Chng 4 Phn tch d liu nh tnh

Chương 4 Phân tích dữ liệu định tính 1. Kiểm định chi – square Kiểm định chi-square được sử dụng để kiểm định xem có tồn tại mối quan hệ giữa hai yếu tố. kiểm định này phù hợp khi hai yếu tố này là biến định tính hay biến định lượng rời rạc có ít giá trị. Cơ sở lý thuyết : Giả thiết không : H 0 : hai biến độc lập với nhau Giả thiết đối : H 1 : hai biến có liên hệ với nhau

2. Kiểm định trong trường hợp dữ liệu thứ tự Trong trường hợp hai yếu tố nghiên cứu là hai biến thu thập từ thang đo thứ bậc, thay vì dùng đại lượng Chi- Square, chúng ta có thể dùng 1 trong các đại lượng : Tau của Ken. Dall, d của Somer, gamma, của Goodman và Kruskal. Các đại lượng này phát hiện ra mối liên hệ tốt hơn Chi-Square.

Chương V Phân tích dữ liệu định lượng Kiểm định trung bình Để thực hiện kiểm định trung bình , chúng ta cần có hai biến : 1 biến định lượng để tính trung bình, 1 biến định tính dùng để chia nhóm ra để so sánh. 1. Kiểm định trị trung bình của 2 mẫu độc lập 2. Kiểm định trị trung bình của 2 mẫu phụ > thuộc (mẫu từng cặp)

ñôn vò tính : USD Ví dụ : So sánh thu nhập của sinh viên nam và sinh viên nữ sau khi tốt nghiệp 2 năm đang làm tại công ty. , sinh viên nam và sinh viên nữ được chọn theo từng cặp tương đương về bằng cấp, ngành đào tạo, kỹ năng máy tính, ngoại ngữ và công việc. mlnam mlnu 262 226 236 247 214 207 217 223 286 247 213 215 283 187 243 213 180 150 139 152 150 153 180 121 174 138 120 114 135 128

Chương VI Phân tích dữ liệu định lượng Phân tích phương sai (ANOVA) 1. Khái niệm và vận dụng Phân tích phương sai là sự mở rộng của kiểm định t, vì phương pháp này so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Ví dụ : Cần so sánh mức độ hài lòng về cẩm nang tiêu dùng giữa những người có mức thu nhập khác nhau. Biến c 33. 1 và biến tngdr

Chương VII Phân tích dữ liệu định lượng Hồi quy tuyến tính Khi nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 hay nhiều biến định lượng, ta có thể sử dụng mô hình hồi quy, trong đó có 1 biến nguyên nhân (biến độc lập) và 1 biến kết quả (biến phụ thuộc). Trong trường hợp có nhiều biến nguyên nhân ảnh hưởng đến biến kết quả, ta sẽ có mô hình hồi quy bội.

1. Hồi quy tuyến tính Xem xét mối liên hệ giữa 1 biến phụ thuộc và 1 biến độc lập Ví dụ : Ta dùng đường hồi quy để mô tả mối liên hệ : số món hàng mua ngoài dự định với sự gia tăng của thu nhập. Số món hàng mua ngoài dự định = B 0 + B 1(Thu nhập)

2. Mô hình hồi quy bội Là mô hình mở rộng của mô hình hồi quy 2 biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập. Mô hình có dạng sau : Y = B 0 + B 1 X 1 + B 2 X 2 + … + B n X n

Chương VIII KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ 1. KIỂM ĐỊNH DẤU (SIGN – TEST) 2 MẪU PHU THUỘC 2. KIỂM ĐỊNH DẤU VÀ HẠNG WILCOXON – 2 MẪU PHỤ THUỘC 3. KIỂM ĐỊNH MANN-WHITNEY – 2 MẪU ĐỘC LẬP 4. KIỂM ĐỊNH KRUSKAL- WALLIS - NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP 5. KIỂM ĐỊNH KHI BÌNH PHƯƠNG 1 MẪU End now

3. KIỂM ĐỊNH MANN-WHITNEY – 2 MẪU ĐỘC LẬP

4. KIỂM ĐỊNH KRUSKAL- WALLIS - NHIỀU MẪU ĐỘC LẬP

5. KIỂM ĐỊNH KHI BÌNH PHƯƠNG 1 MẪU