Bài giảng Phương pháp nghiên cứu: Chương 4 - Nguyễn Hùng Phong

Nội dung chính của chương 4 Xử lý dữ liệu thuộc bài giảng phương pháp nghiên cứu trình bày về các đại lượng đo lường sự phân tán, ước lượng thông số đám đông từ mẫu, một số phép kiểm định cơ bản, kiểm định phi tham số: Chi-square, phân tích nhân tố và phân tích tương quan.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Phương pháp nghiên cứu: Chương 4 - Nguyễn Hùng Phong Chương 4: Xữ lý dữ liệuI. Các đại lượng đo lường sự phân tánII. Ước lượng thông số đám đông từ mẫuIII.Một số phép kiểm định cơ bảnIV.Kiểm định phi tham số: Chi-squareV. Phân tích nhân tố (factor analysis)VI.Phân tích tương quan (Regression analysis)Sử dụng các công cụ thống kê trong phân tích Mục tiêu và kiểu của các câu hỏi nghiên cứuMục tiêu chung Quan hệ giữa các biến Mô tảMục tiêu cụ thể So sánh Mức độ liên Tóm lược nhóm quan, các biến dữ liệu liên quanKiểu câu hỏi/ giả thiết Khác biệt Liên quan Mô tảKiểu thống kê Thống kê khác biệt Thống kê liên Thống kê mô (v.d. t-test, ANOVA) quan tả (v.d. trung (v.d. tương bình, tỷ lệ) quan, hồi quy) I. Các đại lượng đo lường độ phân tán• Thông số • Đám đông • Mẩu N n• 1.Trung   Xi/ N i1 i ) X (X /n bình i 1 N n 2 2• 2. Phương    ( Xi   ) / N s   ( Xi  X ) 2 /( n  1) 2 i 1 i 1 sai• 3. Độ lệch    2 2 s  2 s2 tiêu chuẩn 2 2• 4. Hàm X i  N ( , ) X i  N ( ,  X ) phân phối I. Các đại lượng đo lường độ phân tán• Thông số • Đám đông Mẩu• 5. Tỷ lệ Pp Ps P(1P) P (1 P ) P 2  s s• 6. Phương sai P 2  p p p s n N 2 2• 7. Độ lệch p 2pp p  p  2 p s s• tiêu chuẩnPhân phối chuẩn một đơn vịĐo lường dạng hình của phân phối (Measures of Shape)• Độ lệch (skewness) đo lường độ lệch của phân phối về một trong hai phía.• Phân phối lệch trái (negative skew, left-skewed) khi đuôi phía trái dài hơn, và phần lớn số liệu tập trung ở phía phải của phân phối.• Phân phối lệch phải (positive sknew, right-skewed) khi đuôi phía phải dài hơn, và phần lớn số liệu tập trung ở phía trái của phân phối.• Khi lệch phải, giá trị sknewness dương; khi lệch trái, giá trị skewness âm. Độ càng lớn thì giá trị sknewness càng lớn hơn 0.• Với phân phối chuẩn, độ lệch gần như nhận giá trị 0Đo lường dạng hình của phân phối (Measures of Shape)Đo lường dạng hình của phân phối (Measures of Shape)• Độ nhọn (kurtosis) – Độ nhọn (kurtosis) đo lường mức độ nhọn hay bẹt của phân phối so với phân phối bình thường (có độ nhọn bằng 0). Phân phối có dạng nhọn khi giá trị kurtosis dương và có dạng bẹt khi giá trị kurtosis âm. – Với phân phối bình thường, giá trị của độ lệch và độ nhọn bằng 0. Căn cứ trên tỷ số giữa giá trị skewness và kurtosis và sai số chuẩn của nó, ta có thể đánh giá phân phối có bình thường hay không (khi tỷ số này nhỏ hơn -2 và lớn hơn +2, phân phối là không bình thường). II. Ước lượng thông số đám đông  X S S Ps μ PpĐám đông II. Ước lượng thông số đám đôngII.1.1 Ước lượng trung bình đám đông n  30 – Chuyển phân phối chuẩn tổng quát trở về phân X   phối chuẩn một đơn vị Z  với biến ngẩu nhiên  X – Tìm xác xuất P sao cho: – Đối với phân phối chuẩn P(a  Z  b)  (1   ) một đơn vị, ta có P ( Z / 2  Z   Z / 2 )  (1   ) II. Ước lượng thông số đám đôngNhư vậy, chúng ta sẽ có :  Z / 2  Z   Z / 2Hay: X   Z / 2   Z / 2 XSuy ra: X  Z 2 . X  ...