Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - Chương 3: Thu thập và xử lý số liệu

Chia sẻ: Phuc Nguyen | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:35

Thêm vào BST

Báo xấu

87
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Thu thập và xử lý số liệu, số liệu sơ cấp và số liệu thứ cấp, số liệu cắt ngang,... Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học môn dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung tài liệu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - Chương 3: Thu thập và xử lý số liệu

1
Các loại số liệu  Số liệu sơ cấp và số liệu thứ cấp  Số liệu sơ cấp: Những số liệu được quan sát hay thu thập lần đầu tiên bởi nhà nghiên cứu. Số liệu dạng này thường các nhà nghiên cứu tự thu thập từ: bản câu hỏi, phỏng vấn, quan sát, nghiên cứu tình huống, …  Số liệu thứ cấp: Những số liệu đã được công bố hay thu thập trong quá khứ hay do một nhóm thứ ba thu thập. Số liệu này thường được thu thập từ các cơ quan có liên quan, các nghiên cứu trước đó, cơ quan thống kê của chính phủ, Internet, …  Nhà nghiên cứu cần tìm kiếm kỹ lưỡng các nguồn số liệu thứ cấp trước khi quyết định sử dụng số liệu sơ cấp do chi phí thấp hơn.  Số liệu thứ cấp thường được thu thập theo mục đích của người khác nên đôi khi không phù hợp với mục tiêu đang nghiên cứu. 2
Số liệu chuổi thời gian, cắt ngang, và hỗn hợp • Số liệu chuổi thời gian (Timeseries data): Số liệu chuổi thời gian là một tập hợp của những quan sát về những giá trị mà một biến số nhận được tại những thời điểm khác nhau. Số liệu này có thể được thu thập hàng ngày, tuần, tháng, quý, năm, 5 năm, … . • Số liệu chuổi thời gian thường được sử dụng trong phân tích kinh tế vĩ mô để thấy được xu hướng phát triển của nền kinh tế 3
Tốc độ tăng trưởng và lạm phát của Việt Nam 19892007 Năm Tốc độ tăng trưởng (%) Tỷ lệ lạm phát (%) 1999 4,77 2000 6,79 1,6 2001 6,89 2002 7,08 2003 7,34 3,2 2004 7,79 7,7 2005 8,44 8,3 2006 8,23 7,5 2007 8,48 8,3 4
Số liệu cắt ngang (Cross section data)  Là số liệu về một hay nhiều biến số được thu thập tại cùng một thời điểm  Ví dụ: như tổng điều tra dân số được Cục Tổng điều tra thực hiện mỗi 5 năm, Điều tra về chi tiêu tiêu dùng (VHLSS)  Loại số liệu này thường có tính không đồng nhất: giá trị của các biến số biến động rất lớn giữa các quan sát 5
Sản lượng trứng của các tiểu bang Hoa Kỳ 6
Số liệu hỗn hợp (Panel data)  là số liệu được kết hợp bởi cả số liệu chuổi thời gian và cắt ngang: cùng một đơn vị cắt ngang (chẳng hạn, một gia đình hay một công ty) được quan sát theo thời gian. 7
Ví dụ về số liệu hỗn hợp 8
Các phương pháp chọn mẫu 1. Chọn mẫu phi xác suất: Chọn mẫu theo ý định chủ quan của người NC. 2. Chọn mẫu xác suất: Dựa vào lý thuyết xác suất để lấy mẫu ngẫu nhiên 9
Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất  Chọn mẫu thuận tiện  Chọn mẫu phán đoán  Chọn mẫu chỉ định  Chọn mẫu theo mạng quan hệ 10
Chọn mẫu thuận tiện  Các đơn vị mẫu được chọn ở tại một địa điểm và vào một thời gian nhất định  Vd: chọn mẫu những người đi mua sắm ở Metro CT và tiếp cận họ khi họ bước vào sthị hoặc khi họ mua sắm món hàng mà ta muốn khảo sát.  Ưu điểm: dễ dàng tập hợp các đơn vị mẫu  Nhược điểm: không đạt được độ xác thực cao  Dựa trên tính “dễ tiếp xúc” và “cơ hội thuận tiện” để chọn mẫu  Chỉ dùng cho nghiên cứu thăm dò, trắc nghiệm, không dùng cho nghiên cứu mô tả hay nhân quả vì tính đại diện không cao 11
Chọn mẫu phán đoán  Các đơn vị mẫu được chọn dựa vào sự phán đoán của người nghiên cứu mà họ nghĩ rằng những mẫu này có thể đại diện cho tổng thể  Vd: Chọn mẫu một số ít liên doanh lớn có thể chiếm phần lớn tổng sản lượng ngành công nghiệp cả nước.  Cách chọn mẫu này được dùng phổ biến khi nghiên cứu định tính  Ưu điểm: chọn đúng phần tử rất quan trọng của tổng thể  Nhược điểm: có khả năng phát sinh những sai lệch lớn 12
Chọn mẫu chỉ định  Là chọn mẫu theo tỷ lệ gần đúng của các nhóm đại diện trong tổng thể hoặc theo số mẫu được chỉ định cho mỗi nhóm  Ví dụ: Chọn 100 phần tử cho mỗi nhãn hiệu nước giải khát để so sánh kết quả thống kê về thái độ khách hàng. Hoặc tổng thể NC bao gồm 1.000 c.ty, trong đó 600 c.ty vừa và nhỏ, 300 trung bình và 100 qui mô lớn. Số mẫu chỉ định là 10% trên tổng thể, ta sẽ chọn 60 c.ty vừa và nhỏ, 30 trung bình và 10 c.ty lớn  Tổng thể quá lớn, sự khác biệt (biến động) giữa các phần tử không lớn  Tổng thể đã được phân tổ nhóm trước (đồng nhất) PVV chỉ cần chọn cho đủ số lượng không cần ngẫu nhiên  Vd: ý thức tham gia giao thông của SV ĐHCT (có thể chọn bất kỳ sinh viên nam nữ nào vì trong trường hợp này thì giới tính không có sự khác biệt lớn)  Ưu điểm: đảm bảo được số mẫu cần thiết cho từng nhóm trong tổng thể phục vụ khách hàng  Nhược điểm: có thể cho kết quả sai lệch 13
Chọn mẫu theo mạng quan hệ  người nghiên cứu sẽ thông qua người trả lời đầu tiên để tiếp cận những người trả lời kế tiếp D B A E C F 14
Chọn mẫu theo mạng quan hệ  Các mẫu đầu tiên được chọn theo phương pháp xác suất  Các mẫu tiếp theo được chọn ra từ việc cung cấp thông tin qua hình thức nhờ giới thiệu  Áp dụng cho các nội dung NC khá đặc biệt, không phổ biến  Ưu điểm: Giúp cho người NC chọn được các mẫu mà họ cần NC. 15
Chọn mẫu xác suất  Dựa vào lý thuyết xác suất để lấy mẫu ngẫu nhiên  Một số cách chọn mẫu xác suất  Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản  Chọn mẫu có hệ thống  Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng 16
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản Là cách chọn mẫu mà mỗi phần tử trong tổng thể có cùng cơ hội được chọn với xác suất như nhau. Để chọn được mẫu, người NC phải có danh sách tổng thể NC  Vd: Chọn ngẫu nhiên 100 mẫu sinh viên trong tổng số 4.000 sinh viên Khoa Kinh Tế & QTKD. 17
Chọn mẫu có hệ thống  Chọn ngẫu nhiên mẫu đầu tiên.  Sau đó dùng bước nhảy (lặp đi lặp lại)  Áp dụng tốt nếu danh sách tổng thể được xếp ngẫu nhiên (giảm sai lệch do tuần hoàn bước nhảy)  Vd: PV các hộ gia đình vùng nông thôn 18
Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng  Là phân chia các đối tượng nghiên cứu thành các nhóm, tầng theo các đặc tính, sau đó lấy mẫu theo tầng, nhóm.  Chia tổng thể ra từng nhóm nhỏ theo 1 tiêu thức nào đó gọi là tiêu thức phân tầng (thu nhập, giới tính, tuổi tác, TĐHV, nhân khẩu,…).  Chọn ngẫu nhiên hay hệ thống trong từng nhóm phân tầng theo tỷ lệ với nhóm. Ưu điểm: Phổ biến nhất vì tính chính xác và đại diện cao. Quan trọng là chọn tiêu thức phân tầng phù hợp 19
SO SÁNH CHỌN MẪU XÁC SUẤT VÀ PHI XÁC SUẤT Xác suất Phi xác suât Ưu điểm Tính đại diện cao. Tiết kiệm thời Khái quát hóa cho gian và chi phí. tổng thể. Nhược điểm Tốn kém thời gian và Tính đại diện chi phí. thấp. Phạm vi sử dụng Nghiên cứu mô tả, Nghiên cứu thăm nhân quả và khám dò, thử nghiệm. phá. 20