›
›

Bài giảng Thống kê trong kinh doanh và kinh tế - Chương 2, Phần 1: Thu thập và trình bày dữ liệu - Chế Ngọc Hà

2.1 Giới thiệu các loại dữ liệu
2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu 
Dữ liệu thứ cấp
là các thông tin đã có sẵn, đã qua xử lý. Chẳng hạn:
 Số liệu nội bộ thu được từ các cuộc điều tra trước
đây.
 Số liệu từ các ấn phẩm của nhà nước
 Báo, tạp chí chuyên ngành
 Thông tin của các tổ chức, hiệp hội nghề nghiệp
 Thông tin từ các công ty hoạt động nghiên cứu thị
trường 
Dữ liệu sơ cấp
là các thông tin thu thập từ cuộc điều tra.
 Điều tra toàn bộ: Là tiến hành thu thập thông tin
trên tất cả các đơn vị thuộc tổng thể nghiên cứu.
 Ưu điểm: nắm được thông tin toàn bộ
Nhược điểm:
- Mất nhiều thời gian, tốn kém, đôi khi còn thiếu
chính xác.
- Trong một số trường hợp không thực hiện
được 
pdf 21 trang hoanghoa 08/11/2022 4720
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Thống kê trong kinh doanh và kinh tế - Chương 2, Phần 1: Thu thập và trình bày dữ liệu - Chế Ngọc Hà", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.

File đính kèm:

  • pdfbai_giang_thong_ke_trong_kinh_doanh_va_kinh_te_chuong_2_thu.pdf

Nội dung text: Bài giảng Thống kê trong kinh doanh và kinh tế - Chương 2, Phần 1: Thu thập và trình bày dữ liệu - Chế Ngọc Hà

  1. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu Chọn mẫu hệ thống (Systematic sampling) • Lập danh sách tổng thể: N phần tử • Xác định cỡ mẫu: n phần tử • Chọn phần tử đầu tiên ngẫu nhiên • Chọn tiếp các phần tử còn lại theo bước nhảy: k = N/n • Ưu điểm  Có thể không cần biết danh sách tổng thể  Mẫu đại diện hơn • Nhược điểm  Không phù hợp đặc trưng có tính chu kỳ 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 31
  2. LOGO 2.1 Một số phương pháp thu thập dữ liệu 1. Jane 18. Steve 35. Fred 2. Bill 19. Sam 36. Mike  Chia đám đông theo quy 3. Harriet 20. Marvin 37. Doug 4. Leni 21. Ed. T. 38. Ed M. mô mẫu mong muốn. 5. Micah 22. Jerry 39. Tom Vd: 50/10=5. 6. Sara 23. Chitra 40. Mike G. 7. Terri 24. Clenna 41. Nathan  Chọn điểm xuất phát. 8. Joan 25. Misty 42. Peggy Vd: 3=Harriet. 9. Jim 26. Cindy 43. Heather 10. Terrill 27. Sy 44. Debbie  Sau đó chọn thành viên 11. Susie 28. Phyllis 45. Cheryl thứ 5 từ điểm xuất phát và 12. Nona 29. Jerry 46. Wes 13. Doug 30. Harry 47. Genna lần lượt như vậy cho đến 14. John S. 31. Dana 48. Ellie khi hoàn tất danh sách 15. Bruce A. 32. Bruce M. 49. Alex đám đông. 16. Larry 33. Daphne 50. John D. 17. Bob 34. Phil 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 32
  3. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu  Chọn mẫu cả khối/cụm (Cluster sampling) • Tổng thể chia ra nhiều khối, mỗi khối coi như một quan sát. • Chọn ngẫu nhiên m khối. • Khảo sát tất cả các phần tử trong m khối. Ví dụ: Nghiên cứu cấp quận, quận có 14 phường. - Chọn ngẫu nhiêu 2 phường. - Khảo sát tất cả các hộ của 2 phường. • Ưu điểm: Không cần lập danh sách tổng thể. • Chú ý: Các khối có tính chất không quá khác nhau 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 33
  4. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu  Chọn mẫu nhiều giai đoạn (Multi-Stage sampling) • Chọn mẫu hai giai đoạn - Tổng thể chia ra nhiều khối, mỗi khối coi như một quan sát. - Chọn ngẫu nhiên m khối (mẫu bậc 1) - Trong mỗi khối khảo sát một số phần tử (mẫu bậc 2) Ví dụ: Nghiên cứu cấp thành phố - Chọn ngẫu nhiên một số quận trong thành phố (mẫu bậc 1) - Mỗi quận chọn ngẫu nhiên một số phường (mẫu bậc 2) - Trong mỗi phường chọn một số hộ (mẫu bậc 3) 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 34
  5. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu  Chọn mẫu phân tầng (Stratified sampling) • Các phần tử quá khác nhau về tính chất liên quan đến nội dung nghiên cứu. • Tổng thể được chia thành k lớp. • Trong mỗi lớp chọn ngẫu nhiên một số phần tử. 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 35
  6. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu Cách xác định số phần tử cần chọn trong mỗi lớp - Tổng thể có N phần tử được phân thành k lớp - Mỗi lớp có Ni phần tử.Tỷ trọng từng từng lớp: Ni/N - Chọn mẫu n phần tử, tỷ lệ chọn mẫu p = n/N. - Số phần tử chọn mỗi lớp: + ni = n(Ni/N) + ni = p.Ni 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 36
  7. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu  Ví dụ: Khảo sát về sự hài lòng của sinh viên, học viên. Chọn 1.000 sinh viên, học viên để khảo sát. Hệ/cấp đào tạo Số Tỷ trọng Số lượng lượng (%) cần chọn Cử nhân hệ chính qui 10.000 50 500 Cử nhân hệ liên thông 2.000 10 100 Cử nhân bằng đại học thứ 2 2.000 10 100 Cử nhân hệ vừa làm vừa học 5.000 25 250 Cao học 1.000 5 50 Tổng 20.000 100 1.000 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 37
  8. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu  Ví dụ: Trường hợp có nhiều nhân tố. Tỷ lệ chọn mẫu p = 1.000/10.000 = 0,1. Địa diểm Giới tính Tổng số Nông thôn Thành thị Miền núi 1.200 1.200 600 3.000 Nam [120] [120] [60] [300] 2.800 2.800 1.400 7.000 Nữ [280] [280] [140] [700] 4.000 4.000 2.000 10.000 Tổng số [400] [400] [200] [1.000] 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 38
  9. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu  Chọn mẫu phi xác suất (Non-Probability sampling) . Chọn mẫu thuận tiện (Convenient sampling) • Dựa trên tính “dễ tiếp xúc” và cơ hội thuận tiện để chọn mẫu. • Chỉ dùng cho nghiên cứu thăm dò, trắc nghiệm . Chọn mẫu tích lũy nhanh • Chọn ngẫu nhiên một số quan sát ban đầu. • Các mẫu bổ sung tiếp theo được chọn ra từ việc cung cấp qua hình thức giới thiệu của những mẫu ban đầu. 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 39
  10. LOGO 2.2 Một số phương pháp thu thập dữ liệu  Chọn mẫu phán đoán (Judgement sampling) . Người điều tra quyết định sự thích hợp đối tượng điều tra. . Mức độ đại diện của mẫu điều tra phụ thuộc vào trình độ và kinh nghiệm của người điều tra và người thu thập số liệu.  Chọn mẫu định mức (Quota sampling) . Chia tổng thể ra k lớp (như chọn mẫu phân tầng) . Mỗi lớp chọn ra một số phần tử theo phương pháp phi ngẫu nhiên. 31/5/2016 C01136 - Chuong 2 Thu thap va trinh bay du lieu 40
  11. C01136 - Chuong 2 Thu thap va LOGO 31/5/2016 trinh bay du lieu 41