Nghiên cứu marketing - Chương 7

Chia sẻ: Vũ Chu Cung | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:59

Thêm vào BST

Báo xấu

353
lượt xem 179
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nhiệm vụ tổng quát của việc xử lý dữ liệu là “chuyển hóa” những ghi chép quan sát hoặc các câu trả lời dưới dạng “thô” thành các con số thống kê theo một trật tự nhất định để chuẩn bị cho việc phân tích và diễn giải các kết quả nghiên cứu thu được. Giai đọan này gổm 3 bước: Kiểm tra và hiệu chỉnh dữ liệu; Định biến dữ liệu; Mã hóa dữ liệu.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu marketing - Chương 7

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP. HỒ CHÍ MINH KHOA QU ẢN TR Ị KIN H D OAN H NGHIÊN CỨU MARKETING CHƯƠNG 7 XỬ LÝ DỮ LIỆU- ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS 1
NỘI DUNG XỬ LÝ DỮ LIỆU A. Các phương pháp xử lý dữ liệu; 1. Các giai đoạn xử lý dữ liệu. 2. ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS B. Giới thiệu phần mềm SPSS; 1. Chuẩn bị dữ liệu; 2. Định biến và nhập dữ liệu; 3. Các phép biến đổi và thao tác trên tập dữ liệu. 4. 2
A. XỬ LÝ DỮ LIỆU TRONG NC MAR Nhiệm vụ tổng quát của việc xử lý dữ liệu là “chuyển hóa” những ghi chép quan sát hoặc các câu trả lời dưới dạng “thô” thành các con số thống kê theo một trật tự nhất định để chuẩn bị cho việc phân tích và diễn giải các kết quả nghiên cứu thu được. 3
1. Các phương pháp xử lý dữ liệu Có 2 phương pháp xử lý dữ liệu cơ bản là : Xử lý Xử lý với trợ giúp thủ công của máy tính 4
2. Các giai đoạn xử lý dữ liệu Chuẩn bị dữ liệu Nhập dữ liệu và lưu trữ Giai đọan này gổm 3 Giai đọan này cũng gồm bước: 3 bước:  Kiểm tra và hiệu  Nhập dữ liệu vào chỉnh dữ liệu; máy tính;  Định biến dữ liệu;  Làm sạch dữ liệu;  Mã hóa dữ liệu.  Lưu trữ dữ liệu. 5
2.1.1 Kiểm tra và hiệu chỉnh dữ liệu Đây là bước kiểm tra chất lượng thông tin trong bảng câu hỏi nhằm đảm bảo không có bảng câu hỏi nào bị thiếu hoặc chứa đựng những thông tin sai sót theo yêu cầu thiết kế ban đầu. Người kiểm tra phải bảo đảm tính toàn vẹn và tính chính xác của từng bảng câu hỏi. Thông thường ở bước này các nhà nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm tra các đặc tính cơ bản của bảng câu hỏi. Cụ thể:  Tính lôgíc của các câu trả lời;  Tính đầy đủ của một câu trả lời và của một bảng câu hỏi; 6
2.1.1 Kiểm tra và hiệu chỉnh dữ liệu Quá trình kiểm tra, rà soát lại bảng câu hỏi là nhằm mục đích kiểm tra, phát hiện, sửa chữa và thông báo kịp thời cho người thu thập dữ liệu để tránh những sai sót tương tự. Để xử lý các sai sót phát hiện được qua kiểm tra, ta có thể chọn cách xử lý tuỳ thuộc vào mức độ sai sót. Cụ thể:  Trả về cho bộ phận thu thập dữ liệu nhằm làm sáng tỏ vấn đề;  Suy luận từ các câu trả lời khác;  Loại bỏ bảng câu hỏi. 7
2.1.2 Định biến dữ liệu Biến nghiên cứu là tập hợp các khái niệm có ý nghiã mô tả (định tính, định lượng ) cho mục tiêu nghiên cứu, được thể hiện bằng các ký hiệu (mã hoá) theo một qui ước nào đó. Biến nghiên cứu được thể hiện và là một bộ phận không thể thiếu trong mô hình nghiên cứu. Biến nghiên cứu có thể được phân loại theo kiểu dữ liệu (dạng thang đo). Biến định tính là biến chứa các giá trị quan sát ở dạng thang đo biểu danh và thang đo xếp hạng theo bậc. Biến định lượng là biến chứa các giá trị quan sát ở dạng thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ. Trong bảng câu hỏi, mỗi một câu hỏi thường phải nhằm một mục đích quan sát nào đó. Do vậy, thường mỗi một câu hỏi tương ứng với một biến quan sát. 8
Thí dụ về biến nghiên cứu Giả sử rằng “Các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn (mua) mì ăn liền nhãn hiệu “Hảo Hảo” của khách hàng trên thị trường TP.HCM” là: (a1) Chất lượng SP; (a2) Khẩu vị phù hợp; (a3) Định lượng vừa đủ; (a4) Dễ dàng mua; (a5) Bao bì hấp dẫn. Khi đi sâu nghiên cứu về “ chất lượng” sản phẩm, các thuộc tính cấu thành kết luận chất lượng sản phẩm tốt của mì ăn liền ”Hảo Hảo” gồm có: (a1.1) Sợi mì dai (khi ăn); (a1.2) Màu sắc của mì và nước dùng tươi ngon; (a1.3) Có thành phần dinh dưỡng cao; … Và các yếu tố còn lại cũng có các thuộc tính xác 9
Thí dụ về biến nghiên cứu Ở thí dụ trên các biến số: a1; a2; a3; a4 là các biến số trực tiếp (cấp 1) tác động đến quyết định lựa chọn mì ăn liến “ Hảo Hảo”. Còn các biến số a1.1; a1.2; … là các biến số cấp 2 ( Xem mô hình nghiên cứu). Thí dụ: Với câu hỏi “ Xin vui lòng cho biết sở thích của bạn đối với sữa chua Vinamilk? -> Ta có thể định biến nghiên cứu là: c3: Sở thích của khách hàng đối với sữa chua Vinamilk. 10
2.1.3 Mã hoá dữ liệu Mã hoá dữ liệu (Coding) là quá trình chuyển đổi các trả lời thành dạng mã số để nhập và xử lý dữ liệu. Mục đích của việc mã hoá là tạo nhãn (labels) cho các câu trả lời, thường là bằng các con số, hay ký hiệu. Một trả lời khi mã hoá thường sẽ thể hiện bằng 1ký tự chỉ số trả lời (số đo). Thí dụ: Với câu hỏi “ Xin vui lòng cho biết sở thích của bạn đối với sữa chua Vinamilk? Code: 1 2 3 4 5 Rất ghét Ghét Tạm được Rất thích Thích 11
2.1.3 Mã hoá dữ liệu Mã hoá còn giúp giảm thiểu các câu trả lời bằng cách nhóm các câu trả lời vào 1 nhóm có cùng ý nghiã. Mã hoá dữ liệu làm cơ sở cho việc thống kê phân tích dữ liệu. Tiến trình mã hoá có thể được tiến hành bằng việc lập Sổ mã hoá dữ liệu như sau:  Xác định loại câu trả lời cho những câu hỏi tương ứng. Những câu trả lời này có thể thu thập từ một mẫu các bảng câu hỏi đã hoàn tất;  Xây dựng một danh mục liệt kê các câu trả lời;  Gán cho các câu trả lời một nhãn hiệu, ký hiệu, một giá trị (thường là một con số cụ thể). 12
Hình 7.1: Sổ mã hoá dữ liệu Câu hỏi nghiên cứu Biến quan sát Mã trả Trả lời TT lời Vui lòng cho biết giới tính a1:Giới tính 1 1 Nam của bạn? Nữ 2 Xin vui lòng cho biết bạn a2: Nhóm tuổi Dưới 18 tuổi 2 1 thuộc nhóm tuổi nào dưới Từ 19- 25 2 đây? Từ 26-35 3 Từ 36-45 4 Trên 45 tuổi 5 Xin vui lòng cho biết sở a3: Sở thích Rất ghét 3 1 thích của bạn đối với sữa của khách hàng 2 Ghét đối với sữa chua Vinamilk? Tạm được 3 chua Vinamilk. 4 Thích Rất thích 5 … 13
2.2 Nhập dữ liệu và lưu trữ 2.2.1- Nhập dữ liệu vào máy tính CÁC BƯỚC CÔNG ViỆC (Inputing data into computer) 2.2.2- Làm sạch dữ liệu (Data cleaning) 2.2.3- Lưu trữ dữ liệu (Data saving)
2.2.1 Nhập dữ liệu vào máy tính Bảng câu hỏi sau khi phỏng vấn, hiệu chỉnh và mã hoá dữ liệu thì công việc tiếp theo là nhập dữ liệu vào máy. Dữ liệu sau khi nhập xong ở dạng một ma trận được gọi là Ma trận dữ liệu (data matrix). Các phần mềm xử lý dữ liệu trong thống kê đều cần dữ liệu ở dạng ma trận. 15
2.2.2 Làm sạch dữ liệu Có 2 sai sót thường gặp trong nhập dữ liệu là : 2- Trả lời 1- Ô trống không hợp lý (Missing data) (Roque value) 16
2.2.2 Làm sạch dữ liệu Các ô trống là các ô của ma trận không chứa đựng dữ liệu trả lời. Nguyên nhân của sai sót là do thu thập dữ liệu bị sót, hoặc nhập dữ liệu sai. Để phát hiện ô trống ta có thể dùng phép đếm (count) theo các biến, vì số ô theo các biến sẽ phải có số lượng đúng bằng cỡ mẫu. Khi phát hiện sai sót phải chỉnh sửa lại. Trả lời không hợp lý là các trả lời có dữ liệu không nằm trong thang đo đã thiết kế. Ví dụ: thang đo có 5 bậc (từ 1-5), nhưng lại có dự liệu là 7, hoặc 33 là những dữ liệu không hợp lý. Để phát hiện các trả lời không hợp lý ta chỉ cần tính tần số theo cột (biến). Loại sai sót này chủ yếu do nhập liệu (do gõ sai). 2.2.3 Lưu trữ dữ liệu: Dưới dạng văn bản hoặc files. 17
3. TÓM TẮT DỮ LIỆU Dữ liệu sau khi được lưu giữ ở dạng ma trận dữ liệu, công việc tiếp theo là tóm tắt chúng để chuẩn bị cho các phương pháp phân tích tiếp theo. Dữ liệu thường được tóm tắt ở 3 dạng: Dạng thống kê Dạng bảng, biểu Dạng đồ thị 18
3.1 Tóm tắt dạng thống kê 2- Đo lường mức độ phân tán 1- Đo lường mức độ tập trung (Measure of dispersion) (Measure of centrality) Gồm có: Gồm có:  Phương sai (Variance);  Trung bình (mean);  Trung vị ( Median); Độ lệch chuẩn  Mode. (Standard Deviation);  Khoảng biến thiên (Range) 19
3.1 Tóm tắt thống kê 3.1.1 Đo lường mức độ tập trung Ba đại lượng thường sử dụng trong đo lường mức độ tập trung của các quan sát có công thức tính như sau:  Trung bình của biến Xi ( i= 1,2,3… n) của mẫu: X = (1/n ). Σni=1Xi  Trung vị là giá trị nằm giữa của thang đo.  Mode là giá trị có tần số xuất hiện lớn nhất của một tập hợp các số đo. 20