GIÁO TRÌNH NGHIÊN CỨU MARKETING - CHƯƠNG 8: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU - ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS

Chia sẻ: Nguyễn Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

255
lượt xem 59
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phân tích dữ liệu là việc phân tích và diễn giải ý nghiã của dữ liệu thu thập được thông qua 1 mẫu nghiên cứu, và suy rộng ra cho tổng thể nghiên cứu. Với kết quả nghiên cứu (xét trên tổng thể nghiên cứu) thu được ta sẽ có cơ sở để diễn giải ý nghiã của dữ liệu căn cứ vào mục tiêu của cuộc nghiên cứu.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: GIÁO TRÌNH NGHIÊN CỨU MARKETING - CHƯƠNG 8: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU - ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP. HỒ CHÍ MINH KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH NGHIÊN CỨU MARKETING CHƯƠNG 8: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU - ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS 1 KHÁI NIỆM Phân tích dữ liệu là việc phân tích và diễn gi ải ý nghiã của dữ liệu thu thập đ ược thông qua 1 mẫu nghiên cứu, và suy rộ ng ra cho tổ ng thể nghiên cứu. Với kết quả nghiên cứu (xét trên tổ ng thể nghiên cứu) thu đượ c ta sẽ có cơ sở để diễn giải ý nghiã của d ữ liệu căn cứ vào mục tiêu của cuộ c nghiên cứu. Việc điễn giải ý nghiã của kết quả nghiên cứu được thực hi ện thông qua k ỹ thuật di ễn dị ch, b ản thân kết quả nghiên cứu chứa đ ựng thông tin về đối tượ ng nghiên cứu. Việc trình bày và diễn gi ải ý nghiã kết quả nghiên cứu sẽ được giới thiệu tại Chươ ng 9: Hướ ng dẫn trình bày báo cáo nghiên cứu của giáo trình môn học. 2 • Trong giáo trình ch ương này đ ề c ập đ ến 3 ph ương pháp phân tích dữ liệu đơn giản. Đó là: • 1. Xếp dữ liệu theo th ứ tự • 2. Đo lường khuynh h ướng h ội tụ củ a dữ liệu • 3. Đo lường đ ộ phân tán củ a dữ liệu Các bạn có th ể đọc n ội dung chi tiết củ a 3 • ph ương pháp này trong giáo trình củ a môn h ọc. Thực ch ất, 3 ph ương pháp nêu trên là việc tóm • tắt th ống kê các dữ liệu nghiên c ứu (đã được trình bày tại Chương 7, mục 3.1), m ột n ội dung không th ể thiếu củ a việc xử lý dự liệu trong nghiên c ứu marketing. 3
NỘI DUNG PHÂN TÍCH • Đối với hệ cao đẳng v Phân tích đơn biến; v Phân tích nhị biến. • Đối với hệ đại học Ø 2 ph ương pháp trên; và Ø Phân tích phi tham s ố; Ø Phân tích các thực nghiệm m ở rộng 4 1. Phân tích đơn biến Phân tích đơ n biến là vi ệc phân tích và diễn giải ý nghiã của d ữ liệu thông kê được thu thập trong mẫu nghiên cứu, với 1 biến số, và suy rộ ng ra cho tổ ng thể nghiên cứu, với độ tin cậy (1-α), và đ ộ chính xác ε. Ước lượng Kiểm định giả thuyết tham số thị trường về tham số thị trường 5 1.1 Ước lượng tham số thị trường 1.1.1 Nguyên tắc ước lượng Nguyên tắc của ước l ượ ng là thu thập thông tin từ mẫu và dùng các thông tin này để ước lượ ng các thông tin của thị trường. Chúng ta thực hiện đ ược điều này vì có một mối quan hệ gi ữa thông tin của mẫu và thông tin của đám đông. Có 2 nội dung ước lượ ng trong thố ng kê là: (1) Ước lượng điểm (Point estimation); (2) Ước lượng khoảng (Interval estimation). Nguyên tắc của ước l ượ ng điểm là d ựa vào các thông tin của mẫu đã thu thập để ước lượng các thông tin của thị trường nghiên cứu. Kết quả của ước lượ ng điểm là 1 giá trị (điểm). 6
1.1.1 Nguyên tắc ước lượng Nguyên tắc của ước l ượ ng khoảng là dựa vào thông tin thu thập t ừ mẫu đ ể ước l ượ ng cho các tham số của đám đông. Có 3 dạng ước l ượ ng khoảng trong thố ng kê là: v Ước lượng t ỷ lệ đ ám đông – PX; v Ước lương trung bình đám đông – μX; v Ước lương phương sai đ ám đông – σ2X. Kết quả của ước l ượ ng là 1 khoảng (a,b) chứa tham số đám đ ông với xác suất (1-α), nghiã là: P(a
Thí dụ về ước lượng trung bình thị trường Trong nghiên cứu “Phân tích các yếu tố tác độ ng đến quyết đị nh lựa chọ n (mua) sản phẩm cà phê hoà tan G7”, một mẫu ngẫu nhiên 500 người tiêu dùng đ ược chọ n để phỏ ng vấn theo câu hỏi có thang đo kho ảng 5 đi ểm: Xin vui lòng cho biết, theo quan điểm của bạn về phát biểu sau: “Cà phê hoà tan G7 rất tiện lợi cho người sử d ụng” Hoàn toàn phả n đối Hoàn toàn đồ ng ý 1 2 3 4 5 Sau khi phỏ ng vấn và tóm tắt thố ng kê ta có trung bình mẫu, phươ ng sai mẫu l ần lượt là: X = 3.92; Sx = 1.57 10 Thí dụ về ước lượng trung bình thị trường Vì kích thướ c mẫu lớ n nên khoảng tin cậy của ước lượ ng trung bình của đám đông (μ), với mức ý nghiã α=1% là: tα/2Sx tα/2Sx X - ----------- < μx < X + ------------ n n Tra giá trị tα/2 trong Excell với α=1% ta có tα/2= 2.575, và khoảng tin cậy là: 3.82 < μx < 4.02 Như vậy, xác suất 99%, trung bình đám đ ông nằm trong kho ảng từ 3 .82 đến 4.02. 11 1.2 Kiểm đị nh giả thuyết về tham số thị trường 1.2.1 Nguyên tắc kiểm định Nguyên tắc của kiểm đị nh giả thuyết về thị trường nghiên cứu là đưa ra các giả thuyết về các tham số thị trường, thu thập thông tin từ mẫu đ ể kiểm định giả thuyết đã đ ưa ra. Trong khi nguyên tắc của ước lượ ng là thu thập thông tin t ừ mẫu và suy ra (diễn dịch) ước lượ ng các tham số của thị trường. 12
1.2.2 Ý nghiã của kiểm định giả thuyết về tham số thị trường Trong nghiên cứu marketing, dù là nghiên cứu hàn lâm hay ứng d ụng thì kiểm đị nh giả thuyết về tham số thị trường là phươ ng pháp rất thườ ng hay đ ược sử d ụng. Dựa vào những nghiên cứu có trước (dạng nghiên cứu lặp lại), hay dựa vào kết quả nghiên cứu đị nh tính b ằng phươ ng pháp thảo luận nhóm (trong nghiên cứu khám phá), ta đưa ra những gi ả thuyết về thị trườ ng, và tiến hành thu thập dữ liệu từ mẫu nghiên cứu, b ằng “phép” kiểm đị nh các giả thuyết ta có được những k ết luận về vấn đề nghiên cứu 13 1.2.3. Qui trình kiểm định giả thuyết Bước 5: So sánh giá trị kiểm định với giá trị tới hạn để ra quyết định (Chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết). Bước 4: Xác định giá trị tới hạn của phép kiểm định; Bước 3: Chọn “phép” kiểm định thích hợp và tính toán các giá trị thống kê kiểm định (Z); Bước 2: Chọn mức ý nghiã (α); Bước 1: Thiết lập các giả thuyết (H0; Ha); 1.2.4 Các sai lầm trong quyết định khi kiểm định thống kê Quyết định Giả thuyết H0 Đúng Sai Quyết định đúng Sai lầm loại 2 Chấp nhận giả thuyết (Xác suất 1-α) (Xác suất β) Quyết định đúng (Xác suất 1-β); Sai lầm loại 1 Bác bỏ giả Khả năng của phép thuyết (Xác suất α) kiểm định (Power of the test) 15
Mối quan hệ giữa α và β Giữa α và β có mối quan hệ với nhau. Giả sử rằng chúng ta muố n kiểm đị nh trung bình của một bi ến x (có phân phối chuẩn) với giả thuyết H0: μ = μ0 và Ha: μ > μ0. Nếu gi ả thuyết này đ úng (nghiã là đườ ng A là phân bố thực của X). Khi ta thực hiện “Phép” kiểm đị nh thì xác suất bác bỏ giả thuyết H0 là α %, và nếu Giá trị kiểm đị nh Z nằm trong khoảng (Zα, ∞) thì chúng ta đã từ chối một giã thuyết đúng – Chúng ta mắc sai lầm loại 1. Tươ ng tự như vậy, nhưng nếu bây giờ giả thuyết này sai (nghiã là đườ ng A không phải là phân phối thực của X, mà là đường B). Khi ta thực hiện “phép” kiểm đị nh (dựa vào đườ ng A), và khi giá trị kiểm đị nh Z nằm trong khỏang (μ0, Zα) chúng ta chấp nhận gi ả thiết H0, thì chúng ta đã chấp nhận một giả thuyết sai – Chúng ta mắ c sai lầm lo ại 2. 16 Mối quan hệ giữa α và β Như vậy, khi chúng ta A 1-α giảm α (để giảm sai lầm f(x) loại 1), thì đồng thời chúng ta đã làm t ăng β x α (tăng sai lầm loại 2), và μ =μ0 làm giảm khả năng của Vùng chấp nhận Vùng bác bỏ H0: z Є(μ0,zα) H0: z Є(zα,∞) phép kiểm đị nh. B 1-β x μ >μ0 Thông thường trong nghiên cứu marketing người ta chọn mức ý nghiã α = 5%. 17 1.2.5 Các “phép” kiểm định tham số thị trường trong phân tích đơn biến. Các “phép” ki ểm đị nh tham số thị trường thườ ng dùng trong phân tích đơ n bi ến gồ m có: Kiểm định tỷ lệ đám đông (Biến định tính) Kiểm định trung bình Kiểm định phương sai đám đông đám đông (Biến định lượng) (Biến định lượng) 18
1.2.5 Các “phép” kiểm định tham số thị trường trong phân tích đơn biến. Thay vào đó chúng tôi sẽ hướng d ẫn các b ạn các “phép” kiểm đị nh: (1); (2) với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS. 1- Kiểm định Z 2- Kiểm định T (kiểm đị nh t ỷ lệ (kiểm đị nh trung bình - Nonparametric Test) - One sample T test) 19 Kiểm định Z Ki ểm đị nh Z đ ược sử d ụng trong kiểm đị nh t ỷ lệ đám đông (dùng cho bi ến đị nh tính- Nonparametric). Giả sử chúng ta phỏ ng vấn 1 mẫu ngẫu nhiên với 234 KH với câu hỏi: C2: Bạn đang sử dụng ĐTDD có nhãn hi ệu nào trong các nhãn hiệu d ưới đây 1 Nokia 2 Samsung 3 Apple 4 Ericsion Loại khác 5 20 Kiểm định Z Kết quả thu được PNokia = 60%. ta tiến hành kiểm định giả thuyết H0: PNokia< P0 = 0.70 với giả thuyết Ha : PNokia ≥ 0.7, và mức ý nghiã α = 5%, nếu Z ≥ Zα thì giả thuyết đ ược chấp nhận (nghiã là t ỷ lệ KH sử d ụng ĐTDĐ nhãn hi ệu Nokia chiếm dưới 70%), ngượ c lại giả thuyết sẽ bị bác bỏ. Chúng ta thực hiện trên SPSS như sau: Analyze -> Nonparametric Test -> Binominal ta nhập biến C2 vào ô Test Variable test, nhập giá trị kiểm đị nh vào ô Test Proportion -> OK Chúng ta có k ết quả kiểm đị nh tại màn hình output. Quan sát cột Asymp. Sig. (1- failed) nếu cho giá trị ≤ .050 thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, ngược lại, giả thuyết Ha được chấp nhận. 21
Kiểm định T (One sample T test) Kiểm định T được sử dụng phổ biến để kiểm đ ịnh trung bình cho các biến đ ịnh lượng (Metric). Giả sử chúng ta phỏng vấn 234 KH với câu hỏ i: C5: Xin vui lòng cho biết ý kiến của bạn về phát biểu dưới đây ”Điện tho ại di động nhãn hiệu NOKIA có chất lượng tốt” Hoàn toàn phản đối Hoàn toàn đồng ý 1 2 3 4 5 Sau khi thu th ập dữ liệu vớ i cỡ mẫu n0 = 234 và nhập liệu, nay ta muốn kiểm đ ịnh xem trung bình của biến này, vớ i ý nghiã xem nhận định, đánh giá của khách hàng về ch ất lượng ĐTDD NOKIA Chúng ta đặt giả thiết H0: ĐTDD nhãn hiệu NOKIA có chất lượng tốt (với mức ý nghiã α = 5%; Nếu μ0 ≥ 3 thì giả thuyết được chấp nhận), và tiến hành kiểm đ ịnh biến số trên. 22 Kiểm định T (One sample T test) Chúng ta thực hiện thao tác trên SPSS như sau: Analyze -> Compare Means (so sánh trung bình của biến vớ i 3) -> One- Sample T- Test -> Nhập biến C5 vào, thay giá tr ị Test value bằng 5 (mặc nhiên là 0) -> OK. Ở màn hình Output sẽ cho kết quả trung bình (mean) là một giá tr ị cụ th ể (con số) tại bảng tóm tắt (one sample Statistics). Tại bảng kết quả kiểm đ ịnh (One- Sample Test), trên cột cuố i (95% Confidence interval of the difference) ta thấy giá tr ị dướ i (lower) và trên (Upper). Kết quả kiểm đ ịnh như sau: (Mean + Lower) ≤ μ0 ≤ (Mean + Upper) Nếu (Mean + Lower) ≥3, ta chấp nhận giả thuyết H0: ĐTDĐ nhãn hiệu NOKIA có chất lượng tốt (vớ i mức ý nghiã α = 5%). Và ngược lại, ta bác bỏ giả thuyết. 23 2. Phân tích nhị biến Phân tích nhị biến là việc phân tích và diễn giải ý nghiã của d ữ liệu thố ng kê đượ c thu thập trong mẫu nghiên cứu, với 2 biến số nhằ m xác định và làm rõ mối liên hệ giữa 2 biến số với nhau, và suy rộ ng ra cho tổ ng thể nghiên cứu, với đ ộ tin cậy (1-α), và đ ộ chính xác ε. 1- Biến A 2- Biến B 24
2. Phân tích nhị biến Phươ ng pháp phân tích nhị biến sẽ được đề cập với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS, cho các “phép” sau đ ây: Kiểm định sự khác biệt giữa 2 trung bình Kiểm định mối quan hệ Kiểm định mối quan hệ giữa 2 biến định lượng giữa 2 biến định tính 25 XIN CẢM ƠN CÁC BẠN! 26