Bài giảng Thống kê thực hành

Chia sẻ: Codon_01 Codon_01 | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:26

Thêm vào BST

Báo xấu

185
lượt xem 22
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Thống kê thực hành tập trung trình bày các vấn đề về những vấn đề cơ bản của thống kê thực hành; phương pháp mẫu và lý thuyết điều tra chọn mẫu; thống kê mô tả; phân tích phương sai, kiểm định phi tham số;... Mời các bạn cùng tìm hiểu và tham khảo nội dung thông tin tài liệu.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Thống kê thực hành

CHƯƠNG 1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN CỦA THỐNG KÊ THỰC HÀNH 1.1. Khoa học thống kê và các phương pháp toán học 1.2. Những vấn đề cơ bản của thống kê thực hành 1.3. Mô hình hoá toán học và lựa chọn phương pháp phân tích
CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP MẪU VÀ LÝ THUYẾT ĐIỀU TRA CHỌN MẪU 2.1. Sơ lược về phương pháp mẫu 2.2. Những vấn đề cơ bản của điều tra chọn mẫu 2.3. Các phương pháp chọn mẫu 2.4.Các phương pháp chọn mẫu khác 2.5. Sơ lược về lý thuyết bảng hỏi Tóm tắt chương
Nội dung và kỹ năng - Cơ sở nào để có thể sử dụng các số liệu quan sát về một đại lượng biến đổi để suy đoán về các đặc trưng của đại lượng đó. - Các đặc trưng mẫu của các biến trong tổng thể hữu hạn khác gì với trường hợp tổng thể vô hạn. Khi thực hành việc ước lượng, kiểm định giả thuyết có thể hiệu chỉnh như thế nào? - Đối với mẫu phân cấp việc ước lượng các đặc trưng có thể tiến hành như thế nào? ý nghĩa của ước lượng theo tỷ lệ bộ phận tối ưu là gì? - Các phương pháp chọn mẫu đòi hỏi tuân theo nguyên tắc nào? tại sao? - Các cách lấy mẫu khác nhau được sử dụng trong các trường hợp khác nhau như thế nào? - Làm thế nào để tính toán được các kích thước mẫu, kích thước mẫu bộ phận và cơ cấu của mẫu khi đã xác định mẫu toàn bộ? - Một số cách xác định kích thước mẫu thông dụng - Bảng hỏi và phân loại bảng hỏi. Những nguyên tắc cơ bản thiết lập bảng hỏi
CHƯƠNG 3. THỐNG KÊ MÔ TẢ 3.1. Mô tả thống kê với 1 biến 3.2. Mô tả đồng thời và mô tả nhóm 3.3. Mô tả thống kê nhờ các biểu đồ và đồ thị 3.4. Kiểm tra, đánh giá và làm sạch số liệu mẫu Phụ lục 1: Sơ lược về SPSS và STATA 1. Stata với mô tả thống kê 2. SPSS với mô tả thống kê Tóm tắt chương
₋ Với các đặc trưng thống kê từ mẫu có thể tiến hành các phân tích sơ bộ để phát hiện tình trạng của biến. Kết hợp mô tả các đặc trưng trong nghiên cứu thống kê. ₋ Mô tả thống kê cho phép kiểm tra tính chất của dữ liệu cũng như các quan hệ của các biến thể hiện qua dữ liệu quan sát được. ₋ Kỹ thuật sử dụng các mô tả phân nhóm trong phân tích thống kê bao hàm cả việc mô tả gộp và chi tiết có thể được hỗ trợ bởi các phần mềm chuyên dụng. ₋ Lựa chọn công cụ mô tả phù hợp nhất là các dạng biểu đồ sẽ làm cho hiệu quả mô tả tốt hơn. ₋ Mô tả thống kê với các đặc trưng hiệu chỉnh. ₋ Chuẩn hóa số liệu có thể thực hiện thông qua phân tích biểu đồ phổ. ₋ Các kỹ thuật làm sạch dữ liệu ₋ Đánh giá độ tin cậy của dữ liệu là công việc không thể thiếu khi xử lý, phân tích các dữ liệu mẫu. ₋ Nội dung chính của đánh giá dữ liệu ₋ Sử dụng đường cong ROC lựa chọn biến tính hiệu dự đoán và ngưỡng tín hiệu tốt nhất.
CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI 4.1. Mô hình phân tích phương sai, nhân tố phân tích 4.2. Phân tích phương sai một nhân tố hiệu quả xác định 4.3. Phân tích phương sai một nhân tố hiệu quả ngẫu nhiên 4.4. Phân tích phương sai hai nhân tố hiệu quả xác định 4.5. SPSS và STATA với Phân tích phương sai Tóm tắt chương
Nội dung và kỹ năng ₋ Mô hình phân tích phương sai cố điển như một cách tiếp cận giải quyết bài toán so sánh các trung bình. ₋ Nhận biết nhân tố tác động cố định và ngẫu nhiên ₋ Cơ sở lý thuyết giải quyết các bài toán phân tích thống kê có thể qui về mô hình phân tích phương sai ₋ Phân tích nguồn sai số giữa giá trị các biệt với giá trị chung bình chung ₋ Vấn đề so sánh cặp trong phân tích phương sai và sử dụng trong phân tích thống kê ₋ Phân tích phương sai khi phương sai các nhóm không đồng nhất. ₋ Giải thích kỹ thuật phân tích phương sai trong phân tích sự phù hợp của hàm hồi qui. ₋ Phân tích phương sai nhiều nhân tố áp dụng cho so sánh hồi qui ₋ Những kỹ năng cơ bản thực hiện phân tích phương sai trên SPSS và Stata. Phân tích kết quả trên output của các phần mềm SPSS và Stata.
CHƯƠNG 5 KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ 5.1. Kiểm định khi bình phương 5.2. Các kiểm định dạng phân phối thông dụng 5.3. Các kiểm định trên cơ sở tương quan hạng 5.4. Stata với các kiểm định phi tham số 5.5. SPSS với kiểm định phi tham số Tóm tắt chương
Nội dung cơ ban ̉ ₋ Phân biệt kiểm định phi tham số và kiểm định giá trị các tham số của các biến ngẫu nhiên. ₋ Lý thuyết tổng quát tiếp cận kiểm định sự phù hợp của các phân phối thực nghiệm với công cụ kiểm định Khi bình phương. Cùng môt sộ ́ biến dang cua kiêm đinh na ̣ ̉ ̉ ̣ ̀y ₋ Kỹ năng sử dung các ki ̣ ểm định dấu và lớp các bài toán sử ̣ ̉ ̣ dung kiêm đinh dâ ́u. ₋ ̣ ́ tiêu chuân kiêm đinh ca Môt sô ̉ ̉ ̣ ̣ ́c qui luât phân phối xác suất. Cách thức sử dụng các kỹ thuật này trên SPSS. ₋ Cách hình thành các hệ số tương quan hạng và sử dụng các hệ số này trong từng bài toán kiểm định ₋ ̉ ̣ Các kiêm đinh t ương quan hang va ̣ ̀ ứng dung.̣ ₋ Kỹ năng sử dung cạ ̉ ́c tiêu chuân ki ểm định trên Stata và SPSS.
CHƯƠNG 6 PHÂN TÍCH HỒI QUI VÀ TƯƠNG QUAN 6.1. Mô hình hồi qui 6.2. Phân tích tương quan 6.3. Phân tích hồi qui và tương quan với SPSS và Stata Tóm tắt chương
₋ Khái niệm quan hệ phụ thuộc tương quan, hàm hồi qui thực nghiệm ₋ Mô hình hồi qui tổng thể, hệ số hồi qui, sai số ngẫu nhiên, dạng tuyến tính của mô hình hồi qui ₋ Dò tìm quan hệ phụ thuộc tương quan phi tuyến ₋ Phân tích hồi qui và dự báo ₋ Hồi qui đơn và hồi qui bội sự khác nhau trong phân tích, dự báo ₋ Các hệ số tương quan tuyến tính trong mô hình hồi qui ₋ Hồi qui với biến định tính, vấn đề phân tích kết quả ước lượng ₋ Hồi qui biến định tính với biến kiểm soát (định tính) ₋ Ứng dụng hồi qui Logistics trong phân lớp, xếp hạng cá thể ₋ Hồi qui logit nhiều mức, cách tính toán và phân tích kết quả ₋ Hồi qui Probit, cách tính toán và dự báo xác suất trên cơ sở kết quả hồi qui cụ thể. ₋ Hồi qui thứ bậc và phân tích ₋ Các kiểm định đối với hồi qui thứ bậc. ₋ Kỹ năng ước lượng hồi qui và phân tích trên stata và spss.
₋ Hệ số tương quan tuyến tính, hệ số tương quan tuyến tính mẫu và kiểm định, ước lượng đối với hệ số tương quan tuyến tính ₋ Hệ số tương quan tuyến tính riêng phần, kiểm định và ước lượng ₋ Ý nghĩa của các kết quả kiểm định sự bằng nhau của hệ số tương quan tuyến tính và hệ số tương quan tuyến tính riêng phần. Phân tích cụ thể các trường hợp kết luận từ kiểm định để đánh giá vai trò của biến điều kiện đối với quan hệ của hai biến nghiên cứu
CHƯƠNG 7 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ PHƯƠNG PHÁP THÀNH PHẦN CHÍNH 7.1. Bài toán phân tích nhân tố 7.2. Bài toán cà các ý tưởng cơ bản 7.3. Mô tả, tóm tắt số liệu 7.4. Tạo biến và phép chiếu trong không gian tuyến tính 7.5. Phân tích thành phần chính 7.6. Trường hợp sử dụng độ đo từ ma trận hiệp phương sai 7.7. Phân tích kết quả phân tích thành phần chính 7.8. Tỷ lệ giải thích trên các siêu phẳng chiếu 7.9. Tiêu chuẩn chọn số thành phần chính cho một phân tích 7.10. Mô hình hồi qui thành phần chính 7.11. Stata và SPSS với phân tích thành phần chính Tóm tắt chương
Các nội dung và kỹ năng chính • Chương này chỉ tập trung trình bày phân tích thành phần chính. • Mô tả dữ liệu cho bài toán phân tích thành phần chính bằng ngôn ngữ ma trận là cơ sở cho việc thiết lập mô hình phân tích thành phần chính qua phép chiếu trong không gian tuyến tính • Bài toán phân tích thành phần chính có mục đích rút gọn số liệu và trực giao hóa các thông tin về các cá thể trong tổng thể. • Việc lựa chọn ma trận phân tích (ma trận tương quan hay ma trận hiệp phương sai) sẽ ảnh hưởng đến cách sử dụng kết quả phân tích thành phần chính. • Các tiêu chuẩn khác nhau để đánh giá sự phù hợp của số liệu phân tích • Các đặc trưng phản ảnh quan hệ của đám mây số liệu ban đầu và ảnh của nó. Các đặc trưng này thành hai nhóm: nhóm các đặc trưng đánh giá vai trò của các biến ban đầu và nhóm các đặc trưng phản ánh của các thành phần chính. • Chỉnh sửa mô hình, lựa chọn biến cũng như định danh các biến mới . • SPSS có thể xem là một trong các phần mềm tiện dụng. • Sử dụng kết quả phân tích cho các dự báo nhờ phân tích bổ sung với các cá thể cũng như các biến.
CHƯƠNG 8 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ TƯƠNG ỨNG 8.1. Bảng tiếp liên và các độ đo đối với đám mây số liệu 8.2. Khoảng cách Khi bình phương 8.3. Phân tích thành phần chính trong các không gian chiếu 8.4. Biểu diễn đồng thời 8.5. Áp dụng phân tích tương ứng cho phân tích chính tắc đối với hai biến định tính 8.6. Phân tích tương ứng trên SPSS 8.7. Phân tích tương ứng trên Stata Tóm tắt chương
Nội dung chính Phân tích tương ứng các dấu hiệu của hai biến định tính trên tập hợp các cá thể Phân tích tương ứng giữa tập hợp chỉ số trên hai biến định tính. • Tiếp cận qua phân tích nhân tố́. Đối với hai dấu hiệu nhị phân: một mở rộng của bài toán kiểm định sự độc lập của hai biến định tính. Sự khác biệt: ngoài kiểm định sự độc lập mô hình cho phép tìm kiếm sự tương ứng của các dấu hiệu trên hai biến. • Cần mô hình hóa với sự trợ giúp của các ma trận cấu trúc tần số dòng, tần số cột. Nhờ các mô tả này qui bài toán về phân tích nhân tố cho các dấu hiệu (cá thể) dòng và các dấu hiệu (cá thể cột). • Ưu điểm chính của cách tiếp cận này là số chiều của không gian chiếu phụ thuộc vào số dấu hiệu của biến có ít dấu hiệu hơn. • Việc ứng dụng mô hình này cho hai biến biểu hiện như hai tập chỉ số là một mở rộng của Phân tích tương quan chính tắc.
CHƯƠNG 9 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ TƯƠNG ỨNG NHIỀU BIẾN 9.1. Cách thức mô tả và mã hoá số liệu 9.2. Phân tích tương ứng nhiều biến 9.3. Phân tích tương ứng nhiều biến trên SPSS
Nội dung chính • Mô hình hóa và mã hóa dữ liệu để có thể thiết lập các ma trận thông tin mô hình hóa. • Xây dựng các công thức để có thể chuyển bài toán thành các bài toán phân tích nhân tố đã xét trong chương 7. • Phân tích lời giải để có thể tìm kiếm các tọa độ của các cá thể. Các biến trên các không gian chiếu. • Cách thức sử dụng phần mềm hỗ trợ bài toán cũng như mô tả kết quả thuận lợi cho phân tích.
CHƯƠNG 10 PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN CHÍNH TẮC 10.1. Phân tích tương quan chính tắc với hai nhóm biến 10.1.1. Bài toán phân tích chính tắc với hai nhóm biến 10.1.2. Mô tả ma trận và lời giải của bài toán 10.1.3. Giải thích hình học lời giải của bài toán 10.1.4. Tìm tất cả các cặp biến chính tắc 10.1.5. Các kiểm định 10.1.6. Mô tả hình học kết quả phân tích chính tắc 10.1.7. Phân tích chính tắc trên SPSS và Stata 10.2. Phân tích tương quan chính tắc tổng quát Tóm tắt chương
Nội dung chính ₋ Với 2 tập biến: độc lập với nhau ? hoặc ngược lại: xác định tầm quan trọng của các mối quan hệ có thể tồn tại giữa hai tập biến này . ₋ Tính toán được một tập hợp các trọng số cho mỗi tập hợp các biến phụ thuộc và độc lập để các cặp tổ hợp tuyến tính của mỗi bộ được tương quan tối đa. ₋ Giải thích bản chất của mối quan hệ tồn tại giữa các bộ biến phụ thuộc và độc lập, thường bằng cách đo sự đóng góp tương đối của mỗi biến đến các hàm chính tắc đã được được chiết xuất. ₋ Mô tả, kiểm định các quan hệ của mỗi biến (độc lập hoặc phụ thuộc) đối với mỗi biến chính tắc tương ứng. ₋ Xác định số cặp biến chính tắc có hệ số tương quan khác 0 có ý nghĩa thống kê. ₋ Xác nhận các quan hệ tuyến tính của các nhóm biến trong các mô hình thống kê đa biến có liên quan. ₋ Mở rộng phân tích tương quan chính tắc đối với nhiều cặp nhóm biến (Kỹ năng trên SPSS).