Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Chương 2: Thu thập dữ liệu - Nguyễn Việt Dũng

Nội dung text: Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Chương 2: Thu thập dữ liệu - Nguyễn Việt Dũng

1. CHƯƠNG 2 THU THẬP DỮ LIỆU ThS. Nguyễn Tiến Dũng Bộ môn Quản trị Kinh doanh, Viện Kinh tế và Quản lý Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn
2. MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG ● Sau khi kết thúc chương này, người học có thể: ● Phân biệt được DL thứ cấp và DL sơ cấp ● Kể tên và nêu được đặc điểm, phạm vi ứng dụng của các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên và không ngẫu nhiên ● Phân biệt được DL định tính và DL định lượng và ý nghĩa của hai loại DL này trong phân tích TK. © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 2
3. CÁC NỘI DUNG CHÍNH ● 2.1 Xác định DL cần thu thập ● 2.2 DL thứ cấp ● 2.3 DL sơ cấp ● 2.4 Các kỹ thuật (phương pháp) lấy mẫu © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 3
4. 2.1 XÁC ĐỊNH DỮ LIỆU CẦN THU THẬP ● Tiến trình NC ● Vấn đề quản trị >> Mục tiêu NC >> Kế hoạch NC >> Thu thập DL >> Phân tích DL ● TD: NC mối liên hệ mức độ yêu thích chuyên ngành của SV và kết quả học tập ● DL về Biến đầu vào X = Mức độ yêu thích chuyên ngành ● DL về Biến đầu ra Y = Kết quả học tập = f(X) ● DL khác: ● Về SV: khoa, trường, học năm thứ mấy ● Về môi trường học tập: đặc điểm nhà trường, xã hội ● 2 loại DL theo tính sẵn có tại thời điểm NC: ● DL thứ cấp ● DL sơ cấp © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4
5. 2.2 DỮ LIỆU THỨ CẤP ● DL có sẵn ● Tiếp cận nguồn DL -> Lấy DL về -> Xử lý thêm ● Nguồn bên trong DN ● Nguồn bên ngoài DN ● Các tổ chức chuyên TK của nhà nước: TCTK (gso.gov.vn), Cục TK ● Các tổ chức không chuyên TK ● Các tổ chức dịch vụ cung cấp thông tin: TNS, A.C. Nielsen © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 5
6. Dữ liệu bên trong DN ● TD: SV làm TTTN phải lấy các số liệu về DN mà SV đó thực tập ● Phần 1: GT chung về DN ● Sở hữu nào ● Quy mô DN ● Mặt hàng KD ● Cơ cấu tổ chức ● Quy trình công nghệ, sản xuất, cung cấp dịch vụ ● ● Phần 2: PT hoạt động KD của DN ● 2.1. Tiêu thụ và marketing ● 2.2. Lao động và tiền lương ● 2.3. Vật tư và tài sản cố định ● 2.4. Chi phí và giá thành ● 2.5. Tình hình tài chính © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 6
7. 2.3 DỮ LIỆU SƠ CẤP ● DL không có sẵn ● Tự làm hay thuê ngoài ● Các phương pháp thu thập DL sơ cấp ● NC định tính ● Phỏng vấn sâu ● Thảo luận nhóm ● NC định lượng ● Quan sát ● Nhật ký ● Điều tra chọn mẫu: PV trực tiếp, qua điện thoại, qua thư © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 7
8. 2.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP LẤY MẪU Các phương pháp Các phương pháp Yêu cầu đối với lấy lấy mẫu ngẫu lấy mẫu không mẫu nhiên ngẫu nhiên • Sai số • Lấy mẫu ngẫu • Lấy mẫu thuận • Chi phí nhiên đơn giản tiện • Thời gian • Lấy mẫu hệ • Lấy mẫu theo thống định mức • Lấy mẫu phân • Lấy mẫu bằng tầng phán đoán • Lấy mẫu theo • Lấy mẫu theo cụm giới thiệu © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 8
9. 2.4.1 Các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên ● Lấy mẫu ngẫu nhiên là gì (random sampling)? ● 2.4.1.1 Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling) ● Tổng thể gồm N = 20 phần tử chọn ra n = 5 phần tử ● Giả thiết (giả định): có ds N phần tử, được đánh số từ 1 tới N ● Các kỹ thuật (p.pháp) cụ thể: ● Tra bảng số ngẫu nhiên ● Rút thăm ngẫu nhiên ● Khởi tạo số ngẫu nhiên trên máy tính: ● Excel: Hàm RANDBETWEEN(a;b) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 9
10. Bảng số ngẫu nhiên (Table of Random Numbers) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 10
11. 2.4.1.2 Lấy mẫu hệ thống (systematic sampling) ● N = 49; n = 10 ● Cách 1: Lấy mẫu không quay vòng ● Tính bước nhảy k = [N/n] = 4 ● Chọn ngẫu nhiên p.tử đầu tiên trong [1;k] 3 ● Tính ra các p.tử tiếp theo: 7, 11, 15, 19, 23, 27, ● Cách 2: Lấy mẫu quay vòng ● Tính bước nhảy k = N/n = 4,9 làm tròn là 5. ● Chọn ngẫu nhiên p.tử đầu tiên trong [1;5] 4 ● Các phần tử tiếp theo: 9, 14, 19, 24, 29, 34, 39, 44, 49 (đủ) ● Chọn ngẫu nhiên p.tử đầu tiên: [1;5] 5 ● Các phần tử tiếp theo: 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, (50) ● 50 – 49 = 1 lấy mẫu quay vòng © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 11
12. 2.4.1.3 Lấy mẫu phân tầng (phân lớp) (stratified sampling) ● Tổng thể gồm nhiều nhóm (gọi là tầng), có đặc điểm khác nhau. ● Yêu cầu: lấy ra một số lượng hay tỷ lệ nhất định theo từng nhóm (tầng). ● Lấy mẫu phân tầng tỷ lệ ● Lấy mẫu phân tầng không tỷ lệ ● TD: Có DS gồm N = 20 khách nam + 20 khách nữ. Cần chọn ra n = 4 người, trong đó có 2 khách nam và 2 khách nữ để phỏng vấn (rút mẫu phân tầng cùng tỷ lệ). ● Quy trình rút mẫu như thế nào? ● Tỷ lệ rút mẫu trong các tầng có thể không đều ● Kích thước các nhóm ● Mục đích © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 12
13. 2.4.1.4 Lấy mẫu theo cụm (cluster sampling) ● Tổng thể gồm nhiều nhóm (gọi là cụm), có đặc điểm khác nhau, mỗi cụm lại có thể bao gồm các cụm con. ● Lấy mẫu theo cụm 1 giai đoạn ● Chọn ngẫu nhiên một số cụm ● Trong các cụm đã chọn, chọn ngẫu nhiên một số p.tử ● Lấy mẫu theo cụm 2 giai đoạn ● Chọn ngẫu nhiên một số cụm ● Trong các cụm đã chọn, lấy ngẫu nhiên một số cụm con ● Trong các cụm con đã chọn, lấy ngẫu nhiên một số p.tử ● TD: N = 20 nhà x 10 tầng x 10 hộ = 2000 hộ; n = 100 ● Cách 1: 1 nhà x 10 tầng x 10 hộ ● Cách 2: 20 nhà x 5 tầng x 1 hộ ● Cách 3: 10 nhà x 5 tầng x 2 hộ © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 13
14. 2.4.2 Các phương pháp lấy mẫu không ngẫu nhiên (phi xác suất) ● Lấy mẫu thuận tiện (convenience sampling) ● Quy trình cụ thể, thuận tiện cho người TK/NC ● Lấy mẫu định mức / lấy mẫu theo chỉ tiêu (quota sampling) ● Lấy mẫu thuận tiện + kiểm soát số lượng theo tiêu chí định trước ● Lấy mẫu theo phán đoán (judgemental sampling) ● Lấy mẫu theo giới thiệu (snowball sampling) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 14
15. 2.5 DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH VÀ ĐỊNH LƯỢNG ● Dữ liệu định tính (qualitative data) ● DL định danh ● DL thứ bậc ● Dữ liệu định lượng (quantitative data) ● DL khoảng ● DL tỷ lệ ● Việc tính giá trị TB, phương sai và độ lệch chuẩn của DL định tính là vô nghĩa ● Thang đo Dữ liệu Phương pháp PT DL ● TD: Mã hoá 1 = Nam; 2 = Nữ. Đã PV 100 người, chạy ra kết quả biến giới tính = 1,5 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 15