intTypePromotion=1

Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 7 - Nguyễn Thị Minh Hải

Chia sẻ: Sơn Tùng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:68

0
73
lượt xem
21
download

Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 7 - Nguyễn Thị Minh Hải

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Nghiên cứu Marketing - Chương 7: Phương pháp phân tích dữ liệu" cung cấp các kiến thức giúp người học có thể hiểu được các quy trình: Chuẩn bị dữ liệu, các loại phân tích thống kê, phân tích mô tả, phân tích khác biệt. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 7 - Nguyễn Thị Minh Hải

  1. Phương pháp phân tích dữ liệu
  2. Hôm nay Chuẩn bị dữ liệu Các loại phân tích thống kê Phân tích mô tả Phân tích khác biệt
  3. Sơ đồ tổng quát về chuẩn bị và phân tích dữ liệu Chuẩn hóa Hiệu chỉnh và Mã hóa Phát Nhập liệu Chuẩn bị dữ liệu hiện lỗi Tóm tắt dữ liệu Phân tích dữ liệu Phân tích Phân tích Phân tích đơn biến, đa biến thống kê nhị biến Diễn dịch
  4. Xác nhận tính hợp lý của dữ liệu (Data validation)  Là quy trình xác định cuộc khảo sát, phỏng vấn hoặc quan sát có được thực hiện đúng hay không và không có gian lận cũng như sai lệch.  Tiếp xúc lại mẫu phỏng vấn nếu trong trường hợp bị sai lệch để làm cho hợp lý tiến trình thu thập dữ liệu.
  5. Hiệu chỉnh dữ liệu (Data Editing)  Là tiến trình kiểm tra các lỗi của dữ liệu. Chính Đối tượng nghiên cứu có thật sự trả lời xác bảng câu hỏi không? Hợp lệ Đối tượng nghiên cứu có hiểu hướng dẫn của bảng câu hỏi Hoàn Đối tượng nghiên cứu có trả lời tất cả thành những câu hỏi trong bảng câu hỏi không?
  6. Quan điểm của bạn về bia Heineken là gì? Rất không có hương Rất có vị hương vị 1 2 3 4 5 6 7 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ● Rất dở Rất ngon 1 2 3 4 5 6 7 ● ○ ○ ○ ○ ○ ○ Rất tiêu cực Rất tích cực 1 2 3 4 5 6 7 ○ ○ ○ ● ○ ○ ○ Heineken là: Rất không xứng đáng với sự tin cậy chút nào Rất xứng đáng với sự tin cậy 1 2 3 4 5 6 7 ○ ○ ○ ○ ● ○ ○ Rất không đáng tin cậy chút nào Rất tin cậy 1 2 3 4 5 6 7 ● ○ ○ ○ ○ ○ ○
  7.  Anh/chị có kế hoạch chi tiêu như thế nào về các loại thức uống cho một tuần? (tổng số bằng 100%) Bia 20 Nước ngọt có gas 30 Trà đóng chai 30 Nước tinh khiết 40 Rượu 10 Tổng 130
  8. Mã hóa dữ liệu (Data Coding)  Là một tiến trình của việc nhóm và quy định những giá trị số học cho những hồi đáp trong bảng câu hỏi. Mã hóa câu hỏi Mã hóa câu hỏi mở đóng - Tạo ra một bảng danh sách Quy định những tên những loại hồi đáp và giá trị của biến mô - Hợp nhất những loại hồi tả đáp - Quy định mỗi loại hợp nhất 1 giá trị số học
  9. Nhập dữ liệu (Data Entry)  Tạo một bảng tính (spreadsheet) trong SPSS để nhập dữ liệu Questionnaire number: cho mỗi bảng câu hỏi một con số Name: “Q1” Type: số hoặc chuỗi (numeric or string) Label: mô tả biến Value: quy định những giá trị số học cho các biến mô tả Missing values: giá trị (“9” or “99”) quy định cho biến bỏ trống (missing value) Measure: thang đo tỉ lệ và khoảng (scale); thang đo thứ tự (ordinal); thang đo danh nghĩa (nominal)
  10. Tóm tắt dữ liệu dạng bảng (Data Tabulation)  Đây là một quá trình đơn giản của việc đếm số lượng các quan sát mà các quan sát này được phân loại thành các hạng mục nào đó.  Bảng đơn(One-way tabulation): sự phân loại của một biến đơn  Bảng chéo (Cross tabulation): sự phân loại của những biến kép
  11. Bảng đơn Mức độ thích Tần số Tần số tương Tần số tích thương hiệu tuyệt đối đối (%) lũy (%) Rất thích (5) 40 20 20 Thích (4) 100 50 70 Tạm được (3) 30 15 85 Ghét (2) 20 10 95 Rất ghét (1) 10 5 100 Tổng n= 200 100%
  12. Bảng chéo Mức độ gần gũi Tuổi với cửa hàng 30 Không gần gũi 67.1 39.1 46.4 Gần gũi 32.9 60.9 53.6 Tổng 100 100 100
  13. Tóm tắt dữ liệu dạng đồ thị Nơi thường mua dầu gội Tiệm tạp hóa 15% Online 25% Chợ Siêu 25% thị 35%
  14. Sơ đồ tổng quát về chuẩn bị và phân tích dữ liệu Chuẩn hóa Hiệu chỉnh và Mã hóa Phát Nhập liệu Chuẩn bị dữ liệu hiện lỗi Đưa dữ liệu vào bảng Phân tích dữ liệu Phân tích Phân tích Phân tích đơn biến, đa biến thống kê nhị biến Diễn dịch
  15. Các loại phân tích thống kê Thống kê mô tả (Descriptive analysis) mô tả những đặc điểm chính của dữ liệu Kiểm định sự khác biệt (Test of Differences) kiểm định sự khác biệt của trung bình Kiểm định sự liên kết (Test of Association) xác định mối quan hệ giữa các biến Kiểm định sự phụ thuộc lẫn nhau (Test for Interdependence) để tóm tắt thông tin dữ liệu bằng việc nhóm các biến hoặc nhóm các đối tượng
  16. Phân tích mô tả
  17. Phân tích mô tả  Là bước đầu tiên của phân tích dữ liệu  Cung cấp những tóm tắt cơ bản về mẫu và các hồi đáp Đo lường khuynh hướng tập trung (Measures of central tendency) (Mode, Median, Mean) Tóm tắt các hồi đáp điển hình Đo lường tính biến thiên (Measures of variability) (frequency, range, standard deviation) Đo lường sự đa dạng của hồi đáp
  18. Đo lường khuynh hướng trung tâm Mean Tóm tắt những trả lời đặc trưng Median Mode Dữ liệu định Dữ liệu phi tham số danh Mức độ đo lường Dữ liệu thứ tự càng cao Nhiều phân tích hơn được sử dụng Dữ liệu khoảng Dữ liệu tham số Dữ liệu tỉ lệ
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2