
B1a

--B1e
--B1a
---Metro
Metro
B1e
---Intimex
Intimex
B1b
B1f
--B1b -----Fivimart
Fivimart
B1f
---Macro
Macro
B1c
--B1g
B1c
---Big
BigCC
B1g -----Seiyu
Seiyu
B1d
B1d -----Tràng
TràngTiền
TiềnPlaza
Plaza B1h
B1h -----siêu
siêuthị
thịkhác
khác

Dữ liệu
trung thực và đầy đủ

Nếu đánh dấu = 1; nếu không đánh dấu = 0
9

9

9

MÃ hoá dữ liệu (coding)

-----Metro
Metro
-----Fivimart
Fivimart
-----Big
BigCC
-----Tràng
TràngTiền
TiềnPlaza
Plaza

B2e
B2e
B2f
B2f
B2g
B2g

B2h
B2h

MÃ hoá dữ liệu (coding)

3)
3) Anh/chị
Anh/chịvui
vuilòng
lòngcho
chođiểm
điểmtuỳ
tuỳtheo
theomức
mứcđộ
độthường
thườngxuyên
xuyênđi
đimua
muasắm
sắm
tại
tạicác
cácsiêu
siêuthị
thịdưới
dướiđây?
đây?
ko
thường

kobao
baogiờ
giờ
thườngxuyên
xuyên
B3a
--Metro
1
2
3
4
55
B3a
--- Metro
1
2
3
4
B3b
11
22
33
44
55
B3b -----Intimex
Intimex
B3c
--11
22
33

44
55
B3c
---Fivimart
Fivimart
B3c
--11
22
33
44
55
B3c
---Macro
Macro
B3d
11
22
33
44
55
B3d -----Big
BigCC
B3e
--11
22
33
44
55
B3e
---Seiyu

Seiyu
B3f
--11
22
33
44
55
B3f
---Trang
TrangTiền
Tiền
B3h
11
22
33
44
55
B3h -----siêu
siêuthị
thịkhác
khác

2)
2) Anh/chị
Anh/chịvui
vuilòng
lòngxếp
xếphạng
hạngnhững
nhữngsiêu

siêuthị
thịsau
sauđây
đâytuỳ
tuỳtheo
theomức
mứcđộ
độ
thường
thườngxuyên
xuyênđi
đimua
muasắm?
sắm?(1=
(1=thường
thườngxuyên
xuyênnhất;
nhất;
22==thường
thườngxuyên
xuyênthứ
thứnhì;
nhì;33==thường
thườngxuyên
xuyênthứ
thứba)
ba)
B2a
B2a
B2b

B2b
B2c
B2c
B2d
B2d

10

-----Intimex
Intimex
-----Macro
Macro
-----Seiyu
Seiyu
-----siêu
siêuthị
thịkhác
khác

Thường xuyên nhất = 1; thường xuyên nhì = 2
thường xuyên thứ ba =3; không xếp hạng = 0

Giá trị bằng chính chữ số mà người được phỏng vấn
đà khoanh tròn (đánh dấu)
11

12

3

9

9

MÃ hoá dữ liệu (coding)

Phân tích và diễn giải dữ liệu

6) Anh/chị có thể mô tả về nhân viên phục vụ tại siêu thị như thế nào?
(xin vui lòng đánh dấu vào mức độ thích hợp)

Nhà nhặn

5

4

3

2

1

Thô lỗ

B6b Nhanh nhẹn

5

4

3

2

1

Chậm chạp

B6c

Chỉnh tề

5

4

3

2

1

Luộm thuộm

B6d

Khéo léo

5

4

3

2

1

Vụng về

B6a

Dữ liệu

Phân tích
thống kê

Thông tin

Xem TLTK:
Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2010). Thống kê øng dơng
trong kinh tÕ - x· héi. NXB Lao ®éng - Xà hội
Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. NXB Hồng Đức.
13

9

14

9

Phân tích và diễn giải dữ liệu

Phân tích dữ liệu
sử dụng các phương pháp phân tích thống kê
xắp xếp dữ liệu trong hệ thống bảng biểu
xác định các chỉ số thích hợp
tìm kiếm mối tương quan giữa các biến số

Phân tích và diễn giải dữ liệu

Phân tÝch håi quy (regression)
 n/cøu mèi liªn hƯ phơ thc cđa mét biÕn (biÕn phơ thc) vµo
mét hay nhiỊu biÕn khác (biến độc lập) với ý tưởng ước lượng
và/hoặc dự đoán giá trị trung bình (tổng thể) của biến phụ thuộc
trên cơ sở các giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập

Ví dụ
Diễn giải dữ liệu

Dùng pp hồi quy n/cứu mối liên hệ

chuyển đổi dữ liệu

phụ thuộc giữa trình độ học vấn vào
thu nhập của người đó

thành thông tin

rút ra kết luận có căn cứ

Y = a +bX

về vấn đề nghiên cứu
15

16

4


9

9

Phân tích và diễn giải dữ liệu

Phân tích và diễn giải dữ liệu

Yêu cầu:

Phân tích tương quan (correlation)
tính toán chỉ số thể hiện mức độ liên hệ tuyến tính giữa 2 biến số
không quan tâm đến sự liên hệ nhân quả
liên hệ mật thiết & là công cụ bổ trợ hữu ích cho hồi quy

giải thích rõ ràng về dữ liệu và kết luận đà được rút ra
sắp xếp có hệ thống các dữ liệu, các phép phân tích

chứng minh các kết luận đó là đúng
đáp ứng được mục tiêu của cuộc nghiên cứu
trợ giúp giải quyết vấn đề n/cứu

Ví dụ
Tìm mối tương quan giữa doanh thu

Liars,
damned liars,
& statistics

& chi phí quảng cáo

giữa mức độ hài lòng với công việc &
năng suất lao động

ng Vit Nam ang lờn giỏ thc!
17

9

(Vin Chiến lược và Chính sách tài chính) cơng bố 11-5-2012.

18

Tr­êng Đại Học Thương Mại

Câu hỏi?
Trả lời

Research Methodology

TS Lục Thị Thu H­êng

12/201219

5