Tiểu luận phương pháp phân tích định lượng trong nghiên cứu khoa học

39 8.1K 43
Tiểu luận phương pháp phân tích định lượng trong nghiên cứu khoa học

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

LỜI MỞ ĐẦUTrong nghiên cứu khoa học cũng như trong giải quyết công việc nói chung, phương pháp là yếu tố vô cùng quan trọng. Xác định đúng phương pháp là con đường dẫn tới thành công và cũng là cơ sở, là chuẩn mực để đánh giá một công trình nghiên cứu. Phương pháp, trong đó bao gồm phương pháp luận, hệ phương pháp nghiên cứu, phương pháp tiếp cận, lý thuyết nghiên cứu và kỹ thuật nghiên cứu, có thể nói là chìa khóa để mở lối cho công trình khoa học, đồng thời cũng là cơ sở đảm bảo tính chất khoa học của kết quả nghiên cứu. Chính vì vai trò quan trọng của phương pháp như vậy nên trong quá trình học môn: Phương pháp nghiên cứu khoa học, nhóm chúng tôi đã được tiếp cận chuyên đề “Phương pháp phân tích định lượng trong nghiên cứu khoa học”. Thiết nghĩ chuyên đề này sẽ đem lại cho chúng ta những gợi mở bổ ích cho quá trình nghiên cứu khoa học sau này, mà trước mắt là luận văn cao học.Trong thời đại ngày nay, khi mà chúng ta có thể tiếp cận thông tin, số liệu từ nhiều nguồn khác nhau: Từ sách vở, báo chí, từ mạng Internet, thì việc thu thập và xử lí số liệu như thế nào sẽ có vai trò rất quan trọng. Vì vậy, khi chúng ta tiếp cận và hiểu được phương pháp phân tích định lượng rồi thì sẽ không còn lúng túng, căng thẳng khi đứng trước một “mớ hỗn độn” những tài liệu từ nhiều nguồn thông tin khác nhau và tập hợp tài liệu đó làm nổi bật lên bản chất của vấn đề cần nghiên cứu. Một công trình nghiên cứu khoa học sẽ có sức thuyết phục hơn khi được dẫn chứng bằng những con số, số lượng cụ thể. Sự vật, hiện tượng bao giờ cũng biểu hiện bản chất của nó qua tính chất và số lượng. Trong đó, số lượng giúp cho nhận thức của chúng ta được chính xác, cụ thể, đồng thời hạn chế đặc tính chủ quan của người nghiên cứu. Tuy nhiên, vấn đề là người nghiên cứu phải biết xử lí những số liệu, những con số thu thập được như thế nào cho chính xác và khoa học. Với vấn đề này, phương pháp phân tích định lượng có nhiều ưu điểm hơn hẳn so với các phương pháp nghiên cứu khác. Với phương pháp phân tích định lượng, chúng ta có thể xử lí các số liệu đám đông; có thể khắc phục tình trạng thiếu hụt số liệu, kiểm chứng các nhận định và có khả năng ứng dụng các công cụ, thiết bị tin học hiện đại và nhu cầu nhận thức của thời đại thông tin. Do tập thể các thành viên trong nhóm là những học viên đang trong quá trình học tập, nên khả năng tìm hiểu, nghiên cứu và thu thập thông tin bị hạn chế. Vì vậy, sự sai sót không thể tránh khỏi. Tập thể nhóm rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các anh chị trong lớp và đặc biệt là sự hướng dẫn của Thầy để nhóm hoàn thiện chuyên đề này tốt hơn.Tập thể thành viên nhómCHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁPNGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG1.1 Định nghĩa: Nghiên cứu định lượng là phương pháp thu thập dữ liệu bằng số và giải quyết quan hệ trong lý thuyết và nghiên cứu theo quan điểm diễn dịch. Hay nói cách khác nghiên cứu định lượng là những nghiên cứu thu được các kết quả bằng việc sử dụng những công cụ đo lường, tính toán với những con số cụ thể. Nghiên cứu định lượng là đi tìm câu trả lời cho câu hỏi bao nhiêu, mức nào.1.2 Lý thuyết: Nghiên cứu định lượng chủ yếu là kiểm định lý thuyết, sử dụng mô hình Khoa học tự nhiên thực chứng luận, phương pháp nghiên cứu định lượng có thể chứng minh được trong thực tế và theo chủ nghĩa khách quan.1.3 Phương pháp thực hiện Nghiên cứu thực nghiệm thông qua các biến. Nghiên cứu đồng đại chéo có nghĩa là thiết kế nghiên cứu trong đó các dữ liệu được thu thập trong cùng một thời điểm.Ví dụ: nghiên cứu việc học của con gái ở thành thị và nông thôn. Nghiên cứu lịch đại thì dữ liệu thu thập theo thời gian trong đó các dữ liệu được so sánh theo thời gian. Nghiên cứu trường hợp là thiết kế nghiên cứu tập trung vào một trường hợp cụ thể. Nghiên cứu so sánh là thiết kế nghiên cứu trong cùng một thời điểm hay qua nhiều thời điểm.

Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân LỜI MỞ ĐẦU Trong nghiên cứu khoa học giải cơng việc nói chung, phương pháp yếu tố vô quan trọng Xác định phương pháp đường dẫn tới thành công sở, chuẩn mực để đánh giá cơng trình nghiên cứu Phương pháp, bao gồm phương pháp luận, hệ phương pháp nghiên cứu, phương pháp tiếp cận, lý thuyết nghiên cứu kỹ thuật nghiên cứu, nói chìa khóa để mở lối cho cơng trình khoa học, đồng thời sở đảm bảo tính chất khoa học kết nghiên cứu Chính vai trị quan trọng phương pháp nên q trình học mơn: Phương pháp nghiên cứu khoa học, nhóm chúng tơi tiếp cận chuyên đề “Phương pháp phân tích định lượng nghiên cứu khoa học” Thiết nghĩ chuyên đề đem lại cho gợi mở bổ ích cho trình nghiên cứu khoa học sau này, mà trước mắt luận văn cao học Trong thời đại ngày nay, mà tiếp cận thông tin, số liệu từ nhiều nguồn khác nhau: Từ sách vở, báo chí, từ mạng Internet, việc thu thập xử lí số liệu có vai trị quan trọng Vì vậy, tiếp cận hiểu phương pháp phân tích định lượng khơng cịn lúng túng, căng thẳng đứng trước “mớ hỗn độn” tài liệu từ nhiều nguồn thông tin khác tập hợp tài liệu làm bật lên chất vấn đề cần nghiên cứu Một cơng trình nghiên cứu khoa học có sức thuyết phục dẫn chứng số, số lượng cụ thể Sự vật, tượng biểu chất qua tính chất số lượng Trong đó, số lượng giúp cho nhận thức xác, cụ thể, đồng thời hạn chế đặc tính chủ quan người nghiên cứu Tuy nhiên, vấn đề người nghiên cứu phải biết xử lí số liệu, số thu thập cho xác khoa học Với vấn đề này, phương pháp phân tích định lượng có nhiều ưu điểm hẳn so với phương pháp nghiên cứu khác Với phương pháp phân tích định lượng, xử lí số liệu đám đơng; khắc phục tình trạng thiếu hụt số liệu, kiểm chứng nhận định có khả ứng dụng công cụ, thiết bị tin học đại nhu cầu nhận thức thời đại thông tin Do tập thể thành viên nhóm học viên trình học tập, nên khả tìm hiểu, nghiên cứu thu thập thơng tin bị hạn chế Vì vậy, sai sót khơng thể tránh khỏi Tập thể nhóm mong nhận đóng góp ý kiến anh chị lớp đặc biệt hướng dẫn Thầy để nhóm hồn thiện chun đề tốt Tập thể thành viên nhóm Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG 1.1 Định nghĩa: Nghiên cứu định lượng phương pháp thu thập liệu số giải quan hệ lý thuyết nghiên cứu theo quan điểm diễn dịch Hay nói cách khác nghiên cứu định lượng nghiên cứu thu kết việc sử dụng cơng cụ đo lường, tính tốn với số cụ thể Nghiên cứu định lượng tìm câu trả lời cho câu hỏi bao nhiêu, mức 1.2 Lý thuyết: Nghiên cứu định lượng chủ yếu kiểm định lý thuyết, sử dụng mơ hình Khoa học tự nhiên thực chứng luận, phương pháp nghiên cứu định lượng chứng minh thực tế theo chủ nghĩa khách quan 1.3 Phương pháp thực - Nghiên cứu thực nghiệm thông qua biến - Nghiên cứu đồng đại chéo có nghĩa thiết kế nghiên cứu liệu thu thập thời điểm Ví dụ: nghiên cứu việc học gái thành thị nông thôn Nghiên cứu lịch đại liệu thu thập theo thời gian liệu so sánh theo thời gian Nghiên cứu trường hợp thiết kế nghiên cứu tập trung vào trường hợp cụ thể Nghiên cứu so sánh thiết kế nghiên cứu thời điểm hay qua nhiều thời điểm Cách chọn mẫu: - Mẫu ngẫu nhiên đơn giản - Chọn mẫu hệ thống - Chọn mẫu phân tầng - Chọn mẫu cụm 1.5 Cách lập bảng câu hỏi: Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân - Theo thứ tự - Câu hỏi đóng: Là dạng câu hỏi có số liệu thu thập tương đối dễ dàng phân tích, mã hóa giới hạn trả lời Thí dụ, sinh viên khóa học đưa câu hỏi nhận xét giáo trình, giảng, sách, … định trả lời theo thang đánh giá mức độ (rất hài lịng: +2; hài lịng: +1; trung bình: 0; khơng hài lịng: -1; khơng hài lịng: -2) để biết sinh viên thỏa mãn hay không thỏa mãn Đây câu hỏi đóng thể mã hóa số liệu - Câu hỏi mở: Là dạng câu hỏi có số liệu thu thập khơng có cấu trúc hay số liệu khó mã hóa Câu hỏi cho phép câu trả lời mở có diễn tả, suy nghĩ khác ép định hướng cho người trả lời - Câu hỏi soạn sẵn - Câu hỏi ngắn gọn, xúc tích - Câu hỏi khơng gây tranh luận 1.6 Sử dụng phương pháp toán học để để ứng dụng phân tích định lượng - Thống kê kế toán: Là phận toán học ứng dụng dành cho phương pháp xử lý phân tích số liệu thống kê, mà ứng dụng chủ yếu quản lý phương pháp xử lý kiểm tra dự đoán (dự đốn, điều tra chọn mẫu,…) - Mơ hình tốn: Là phản ánh thuộc tính định đối tượng nghiên cứu kinh tế, công cụ quan trọng cho việc trừu tượng hoá cách khoa học trình tượng kinh tế Khoa học kinh tế từ lâu biết sử dụng mơ hình kinh tế lượng mơ hình hàm sản suất Cobb – Douglas, mơ hình cung cầu, giá v.v - Vận trù học: Là khoa học có mục đích nghiên cứu phương pháp phân tích nhằm chuẩn bị xác cho định, đối tượng hệ thống, tức tập hợp phần tử hệ thống có tác động qua lại với nhằm đạt tới mục tiêu định Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG Chương trình bày số phương pháp tiếp cận thường áp dụng để phân tích liệu nghiên cứu kinh doanh nghiên cứu khác Đầu tiên giới thiệu thử nghiệm giả thuyết khác Sau chúng tơi kiểm tra biến khác dự đốn mối liên hệ Thêm vào đó, chúng tơi cịn thảo luận phương pháp để giảm liệu rút phạm vi 2.1 Kiểm tra khác Câu hỏi bạn hỏi liệu kết nghiên cứu khoa học kinh doanh hỏi cách thống kê hay phương pháp nghiên cứu khác Ví dụ 81% 100 khách hàng hài lòng với cửa hàng A 71% hài lịng với cửa hàng B cửa hàng A có tốt khơng? 2.1.1 Những giả thiết giá trị trung bình Trong nghiên cứu thường phải làm báo cáo giá trị trung bình Chúng ta phải giải thích độ lệch chuẩn hệ số Z có nghĩa Khi mà phương sai mẫu chưa biết sai số chuẩn giá trị trung bình chưa biết Sai số chuẩn giá trị trung bình phải ước tính từ số liệu mẫu Sự ước tính: SDX = (11.1) Trong đó: - SDx : Sai số chuẩn giá trị trung bình SD’ : Độ lệch chuẩn ước tính N : Kích thước mẫu SD ' = ∑ N i =1 ( xi − X ) N −1 (11.2) Giả thiết kiểm tra phân phối t với bậc tự N-1 tiến đến phân phối thường số lần quan sát tăng lên Ví dụ: Tại chuỗi siêu thị cung ứng sản phẩm mới, có 100 đơn vị sản phẩm được bán mỗi tuần Sản phẩm mới được kiểm tra 10 sản phẩm ngẫu nhiên được lựa chọn với một giới hạn thời gian nhất định Kiểm định một đầu,ví dụ Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân hướng tìm giả thuyết là thích hợp mà doanh số ở mỗi cửa hàng ít nhất là 100, sản phẩm sẽ được giới thiệu quy mô toàn quốc Giả thuyết không (giả thuyết đơn H0) và giả thuyết thay thế (HA) H0 : X < 100 HA : X > 100 Giả sử mức ý nghĩa α = 0.05, nghĩa là chúng ta bác bỏ giả thiết không (H 0), mà xác xuất cho giả thiết không chính xác là 5% Vì vậy mức ý nghĩa cho chúng ta thấy rằng xác xuất mà chúng ta chờ đợi để xem xét là một quyết định sai, điều đó nghĩa là chấp nhận giả thuyết thay thế (HA) thực tế giả thuyết không là đúng Bằng việc tính toán chúng ta thấy rằng mức trung bình X = 109.4 và độ lệch chuẩn SD =14.90 Chúng ta cũng có thể thấy rằng sai số chuẩn của giá trị trung bình: = SDx = = 4.55 Chúng ta tìm t bằng cách tính : t= X − µ 109.4 − 100 = = 2.07 SDX 4.55 Giới hạn t (ví dụ giá trị t được yêu cầu để từ chối giả thiết không) đọc từ bảng t với bậc tự là 1.833 (α=0.05) Ở giá trị kiểm tra t được cho sẵn Giá trị kiểm tra t giả sử là biến phân phối không tìm được giá trị nào thiết thực Khi N trở nên lớn (ví dụ N > 30), phân phối t tiến gần đến phân phối thường Hộp 11.1 Những giả thiết Giả thiết đóng vai trị việc nghiên cứu Chúng gợi ý cách gián tiếp giả định kỳ vọng thường quy định câu hỏi Nếu hài lòng khách hàng cửa hàng A lớn cửa hàng B liệu sản phẩm bán tuần cửa hàng A có nhiều 100 đơn vị sản phẩm? Những giả thiết quy định (về nguyên tắc bản) Để làm phải đối chiếu với giả thiết Ví dụ: Với giả thiết khơng (H0), hài lịng khách hàng cửa hàng A tốt cửa hàng B khơng có khác biệt cửa hàng A cửa hàng B Để Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân làm điều cần số liệu việc thực cửa hàng A cửa hàng B Nếu có đủ khác biệt để tồn bác bỏ giả thiết không (H0) chấp nhận giả thiết thay (HA) Vì vậy, thơng qua việc giả định, có hiểu biết, nghĩa kiểm nghiệm giả định kỳ vọng 2.1.2 Những giả thiết hai giá trị trung bình Những người nghiên cứu thường đối mặt với câu hỏi như: Thị hiếu khu vực A khác với thị hiếu khu vực B không? Phân khúc khách hàng với phân khúc khách hàng khơng? Có chiến dịch quảng cáo hiệu khác không? Công thức để kiểm tra khác biệt nghiệm phân bổ bình thường, khác biệt chúng tạo phân bổ bình thường, cụ thể theo cơng thức sau : Z = (X1 – X2) - (µ1 - µ2)  Trong đó: X1 = Nghiệm X2 = Nghiệm = Sai số hai nghiệm µ1 µ2 nghiệm kỳ vọng chưa biết  Sai số hai nghiệm tính theo cơng thức sau: = Giả định phương sai tổng thể nhau, phương sai tổng thể chung tạo cách tổng hợp mẫu Khi phương sai không rõ sai số chuẩn mẫu phải ước lượng, sau t đại diện cho số liệu thống kê kiểm tra phân bổ phù hợp với v = N1 + N2 – bậc tự Ví dụ: Một nhà phân phối phát triển sản phẩm tự hỏi liệu nhãn hiệu sản phẩm nên có màu đỏ hay màu xanh dương Những sản phẩm với hai nhãn hiệu khác thử nghiệm 10 cửa hàng lựa chọn ngẫu nhiên Doanh Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân thu trung bình đạt với nhãn màu đỏ 403.0 với màu xanh dương 390.3 Sai số chuẩn việc ước lượng cho khác biệt mẫu 8.15 Tính t = = = 1.56 Giá trị chuyển đến bảng t cho v = n1 + n2 -2 = 10 + 10 - = 18 bậc tự Kiểm nghiệm hai phía giả thuyết hai màu sắc phù hợp Với α = 0.05, 18 bậc tự do, tới hạn t = 2.101 Điều có nghĩa giả thuyết khơng chấp nhận Ở ví dụ thấy ( µ1 - µ2 ) = Vì hai nghiệm kỳ vọng chưa biết giả định NB : Lưu ý ví dụ hai mẫu giả định khơng liên quan, rút độc lập với 2.1.3 Các mẫu liên quan Giả sử muốn tìm hiểu xem thu nhập tăng lên từ năm ngoái đến sở liệu thu nhập năm ngoái thu nhập năm mẫu sau: Người 30 Thu nhập Thu nhập năm trước 228 213 257 năm 224 225 271 260 292 Chênh lệch -4 12 14 32 Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân Điều thường gọi vấn đề hai mẫu với quan sát theo cặp Chúng theo cặp quan sát xảy cặp thu nhập năm trước năm cá nhân Để giải vấn đề lấy giá trị thu nhập năm (cột 3) trừ giá trị thu nhập năm trước (cột 2), bây giờ, có giá trị khác biệt cột chênh lệch (cột 4) Cần ý khác biệt biệt so sánh từ mẫu quan sát thảo luận trước đó, phương pháp áp dụng tương tự Giả thuyết vô hiệu H0 trung bình tập hợp khác nhau, 30 mẫu khác cột , giá tri này Giả thuyết thay H A giá trị trung bình dãy số lớn Từ kết kiểm mẫu sinh viên cho thấy: Với mức ý nghĩa = 8.13 Độ lệch chuẩn ước tính (SD) = 10,91 St sai số = 1,99 t = 4,08 p = 0,0002 Từ tính tốn thống kê thấy t = 4,08 Tương ứng với giá trị p = 0,0002 nhỏ đáng kể so với 0,05 H0 bị từ chối Trong hầu hết mẫu kiểm tra chương trình giá trị thống kê kiểm tra giá trị p tương ứng hiển thị khơng cần tìm chúng bảng phân phối thống kê tương ứng Một số phương pháp phi tham số hữu ích có sẵn lựa chọn thay cho phương pháp cổ điển Chúng có lợi địi hỏi giả định Nhưng giả định cần thiết cho việc sử dụng t kiểm tra hợp lý hữu ích thử nghiệm thường có đợ chính xác cao Ví dụ cho khoảng cách tin cậy hẹp so với phương pháp phi tham số tương ứng Chú ý phương pháp dựa phân phối t có liên quan tới phương sai, phương pháp phi tham số thường quan tâm tới giá trị trung bình Nhưng phân phối đối xứng hai giá trị Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân Một thử nghiệm phi tham số đơn giản áp dụng cho vấn đề thu nhập cao kiểm tra dấu hiệu Giả sử trường hợp 30 mẫu kiểm trung bình 23 trung bình Dấu hiệu trung bình p = 0,0026, P giá trị khác biệt đáng kể thu nhập năm trước thu nhập năm Kiểm tra dấu hiệu ví dụ dựa thực tế khác biệt tiêu cực 23 khác biệt tích cực Khơng có thơng tin khác sử dụng Kiểm tra dấu hiệu, hay nói cách khác thơng tin chứa liệu mốc dao động xung quanh giá trị trung bình Một thử nghiệm tham số, ví dụ t kiểm tra có khác biệt rõ ràng với giá trị trung bình 2.1.4 Sự so sánh từ hai nhóm trở lên Trong nghiên cứu thường gặp so sánh từ hai nhóm trở lên xảy lúc Để nghiên cứu tình phân tích phương sai (ANOVA) thường sử dụng Trước giải thích phương pháp nghiên cứu này, đề cập cần phải tiến hành vài kiểm nghiệm t để so sánh tất kết hợp nhóm thật khơng thích hợp Giả sử quan tâm đến khác ba nhóm Nếu tiến hành kiểm nghiệm t nhóm, phải so sánh nhóm nhóm 2, nhóm nhóm 3, nhóm nhóm Nếu kiểm nghiệm t sử dụng mức ý nghĩa 0.05, sau xác xuất nhầm lẫn bác bỏ giả thiết không (H 0) 5% Do xác xuất khơng có lỗi loại I 95% cho kiểm nghiệm Khi giả sử kiểm nghiệm độc lập với nhau, xác xuất khơng có lỗi loại I (0.95)3 = 0.95 x 0.95 x 0.95 = 0.857 Bây xác xuất chắn khơng có lỗi loại I - 0.857 = 0.143, hay 14.3% (thí nghiệm thống kê qua tỷ lệ sai số tính liệu thực nghiệm giống biết đến tỷ lệ sai số thực nghiệm) Phân tích phương sai dựa so sánh số phương sai hệ thống với phương sai khơng có hệ thống Giả sử nghiên cứu thực nghiệm bao gồm khảo sát ba phương pháp thiết kế Nếu phương pháp thay đổi hiệu lực, khả kỳ vọng thay đổi nhóm bộc lộ đến loại thiết kế đặc thù qua nhóm Phân tích phương sai tính theo cơng thức sau: Biến phân tồn phần so sánh quan sát với số tổng bình quân Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân Phương sai nhóm, tính so sánh phương pháp xử lý với tổng bình quân; Phương sai nhóm, tính so sánh kết nhóm với bình qn nhóm Ước lượng riêng lẻ biến tổng thể trung bình bình phương: MST = = MSB = = MSW = = Trong đó: MST = Biến phân tồn phần so sánh quan sát với số tổng bình quân MSB = Phương sai nhóm, tính so sánh phương pháp xử lý với tổng bình qn; MSW = Phương sai nhóm, tính so sánh kết nhóm với bình qn nhóm Ví dụ: Giả sử có ba nghiên cứu quảng cáo 24 thành phố lựa chọn ngẫu nhiên, so sánh kích thước nhân Giả sử kết từ máy tính cho sau: Nguồn biến thiên Tổng bình Giữa nhóm phương 49.0 Trong nhóm 87.5 Bậc tự Trung bình bình phương 24.1 21 Tỷ lệ F 4.17 5.88 Tổng cộng 136.5 23 Bậc tự tính tốn sau: Tổng cộng (24-1) = 23, phương sai nhóm (3-1)=2, phương sai nhóm (23-2)=21 Giả thiết khơng (Ho) trung bình nhóm ví dụ như: X G1 = XG2 = XG2’ giá trị tới hạn α = 0.05 Để kiểm định giả thiết, thí nghiệm F (trên sở phân phối 10 Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân Ví dụ : Giả sử nhà máy có khả kiểm sốt tài liệu nghiên cứu tìm biến số người mua người khơng mua sản phẩm Chính xác hơn, nhà máy phải biết quan tâm tới độ tuổi có khả năngđạt mức thu nhập Biến số phụ thuộc xác định tuyệt đối (mua 1, khơng mua =0) biến số độc lập theo quy ước Phân tích biến số hai nhóm xuất chương trình máy vi tính xem bảng 11.8 Sự kiểm sốt phần trình bày 28 30 lần quan sát áp dụng phân tích hai hai quan sát cịn lại khơng có liệu Chúng nhìn thấy liệu nhóm bao gồm 19 chủ thể chủ thể nhóm khác Từ phần (b) nhìn thấy liệu phân tích phải đặt tất đơn vị vào nhóm mà chúng phụ thuộc Trường hợp thường không bắt buộc Hai hàm phương trình biến số tính tốn theo phần (d) Cho nhóm : F0 = -18.27 + 0.225 tuổi + 0.120 thu nhập Cho nhóm F1 = - 31.758 + 0.052 tuổi + 0.203 thu nhập Hai phương trình sử dụng để tiên đoán người với độ tuổi 54 thu nhập với mức 250 mua sản phẩm P Đơn giản gắn hai số liệu vào hai hàm số đạt f 0(54.250)= 24.023 f1(54.250)=21.800 Khi f0(54.250) > f1(54.250), dự đốn người thuộc vào nhóm người khơng mua sản phẩm Bảng 11.8 Phân tích biến số hai nhóm (a) Trường hợp Nhóm Đếm 19 28 trường hợp sử dụng (b) trường hợp khơng có giá trị Tổng hợp phân loại Đặt vào Đúng Nhóm… Nhóm 19 Tổng số N 19 N số 19 25 Tiểu luận Phương pháp NCKH Tỷ lệ GVHD: TS Nguyễn Văn Tân 1.000 N= 28 1.000 N 28 Tỷ lệ 1.000 (c) Bình phương khoảng cách nhóm (phương sai nhóm) 0.00000 7.42431 7.42431 0.00000 (d) Hàm phương trình biến số cho nhóm : Hằng số -18.127 -31.758 Tuổi 0.225 0.052 Thu nhập 0.120 0.203 Để tính toán quan sát số Quan sát cịn phụ thuộc vào nhóm số cịn phân loại xác nhóm số Những khoảng cách bình phương từ nhóm quan sát để đạt mức ý nghĩa nhóm mặt phẳng mà có x x2 có tọa độ 0.006104 mà số nhỏ Khả ước tính quan sát phụ thuộc vào nhóm số lớn, cụ thể 0.969 Mặt khác, phương sai từ tọa độ nhóm trọng tâm nhóm 6.94746, số lớn Khả ước tính tọa độ cịn phụ thuốc vào nhóm số lớn cụ thể 0.031 Khả năng ước tính dựa giả định mà có biến đổi độc lập theo phân loại bình thường Nếu đơn vị phân loại vào nhóm khác phụ thuộc vào giá trị đúng, đơn vị gọi không phân loại đánh dấu chương trình máy tính thể bảng 11.9 Bảng 11.9 Đúng dự đốn thành viên nhóm Nhóm Nhóm dự đoán 0 Quan sát Nhóm 1 26 Khoảng cách bình phương 0.06104 6.94746 3.028 14.613 Khả 0.969 0.031 0.997 0.003 Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân 5.9264 0.074 Chú ý không nên cẩn thận việc lập luận đơn vị xác có tỷ lệ cao, điều ảnh hưởng tỷ lệ đạt cao Giả sử có hai nhóm, nhóm bao gồm 20 đơn vị hóm khác bao gồm 80 đơn vị, chúng biến đổi phân loại vào nhóm lớn, chúng tự động đạt tỷ lệ 80% Trong trường hợp tỷ lệ chạm móc ghi nhận phân tích tỷ lệ 80% thường lạc quan, chúng phân loại liệu chúng phải sử dụng tính tốn hàm biến số Một đề cập có cứ, có cỡ mẩu phù hợp đủ lớn phân chia theo nguyên tắc mẫu vào nhóm, thường gọi mẫu phân tích mẫu khơng có phân tích Những mẫu phân tích sử dụng tính tốn hàm biến số, mẫu khơng phân tích sử dụng để kiểm tra giá trị hàm số 2.3.5 Phân tích hồi quy logic Một vài thay cho việc tồn hai nhóm phân tích riêng biệt Một hồi quy logic Trong hồi quy logic xác xuất biến cố xảy dự đốn Giá trị xác xuất giá trị số số Để xác định mối liên quan ràng buộc số số 1, hồi quy logic sử dụng mối liên quan giả định biến cố độc lập biến cố phụ thuộc, tích lũy phân phối logic (giống hình đường cong chữ S) Quy trình để tính tốn hệ số logic so sách xác suất biến cố xảy với xác xuất mà khơng xảy Tỷ lệ chênh lệch thể sau: + Hệ số ước tính + … , …là ước số thay đổi tỷ lệ xác xuất (tỷ lệ chênh lệch) Chúng diễn tả hàm đối số Để đánh giá dễ dàng hơn, chúng cần biến đổi trở lại, điều mang đối số giá trị Trong phân tích hồi quy logic hệ thập phân biến phân loại bao gồm Một số chương trình máy tính tự động chuyển đổi biến phân loại thành biến khác (rất giống biến số giả) Một biến với n cách phân loại chuyển thành n-1 biến 27 Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân Ví dụ: Tại số quốc gia Nauy, trợ cấp thuế cho doanh nghiệp làm thay đổi toàn khu vực Một nghiên cứu thực để khảo sát liệu tỷ lệ phản hồi bảng gửi câu hỏi đến quyền thành phố trực thuộc trung ương có bị ảnh hưởng loại đô thị (thành phố, ngoại ô), khu vực trợ cấp (ba phân loại) mức thu nhập đô thị Hai biến phân loại chuyển đổi sau: Mã Loại đô thị (M) Biến thiết kế (1) (2) 1 -1 -1 Khu vực trợ cấp (S) -1 Hai khu vực biến thiết kế trợ cấp gọi S1 S2.Các giá trị ước tính thể bảng 11.10 Các Bs tương ứng với hệ số hồi quy không chuẩn, SD = độ lệch chuẩn B / SD cho khoảng t - giá trị Kiểm tra bảng 11.10 cho thấy mức thu nhập trợ cấp khu vực mang lại sức mạnh tiên đoán Bây ước tính tỷ lệ cược cho hai phản ứng (được trả lời không trả lời câu hỏi), sau: ln [ ] = 5.980-0.261M-0.911S1-0.371S2-0.179INC Tỷ lệ cược cho trung tâm đô thị (-1) vùng hỗ trợ thấp (mã số tương ứng với -1 cho hai biến thiết kế S1 S2) sau: ln [ ] = 5.980-0.261(-1)-0.911(-1)-0.371(-1)-0.179INC Bảng 11.10 Hồi quy logic 28 Tiểu luận Phương pháp NCKH GVHD: TS Nguyễn Văn Tân Biến M B -0.261 SD 0.183 B/SD -1.426 S1 -0.911 0.194 -4.695* S2 -0.371 0.188 -1.973 Thu nhập -0.179 0.039 -4.590* Hằng số *p

Ngày đăng: 20/06/2014, 14:52

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan