CHƢƠNG VIII Thu thập liệu trƣờng chuẩn bị liệu Fieldwork/Data Collection Process Data Preparation 14-2 TIẾN TRÌNH THU THẬP DỮ LIỆU HIỆN TRƢỜNG Fig 13.1 Tuyển chọn điều tra viên Huấn luyện điều tra viên Giám sát hoạt động thu thập liệu trƣờng Thẩm định hiệu lực điều tra trƣờng Validating Fieldwork Đánh giá điều tra viên 14-3 Tiến trình chuẩn bị liệu Fig 14.1 Chuẩn bị kế hoạch khởi đầu phân tích liệu Kiểm tra phiếu vấn Chỉnh sửa Mã hóa chép liệu Transcribe Làm liệu Hiệu chỉnh liệu mặt thống kê Statistically Adjust the Data Lựa chọn chiến lƣợc phân tích liệu 14-4 Phân loại liệu, mã hóa, nhập liệu, làm liệu 14-5 Phân loại liệu Dữ liệu Dữ liệu đònh tính Dữ liệu Đònh lượng Thang đo thứ bậc Thang đo khoảng cách Thang đo danh nghóa Thang đo Tỉ lệ 14-6 Phân loại liệu  Dữ liệu đònh tính   Dữ liệu đònh lượng  Phản ánh tính chất, kém, không tính giá trò trung bình Phản ánh mức độ, kém, tính giá trò trung bình 14-7 Cửa sổ làm việc MS.SPSS 14-8 Cửa sổ làm việc MS.SPSS Nội dung chủ yếu Menu sau:      File: tạo file mới, đóng, mở, lưu file, in ấn, thoát, Edit: undo, cắt dán, chọn, tìm kiếm, thay thế, View: cho dòng trạng thái, công cụ, chọn font chữ, cho giá trò nhập vào (value), nhãn ý nghóa giá trò, Data: đònh nghóa biến, thêm biến, xếp thứ tự, ghép file, chia file, Transform: tính toán, mã hóa lại biến, 14-9 Cửa sổ làm việc MS.SPSS Nội dung chủ yếu Menu sau:     Statistics: thực thủ tục thống kê tóm tắt liệu, lập bảng tổng hợp, so sánh trung bình đám đông, phân tích phương sai, tương quan hồi quy, phương pháp phân tích đa biến, Graphs: tạo biểu đồ đồ thò Utilities: tìm hiểu thông tin biến, file, Window: xếp cửa sổ làm việc SPSS, di chuyển cửa sổ làm việc, 14-10 Nguyên tắc mã hóa & nhập liệu Nguyên tắc mã hóa  Chỉ mã hóa thang đo đònh tính  Thông tin thu thập từ thang đo đònh tính dạng số (ví dụ nam nữ) phải mã hóa để chuyển sang dạng số  Ví dụ      10 1: Nam 0: Nữ 1: Đồng ý 0: Khơng đồng ý 1: Rất khơng đồng ý 7: Rất đồng ý Câu hỏi chọn trả lời cần tạo biến Câu hỏi có chọn nhiều trả lời cần phải có nhiều biến 14-23 Làm liệu  Phát giá trị dị biệt liệu: cơng cụ Frequency (bảng tần số), bảng phối hợp 2,3 biến, Box Plot Frequency Valid Nam Nữ 11 Total 23 Percent Valid Percent Cumulative Percent 248 49.6 49.6 49.6 251 50.2 50.2 99.8 2 100.0 500 100.0 100.0 14-24 14-25 14-26 14-27 14-28 Biểu đồ hộp box-plots  Các thành phần chủ yếu biểu đồ hộp là:  Đƣờng thẳng trung tâm hộp giá trị trung vị  Hai lề hộp thể hai giá trị tứ phân vị thứ thứ (tƣơng ứng với giá trị thứ 25% (25th percentile) giá trị thứ 75% (75th percentile) dãy số liệu  Các “râu” kéo dài từ lề phía phía dƣới hộp thể giá trị lớn nhỏ Các giá trị nằm khoảng tối đa 1,5 lần khoảng cách tứ phân vị tính từ lề hộp 14-29 Biểu đồ hộp Box-plots 14-30 Biểu đồ hộp Box-plots 14-31 Làm liệu Xử lý giá trị bị bỏ sót (Missing Responses)     14-32 Thay giá trị trung lập Neutral Value – giá trị trung lập thang diểm đƣợc sử dụng để thay vào, ví dụ đƣợc sử dụng cho thang đo mức, đƣợc sử dụng cho thang đo mức Thay giá trị qui kết Imputed Response – kiểu phản hồi đáp viên cho câu hỏi khác đƣợc sử dụng để tính tốn phản hồi thích hợp cho câu hỏi bị thiếu Ví dụ: mức sử dụng sản phẩm có mối liên hệ với qui mơ hộ gia đình, từ số liệu thu đƣợc từ đáp viên khác với qui mơ hộ gia đình đáp viên suy luận mức sử dụng sản phẩm bị thiếu casewise deletion: trƣờng hợp bỏ sót câu hỏi điều bị loại khỏi qui trình phân tích pairwise deletion: thay bỏ tất trƣờng hợp có giá trị thiếu, ngƣời nghiên cứu sử dụng trƣờng hợp hồn thành câu trả lời cho phép tính Điều chỉnh liệu mang tính thống kê Phƣơng pháp trọng số    14-33 Đối với phƣơng pháp trọng số, trƣờng hợp sở liệu đƣợc gán thêm trọng số để phản ánh tầm quan trọng tƣơng đối so với trƣờng hợp khác PP trọng số đƣợc sử dụng rộng rãi để làm cho liệu mẫu có tính đại diện cho tổng thể mục tiêu đặc tính Mục đích khác sử dụng pp trọng số để điều chỉnh mẫu nhằm nhấn mạnh đặc tính quan trọng đáp viên 14-34 Lựa chọn chiến lƣợc phân tích liệu Fig 14.5 Xem lại bƣớc trƣớc đó(1, 2, & 3) tiến trình nghiên cứu marketing Các đặc tính biết liệu Tính chất kỹ thuật thống kê Nền tảng triết lý ngƣời nghiên cứu Chiến lƣợc phân tích liệu 14-35 Các kỹ thuật phân tích liệu    Các kỹ thuật phân tích liệu mang tính khám phá (exploratory data analysis), ví dụ: bảng tần số đơn giản, thống kê mơ tả Cách sử dụng bảng chéo (crosstabulation) để trắc nghiệm mối quan hệ biến phân loại (categorical variables) Cách sử dụng thống kê phân tích trắc nghiệm giả thiết 14-36 Phân loại kỹ thuật đơn biến Univariate Techniques Fig 14.6 Các kỹ thuật đơn biến Non-numeric Data Metric Data Một mẫu * t test * Z test Độc lập * TwoGroup t test * Z test * One-Way ANOVA Hai nhiều mẫu Một mẫu * Frequency * Chi-Square * K-S * Runs * Binomial Hai nhiều mẫu Phụ thuộc * Paired t test Độc lập * Chi-Square * Mann-Whitney * Median * K-S * K-W ANOVA Phụ thuộc * Sign * Wilcoxon * McNemar * Chi-Square Phân loại kỹ thuật đa biến A Classification of Multivariate Techniques Fig 14.7 Kỹ thuật đa biến Dependence Technique Một biến phụ thuộc * CrossTabulation * Analysis of Variance and Covariance * Multiple Regression * Conjoint Analysis 14-37 Interdependence Technique Hơn biến phụ thuộc * Multivariate Analysis of Variance and Covariance * Canonical Correlation * Multiple Discriminant Analysis Variable Interdependence * Factor Analysis Interobject Similarity * Cluster Analysis * Multidimensional Scaling [...]... dữ liệu 20 14-21 Lưu tập tin dữ liệu 21 14-22 Làm sạch dữ liệu   Nguyên nhân  Chất lượng của phỏng vấn: phỏng vấn viên hiều sai, thu thập sai, ghi nhầm,  Nhập liệu: sai, sót, thừa, Phương pháp làm sạch dữ liệu:   22 Phát hiện giá trị dị biệt trong dữ liệu: cơng cụ Frequency, bảng phối hợp 2 hoặc 3 biến, Box Plot… Xử lý giá trị bị bỏ sót 14-23 Làm sạch dữ liệu  Phát hiện giá trị dị biệt trong. .. cho dữ liệu mẫu có tính đại diện hơn cho tổng thể mục tiêu về một đặc tính nào đó Mục đích khác khi sử dụng pp trọng số là để điều chỉnh mẫu nhằm nhấn mạnh đặc tính quan trọng nào đó của đáp viên 14-34 Lựa chọn chiến lƣợc phân tích dữ liệu Fig 14.5 Xem lại các bƣớc trƣớc đó(1, 2, & 3) trong tiến trình nghiên cứu marketing Các đặc tính đã biết của dữ liệu Tính chất của các kỹ thu t thống kê Nền tảng và. .. & 3) trong tiến trình nghiên cứu marketing Các đặc tính đã biết của dữ liệu Tính chất của các kỹ thu t thống kê Nền tảng và triết lý của ngƣời nghiên cứu Chiến lƣợc phân tích dữ liệu 14-35 Các kỹ thu t phân tích dữ liệu cơ bản    Các kỹ thu t phân tích dữ liệu mang tính khám phá (exploratory data analysis), ví dụ: bảng tần số đơn giản, các thống kê mơ tả Cách sử dụng bảng chéo (crosstabulation) để... 1 và thứ 3 (tƣơng ứng với giá trị thứ 25% (25th percentile) và giá trị thứ 75% (75th percentile) của dãy số liệu  Các “râu” kéo dài từ lề phía trên và phía dƣới của hộp thể hiện giá trị lớn nhất và nhỏ nhất Các giá trị này nằm trong khoảng tối đa 1,5 lần khoảng cách giữa các tứ phân vị tính từ lề của hộp 14-29 Biểu đồ hộp Box-plots 14-30 Biểu đồ hộp Box-plots 14-31 Làm sạch dữ liệu Xử lý giá trị bị. .. phẩm bị thiếu casewise deletion: trƣờng hợp bỏ sót bất kỳ câu hỏi nào điều bị loại ra khỏi qui trình phân tích pairwise deletion: thay vì bỏ tất cả các trƣờng hợp có giá trị thiếu, ngƣời nghiên cứu chỉ sử dụng những trƣờng hợp hồn thành câu trả lời cho mỗi phép tính Điều chỉnh dữ liệu mang tính thống kê Phƣơng pháp trọng số    14-33 Đối với phƣơng pháp trọng số, mỗi trƣờng hợp trong cơ sở dữ liệu. ..14-11 Nguyên tắc mã hóa & nhập liệu Nhập dữ liệu    11 Mỗi đối tượng trả lời (quan sát) tương ứng với 1 dòng (Case) Thông tin của mỗi đối tượng sẽ được nhập vào 1 dòng ở cửa sổ Data Mỗi loại thông tin thu thập được sắp xếp tương ứng với 1 cột (Variable) Nhập liệu từ trái qua phải trên cửa sổ Data của SPSS theo từng dòng Xong 1 phiếu (1 dòng)... của thang diểm đƣợc sử dụng để thay vào, ví dụ 4 đƣợc sử dụng cho thang đo 7 mức, 3 đƣợc sử dụng cho thang đo 5 mức Thay thế bằng một giá trị qui kết Imputed Response – kiểu phản hồi của đáp viên cho những câu hỏi khác đƣợc sử dụng để tính tốn phản hồi thích hợp cho câu hỏi bị thiếu Ví dụ: mức sử dụng sản phẩm có mối liên hệ với qui mơ hộ gia đình, do đó từ số liệu thu đƣợc từ các đáp viên khác cùng... 14-36 Phân loại các kỹ thu t đơn biến Univariate Techniques Fig 14.6 Các kỹ thu t đơn biến Non-numeric Data Metric Data Một mẫu * t test * Z test Độc lập * TwoGroup t test * Z test * One-Way ANOVA Hai hoặc nhiều mẫu Một mẫu * Frequency * Chi-Square * K-S * Runs * Binomial Hai hoặc nhiều mẫu Phụ thu c * Paired t test Độc lập * Chi-Square * Mann-Whitney * Median * K-S * K-W ANOVA Phụ thu c * Sign * Wilcoxon... giá trị dị biệt trong dữ liệu: cơng cụ Frequency, bảng phối hợp 2 hoặc 3 biến, Box Plot… Xử lý giá trị bị bỏ sót 14-23 Làm sạch dữ liệu  Phát hiện giá trị dị biệt trong dữ liệu: cơng cụ Frequency (bảng tần số), bảng phối hợp 2,3 biến, và Box Plot Frequency Valid Nam Nữ 11 Total 23 Percent Valid Percent Cumulative Percent 248 49.6 49.6 49.6 251 50.2 50.2 99.8 1 2 2 100.0 500 100.0 100.0 14-24 14-25 14-26 ... Adjust the Data Lựa chọn chiến lƣợc phân tích liệu 14-4 Phân loại liệu, mã hóa, nhập liệu, làm liệu 14-5 Phân loại liệu Dữ liệu Dữ liệu đònh tính Dữ liệu Đònh lượng Thang đo thứ bậc Thang đo khoảng... tra viên 14-3 Tiến trình chuẩn bị liệu Fig 14.1 Chuẩn bị kế hoạch khởi đầu phân tích liệu Kiểm tra phiếu vấn Chỉnh sửa Mã hóa chép liệu Transcribe Làm liệu Hiệu chỉnh liệu mặt thống kê Statistically... tích liệu Fig 14.5 Xem lại bƣớc trƣớc đó(1, 2, & 3) tiến trình nghiên cứu marketing Các đặc tính biết liệu Tính chất kỹ thu t thống kê Nền tảng triết lý ngƣời nghiên cứu Chiến lƣợc phân tích liệu