Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - xã hội nông thôn: Bài 3 - Học viện Nông nghiệp Việt Nam

Chia sẻ: Bình An | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:47

Thêm vào BST

Báo xấu

5
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - xã hội nông thôn: Bài 3 cung cấp những kiến thức về xử lý và phân tích thông tin. Những nội dung chính trong chương gồm có: Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu, kiểm tra số liệu, các phương pháp định tính, các phương pháp thống kê, các phương pháp định lượng và mô hình hóa, trình bày dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - xã hội nông thôn: Bài 3 - Học viện Nông nghiệp Việt Nam

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM BỘ MÔN KẾ HOẠCH VÀ Đ U TƯ Ầ BÀI 3 XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH THÔNG TIN
Nội dung 1. Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu 2. Kiểm tra số liệu 3. Các phương pháp định tính 4. Các phương pháp thống kê 5. Các phương pháp định lượng và mô hình hóa 6. Trình bày dữ liệu 2
Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu 3
Hiệu chỉnh • Đây là một dạng thay đổi số liệu điều tra về một dạng thuần nhất để có thể xử lý được dễ dàng (đơn vị tính, ngôn từ…..). • Hiệu chỉnh dữ liệu không phải là “bịa” hay “sửa” số liệu! 4
Mã hóa dữ liệu • Đây là dạng thay đổi số liệu ‘nguyên thủy’ về một dạng ngắn gọn hơn để có thể lưu trong máy tính và xử lý được dễ dàng. • Tại sao? 5
Các lợi ích của mã hóa dữ liệu • Giảm công suất, không gian lưu trữ • So sánh giảm nhẹ và như vậy sẽ nhanh hơn • Nếu mã hóa số lượng vừa phải có thể giúp nâng cao giá trị của số liệu • Giúp cho việc ứng dụng các phương pháp phân tích định lượng trong NC 6
Kỹ thuật mã hóa dữ liệu – Đánh dấu danh sách • Giới hạn và đánh dấu cho từng hành vi • Đánh dấu dạng Có/Không – Xảy ra/Không xảy ra – Tần suất • Dựa vào mục tiêu và cần phân loại các hành vi – Cho điểm • Hành vi mạnh hay xuất hiện đến mức nào • Những thước đo này phụ thuộc chủ quan – Tất cả các thước đo trên đòi hỏi mức đánh giá phải có độ tin cậy cao 7
Các vấn đề của mã hóa dữ liệu • Mức độ chính xác của dữ liệu mã hóa – Ví dụ: XANH NHẠT có thể mã thành XANH • Người sử dụng cần phải biết mã của dữ liệu – Nếu người sử dụng không biết mã của số liệu thì không thể phân tích được • Mã hóa những giá trị có điều chỉnh – Ví dụ: “Anh có thích phim này không?” – có thể được mã từ 1 đến 4. Sẽ xuất hiện những người khác nhau sẽ mã khác nhau và rất khó để so sánh. 8
KIỂM TRA SỐ LIỆU 9
Kiểm tra • Mọi số liệu phải ĐÁNG TIN CẬY và số liệu phải THỰC. • Có thể biết được thông qua kiểm tra • Kiểm tra giúp người sử dụng và nhà quản lý chắc chắn rằng số liệu “tốt” có thể sử dụng cho NC 10
Phươ ng pháp kiểm tra số liệu • Tình trạng bình thường – Kiểm tra số liệu có thể sử dụng trong điều kiện bình thường với những số liệu “bình thường” (VD: hàm TB) • Tình trạng “cực đoan” – Kiểm tra mức độ chính xác của số liệu nhưng ở mức thấp hơn hoặc cao hơn trong khoảng số liệu cần (Hàm MAX, MIN) • Tình trạng “sai” – Kiểm tra với số liệu sai (số liệu chéo – tính toán) 11
CÁC PHƯ NG PHÁP Ơ PHÂN TÍCH Đ NH TÍNH Ị 12
• CÁC ANH/CHỊ ĐÃ BIẾT HAY ĐÃ SỬ DỤNG PHƯƠ NG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH TÍNH NÀO? • ĐỀ NGHỊ GHI RA GIẤY + GHI TÊN (chỉ ghi ngắn gọn tên phương pháp) 13
Một số phươ ng pháp đị nh tính • Nghiên cứu tình huống • Tổng quan lịch sử • Phương pháp xếp hạng theo thứ tự ưu tiên • Phân tích thông tin thứ cấp • Phân tích điểm mạnh, yếu, cơ hội và thách thức (SWOT) • Phân tích chi phí/lợi ích riêng và chi phí/lợi ích xã hội • Phân tích theo cây vấn đề • Phương pháp Delphi; Trao đổi chuyên gia (song hành); Phát triển ý tưởng (Brainstorming); Lập bản đồ ý tưởng (Mindmapping/network) 14
Phân tích điểm mạnh, yếu, cơ hội, thách thức (SWOT) 15
Phân tích điểm mạnh, yếu, cơ hội, thách thức là gì? • Strengths (mạnh), Weaknesses (yếu), Opportunities (cơ hội), Threats (thách thức) - SWOT - Phân tích SWOT • Phân tích SWOT là phương pháp xác định các điểm mạnh (ưu điểm), các điểm yếu (nhược điểm) và đồng thời các cơ hội và thách thức mà chúng ta phải đối mặt (với vấn đề nghiên cứu) 16
Phân tích SWOT • Là phân tích một hiện tượng dưới quan điểm hệ thống từ bên trong (S, W) ra bên ngoài (O, T) hay đồng thời kết hợp cả trong và ngoài • Đây là công cụ sử dụng nhiều trong phân tích các hiện tượng dưới dạng định tính – xã hội, chính sách 17
Phân tích SWOT • Mạnh (S) – Khả năng bên trong – Chúng ta có cái gì? • Yếu (W) – Sự thiếu khả năng bên trong – Chúng ta thiếu cái gì? • Cơ hội (O) – Những điểm tích cực từ hoàn cảnh bên ngoài – Chúng ta có thể nhận được cái gì? • Thách thức (T) – Những điểm tiêu cực từ hoàn cảnh bên ngoài – Chúng ta có thể nhận mất cái gì? 18
Phân tích SWOT? Các đặc tính Tích cực Tiêu cực Bên trong Có thể S – Mạnh W- Yếu kiểm soát Tạo ra lợi thế cạnh Khả năng xuất hiện tranh vấn đề Bên ngoài Ngoài tầm O – C ơ h ội T-Thách thức kiểm soát Tiềm năng cho tăng Có thể cản trở trưởng sự tiến bộ 19
4 ô chính của ma trận SWOT Chuyển S – Mạnh W – Y ếu Tận dụng O – C ơ h ội T – Thách thức Chuyển 20