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 CHÍMINH KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

NGHIÊN CỨU MARKETING

CHƯƠNG 8: MỘT SỐ PH ƯƠNG PH ÁP PHÂN TÍCH VÀDI ỄN GIẢI DỮ LIỆU - ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS

1

KHÁI NIỆM

Phân tích d ữ liệu làvi ệc phân tích vàdi

ễn gi ải ý nghiã của dữ liệu thu th ập được thông qua 1 m ẫu nghiên cứu, vàsuy r ộng ra cho t ổng 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 c ủa dữ liệu căn cứ vào mục tiêu của cuộc nghiên cứu.

2

Việc điễn giải ý nghiã c ủa kết quả nghiên cứu được thực hi ện thông qua k ỹ thuật di ễn dịch, bản thân k ết qu ả nghiên cứu chứa đựng thông tin v ề đối tượng nghiên cứu. Việc trình bày vàdi ễn gi ải ý nghiã k ết quả nghiên cứu sẽ được giới thiệu tại Chương 9: Hướng dẫn trình bày báo cáo nghiên cứu của giáo trình môn học.

•Trong giáo trình ch ương này đề cập đến 3 ph ương pháp phân tích dữ liệu đơn giản. Đólà:

Đo lường khuynh hướng hội tụ của dữ liệu Đo lường độ phân tán của dữ liệu •1. X ếp dữ liệu theo thứ tự •2. •3. • Các bạn cóth ể đọc nội dung chi ti ết của 3 phương pháp này trong giáo trình c ủa môn học. •

3

Thực chất, 3 ph ương pháp nêu trên làvi ệc tóm tắt th ống kê các d ữ liệu nghiên c ứu (đã được trình bày tại Chương 7, mục 3.1), một nội dung không th ể thiếu của vi ệc xử lý dự liệu trong nghiên c ứu marketing.

NỘI DUNG PHÂN TÍCH

• Đối với hệ cao đẳng

v Phân tích đơn biến;

v Phân tích nhị biến.

• Đối với hệ đại học

(cid:216) 2 phương pháp trên; và

(cid:216) Phân tích phi tham số;

4

(cid:216) Phân tích các thực nghiệm mở rộng

1. Phân tích đơn biến

Phân tích đơn biến làvi ệc phân tích vàdi ễn giải ý nghiã của dữ liệu thông kê được thu thập trong mẫu nghiên cứu, với 1 bi ến số, vàsuy r ộng ra cho t ổng thể nghiên cứu, với độ tin cậy (1- α), và độ chính xác ε.

5

Ước lượng tham số thị trường Kiểm định giả thuyết về tham số thị trường

1.1 Ước lượng tham số thị trường

1.1.1 Nguyên tắc ước lượng Nguyên tắc của ước lượng làthu th ập thông tin t ừ mẫu vàdùng các thông tin này để ước lượng các thông tin của thị trường. Chúng ta thực hiện được điều này vìcó m ột mối quan hệ giữa thông tin c ủa mẫu vàthông tin c ủa đám đông. Có2 n ội dung ước lượng trong thống kê là:

6

(1) Ước lượng điểm (Point estimation); (2) Ước lượng khoảng (Interval estimation). Nguyên tắc của ước lượng điểm là dựa vào các thông tin của mẫu đã thu th ập để ước lượng các thông tin c ủa thị trường nghiên cứu. Kết quả của ước lượng điểm là1 giátr ị (điểm).

1.1.1 Nguyên tắc ước lượng

Nguyên tắc của ước lượng khoảng là dựa vào thông tin thu thập từ mẫu để ước lượng cho các tham s ố của đám đông. Có3 d ạng ước lượng khoảng trong thống kê là: v Ước lượng tỷ lệ đám đông – PX; v Ước lương trung bình đám đông – μX; v Ước lương phương sai đám đông – σ2

X.

Kết quả của ước lượng là1 kho ảng (a,b) ch ứa tham

Lưu ý rằng: § (1-α) là mức tin cậy (confidence level/ Probability content); § (a,b) làkho ảng tin cậy ( Confidence interval) của ước lượng; § α là mức ý nghiã (Significance level).

7

số đám đông với xác suất (1-α), nghiã là: P(a<θ

1.1.2 Ý nghiã của ước lượng tham số thị trường

Ước lượng các tham số thị trường có vai trò đặc biệt quan trọng trong nghiên cứu marketing, là phương pháp mà tất cả các NC mar đều phải sử dụng nhằm tiết kiệm chi phí trong nghiên c ứu. Ý nghiã c ủa ước lượng tham s ố thị trường biểu hiện qua một số thí dụ dưới đây: Thí dụ 1: Ước lượng tỷ lệ thị trường

Trong nghiên cứu “Các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn (mua) mì ăn liền nhãn hiệu “Hảo Hảo” của khách hàng trên th ị trường TP.HCM”, một mẫu ng ẫu nhiên 200 ng ười tiêu dùng được chọn phỏng vấn. Với câu hỏi về nơi họ thường mua mì ăn liền nhất. Sau khi phỏng vấn kết quả cho thấy 70% trả lời là họ thường mua tại các đại lý bán lẻ.

Vấn đề là ở chỗ, 70% nêu trên là t ỷ lệ mẫu. Câu hỏi cần

được tr ả lời là: Trên th ị tr ường TP.HCM, cóbao nhiêu % khách hàng mua mì tại các đại lý bán lẻ?

Để trả lời câu hỏi trên, ta ti ến hành ước lượng tỷ lệ

8

thị trường.

Thí dụ về Ước lượng tỷ lệ thị trường

Với mức tin c ậy 1-α = 90%, kho ảng tin cậy của ước lượng tỷ lệ PX của đám đông là:

Px(1-Px)

Px - Zα/2

Px(1-Px) --------------- < Px < Px + Zα/2 ---------------

n

n

Tra trong Excell ta có Zα/2 = 1.645, vàkho ảng tin cậy là: 0.648 < Px < 0.752

9

Như vậy, Với độ tin cậy 1-α = 90%, tỷ lệ KH mua mì ăn liền “H ảo Hảo” tại các đại lý bán l ẻ trên th ị tr ường TP.HCM nằm trong khoảng từ 64,8% đến 75,2%.

Thí dụ về ước lượng trung bình thị trường

Trong nghiên cứu “Phân tích các yếu tố tác động đến

10

quyết định lựa chọn (mua) sản phẩm càphê hoàtan G7”, một mẫu ng ẫu nhiên 500 ng ười tiêu dùng được ch ọn để phỏng vấn theo câu hỏi có thang đo khoảng 5 điểm: Xin vui lòng cho biết, theo quan điểm của bạn về phát biểu sau: “Càphê hoàtan G7 r ất tiện lợi cho người sử dụng” Hoàn toàn phản đối Hoàn toàn đồng ý 2 3 4 5 1 Sau khi ph ỏng vấn vàtóm t ắt th ống kê ta cótrung bình mẫu, phương sai mẫu lần lượt là: X = 3.92; = 1.57 Sx

Thí dụ về ước lượng trung bình thị trường

Vìkích th ước mẫu lớn nên kho ảng tin c ậy của ước lượng trung bình c ủa đám đông (μ), với mức ý nghiã α=1% là: tα/2Sx tα/2Sx X ------------< μx < X + ------------ n n Tra giátr ị tα/2 trong Excell với α=1% ta có t α/2= 2.575, vàkho ảng tin cậy là:

11

3.82 < μx < 4.02 Như vậy, xác su ất 99%, trung bình đám đông nằm trong khoảng từ 3.82 đến 4.02.

1.2 Kiểm định giả thuyết về tham số thị trường

12

1.2.1 Nguyên tắc kiểm định Nguyên tắc của ki ểm định gi ả thuyết về thị tr ường nghiên cứu là đưa ra các gi ả thuyết về các tham s ố thị trường, thu th ập thông tin t ừ mẫu để kiểm định gi ả thuyết đã đưa ra. Trong khi nguyên t ắc của ước lượng làthu th ập thông tin từ mẫu vàsuy ra (di ễn dịch) ước lượng các tham số của thị trường.

1.2.2 Ý nghiã của kiểm định giả thuyết về tham số thị trường

13

Trong nghiên c ứu marketing, dùlànghiên c ứu hàn lâm hay ứng dụng thìki ểm định gi ả thuyết về tham số thị trường là phương pháp rất thường hay được sử dụng. Dựa vào những nghiên c ứu có tr ước (dạng nghiên c ứu lặp lại), hay dựa vào k ết qu ả nghiên cứu định tính b ằng ph ương pháp thảo luận nhóm (trong nghiên c ứu khám phá), ta đưa ra những giả thuyết về thị trường, vàti ến hành thu th ập dữ liệu từ mẫu nghiên c ứu, bằng “phép”ki ểm định các gi ả thuyết ta có được những kết luận về vấn đề nghiên cứu

1.2.3. Qui trình kiểm định giả thuyết

Bước 5: So sánh giátr ị kiểm định với giátr ị tới hạn để ra quyết định (Chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết).

Bước 4: Xác định giátr ị tới hạn của phép kiểm định;

Bước 3: Chọn “phép”ki ểm định thích hợp vàtính toán các giátr ị thống kê ki ểm 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 thuyết

(Xác suất α)

Khả năng của phép kiểm định (Power of the test)

15

Mối quan hệ giữa α và β

Giữa α và β có mối quan h ệ với nhau. Gi ả sử rằng

16

chúng ta mu ốn ki ểm định trung bình c ủa một bi ến x (có phân phối chu ẩn) với gi ả thuyết H0: μ = μ0 và Ha: μ > μ0. Nếu giả thuyết này đúng (nghiã là đường A làphân b ố thực của X). Khi ta th ực hiện “Phép”ki ểm định thìxác su ất bác bỏ giả thuyết H0 là α %, và n ếu Giátr ị kiểm định Z nằm trong khoảng (Zα, ∞) thìchúng ta đã từ chối một giã thuyết đúng – Chúng ta m ắc sai l ầm lo ại 1. Tương tự như vậy, (nghiã là đường A nhưng nếu bây gi ờ giả thuyết này sai không phải làphân ph ối thực của X, màlà đường B). Khi ta thực hi ện “phép”ki ểm định (dựa vào đường A), vàkhi giátr ị kiểm định Z n ằm trong kh ỏang (μ0, Zα) chúng ta chấp nhận gi ả thiết H0, thìchúng ta đã chấp nhận một gi ả thuyết sai – Chúng ta mắc sai lầm loại 2.

1-α

Mối quan hệ giữa α và β

x

A f(x)

α

μ =μ0

Vùng chấp nhận H0: z Є(μ0,zα)

Vùng bác bỏ H0: z Є(zα,∞)

Như vậy, khi chúng ta giảm α (để giảm sai l ầm loại 1), thì đồng th ời chúng ta đã làm t ăng β (tăng sai l ầm lo ại 2), và làm gi ảm kh ả năng của phép kiểm định.

1-β

x

μ >μ0

B

17

Thông th ường trong nghiên c ứu marketing ng ười ta chọn mức ý nghiã α = 5%.

1.2.5 Các “phép”ki ểm định tham số thị trường trong phân tích đơn biến.

Các “phép”ki ểm định tham s ố thị tr ường th ường dùng trong phân tích đơn biến gồm có:

Kiểm định tỷ lệ đám đông (Biến định tính)

Kiểm định trung bình đám đông (Biến định lượng)

Kiểm định phương sai đám đông (Biến định lượng)

18

1.2.5 Các “phép”ki ểm định tham số thị trường trong phân tích đơn biến.

Thay vào đóchúng tôi s ẽ hướng dẫn các b ạn các “phép”ki ểm định: (1); (2) v ới sự hỗ trợ của ph ần mềm SPSS.

1-Ki ểm định Z (kiểm định tỷ lệ -Nonparametric Test )

2- Kiểm định T (kiểm định trung bình -One sample T test)

19

Kiểm định Z

Kiểm định Z được sử dụng trong kiểm định tỷ lệ đám đông (dùng cho bi ến định tính-Nonparametric). Gi ả sử chúng ta phỏng vấn 1 mẫu ngẫu nhiên với 234 KH v ới câu hỏi: C2: Bạn đang sử dụng ĐTDD cónhãn hi ệu nào trong các nhãn hiệu dưới đây

20

1 2 3 4 5 Nokia Samsung Apple Ericsion Loại khác

Kiểm định Z

Kết qu ả thu được PNokia = 60%. ta ti ến hành ki ểm định gi ả thuyết H0: PNokia< P0 = 0.70 v ới gi ả thuyết Ha : PNokia ≥ 0.7, và mức ý nghiã α = 5%, n ếu Z ≥ Zα thìgi ả thuyết được chấp nh ận (nghiã là t ỷ lệ KH sử dụng ĐTDĐ nhãn hi ệu Nokia chi ếm dưới 70%), ng ược lại gi ả thuyết sẽ bị bác bỏ. Chúng ta thực hiện trên SPSS như sau: Analyze -> Nonparametric Test -> Binominal ta nh ập biến C2 vào ô Test Variable test, nh ập giátr ị kiểm định vào ô Test Proportion -> OK

21

Chúng ta có k ết quả kiểm định tại màn hình output. Quan sát cột Asymp. Sig. (1-failed) nếu cho giátr ị ≤ .050 thìgi ả thuyết H0 bị bác bỏ, ng ược lại, gi ả thuyết Ha được chấp nhận.

Kiểm định T (One sample T test)

Kiểm định T được sử dụng phổ biến để kiểm định trung bình cho các bi ến định lượng (Metric). Gi ả sử chúng ta ph ỏng vấn 234 KH với câu hỏi: C5: Xin vui lòng cho biết ý kiến của bạn về phát biểu dưới đây ”Điện thoại di động nhãn hiệu NOKIA cóch ất lượng tốt” Hoàn toàn đồng ý Hoàn toàn phản đối

3

2

5

4 1 Sau khi thu th ập dữ liệu với cỡ mẫu n0 = 234 vành ập liệu, nay ta mu ốn kiểm định xem trung bình c ủa biến này, với ý nghiã xem nh ận định, đánh giá c ủa khách hàng v ề chất lượng ĐTDD NOKIA Chúng ta đặt giả thiết H0: ĐTDD nhãn hi ệu NOKIA cóch ất lượng tốt (với mức ý nghiã α = 5%; Nếu μ0 ≥ 3 thìgi ả thuyết được chấp nhận), vàti ến hành kiểm định 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 c ủa biến với 3) -> One-Sample T-Test -> Nhập biến C5 vào, thay giátr ị Test value bằng 5 (mặc nhiên là0) -> OK.

Ở màn hình Output s ẽ cho kết qu ả trung bình (mean) là một giátr ị cụ thể (con số) tại bảng tóm t ắt (one sample Statistics). Tại bảng kết quả kiểm định (One-Sample Test), trên cột cuối (95% Confidence interval of the difference) ta th ấy giá trị dưới (lower) vàtrên (Upper). K ết quả kiểm định như sau:

(Mean + Lower) ≤ μ0 ≤ (Mean + Upper) Nếu (Mean + Lower) ≥3, ta ch ấp nh ận gi ả thuyết H0: ĐTDĐ nhãn hi ệu NOKIA cóch ất lượng tốt (với mức ý nghiã α = 5%). Và ngược lại, ta bác bỏ giả thuyết.

23

2. Phân tích nhị biến

Phân tích nhị biến làvi ệc phân tích vàdi ễn giải ý nghiã của dữ liệu th ống kê được thu th ập trong m ẫu nghiên cứu, với 2 bi ến số nhằm xác định và làm rõ m ối liên hệ giữa 2 bi ến số với nhau, vàsuy r ộng ra cho t ổng thể nghiên cứu, với độ tin cậy (1-α), và độ chính xác ε.

1-Bi ến A

2-Bi ến B

24

2. Phân tích nhị biến

Phương pháp phân tích nhị biến sẽ được đề cập với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS, cho các “phép” sau đây:

Kiểm định sự khác biệt giữa 2 trung bình

Kiểm định mối quan hệ giữa 2 biến định lượng

Kiểm định mối quan hệ giữa 2 biến định tính

25

26

XIN CẢM ƠN CÁC BẠN!