Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế: Chương 4 - TS. Hồ Ngọc Ninh

29/09/2015<br /> <br /> HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM<br /> <br /> BỘ MÔN KẾ HOẠCH VÀ ĐẦU TƯ<br /> CHƯƠNG IV<br /> <br /> XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH<br /> THÔNG TIN<br /> <br /> Phạm Văn Hùng<br /> Nguyễn Thị Dương Nga<br /> Hồ Ngọc Ninh<br /> <br /> Nội dung<br /> 1. Xử lý thông tin (số liệu)<br /> 2. Các phương pháp phân tích thông tin (số<br /> liệu)<br /> 3. Trình bày kết quả xử lý và phân tích<br /> thông tin<br /> <br /> 2<br /> <br /> 1. Xử lý thông tin<br /> 1.1.Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu<br /> 1.2. Đánh giá chất lượng số liệu<br /> 1.3. Xác định các mối liên hệ<br /> <br /> 3<br /> <br /> 3<br /> <br /> 1<br /> <br /> 29/09/2015<br /> <br /> 1.1. Hiệu chỉnh và<br /> mã hóa dữ liệu<br /> <br /> 4<br /> <br /> Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu là gì?<br /> Tại sao phải hiệu chỉnh và mã hoá dữ liệu?<br /> <br /> 5<br /> <br /> 5<br /> <br /> a) Khái niệm và lợi ích hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu<br /> • Tại sao?<br /> • Hiệu chỉnh: Kiểm tra dữ liệu và thông tin theo 3 yêu cầu<br /> • Mã hóa: là thay đổi số liệu ‘nguyên thủy’ về một dạng<br /> ngắn gọn hơn để có thể lưu trong máy tính và xử lý<br /> được dễ dàng bằng các mã số hoặc ký hiệu thích hợp<br /> (Xây dựng bộ mã hóa).<br /> • Các lợi ích của mã hóa dữ liệu<br /> - Giảm công suất, không gian lưu trữ<br /> - So sánh giảm nhẹ và như vậy sẽ nhanh hơn<br /> - Nếu mã hóa số lượng vừa phải có thể giúp nâng cao giá<br /> trị của số liệu<br /> - Giúp cho các phương pháp phân tích định lượng<br /> 6<br /> <br /> 2<br /> <br /> 29/09/2015<br /> <br /> b) Kỹ thuật mã hóa dữ liệu<br /> • Lựa chọn mã hóa, thang đo gắn cho từng dữ liệu<br /> * C¸c lo¹i thang ®o<br /> + Thang ®o ®Þnh danh (Norminal<br /> + Thang ®o thø bËc (Ordinal): lµ thang ®o ®Þnh danh nhng cã ph©n<br /> ra thø bËc cao thÊp. VÝ dô Hu©n ch¬ng h¹ng 1, 2, 3.<br /> + Thang ®o kho¶ng (interval): Lµ thang ®o thø bËc cã kho¶ng c¸ch<br /> ®Òu nhau, cã thÓ ®¸nh gi¸ sù kh¸c biÖt gi÷a c¸c biÕn.<br /> + Thang ®o tû lÖ (Ratio- Scale): §Ó ®o lêng c¸c biÓu hiÖn cña tiªu<br /> thøc nh c¸c ®¬n vÞ vËt lý th«ng thƯêng<br /> <br /> * Các mã số: Đánh dấu, ký hiệu, cho điểm<br /> * Lựa chọn số lượng và giới hạn của từng hành vi của<br /> thông tin.<br /> Thí dụ: Các nguyên nhân, Các khó khăn, …<br /> * Gắn thang đo, mã số cho từng hành vi của thông tin<br /> 7<br /> <br /> c) Những chú ý khi mã hóa dữ liệu<br /> • Người sử dụng cần phải biết mã của dữ liệu<br /> –<br /> –<br /> <br /> Nếu người sử dụng không biết mã của số liệu thì không thể<br /> phân tích được<br /> Thí dụ Mã hóa thông tin về giới: 1 là nam; 2 là nữ<br /> <br /> • Mức độ chính xác của dữ liệu mã hóa<br /> – Ví dụ: Mã hóa thông tin về mức độ kinh tế<br /> Hộ giàu: thu nhập/1 người > 2.500 ngàn đ/tháng; Hộ nghèo: <<br /> 500 ngàn đ/tháng<br /> <br /> • Mã hóa thường thể hiện bằng số<br /> • Ví dụ: “Anh có thích phim này không?” – có thể được<br /> mã từ 1 đến 4.<br /> <br /> 8<br /> <br /> 1.2. Đánh giá chất lượng<br /> SỐ LIỆU<br /> <br /> 9<br /> <br /> 3<br /> <br /> 29/09/2015<br /> <br /> a) Thế nào là đánh giá chất lượng số liệu<br /> • Tại sao? Mọi số liệu phải ĐÁNG TIN CẬY và số liệu<br /> phải THỰC.<br /> • Có thể biết được thông qua kiểm định số liệu<br /> • Đánh giá chất lượng số liệu giúp người sử dụng và nhà<br /> quản lý chắc chắn rằng số liệu “tốt” có thể sử dụng cho<br /> NC<br /> • Tiêu chí đánh giá chất lượng số liệu<br /> - Tính chính xác<br /> - Hợp lí<br /> - Thời gian (trước, sau, mới?)<br /> - Đầy đủ<br /> - Mức hiện diện (có sẵn)<br /> - Mức độ chi tiết<br /> 10<br /> <br /> Phương pháp đánh giá chất lượng số liệu<br /> <br /> Đánh giá chất lượng thông tin thứ cấp<br /> <br /> 11<br /> <br /> * C¸c lçi thưêng gÆp khi thu thËp th«ng tin s¬ cÊp<br /> Lçi khi chän mÉu<br /> Lçi tr¶ lêi<br /> <br /> Lçi ngêi pháng<br /> vÊn<br /> <br /> Kh«ng<br /> trung thực<br /> <br /> §Æt c©u<br /> hái<br /> <br /> Lçi kh«ng tr¶ lêi<br /> <br /> Lçi ngêi tr¶ lêi<br /> <br /> MÖt mái<br /> <br /> Tõ chèi<br /> <br /> Kh«ng<br /> hiÓu<br /> <br /> Cè ý<br /> <br /> Tõ chèi<br /> <br /> Kh«ng<br /> muèn<br /> <br /> V¾ng nhµ<br /> <br /> Kh«ng cè ý<br /> <br /> Kh«ng<br /> hiÓu<br /> <br /> §o¸n<br /> <br /> Kh«ng chó<br /> ý<br /> <br /> M«i trêng<br /> <br /> 12<br /> <br /> 4<br /> <br /> 29/09/2015<br /> <br /> Phương pháp đánh giá chất lượng số liệu sơ cấp<br /> •<br /> <br /> •<br /> <br /> •<br /> •<br /> <br /> Tình trạng bình thường<br /> – Kiểm tra số liệu có thể sử dụng trong điều kiện bình<br /> thường với những số liệu “bình thường”<br /> Tình trạng “cực đoan”<br /> – Kiểm tra mức độ chính xác của số liệu nhưng ở mức<br /> thấp hơn hoặc cao hơn trong khoảng số liệu cần<br /> Tình trạng “sai”<br /> – Kiểm tra với số liệu sai<br /> Kiểm tra số liệu trong mọi tình trạng<br /> <br /> Mọi người và với các phương pháp khác nhau, kiếm tra<br /> thường xuyên theo các tiêu chí để hạn chế tới mức thấp<br /> nhất các sai số<br /> <br /> 13<br /> <br /> 1.3. Xác định các<br /> mối liên hệ<br /> <br /> 14<br /> <br /> 14<br /> <br /> a) Thông tin định tính<br /> a1) Xác định các liên hệ định tính có thể vẽ thành sơ đồ<br /> • Liên hệ nối tiếp / Liên hệ song song<br /> • Liên hệ hình cây / Liên hệ mạng lưới<br /> • Liên hệ trong hệ thống có điều khiển<br /> • Liên hệ hỗn hợp<br /> a2) Các liên hệ vô hình không thể trình bày bằng sơ đồ<br /> hoặc biểu thức toán học như:<br /> • Chức năng của hệ thống<br /> • Quan hệ tình cảm<br /> • Trạng thái tâm lý<br /> • Thái độ chính trị<br /> <br /> 15<br /> <br /> 15<br /> <br /> 5<br /> <br />