Slide bài giảng môn Kinh Tế Lượng Ứng Dụng Trong Kinh Doanh - Chương 1

04/06/2017

KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG

Mô tả môn học
Môn học cung cấp cho sinh viên kiến thức về các phương pháp và

CHƯƠNG 1

mơ hình kinh tế lượng được ứng dụng trong nghiên cứu thực nghiệm
chuyên ngành Quản trị kinh doanh, bao gồm mơ hình phân tích nhân tố

KINH TẾ LƯỢNG TRONG

khám phá, phân tích cụm và mơ hình logistic.
Thơng qua mơn học này, sinh viên có khả năng nghiên cứu những

QUẢN TRỊ KINH DOANH

lĩnh vực liên quan đến đo lường yếu tố hành vi người tiêu dùng trong
việc lựa chọn sản phẩm, định vị thương hiệu, phân khúc thị trường,... và

ThS. Đỗ Hồng Oanh

hỗ trợ những cơng cụ tốt giúp lượng hóa được những nội dung đã học từ
các mơn học quản trị và marketing trong thực tiễn đời sống.

Tài liệu tham khảo
1.

Landau S. và Everitt B.S., A handbook of Statistical Analyses using

SPSS, Chapman& Hall/CRC, 2004

2.

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu với SPSS,

Chương 1: Mở đầu
1.

Quy trình Nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng trong kinh doanh
Lý thuyết hoặc giả thiết và vấn đề nghiên cứu
Thiết lập mơ hình

Nhà xuất bản Hồng Đức, 2008.

Thu thập, xử lý số liệu
3.

Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh

Thống kê mô tả

Ước lượng các tham số

doanh, Nhà xuất bản Lao Động - Xã hội, 2011

Phân tích, kiểm định mơ hình
4.

Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, Nghiên cứu khoa học

Xây dựng lại mơ hình

Diễn dịch kết quả

Marketing, Nhà xuất bản Lao Động, 2011.

Quyết định chính sách

1


04/06/2017

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu (tt):

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu:


DỮ LIỆU
DỮ LIỆU
ĐỊNH TÍNH

Có hai loại biến chính là biến định tính và biến định lượng, đối với
biến định tính ta khơng thể sử dụng các phép tốn (cộng, trừ, nhân,
chia) để tính tốn các giá trị trên biến đó, ngược lại biến định lượng

DỮ LIỆU
ĐỊNH LƯỢNG

cho phép ta thao tác các phép toán trên các giá trị mà nó đại diện.
Việc xác định dạng biến theo cách này cho phép ta lựa chọn được

THANG ĐO
DANH NGHĨA
(Nominal
Scale)

THANG ĐO
THỨ BẬC
(Ordinal
scale)

THANG ĐO
KHOẢNG CÁCH
(Interval scale)

THANG ĐO
TỶ LỆ
(Ratio scale)

tham số thống kê tương thích để phân tích.


Để xác định được biến là định lượng hay định tính đói hỏi phải xác
định các giá trị trong biến thuộc dạng thang đo nào trong bốn dạng
thang đó sau

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu (tt):

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu (tt):
Thang đo danh nghĩa (Nominal scale)



Thang đo định danh (Nominal Scale): Trong dạng
thang đo này các con số được sử dụng đơn thuần như
một giá trị xác định sự khác biệt cho các câu trả lời,
các giá trị quan sát có ý nghĩa khác biệt nhau. Đối với
loại thang biểu danh các giá trị số được sử dụng như
là ký số nhận dạng và khơng có giá trị về một thứ tự
cao thấp và và độ lớn giữa các con số

Ví dụ:
Giới
tính
Nam
Nữ

Mã số
hóa
1
2

Nước ngọt

Mã số
hóa

Pepsi

Coke

1
2

Tribeco
Sprite

3
4

Khác

5
8

8

2


04/06/2017

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu (tt):


Thang đo thứ tự (Ordinal Scale): Trong dạng thang đo
này dữ liệu được xắp xếp các giá trị quan sát theo một
thứ tự cao thấp nhất định, nhưng không diễn tả được độ
lớn giữa vị trí cao thấp giữa các con số. Tóm lại thang đó

thứ tự bao gồm cả thơng tin về biểu danh đồng thời cung
cấp luôn mối quan hệ theo thứ tự giữa các giá trị nhưng
không đo được khoảng cách giữa các giá trị đó.

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu (tt):
Thang đo thứ bậc (Ordinal scale)
Cũng được sử dụng cho biến định tính, khi mà các biểu hiện của dữ
liệu có sự hơn kém, khác biệt về thứ bậc.
Ví dụ:
Trình độ
văn hóa

Mã số
hóa

Bậc
thợ

Mã số
hóa

Trung cấp

1

3

1

Đại học

Thạc sĩ

2
3

4
5

2
3

Tiến sĩ

4

6
7

4
5

10

10

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu (tt):




Thang đó khoảng cách (Internal Scale): Giống như đặc tính
của thang đo thứ tự (còn gọi là thang đo thứ bậc), tuy nhiên đối
với thang đo khoảng cách cho phép ta đo được khoảng cách giữa
các giá trị. Tuy nhiên do thang đo khoảng cách không xác định
được điểm 0 chung (giống như thang đo nhiệt độ) do đó ta chỉ có
thể nói giá trị này lớn hơn giá trị kia bao nhiêu đơn vị nhưng
không thể kết luận giá trị này lớn hơn giá trị kia bao nhiêu lần.
Thang đo tỷ lệ (ratio): Đây là thang đo có đủ các đặc tính thứ tự
và khoảng cách. Ngoài ra việc xác định ra tỷ số chênh lệch giữa
các giá trị là có thể thức hiện do ở thang đo này điểm 0 được xác
định một cách có ý nghĩa.

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu (tt):
Thang đo khoảng (Internal scale)
Ví dụ:

Nhiệt độ (oC)

Nhiệt độ (oF)

-4

24.8

-3

26.6

-2

28.4

-1

30.2

0

32.0

1

33.8

2

35.6

3

37.4

4

39.2

5

41.0

Thang
điểm

Mã số
hóa

9 -> 10
8 ->9

1
2

7 -> 8
5 -> 7

3
4

< 5 12

5

12

3


04/06/2017

Phân loại biến theo kiểu dữ liệu (tt):

PHÂN LOẠI THANG ĐO

13

THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI


Xác định những thông tin cần thiết



Xác định nội dung các câu hỏi cần thiết



Xác định hình thức phỏng vấn, thu thập dữ liệu



Thiết kế câu hỏi để khắc phục trường hợp đáp viên khơng
sẵn lịng trả lời



Quyết định cấu trúc câu hỏi (đóng, mở)



Quyết định từ ngữ sử dụng trong câu hỏi



Sắp xếp câu hỏi theo thứ tự hợp lý



Xác định hình thức bảng câu hỏi



Hoàn chỉnh bảng câu hỏi



Điều tra thử bảng câu hỏi

XÁC ĐỊNH NHU CẦU THÔNG TIN
Dự án Đối tượng Nội dung
nghiên
thu thập
các câu
cứu
dữ liệu
hỏi
Các thơng Những
Các loại dữ
tin cần có nhóm nào liệu cần
cần thu
thu thập

thập

Hình thức
thu thập
dữ liệu
Các cách
đi thu thập
dl

Bảng câu
hỏi
Các câu
hỏi cần
được thiết
kế

4


04/06/2017

VÍ DỤ VỀ HÌNH THỨC PV


 Câu

Phỏng vấn bằng thư tín:

Tên cửa hàng

Xếp hạng

1. Kim Tín
2. Quang Minh
3. Kim Phát
4. Hoàng Kim
5. Quang sang
6. Thịnh Vượng

Khắc phục trường hợp đáp viên khơng sẵn
lịng trả lời
Khó khăn khi trả lời:
 Đáp viên

khơng biết rõ thơng tin được hỏi

 Đáp viên

có thể khơng nhớ thơng tin

 Đáp viên

có thể diễn đạt khơng rõ ràng

Khơng sẵn lịng trả lời:
 Câu hỏi lạm
 Câu hỏi có

VÍ DỤ (TT)

dụng sự nỗ lực của đáp viên

ngữ cảnh khơng thích hợp

 Những thơng tin mang

tính nhạy cảm, vấn đề riêng
tư, gây bối rối khi trả lời

hỏi phỏng vấn trực tiếp: (Showcard)

Xếp hạng

Tên cửa hàng

1
2
3
4
5
6

Quyết định cấu trúc câu hỏi
Câu hỏi mở:
 Phần trả lời không định trước, đáp viên tự trả lời theo suy
nghĩ của họ
 Khai thác ý kiến, nhận định của đáp viên
 Tác dụng tạo quan hệ thân mật khi mở đầu
 Khó ghi chép, tập hợp, mã hóa, phân tích
 Khơng phù hợp với dạng phỏng vấn bằng thư tín (xu

hướng viết ít hơn nói)
 Câu hỏi thăm dị: hâm nóng, gợi nhớ từng phần; khai thác
các tính từ; khó khăn khi đáp viên trả lời dài dòng, lạc đề

5


04/06/2017

Quyết định cấu trúc câu hỏi (tt)

Câu hỏi mở

Câu hỏi đóng:
Dạng câu hỏi phần để hỏi cũng như phần trả lời được
cấu trúc theo dạng định trước. Phù hợp với mục tiêu
của vấn đề nghiên cứu giúp cho đáp viên trả lời câu hỏi
dựa theo kết cấu định sẵn.

Dạng câu hỏi mở


Câu hỏi mở tự do trả lời. TD: Vui lịng cho biết lý
do vì sao anh (chị) sử dụng cà phê hồ tan G7 ?
_________________



Câu hỏi thăm dị. TD: Loại cà phê hồ tan G7 có
đặc tính tốt nào? Cịn gì khác nữa khơng?

___/___/___/___.



Câu hỏi dạng kỹ thuật hiện hình. TD: Loại cà phê
hồ tan G7 là loại cà phê……..

 Câu

hỏi mở tự do trả lời

 Câu

hỏi thăm dò

 Câu

hỏi dạng kỹ thuật hiện hình

CÂU HỎI ĐĨNG
 Câu

hỏi phân đơi

 Câu

hỏi đánh dấu tình huống theo
danh sách liệt kê (SR hay MR)

 Câu

hỏi xếp thứ tự

 Câu

hỏi xếp hạng cho điểm
 Câu hỏi phân cấp

6


04/06/2017

Câu hỏi đánh giá theo danh sách liệt kê

Câu hỏi phân đơi
Q1. Có thành viên nào trong gia đình anh (chị) hay người
thân trong dòng họ hiện đang làm việc tại các công ty sản
xuất kinh doanh dầu gội đầu khơng?
1. Có  Tạm dừng
2. Khơng  Tiếp câu 2
Q11. Anh (chị) có mong muốn thay đổi việc làm hiện tại
khơng?
1.
2.

Có
Khơng

Q10. Vui lịng cho biết các nhãn hiệu dầu gội nào khác mà anh (chị)

chưa từng sử dụng? Loại nào khác nữa? (MR)
Q11. Nhãn hiệu nào anh (chị) đã dùng gần đây nhất? (SR)
Q12. Nhãn hiệu nào anh (chị) đã dùng lần trước đó? (SR)
Q13. Nhãn hiệu nào anh (chị) dùng phổ biến nhất? (SR)
Loại nhãn hiệu

Q10

Q11

Q12

Q13

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

1
2
3
4
5
6
7

1
2
3
4
5
6
7

1
2
3
4
5
6
7

1
2
3
4
5
6
7

Câu hỏi xếp thứ tự

Câu hỏi xếp hạng cho điểm

Q15. Vui lòng xếp thứ tự các nhãn hiệu mà
anh (chị) ưa thích?

Loại nhãn hiệu

Sunsilk
Rejoice
Pantene
Dimension
Clear
Palmolive
Loại khác (mơ tả):

Q15

Q16. Dựa theo các đặc tính của dầu gội, anh (chị) vui lòng so sánh
để cho điểm xếp hạng chất lượng 4 loại nhãn hiệu dầu gội theo
bảng sau đây [Xếp hạng theo thang điểm 5]
5: Rất tốt, 4: Tốt, 3: Trung bình, 2: Kém, 1: Rất kém
Đặc tính của dầu gội đầu

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

Sunsilk
Rejoice
Pantene
Dimension

Clear
Palmolive
Loại khác (mơ tả):…………..

(
(
(
(
(
(
(

)
)
)
)
)
)
)

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.

Làm sạch tóc
Có nhiều bọt
Làm cho tóc sng dễ chải
Làm cho tóc mềm mại
Làm cho tóc có mùi thơm dễ chịu
Làm cho tóc sáng, bóng mượt
Giữ cho tóc khơng bị chẻ ngọn
Giữ cho tóc khơng bị gàu
Giữ cho tóc khơng bị khơ
Chắc khỏe, ni dưỡng chân tóc

Sunsilk

Rejoice

Pantene

Clear

(
(
(
(
(
(
(
(
(
(

(
(
(
(
(
(
(
(
(
(

(
(
(
(
(
(
(
(
(
(

(
(
(
(
(
(
(

(
(
(

)
)
)
)
)
)
)
)
)
)

)
)
)
)
)
)
)
)
)
)

)
)
)
)

)
)
)
)
)
)

)
)
)
)
)
)
)
)
)
)

7


04/06/2017

Câu hỏi phân cấp
Phân cấp theo thang đo Likert
Q35. Vui lòng cho biết ý kiến của anh (chị) về
nhận định sau đây: “Dầu gội Rejoice có tác
dụng trị gàu tốt nhất”
Rất đồng ý
Đồng ý

Chưa chắc
Không đồng ý
Rất không đồng ý

NHỮNG ĐIỀU CẦN CHUẨN BỊ KHI ĐIỀU TRA NGHIÊN CỨU



Bản câu hỏi rõ ràng, dễ hỏi, dễ trả lời



Chọn lọc và huấn luyện kỹ năng cho người đi điều tra
câu hỏi.



Bản câu hỏi đúng chính tả.



Khi nhập dữ liệu từ bảng câu hỏi vào máy tính cần
chính xác

Câu hỏi phân cấp


Câu hỏi phân biệt ngữ nghĩa (cặp tĩnh từ cực)

Đánh giá đặc tính trị gàu của dầu gội Rejoice?

Khơng tốt
1 2


3 4

Rất tốt
5 6

7

Câu hỏi theo thang đo Stapel (tĩnh từ đơn)

Đánh giá mức độ hấp dẫn của QC Rejoice?
-5

-4

-3

-2

-1

+1 +2 +3

+4

+5

TỪ NGỮ SỬ DỤNG TRONG CÂU HỎI


Định nghĩa vấn đề rõ ràng bằng các từ để hỏi: Who,
What, Where, When, Why, How



Sử dụng những từ đơn giản, thông dụng



Tránh sử dụng từ ngữ trừu tượng, ám chỉ thời gian
khơng chính xác.

8


04/06/2017

TỪ NGỮ SỬ DỤNG TRONG CÂU HỎI (tt)

TỪ NGỮ SỬ DỤNG TRONG CÂU HỎI (tt)



Tránh câu hỏi có 2 vế song song (vừa-vừa)



Ý nghĩa của từ mà chúng ta định sử dụng là gì?



Tránh câu hỏi mang tính định kiến, gợi ý



Từ này có ý nghĩa nào khác nữa khơng?



Cẩn thận với các câu hỏi làm ảnh hưởng đến sĩ diện,



Nếu diễn đạt thêm ngữ cảnh có làm cho ý nghĩa được
rõ ràng hơn khơng?

tự ái cá nhân

HÌNH THỨC BẢNG CÂU HỎI

TỪ NGỮ SỬ DỤNG TRONG CÂU HỎI (tt)





Rõ ràng, trang trọng (kiểu chữ, bìa)



Khơng in hai mặt



Khơng nén dịng, có đủ khoảng trống cho phần trả lời của
câu hỏi mở



Câu hỏi phức tạp nên có phần hướng dẫn trả lời chi tiết

Từ đó có nhiều hơn 1 cách diễn đạt khơng?



Có bất kỳ từ nào khác có cách phát âm tương tự làm
nhầm lẫn khơng?



Có một hay cụm từ nào đơn giản hơn nên sử dụng thay
thế không?




Bảng câu hỏi dài nên có trang màu phân cách từng phần

Cách đóng bìa thuận lợi khi lật trang

9


04/06/2017

NỘI DUNG CHI TIẾT BẢNG CÂU HỎI

Phần giới thiệu

Phần giới thiệu


Giới thiệu bản thân phỏng vấn viên



Giới thiệu lý do, mục đích nghiên cứu



Khoảng thời gian cần thiết để hồn thành



Xin chào, tơi là __________, thuộc nhóm nghiên cứu thị
trường_________________. Chúng tôi đang tiến hành
khảo sát ý kiến người tiêu dùng về một số vấn đề có liên
quan đến thị hiếu, nhu cầu mua và sử dụng một số nhãn

hiệu dầu gội đầu trên thị trường. Anh (chị) vui lòng dành
chút thời gian khoảng 30 phút để giúp chúng tôi trả lời
một số câu hỏi có liên quan dưới đây.



Chúng tôi rất hoan nghênh sự cộng tác và giúp đỡ của
anh (chị). Các ý kiến trả lời của anh (chị) sẽ được đảm
bảo giữ bí mật tuyệt đối.

Phần sàng lọc


Chọn đúng đối tượng để thu dữ liệu



Thường dùng câu hỏi phân đơi

Phần nội dung chính: Đa số câu hỏi liên quan đến nội dung NC
Phần phân loại: chia đáp viên thành các nhóm
Phần quản lý: xác nhận, lời cam đoan, mẫu số

Phần sàng lọc đối tượng
Ví dụ : Dùng câu hỏi sàng lọc để chọn ra những phụ nữ từ 25 - 40 tuổi và có
con ở độ tuổi 1 - 3 để điều tra về sữa bột “Cô gái Hà Lan”
Ta có thể dùng các câu hỏi sau:
Câu 1: Xin lỗi Chị có gia đình chưa ? (nếu có ta hỏi tiếp câu 2)
Câu 2: Vậy chị có phải là chủ hộ khơng ? (Nếu có ta hỏi tiếp câu 3)
Câu 3: Xin vui lòng cho biết độ tuổi của bạn theo danh sách liệt kê sau:

 18 - 24 --> Ngừng
 25 - 30
 30 - 40
 > 40 --> Ngừng
Câu 4: Chị được mấy cháu ? (chi tiết tuổi)
+ Cháu thứ 1... tuổi
+ Cháu thứ 2... tuổi
Có cháu 1 - 3 tuổi khơng ? Nếu có ta tiếp tục, nếu không ta ngừng.

Phần quản lý
Nghiên cứu số:

Vùng, địa phương:

Bảng câu hỏi số:

Phỏng vấn viên:

Phỏng vấn lúc:

Thời gian phỏng vấn:

Giám sát viên:

Kết luận của GSV:

Kiểm tra viên:

Kết quả kiểm tra:

Tên người trả lời:

Địa chỉ:

Điện thoại:

10


04/06/2017

MÃ HỐ BẢNG CÂU HỎI
• Thiết lập cách đánh số, ký hiệu các nội dung trả lời

MÃ HỐ TRƯỚC
• Áp dụng đối với câu hỏi đóng

• Có thể mã hóa bằng số hay bằng chữ

• Bộ mã hóa được thiết kế sẵn và in trên bảng câu hỏi

• Thuận lợi cho việc xử lý, phân tích dữ liệu

• Rất thuận lợi cho xử lý, tính tốn và phân tích

MÃ HỐ TRƯỚC (tt)

Q10. Bình qn hàng tuần gia đình Cơ/Chị sử dụng bao
nhiêu Kg bột giặt?
S1.

< 2 kg

10.1._____

S2. Từ 2 – 4 kg

10.2._____

S3.

10.3._____

> 4 kg

MÃ HOÁ TRƯỚC (tt)
Q11. Khi chọn mua bột giặt, trong các tiêu chuẩn sau thì
tiêu chuẩn nào quan trọng hơn? Vui lòng xếp thứ tự từ
1 (quan trọng) đến 5 (ít quan trọng)
( ) Tẩy trắng
11.1._____
( ) Khơng làm phai màu
11.2._____
( ) Ít hao
11.3._____
( ) Khơng hại da tay
11.4._____
( ) Có khuyến mãi
11.5._____

11


04/06/2017

Lập danh bạ mã hố

MÃ HỐ SAU

Số TT

Cột trên
computer

Tên của
biến số

Vấn đề của
câu hỏi

Mã số

Q7

AC

Nhãn hiệu
(7)

Đã từng sử dụng loại

bột giặt nhãn hiệu
nào?

B1: Lix
B2: Omo
B3: Viso
B4: Daso
………
B11: Loại khác

Q10

AD

Số lượng
(10)

BQ hàng tháng mua
bao nhiêu Kg bột
giặt?

S1: < 2 kg
S2: 2 – 4 kg
S3: > 4 kg

Q14

AE

Đánh giá

(14)

Ý kiến đánh giá về
chất lượng tẩy trắng
của bột giặt Tide?

1: Rất tốt
2: Tốt
3: Khá
4: Trung bình
5: Kém

• Áp dụng đối với câu hỏi mở, rất phức tạp và
tốn thời gian
• Dựa theo các tình huống trả lời để biên tập bộ
mã hóa: lựa chọn các tình huống gần giống
nhau để gán cho nó một mã số.

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN
TRONG NGHIÊN CỨU
Có 2 cách lấy mẫu : lấy mẫu xác suất và lấy mẫu phi xác
1. Lấy mẫu xác suất:


Mẫu hệ thống qui định rằng chúng ta chọn mẫu những người thứ n khi
đã chọn một số đầu tiên ngẫu nhiên. Chẳng hạn khi chúng ta có danh sách
các chủ hộ do các tổ trưởng cung cấp, tổng số là 5.000 người, chúng ta
muốn chọn mẫu có dung lượng là 100 người. Như vậy cứ 50 người trong
tổng thể, chúng ta có thể chọn 1 và nếu muốn người thứ 1/50 xuất hiện
trong mẫu thì chúng ta sẽ cần lấy người đầu tiên bất kỳ trong số 50 người

đầu tiên của tổng thể và sau đó cứ 50 người, chúng ta sẽ lại chọn một
người đưa vào danh sách mẫu, cứ làm như vậy cho đến cuối danh sách,
nếu hết danh sách ta vẫn chưa chọn xong thì cũng có thể quay trở lại từ
đầu bằng cách đó, mỗi người trong danh sách sẽ đều có cơ hội được chọn
như nhau.

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)


Chọn mẫu phân tầng: người chọn mẫu cần phải nắm được một số
đặc điểm của khung mẫu, rồi chia khung mẫu đã có theo những đặc
điểm mà họ quan tâm thành những “tầng” khác nhau. Ví dụ như,
đặc điểm về giới tính, trình độ học vấn hay lứa tuổi .vv… sau đó
chọn mẫu trên cơ sở các tầng.



Các nhà xã hội học cho rằng những yếu tố kể trên có khả năng ảnh
hưởng đến câu trả lời vì vậy nếu chọn được các mẫu xác xuất dựa
trên cơ sở các tầng, khi xử lý kết quả theo các phân tổ như giới
tính, nghề nghiệp, học vấn … thì khả năng đại diện cho mỗi tầng sẽ
lớn hơn.

12


04/06/2017

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)


CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)

Mẫu cụm nhiều giai đoạn là loại mẫu xác xuất mang tính tổng hợp.
Nó kết hợp các kiểu chọn mẫu đã kể ở trên.




Mẫu cụm nhiều giai đoạn trước hết chúng ta cần thiết lập
nên các cụm khơng đồng nhất sau đó chọn thành viên ở các

Mẫu cụm có đặc điểm đối lập với mẫu phân tầng: các “tầng” trong mẫu
phân tầng là những nhóm đồng nhất được chọn ra theo tiêu chí, cịn các
“cụm” lại liên kết các nhóm khơng đồng nhất lại với nhau để tạo thành
các nhóm.

cụm ở giai đoạn hai.
Trong mẫu cụm, chúng ta không nhất thiết phải có ngay các

Tiêu chuẩn để chọn các tầng thường là những đặc trưng cá nhân, còn
tiêu chuẩn để chọn các cụm là các tổ chức xã hội, các cơ sở sản xuất,
các cụm dân cư…

cá nhân với những đặc điểm riêng của họ mà chỉ cần có
danh sách liệt kê tất cả các cụm để chọn mẫu các cụm trước
đã. Sau đó mới chọn các đơn vị trong các cụm đã được xác
định.

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)

2. Mẫu phi xác suất
Mẫu xác suất thường đòi hỏi phải có một khung mẫu.
Nếu như khơng có sẵn danh sách hay khơng có đủ kinh
phí để thực hiện việc lập danh sách thì khơng thể chọn
mẫu theo kiểu xác suất được. Mặt khác, những cuộc
nghiên cứu đòi hỏi mức độ đại diện cao thường phải có
dung lượng mẫu lớn sẽ rất tốn kém, không phải cuộc
nghiên cứu nào cũng đáp ứng được.



Những nghiên cứu định tính, nghiên cứu trường hợp
trong một khu vực hẹp khơng địi hỏi phải chọn mẫu
xác suất.



Mẫu phi xác suất cũng thường được sử dụng để kiểm
tra lại các cuộc khảo sát lớn, hoặc sử dụng trong
những nghiên cứu mang tính khai phá hay để kiểm
định giả thiết.

13


04/06/2017

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)

Có nhiều cách chọn mẫu phi xác suất, dưới đây là bốn loại
thông dụng trong các nghiên cứu trường hợp: mẫu thuận tiện,
mẫu phán đoán, mẫu chỉ tiêu, mẫu tăng nhanh.


Mẫu thuận tiện bao gồm những người sẵn lòng trả lời cho
người thu thập thông tin mà không cần phải thuộc về một danh
sách nào và việc chọn họ làm đơn vị mẫu cũng không cần tuân
theo nguyên tắc nào. Cần phải lưu ý rằng, không phải ai cũng
sẵn sàng trả lời cho những câu hỏi về những vấn đề quá tế nhị
(quan hệ tình dục tiền hơn nhân, quan điểm về tình hình mại
dâm.v.v…).Vì vậy phải cân nhắc xem ai là người có thể sẵn
lịng bày tỏ quan điểm của họ trước những yêu cầu của mình.

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)

Mẫu tăng nhanh trước hết chúng ta cần chọn một số người
có những tiêu chuẩn mà ta mong muốn, phỏng vấn họ rồi
hỏi xem họ có thể giới thiệu cho chúng ta vài người tương
tự. Theo cách này, số lượng đơn vị sẽ tăng lên nhanh chóng.
Như vậy, người trả lời đồng thời là người cung cấp mẫu cho
nhà nghiên cứu. Cách chọn mẫu này rất phù hợp với những
cuộc nghiên cứu về những vấn đề tế nhị hay đặc biệt của xã
hội như tìm hiểu về những khách làng chơi, về những người
đồng tính luyến ái, những đối tượng sử dụng ma tuý…

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)



Mẫu phán đoán là hình thức chọn mẫu trong đó các đối tượng
được chọn được kỳ vọng đáp ứng được những yêu cầu của cuộc
nghiên cứu. Tức là người nghiên cứu dự đoán về những nhóm
người có thể phù hợp với yêu cầu cung cấp tin của anh ta.



Mẫu chỉ tiêu thoạt nhìn hơi giống mẫu phân tầng. Tuy nhiên, đây
là cách chọn mẫu phi xác suất, tuy nó được chọn trên cơ sở
những nhóm đã được xác định rõ ràng nhưng nếu như mẫu phân
tầng phải có được một khung mẫu thì mẫu này lại không cần.

CÁC CÁCH LẤY MẪU CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU (tt)
Khơng có cách chọn mẫu nào được coi là tối ưu cho mọi cuộc
nghiên cứu. Mẫu tốt là mẫu được chọn phù hợp với mục tiêu, nhiệm
vụ, phương pháp, qui mơ và tài chính của cuộc nghiên cứu.
Trong các báo cáo phúc trình kết quả nghiên cứu, người nghiên cứu
phải trình bày rõ ràng cách thức chọn mẫu của mình cũng như hạn
chế của việc chọn mẫu đó để bản thân họ và những người khác có
thể rút kinh nghiệm. Điều qui định này được coi như một trong
những tiêu chuẩn đạo đức nghề nghiệp.

14


04/06/2017

Nội dung

I. Giới thiệu về phần mềm SPSS
1.1. SPSS là gì?


SPSS là gì?



Ứng dụng của SPSS



Cách mở, tạo và lưu file SPSS



Cửa sổ Variable View, Data View

1.2. Ứng dụng của SPSS


SPSS giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu



SPSS là cơng cụ hữu hiệu để thực hiện phân tích các số

SPSS là tên viết tắt của “Statistical Product and Service
Solutions”





liệu trong khoa học xã hội, khoa học tự nhiên và kinh

Năm 1968, Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull và Dale H.

tế.

Bent đã phát triển SPSS


Hiện nay, SPSS là một trong những phần mềm phân tích số
liệu phổ biến và mạnh nhất với trên 250.000 khách hàng trên



SPSS có thể đọc được các file dữ liệu dạng .xls, .txt,
.dat, …

toàn thế giới

15


04/06/2017

1.3. Cách mở, tạo và lưu file SPSS

1.4. Cửa sổ Variable View, Data View




 Sử

Mở file SPSS:

File  Open  Data…


dụng cửa sổ Variable View: Chọn Variable View tab

 Biểu

diễn các thông tin về biến như tên biến, dạng biến,
các giá trị, thang đo

Tạo file SPSS:

 Dùng để

File  Open  New  Data


Cửa sổ Variable View:

 Các

Lưu file SPSS:

dòng là các biến số

cột là các thuộc tính của biến số: ví dụ: tên biến, nhãn
biến, kiểu dữ liệu

 Các

File  Save as…

 Có thể

1.4. Cửa sổ Variable View, Data View (tt)

mã hóa biến

chỉnh sửa trực tiếp vào cửa sổ này

1.5. Phương pháp định biến trên SPSS
(Define Variable)


Gán tên cho biến (Name): Ta gõ tên biến cần khai báo
vào cột đầu tiên trong màn hình Variables view (Nếu ta
khơng gõ tên biến vào thì SPSS sẽ mặc định tên biến này
là Var000001). Tên biến được khai báo này sẽ hiển thị
trên đầu các cột trong màn hình Data view. Tên biến bị
hạn chế về số ký tự hiển thị, do đó cần thiết phải khai báo

ngắn gọn và dễ gợi nhớ, thông thường nên đặt theo thứ tự
câu hỏi trong bảng câu hỏi như q1, q3, q4a, …Có một số
qui ước sau đây phải tuân theo khi khai báo tên biến:

16


04/06/2017

1.5. Phương pháp định biến trên SPSS
(Define Variable)


Bắt đầu bằng một chữ cái và không bắt đầu bằng dấu
chấm(.).



Tên biến không được qua 8 ký tự



Không được chứa khoảng trắng và các ký tự đặc biệt như
(!), (?), (*).



Các từ khóa sau đây khơng được dùng làm tên biến: ALL,
NE, EQ, TO, LE, LT, BY OR, GT, AND, NOT, GE, WITH

Phương pháp định biến trên SPSS (Define Variable) (tt)


Định ra kiểu biến (Type): Có các dạng biến sau có thể định
dạng. Dạng con số (numeric); Dạng tiền tệ; dạng ngày (Date)
hoặc dạng chuỗi (String). Ngoài ra phần này cũng cho phép ta
định dạng các dạng số được hiển thị khác nhau.



Tùy thuộc vào yêu cầu của dữ liệu, mà ta sẽ định loại biến cho
biến, SPSS mặc định loại biến là kiểu số (numeric); ngồi ra cịn
có thể khai báo các kiểu hiển thị số khác nhau như kiểu số có dấu
phẩy (Comma) hay dấu chấm (Dot) ngăn cách giữa các khoảng
cách hàng ngàn của con số; cách hiển thị theo các ký hiệu khoa
học (Scientific notation); Hiển thị ngày, dollar và các kiểu tiền tệ
khác; cuối cùng là cách hiển thị dạng chuỗi.

Phương pháp định biến trên SPSS
(Define Variable)

Phương pháp định biến trên SPSS (Define Variable) (tt)


Xác định số lượng con số hiển thị cho giá trị (Width) và số
lượng con số sau dấu phẩy hiển thị (Decimals): Khai báo bề
rộng của con số (hàng đơn vị, hàng trăm, hàng triệu, …) trong ô
Width, Và khai báo số con số thập phân sau dầu phẩy trong ô
Decimal.



Gán nhãn cho biến (Variable Label): Đặt tên nhãn cho biến
một cách đầy đủ hơn, tên biến này sẽ hiển thị ý nghĩa của biến
trên các kết quả phân tích trong màn hình kết quả (output),
công cụ này giúp ta hiểu được ý nghĩa của biến đang khảo sát
dễ dàng hơn trong quá trình phân tích.

17


04/06/2017

Phương pháp định biến trên SPSS
(Define Variable)


Phương pháp định biến trên SPSS
(Define Variable) (tt)

Định tên cho các giá trị trong biến (Value labels): Trong q
trình mã hóa dữ liệu ta đã gán các giá trị trong biến thành các
con số đại diện, Nhưng để cho quá trình đọc và phân tích các
kết quả nghiên cứu dễ dàng hơn ta phải gán các con số này các
ý nghĩa như nó mà nó đang đại diện, cơng cụ định lại nhãn cho
giá trị cho phép ta thực hiện điều này

Gán nhãn của giá trị (value labels)
có ba thao tác






Gán một nhãn mới:
 Nhập giá trị vào hộp thoại Value
 Nhập nhãn của giá trị vào hộp thoại Value Label
 Ấn nút Add để xác định nhãn đó
Sữa đổi một nhãn:
 Di vệt sáng đến nhãn cần sửa đổi
 Nhập tên nhãn mới, ấn nút Change để thay đổi
Loại bỏ một nhãn:
 Di vệt sáng đến nhãn cần loại bỏ
 An nút Remove để loại bỏ

Định nghĩa các giá trị khuyết
(Missing Values)




Được dùng để định ra các giá trị cụ thể cho các giá trị
mà ta muốn loại bỏ ra khỏi các phân tích và xử lý
thống kê sau này hay cịn gọi là các giá trị khuyết.
Ví dụ trong câu hỏi về thu nhập, sẽ có một số trường
hợp từ chối trả lời tương ứng với giá trị mã hóa là 99.
Trong q trình phân tích để loại bỏ tất cả các trường
hợp này ra khỏi các xử lý thống ke, ta phải tiến hành
khai báo giá trị 99 là giá trị khuyết trong phần giá trị

khuyết (Missing values).

18


04/06/2017








SPSS mặc định là khơng có khai báo giá trị khuyết.
Có ba cách để khai báo các giá trị khuyết
Khai báo bằng 3 giá trị rời rạc (Discrete missing
values)
Khai báo một chuỗi liên tục các giá trị (Range of
missing values)
Khai báo một chuỗi các giá trị khuyết và một giá trị
khuyết riêng biệt (Rang plus one discrete missing
value)
Đối với dữ liệu dạng chuỗi. Tồn bộ các giá trị vơ
dụng hoặc trống đều được xem là có nghĩa. Để định
nghĩa các giá trị vô nghĩa và các giá trị trống là giá
trị khuyết ta phải nhập vào một khoảng trống vào
trông ô định ra các giá trị khuyết riêng biệt

1.5. Thanh Menu Bar





Định kích cỡ cho cột (Column format): Định ra
chiều rộng của cột đang khai báo biến
Định ra vị trí hiển thị các giá trị (align): Vị trí
hiển thị các giá trị trong cột (phải, trái, giữa)
Định ra dạng thang đo mà biến thể hiện
(measurement): Tùy thuộc vào dạng thang đo được
sử dụng trong biến mà ta khai báo trong công cụ
measurement, chú ý khai báo scale được dùng
chung cho dạng thang đo khoảng cách và thang đo
tỷ lệ. Việc khái báo này chỉ mang tính chất quản lý
khơng ảnh hưởng đến kết quả phân tích










File: thực hiện các chức năng với file như mở, đọc, lưu file,…
Edit: thực hiện các chức năng chỉnh sửa file: copy, paste, tìm
kiếm và thay thế
View: có thể thay đổi hình thức hiển thị của dữ liệu. Chức năng
phố biến nhất là Value Labels

Data: các chức năng định dạng, nhập dữ liệu: sắp xếp, trộn, đặt
điều kiện
Transform: thay đổi dạng dữ liệu có sẵn bằng lệnh mã hóa lại
biến, tính tốn,…
Analyze: thực hiện tất cả các phép phân tích đối với các biến số
Graphs: vẽ biểu đồ
Help: Trợ giúp

19


04/06/2017

CÁC KIỂU CÂU HỎI NGHIÊN CỨU: CÂU HỎI ĐÓNG
VÀ CÂU HỎI MỞ
Những câu hỏi đóng làm cho các câu trả lời dễ đo lường, dễ so sánh, đồng
thời cũng dễ khái quát hóa cho tổng thể dân cư. Tuy nhiên, vì những người
tham gia phải chọn từ những câu trả lời một cách chặt chẽ, những câu hỏi
đóng đơi khi không làm rõ tâm thế và những ý kiến thực sự của họ.

II. Cách mã hóa, nhập và chỉnh
sửa dữ liệu

Câu hỏi mở là câu hỏi để cho người trả lời tự viết hay trả lời theo ý và
bằng ngôn ngữ riêng của mình.


Câu hỏi đóng: “Các chị có cho rằng chỉ có nam giới mới nên đi tập huấn
về kỹ thuật chăn nuôi và trồng trọt không?” “Tại sao có?” “Tại sao
khơng?”

Bên dưới những câu hỏi, người ta phải đưa ra các phương án trả lời chặt
chẽ.



Câu hỏi mở: “ Nếu như được tự do quyết định, chị có đi tập huấn về kỹ
thuật chăn nuôi hay trồng trọ khơng? Nếu chị thích đi mà anh ấy khơng
đồng ý thì chị sẽ làm thế nào?”

CÁC KIỂU CÂU HỎI NGHIÊN CỨU: CÂU HỎI ĐĨNG
VÀ CÂU HỎI MỞ

Cách mã hóa một số loại câu hỏi

2.1. Các loại câu hỏi


Câu hỏi đóng: câu hỏi đã được cho sẵn phương án trả lời

hỏi lựa chọn: chỉ được chọn 1 phương án trả
lời duy nhất
 Câu hỏi tùy chọn: được chọn nhiều phương án trả
lời



Đối với câu hỏi lựa chọn: mã hóa thành một biến với nhiều
phương án trả lời (giá trị)



Đối với câu hỏi tùy chọn: mã hóa mỗi lựa chọn thành từng biến
(từng câu hỏi nhỏ) với các giá trị cho sẵn



Đối với câu hỏi mở: mã hóa thành biến trong đó phương án trả
lời do người nhập ghi theo bảng hỏi

 Câu

20


04/06/2017

2.2. Mã hóa bảng hỏi


Bảng hỏi được mã hóa vào cửa sổ Variable View



Khi mã hóa bảng hỏi cần chú ý các yếu tố sau:
 Đặt

tên biến (Name)

 Kiểu
 Độ

dữ liệu (Type)

dài (Width)

 Phần

thập phân (Decimals)

 Nhãn

biến (Label)

 Giá

trị (Values)

 Giá

trị khuyết thiếu (Missing)

 Thang

đo (Measure)

Bước 3: Nhập dữ liệu trong cửa sổ “data view”
• Cửa sổ Variable View:
– Sử dụng cửa sổ Variable View: Chọn Variable
View
– Biểu diễn các thông tin về biến như tên biến,

dạng biến, các giá trị, thang đo
– Dùng để mã hóa biến
– Các dịng là các biến số
– Các cột là các thuộc tính của biến số: ví dụ: tên
biến, nhãn biến, kiểu dữ liệu.
– Có thể chỉnh sửa trực tiếp vào cửa sổ này

Trong cửa sổ này, gõ ID vào “name”, sử dụng tiếng Việt
không dấu. Sau khi gõ ID vào ô đầu tiên của “name”, xuất
hiện các mặc định dữ liệu, thực hiện các thao tác chỉnh sửa
trên từng trường dữ liệu

21


04/06/2017

Thực hiện các thao tác gán dữ liệu cho các biến

-Value: nên nhập dữ liệu bằng số
-Missing: dữ liệu bị bỏ qua nên cần phải gán dữ liệu
-Measure: 3 loại, scale thích hợp cho thang khoảng
-Ghi tên khơng có dấu cách
-id: dòng đầu tiên để biến id để thể hiện số (sô thứ tự của
phiếu/địa phương/… để nhận diện), số biến đến n.
Thực hiện các thao tác gán dữ liệu cho các biến

Các kiểu dữ liệu (Type)


Các kiểu dữ liệu cơ bản:
 Dữ

- Điền số câu hỏi vào “Name”, Gán mã hóa phương
án trả lời vào “Values”. Chú ý chuyển về 0 ở
“Decimals”.
- Nếu muốn thêm biến, đặt con trỏ về số bên trái, nhấp
chuột phải và chọn “insert variable”

liệu kiểu số (numeric):

 Sử dụng

các số đếm

 Xuất

hiện trong các câu hỏi đóng và các câu hỏi mở dùng biến
liên tục

 Dữ





liệu kiểu chữ (string):

 Sử dụng

các chữ cái

 Thường

xuất hiện trong câu hỏi mở về ý kiến của người trả lời

Các kiểu dữ liệu khác: số thập phân, ngày tháng,…

Tất cả các biến đều được giả định là dữ liệu kiểu số. Người
sử dụng có thể vào Type để thay đổi kiểu dữ liệu

22


04/06/2017

Độ dài của biến và phần thập phân
 Độ

dài của biến (Width):

Nhãn biến (Label)
 Cụ thể hóa thơng tin về

biến số

định độ dài của các biến số được phép nhập vào
file SPSS.

 Được nhập trực tiếp vào

thuộc vào độ dài của biến số mà đặt width cho
phù hợp

 Độ

 Quy
 Tùy

 Phần

thập phân (Decimals):

 Quy

định phần thập phân được nhập vào file SPSS

 Phần thập phân được

mặc định là 2 (0,00)

 Đối

với các biến dạng chữ, phần thập phân được mặc
định là 0

Giá trị (Values)


Dùng để mô tả các giá trị của biến số (các

phương án trả lời của câu hỏi)



Độ dài tên giá trị không quá 60 ký tự



Không thể đặt giá trị cho những biến kiểu
chữ dài hơn 8 ký tự

 Có thể gõ

cửa sổ Variable View

khơng dấu hoặc gõ tiếng Việt

dài: tối đa là 256 ký tự

biến có thể sử dụng dấu cách và một số ký tự
đặc biệt không được sử dụng ở tên biến

 Nhãn

 Các quy tắc

đặt nhãn biến:



Tóm tắt ngắn gọn, đầy đủ nội dung câu hỏi



Lựa chọn những từ khóa quan trọng

Giá trị khuyết thiếu (Missing)


Missing là các giá trị khuyết thiếu trong bảng hỏi



Các loại missing: 2 loại
 Missing system:

missing do các bước nhảy trong bảng hỏi hoặc do người
được hỏi không trả lời

 Là

 Khi

nhập số liệu, missing hệ thống thường được bỏ trống

 Missing user

– define:

missing người điều tra tự đặt do phương án trả lời của

người trả lời không phù hợp với thông tin mà người điều tra
mong muốn

 Là

 Được gán cho

một giá trị nào đó.

23


04/06/2017

Giá trị khuyết thiếu (Missing)

Giá trị khuyết thiếu (Missing)
 Missing

có thể là bất kỳ giá trị nào do người sử dụng

tự đặt
 Đối với các biến liên tục, missing thường được gán
giá trị âm hoặc bỏ trống. Ví dụ: tuổi, thu nhập,…
 Không thể gán giá trị missing cho dữ liệu kiểu chữ
dài hơn 8 ký tự
 Có thể quy định tối đa 3 giá trị missing độc lập cho
một biến số

Các loại thang đo (Measure)

 Đối với

các dữ liệu kiểu số: có thể quy định giá trị
missing trong một khoảng giá trị nào đó

 Đối

với dữ liệu kiểu chữ không quá 8 ký tự, tất cả
các chữ hoặc các ô trống đều được coi là có giá trị
nếu không định nghĩa đó là giá trị missing. Để
định nghĩa đó là giá trị missing, gõ một dấu cách
(a single pace) trong bất kỳ ô nào ở Discrete
missing values

Các loại thang đo trong SPSS


Thang tỷ lệ:
Các giá trị được sắp xếp theo một trật tự thứ bậc
Các giá trị phải là các chữ số theo dạng khoảng hoặc dạng tỷ lệ
 Ví dụ: tuổi, thu nhập,…





Có 4 loại thang đo cơ bản: thang định danh, thang khoảng,
thang thứ bậc, thang tỷ lệ



Trong SPSS: có 3 loại thang đo: thang định danh, thang thứ
bậc, thang tỷ lệ (thang khoảng + thang tỷ lệ)



Thang thứ bậc:
Các giá trị được sắp xếp theo một trật tự thứ bậc
Ví dụ: Cao –Trung bình - Thấp
 Có thể sử dụng các biến dạng chữ hoặc dạng số cho thang thứ bậc
nhưng dữ liệu dạng số được dùng phổ biến hơn.
 Đối với các thang thứ bậc dạng chữ, trật tự các chữ cái được giả định
là phản ánh một trật tự giữa các hạng




Thang định danh:
Các giá trị của thang không thể hiện trật tự thứ bậc
Ví dụ: 1 = nam; 2 = nữ
 Có thể sử dụng dữ liệu dạng số hoặc dạng chữ



24


04/06/2017

Một số nguyên tắc chọn lựa thang đo trong SPSS


Dữ liệu kiểu chữ được xếp vào thang định danh



Dữ liệu kiểu chữ hoặc kiểu số được gán sẵn cho giá trị được
xếp vào thang thứ bậc



Biến liên tục có ít hơn 24 số hạng được xếp vào thang thứ bậc



Biến liên tục có nhiều hơn 24 số hạng được xếp vào thang tỷ
lệ
(24 số hạng này là mặc định nhưng vẫn có thể thay đổi tùy
theo chủ ý của người sử dụng: Edit  Option  Interative)

3. Cách nhập và chỉnh sửa dữ liệu


Cách nhập dữ liệu:
 Chọn

cửa sổ Data View

 Dữ liệu

 Sử


được nhập trực tiếp vào cửa sổ Data View

dụng Value Labels: xem giá trị khi nhập

Chỉnh sửa dữ liệu nhập sai:
 Sửa

trực tiếp vào ô chứa giá trị nhập sai tại cửa sổ Data
View

Chèn thêm biến, trường


Chèn biến mới: chọn Insert Variable

Data  Insert Variable


Chèn thêm trường: chọn Insert Cases

III. MỘT SỐ PHÉP BIẾN ĐỔI
DỮ LIỆU

Data  Insert Cases

25