BIÊN SON : TS. MAI VN NAM NHÀ XUT BN VN HÓA THÔNG TIN 1 2 MC LC Mc lc Trang PHN I GII THIU MÔN HC I. NGUN GC MÔN HC II. THNG KÊ LÀ GÌ? 1. nh ngha 2. Chc nng ca thng kê 3. Phng pháp thng kê III. CÁC KHÁI NIM THNG DÙNG TRONG THNG KÊ 1. Tng th thng kê 2. Mu 3. Quan sát 4. Tiêu thc thng kê 5. Tham s tng th 6. Tham s mu IV. CÁC LOI THANG O 1. Khái nim 2. Các loi thang đo V. THU THP THÔNG TIN 1. Xác đnh ni dung thông tin 2. Ngu n s liu 2.1. D liu th cp 2.2. D liu s cp 4.3. Các phng pháp thu thp thông tin PHN II THNG KÊ MÔ T CHNG I TNG HP VÀ TRÌNH BÀY D LIU THNG KÊ I. PHÂN T THNG KÊ 1. Khái nim 2. Nguyên tc phân t 3. Phân t theo tiêu thc thuc tính 4. Phân t theo tiêu thc s lng 5. Bng phân phi tn s 6. Các loi phân t thng kê II. B NG THNG KÊ 1. Khái nim 2. Cu thành bng thng kê 3. Các yêu cu và qui c xây dng bng thng kê III. TNG HP BNG  TH 1. Biu đ hình ct 2. Biu đ din tích 3. Biu đ tng hình 4.  th đng gp khúc 5. Biu đ hình màng nhn CHNG II CÁC MC  CA HIN TNG KINH T-XÃ HI I. S TUYT I II. S  TNG I 1. S tng đi đng thái 3 Mc lc Trang 2. S tng đi so sánh 3. S tng đi k hoch 4. S tng đi kt cu 5. S tng đi cng đ III. S O  TP TRUNG – S BÌNH QUÂN 1. S trung bình cng 2. S trung bình gia quyn 3. S trung bình điu hòa 4. S trung bình nhân 5. S trung v - Me 6. Mt – Mo IV. S O  PHÂN TÁN 1. Khong bin thiên 2.  lch tuyt đi trung bình 3. Ph ng sai 4.  lch chun 5. H s bin thiên V. PHNG PHÁP CH S 1. Ch s cá th 2. Ch s tng hp 2.1. Ch s tng hp giá c 2.2. Ch s tng hp khi lng 3. Ch s trung bình tính t ch s tng hp 3.1. Ch s trung bình điu hòa v bin đng ca ch tiêu cht l ng 3.2. Ch s trung bình s hc v bin đng ca ch tiêu khi lng 4. Ch s không gian 4.1. Ch s tng hp nghiên cu s bin đng ca ch tiêu cht lng  hai th trng A và B. 4.2. Ch s tng hp nghiên cu s bin đng ca ch tiêu khi lng  hai th trng A và B 5. H th ng ch s liên hoàn 2 nhân t PHN III THNG KÊ SUY LUN CHNG III PHÂN PHI VÀ PHÂN PHI MU I. PHÂN PHI CHUN 1. nh ngha 2. Phân phi chun tc (đn gin) 3. Bng phân phi chun tc (đn gin) 4. Khái nim Z α 5. Mt vài công thc xác sut thng dùng II. PHÂN PHI CA I LNG THNG KÊ 1. Phân phi Chi bình phng 2. Phân phi Student 3. Phân phi Fisher (F) III. PHÂN PHI MU 1. Khái nim 2. nh lý gii hn trung tâm 3. Các tính cht ca phân phi mu 4 Mc lc Trang CHNG IV C LNG KHONG TIN CY I. KHÁI NIM II. C LNG TRUNG BÌNH TNG TH 1. Khi đã bit phng sai σ 2 2. Khi cha bit phng sai σ 2 III. C LNG T L TNG TH IV. C LNG PHNG SAI TNG TH V. C LNG CHÊNH LCH HAI TRUNG BÌNH TNG TH 1. c lng khong tin cy d trên s phi hp tng cp 2. c lng khong tin cy da vào mu đc lp VI. C LNG HAI CHÊNH LCH T L TNG TH VII. C LNG C MU (Estimating the sample size) 1. C  mu trong c lng khong tin cy ca trung bình tng th 2. C mu trong c lng khong tin cy ca t l tng th CHNG V KIM NH GI THUYT I. MT S KHÁI NIM 1. Các loi gi thuyt trong thng kê 2. Các loi sai lm trong kim đnh gi thuyt 3. Qui trình tng quát trong kim đnh gi thuyt II. KIM NH THAM S  1. Kim đnh trung bình tng th 2. Kim đnh t l p tng th 3. Kim đnh phng sai 4. Giá tr p ca kim đnh 5. Kim đnh s khác nhau ca 2 phng sai tng th 6. Kim đnh s khác nhau ca hai trung bình tng th 7. Kim đnh s khác bit ca hai t l tng th (vi c mu ln) III. KIM  NH PHI THAM S 1. Kim đnh Willcoxon (Kim đnh T) 2. Kim đnh Mann - Whitney (Kim đnh U) 3. Kim đnh Kruskal – Wallis 4. Kim đnh s phù hp 5. Kim đnh v s đc lp, kim đnh v mi liên h IV. PHÂN TÍCH PHNG SAI (ANOVA) 1. Phân tích phng sai mt chiu 2. Phân tích phng sai hai chiu 3. Trng hp có hn mt tham s trong mt ô CHNG VI TNG QUAN VÀ HI QUI TUYN TÍNH I. H S TNG QUAN 1. H s tng quan 2. Kim đnh gi thuyt v mi liên h tng quan II. MÔ HÌNH HI QUI TUYN TÍNH N GIN 1. Mô hình hi qui tuyn tính mt chiu (tuyn tính đn gin) 2.Phng trình hi qui tuyn tính mu 5 Mc lc Trang 3. Khong tin cy ca các h s hi qui 4. Kim đnh tham s hi qui tng th (β) 5. Phân tích phng sai hi qui 6. D báo trong phng pháp hi qui tuyn tính đn gin 7. M rng mô hình hi qui 2 bin III. HI QUI TUYN TÍNH BI 1. Mô hình hi bi 2. Phng trình hi qui bi ca mu 3. Khong tin cy ca các h s hi qui 4. Kim đnh tng tham s hi qui tng th (βi) 5. Phân tích phng sai hi qui CHNG VII DÃY S THI GIAN I. DÃY S THI GIAN 1. nh ngha 2. Phân loi 3 Phng pháp lun d báo thng kê 4.  o lng đ chính xác ca d báo 5. S la chn công thc tính sai s d báo II. MT S CH TIÊU C BN V DÃY S THI GIAN 1. Mc đ trung bình theo thi gian 2. Lng tng gim tuyt 3. Tc đ phát trin 3. Tc đ phát trin trung bình 4. Tc đ tng gim 5. Giá tr tuyt đi ca 1% tng gim III. MT S MÔ HÌNH D BÁO 1. D đoán da vào lng tng gim tuyt đi trung bình 2. D đoán da vào tc đ phát trin trung bình 3. Phng pháp làm phng s m đn gin 4. D báo bng hàm xu hng IV. PHÂN TÍCH TÍNH THI V CA DÃY S THI GIAN 1. Các yu t nh hng đn bin đng ca dãy S thi gian 2. Phân tích ch s thi v CHNG VIII PHNG PHÁP CHN MU I. IU TRA CHN MU 1. iu tra chn mu, u đim, hn ch và điu kin vn dng 2. Sai s chn mu và phm vi sai s chn mu 3. n v chn mu và dàn chn mu 4. Phng pháp chn mu ngu nhiên 5. Phng pháp chn mu phi ngu nhiên 6. Các phng pháp t chc chn mu 7. Xác đnh c mu, phân b  mu và tính sai s chn mu II. SAI S TRONG IU TRA THNG KÊ 1. Sai s trong quá trình chun b điu tra thng kê 2. Sai s trong quá trình t chc điu tra 3. Sai s liên quan đn quá trình x lý thông tin 6 LI NÓI U Thng kê là mt ngành khoa hc có vai trò quan trng trong hu ht các lnh vc kinh t xã hi. Nguyên lý thng kê kinh t, lý thuyt thng kê theo hng ng dng trong lnh vc kinh t và qun tr kinh doanh, là công c không th thiu đc trong hot đng nghiên cu và qun lý. Nguyên lý thng kê kinh t đã tr thành mt môn hc c s trong hu ht các ngành đào to thuc khi kinh t. Trong bi cnh đào to đi hc theo tín ch hóa, thi gian lên lp đc gii hn và sinh viên đc khuyn khích t tham kho tài liu và t hc có hng dn ca ging viên. Nhu cu v mt tài liu ging dy và hc tp môn nguyên lý thng kê kinh t, va phù hp vi chng trình đào to theo tín ch, va nht quán vi các môn hc đnh lng trong chng trình đào t o bc đi hc là cn thit. Giáo trình này đc biên son nhm mc đích giúp cho bn đc am hiu các vn đ v lý thuyt, chun b cho nhng tit thc hành trên máy tính có hiu qu, là c s quan trng cho ngi hc tip cn các môn hc chuyên ngành kinh t.  đáp ng nhu cu trên, Tác gi thc hin biên son quyn sách giáo trình thng kê kinh t. Tài liu này đc vit trên c  s bn đc đã có kin thc v xác sut thng kê toán, cho nên cun sách không đi sâu v mt toán hc mà chú trng đn kt qu và ng dng trong lnh vc kinh t và qun tr kinh doanh vi các ví d gn gi vi thc t. Vi kinh nghim ging dy đc tích ly qua nhiu nm, tham gia thc hin các đ tài nghiên cu trong lnh vc kinh t xã hi; cùng vi s phi hp và h tr ca đng nghip, đc bit ca ThS. Nguyn Ngc Lam, Tác gi hy vng quyn sách này đáp ng đc nhu cu hc tp ca các sinh viên và nhu cu tham kho ca các bn đc có quan tâm đn nguyên lý thng kê kinh t trong nghiên cu kinh t xã hi. Trong quá trình biên son chc chn không tránh khi nhng thiu sót, Tác gi rt mong nhn đc nhng ý kin đóng góp quí báu c a bn đc đ ln tái bn sau quyn sách đc hoàn thin hn. Xin chân thành cám n. Tác gi TS.Mai Vn Nam 7 PHN I GII THIU MÔN HC I. NGUN GC MÔN HC Nu thng kê đc hiu theo ngha thông thng thì ngay t thi c đi con ngi đã đã chú ý đn vic này thông qua vic ghi chép đn gin. Cui th k XVII, lc lng sn xut phát trin mnh m làm cho phng thc sn xut ca ch ngha t bn ra đi. Kinh t hàng hóa phát trin dn đn các ngành sn xut riêng bit t ng thêm, phân công lao đng xã hi ngày càng phát trin. Tính cht xã hi ca sn xut ngày càng cao, th trng đc m rng không ch trong mt nc mà toàn th gii.  phc v cho mc đích kinh t, chính tr và quân s nhà nc t bn và các ch t bn cn rt nhiu thông tin thng xuyên v th trng, giá c, sn xut, nguyên liu, dân s, Do đó, công tác thng kê phát trin nhanh chóng. Chúng ta có th đa ra 3 nhóm tác gi đc gi là nhng ngi khai sáng cho ngành khoa hc thng kê: - Nhng ngi đu tiên đa ngành khoa hc thng kê đi vào thc tin, đi din cho nhng tác gi này là nhà kinh t hc ngi c H.Conhring (1606 - 1681), nm 1660 ông đã ging dy ti trng đi hc Halmsted v phng pháp nghiên cu hin tng xã hi da vào s liu điu tra c th. - Vi nh ng thành qu ca ngi đi trc, b sung hoàn chnh thành môn hc chính thng, đi din là William Petty, mt nhà kinh t hc ca ngi Anh, là tác gi cun “S hc chính tr” xut bn nm 1682, mt s tác phm có tính cht phân tích thng kê đu tiên ra đi. - Thng kê đc gi vi nhiu tên khác nhau thi by gi, sau đó nm 1759 mt giáo s ngi c, Achenwall (1719-1772) ln đu tiên dùng danh t “Statistics” (m t thut ng gc La tinh “Status”, có ngha là Nhà nc hoc trng thái ca hin tng) - sau này ngi ta dch ra là “Thng kê”. K t đó, thng kê có s phát trin rt mnh m và ngày càng hoàn thin, gn lin vi nhiu nhà toán hc - thng kê hc ni ting nh: M.V.Lomonoxop (nga, 1711-1765), Laplace (Pháp, 1749-1827), I.Fisher, W.M.Pearsons, II. THNG KÊ LÀ GÌ? 1. nh ngha Thng kê là mt h thng các phng pháp bao gm thu thp, tng hp, trình bày s liu, tính toán các đc trng ca đi tng nghiên cu nhm phc v cho quá trình phân tích, d đoán và ra quyt đnh. 2. Chc nng ca thng kê Thng kê thng đc phân thành 2 lnh vc: - Thng kê mô t (Descriptive statistics): là các phng pháp có liên quan đn vic thu thp s liu, tóm tt, trình bày, tính toán và mô t các đc trng khác nhau đ phn ánh mt cách tng quát đi tng nghiên cu. - Thng kê suy lun (Inferential statistics) : là bao gm các phng pháp c lng các đc trng ca tng th, phân tích mi liên h gia các hin tng nghiên cu, d đoán hoc ra quyt đnh trên c s thông tin thu thp t kt qu quan sát mu. 8 3. Phng pháp thng kê - Thu thp và x lý s liu: S liu thu thp thng rt nhiu và hn đn, các d liu đó cha đáp ng cho quá trình nghiên cu.  có hình nh tng quát v tng th nghiên cu, s liu thu thp phi đc x lý tng hp, trình bày, tính toán các s đo; kt qu có đc s giúp khái quát đc đc trng ca tng th. - Nghiên c u các hin tng trong hoàn cnh không chc chn: Trong thc t, có nhiu hin tng mà thông tin liên quan đn đi tng nghiên cu không đy đ mc dù ngi nghiên cu đã có s c gng. Ví d nh nghiên cu v nhu cu ca th trng v mt sn phm  mc đ nào, tình trng ca nn kinh t ra sao, đ nm đc các thông tin này mt cách rõ ràng qu là mt điu không chc chn. - iu tra chn mu: Trong mt s trng hp đ nghiên cu toàn b tt c các quan sát ca tng th là mt điu không hiu qu, xét c v tính kinh t (chi phí, thi gian) và tính kp thi, hoc không thc hin đc. Chính điu này đã đt ra cho thng kê xây dng các phng pháp ch cn nghiên cu mt b phn c a tng th mà có th suy lun cho hin tng tng quát mà vn đm bo đ tin cy cho phép, đó là phng pháp điu tra chn mu. - Nghiên cu mi liên h gia các hin tng: Gia các hin tng nghiên cu thng có mi liên h vi nhau. Ví d nh mi liên h gia chi tiêu và thu nhp; mi liên h gia lng vn vay và các yu t tác đng đn lng vn vay nh chi tiêu, thu nhp, trình đ hc vn; mi liên h gia tc đ phát trin vi tc đ phát trin ca các ngành, lm phát, tc đ phát trin dân s,…S hiu bit v mi liên h gia các hin tng rt có ý ngha, phc v cho quá trình d đoán - D đoán: D đoán là mt công vic cn thit trong tt c các lnh v c hot đng. Trong hot đng d đoán ngi ta có th chia ra thành nhiu loi: (1). D đoán da vào đnh lng và da vào đnh tính. Tuy nhiên, trong thng kê chúng ta ch yu xem xét v mt đnh lng vi mc đích cung cp cho nhng nhà qun lý có cái nhìn mang tính khoa hc hn và c th hn trc khi ra quyt đnh phù hp. (2). D đoán da vào ni suy và da vào ngoi suy. - D đoán n i suy là chúng ta da vào bn cht ca hin tng đ suy lun, ví d nh chúng ta xem xét mt liên h gia lng sn phm sn xut ra ph thuc các yu t đu vào nh vn, lao đng và trình đ khoa hc k thut. - D đoán da vào ngoi suy là chúng ta ch quan sát s bin đng ca hin tng trong thc t, tng hp li thành qui lut và s d ng qui lut này đ suy lun, d đoán s phát trin ca hin tng. Ví d nh đ đánh giá kt qu hot đng ca mt công ty ngi ta xem xét kt qu hot đng kinh doanh ca h qua nhiu nm. Ngoài ra, ngi ta còn có th phân chia d báo thng kê ra thành nhiu loi khác. 9 III. CÁC KHÁI NIM THNG DÙNG TRONG THNG KÊ 1. Tng th thng kê (Populations) Tng th thng kê là tp hp các đn v cá bit v s vt, hin tng trên c s mt đc đim chung nào đó cn đc quan sát, phân tích mt lng ca chúng. Các đn v, phn t to nên hin tng đc gi là các đn v tng th. Nh vy mu n xác đnh đc mt tng th thng kê, ta cn phi xác đnh đc tt c các đn v tng th ca nó. Thc cht ca vic xác đnh tng th thng kê là vic xác đnh các đn v tng th. Trong nhiu trng hp, các đn v ca tng th đc biu hin mt cách rõ ràng, d xác đnh. Ta gi nó là tng th b l. Ngc li, mt tng th mà các đn v ca nó không đc nhn bit mt cách trc tip, ranh gii ca tng th không rõ ràng đc gi là tng th tim n. i vi tng th tim n, vic tìm đc đy đ, chính xác gp nhiu khó khn. Vic nhm ln, b sót các đn trong tng th d xy ra. Ví d nh  tng th là nhng nhng mê nhc c đin, tng th ngi mê tín d đoan, 2. Mu (Samples) Mu là mt b phn ca tng th, đm bo đc tính đi din và đc chn ra đ quan sát và dùng đ suy din cho toàn b tng th. Nh vy, tt c các phn t ca mu phi thuc tng th, nh ng ngc li các phn t ca tng th thì cha chc thuc mu. iu này tng chng là đn gin, tuy nhiên trong mt s trng hp vic xác đnh mu cng có th dn đn nhm ln, đc bit là trong trng hp tng th ta nghiên cu là tng th tim n. Ngoài ra, chn mu nh th nào đ làm c s suy di n cho tng th, tc là mu phi mang tính đi din cho tng th. iu này thc s không d dàng, ta ch c gng hn ch ti đa s sai bit này mà thôi ch không th khc phc đc hoàn toàn. 3. Quan sát (Observations) Là mi đn v ca mu ; trong mt s tài liu còn đc gi là quan trc. 4. Tiêu thc thng kê Các đn v tng th thng có nhi u đc đim khác nhau, tuy nhiên trong thng k ngi ta ch chn mt s đc đim đ nghiên cu, các đc đim này ngi ra gi là tiêu thc thng kê. Nh vy, tiêu thc thng kê là khái nim ch các đc đim ca đn v tng th. Mi tiêu thc thng kê đu có các giá tr biu hin ca nó, da vào s biu hin c a nó ngi ta chia ra làm hai loi: a) Tiêu thc thuc tính: là tiêu thc phn ánh loi hoc tính cht ca đn v. Ví d nh ngành kinh doanh, ngh nghip, b) Tiêu thc s lng: là đc trng ca đn v tng th đc th hin bng con s. Ví d, nng sut ca mt loi cây trng. Tiêu thc s lng đc chia làm 2 loi: - Loi ri r c: là loi các giá tr có th ca nó là hu hn hay vô hn và có th đm đc. - Loi liên tc: là loi mà giá tr ca nó có th nhn bt k mt tr s nào đó trong mt khong nào đó. 5. Tham s tng th Là giá tr quan sát đc ca tng th và dùng đ mô t đc trng ca hin tng nghiên cu. Trong xác sut thng kê toán chúng ta đã bit các tham s tng th nh trung bình tng th (µ), t l tng th (p), phng sai tng th (σ 2 ). Ngoài ra, trong quá trình nghiên cu sâu môn thng kê chúng ta còn có thêm nhiu tham s tng th na nh: tng quan tng th (ρ), hi qui tuyn tính tng th,… 6. Tham s mu Tham s mu là giá tr tính toán đc ca mt mu và dùng đ suy rng cho tham s tng th. ó là cách gii thích mang tính cht thông thng, còn đi vi xác sut thng kê thì tham s mu là c lng đim ca tham s tng th, trong trng hp chúng ta cha bit tham s tng th chúng ta có th s dng tham s mu đ c lng tham s tng th. Chúng ta có th lit kê vài tham s mu nh sau: trung bình mu ( x ), t l mu ( ), phng sai mu (S p ˆ 2 ), h s tng quan mu (r),… IV. CÁC LOI THANG O (Scales of Measurement) ng trên quan đim ca nhà nghiên cu, chúng ta cn xác đnh các phng pháp phân tích thích hp da vào mc đích nghiên cu và bn cht ca d liu. Do vy, đu tiên chúng ta tìm hiu bn cht ca d liu thông qua kho sát các cp đ đo lng khác nhau vì mi cp đ s ch cho phép mt s phng pháp nht đnh mà thôi. 1. Khái nim - S đo: là vic gán nhng d kin lng hoá hay nhng ký hiu cho nhng hin tng quan sát. Chng hn nh nhng đc đim ca khách hàng v s chp nhn, thái đ, th hiu hoc nhng đc đim có liên quan khác đi vi mt sn phm mà h tiêu dùng. - Thang đo: là to ra mt thang đim đ đánh giá đc đim ca đi tng nghiên cu th hin qua s đánh giá, nhn xét. 2. Các loi thang đo - Thang đo danh ngha (Nominal scale): Là loi thang đo s dng cho d liu thuc tính mà các biu hin ca d liu không có s hn kèm, khác bit v th bc. Các con s không có mi quan h hn kém, không thc hin đc các phép tính đi s. Các con s ch mang tính cht mã hoá. Ví d, tiêu th c gii tính ta có th đánh s 1 là nam, 2 là n. - Thang đo th bc (Ordinal scale): Là loi thang đo dùng cho các d liu thuc tính. Tuy nhiên trng hp này biu hin ca d liu có s so sánh. Ví d, trình đ thành tho ca công nhân đc phân chia ra các bc th t 1 đn 7. Phân loi ging viên trong các trng đi hc: Giáo s, P.Giáo s, Ging viên chính, Ging viên. Thang đo này cng không thc hin đc các phép tính đi s . - Thang đo khong (Interval scale): Là loi thang đo dùng cho các d liu s lng. Là loi thang đo cng có th dùng đ xp hng các đi tng nghiên cu nhng khong cách bng nhau trên thang đo đi din cho khong cách bng nhau trong đc đim ca đi tng. Vi thang đo này ta có th thc hin các phép tính đi s tr phép chia không có ý ngha. Ví d nh đim môn hc c a sinh viên. Sinh viên A có đim thi là 8 đim, sinh viên B có đim là 4 thì không th nói rng sinh viên A gii gp hai ln sinh viên B. 10 - Thang đo t l (Ratio scale): Là loi thang đo cng có th dùng d liu s lng. Trong các loi thang đo đây là loi thang đo cao nht. Ngoài đc tính ca thang đo khong, phép chia có th thc hin [...]... ng c s d ng vỡ cỏc lý do sau: - Ti t ki m chi phớ 12 - Cung c p thụng tin k p th i cho quỏ trỡnh nghiờn c u - ỏng tin c y õy l y u t r t quan tr ng, nú lm cho i u tra ch n m u tr nờn cú hi u qu v c ch p nh n Tuy nhiờn, cú s ỏng tin c y ny chỳng ta ph i cú ph ng phỏp khoa h c m b o tớnh chớnh xỏc ch c n ch n ra m t s quan sỏt m cú th suy lu n cho c t ng th r ng l n ú l nh vo cỏc lý thuy t th ng kờ... n thi t cho nghiờn c u D a vo cỏch th c ny ng i ta chia d li u thnh 2 ngu n: d li u th c p v d li u s c p 2.1 D li u th c p (Secondary data): D li u th c p l cỏc thụng tin ó cú s n v ó qua t ng h p, x lý Lo i d ki n ny cú th thu th p t cỏc ngu n sau: (1) S li u n i b : l lo i s li u ó thu th p t cỏc cu c i u tra tr c õy c ghi chộp c p nh t trong n v ho c c (2) S li u t cỏc n ph m c a nh n c: Cỏc d li... theo yờu c u S li u th c p cú u i m l cú th chia s chi phớ, do ú nú cú tớnh kinh t h n, s li u c cung c p k p th i h n Tuy nhiờn, d li u th c p th ng l cỏc thụng tin c b n, s li u ó c t ng h p ó qua x lý cho nờn khụng y ho c khụng phự h p cho quỏ trỡnh nghiờn c u S li u th c p th ng ớt c s d ng d bỏo trong th ng kờ, s li u ny th ng c s d ng trong trỡnh by t ng quan n i dung nghiờn c u, l c s phỏt hi... tớch k t lu n ph n ỏnh c c i m b n ch t c a hi n t ng - K p th i: Yờu c u thụng tin khụng nh ng ỏp ng yờu c u phự h p, chớnh xỏc m giỏ tr thụng tin cũn th hi n ch nú cú ph c v k p th i cho cụng tỏc qu n lý v ti n trỡnh ra cỏc quy t nh hay khụng - Khỏch quan: T c l s li u thu th p c khụng b nh h ng vo tớnh ch quan c a ng i thu th p c ng nh ng i cung c p s li u v ngay c trong thi t k b ng cõu h i Y u t... ng kờ, c n thi t ph i trỡnh by k t qu t ng h p theo m t hỡnh th c thu n l i nh t cho vi c s d ng sau ny 1 Khỏi ni m B ng th ng kờ l m t hỡnh th c trỡnh by cỏc ti li u th ng kờ m t cỏch cú h th ng, h p lý v rừ rng, nh m nờu lờn cỏc c tr ng v m t l ng c a hi n t ng nghiờn c u c i m chung c a t t c cỏc b ng th ng kờ l bao gi c ng cú nh ng con s c a t ng b ph n v cú m i liờn h m t thi t v i nhau 2 C u thnh... (2) (3) (4) (5) Tờn ch 3 Cỏc yờu c u v qui c xõy d ng b ng th ng kờ Qui mụ c a b ng th ng kờ: khụng nờn quỏ l n, t c l quỏ nhi u hng, c t v nhi u phõn t k t h p M t b ng th ng kờ ng n, g n m t cỏch h p lý s t o i u ki n d dng cho vi c phõn tớch N u th y c n thi t nờn xõy d ng hai, ba, b ng th ng kờ nh thay cho m t b ng th ng kờ quỏ l n S hi u b ng: nh m giỳp cho ng i c d dng xỏc nh v trớ c a b ng khi... Tựy theo m c ớch nghiờn c u ta c n xem xột v n d ng cỏc s o cho phự h p Tuy nhiờn, trong th c t s trung bỡnh c s d ng r ng rói vỡ d a vo s trung bỡnh ng i ta phỏt tri n nhi u c s suy lu n xõy d ng cỏc lý thuy t v tớnh cỏc s o khỏc IV S O PHN TN (Measure of dispersion) bi n thiờn c a tiờu th c dựng ỏnh giỏ m c i di n c a s bỡnh quõn i v i t ng th c nghiờn c u Tr s ny tớnh ra cng l n, bi n thiờn c a tiờu . THNG KÊ 1. Sai s trong quá trình chun b điu tra thng kê 2. Sai s trong quá trình t chc điu tra 3. Sai s liên quan đn quá trình x lý thông tin 6 LI NÓI U Thng kê là. hi. Nguyên lý thng kê kinh t, lý thuyt thng kê theo hng ng dng trong lnh vc kinh t và qun tr kinh doanh, là công c không th thiu đc trong hot đng nghiên cu và qun lý. Nguyên. tp môn nguyên lý thng kê kinh t, va phù hp vi chng trình đào to theo tín ch, va nht quán vi các môn hc đnh lng trong chng trình đào t o bc đi hc là cn thit. Giáo trình