Nội dung

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP. HỒ CHÍ MINH KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH NGHIÊN CỨU MARKETING CHƯƠNG 7 XỬ LÝ DỮ LIỆUỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS 1 NỘI DUNG A. 1. 2. B. 1. 2. 3. 4. XỬ LÝ DỮ LIỆU Các phương pháp xử lý dữ liệu; Các giai đoạn xử lý dữ liệu. ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS Giới thiệu phần mềm SPSS; Chuẩn bị dữ liệu; Định biến và nhập dữ liệu; Các phép biến đổi và thao tác trên tập dữ liệu. 2 A. XỬ LÝ DỮ LIỆU TRONG NC MAR Nhiệm vụ tổng quát của việc xử lý dữ liệu là “chuyển hóa” những ghi chép quan sát hoặc các câu trả lời dưới dạng “thô” thành các con số thống kê theo một trật tự nhất định để chuẩn bị cho việc phân tích và diễn giải các kết quả nghiên cứu thu được. 3 1. Các phương pháp xử lý dữ liệu Có 2 phương pháp xử lý dữ liệu cơ bản là : Xử lý với trợ giúp của máy tính Xử lý thủ công 4 2. Các giai đoạn xử lý dữ liệu Chuẩn bị dữ liệu Nhập dữ liệu và lưu trữ Giai đọan này gổm 3 bước: Giai đọan này cũng gồm 3 bước: Ø Kiểm tra và hiệu v Nhập dữ liệu vào máy chỉnh dữ liệu; tính; Ø Định biến dữ liệu; v Làm sạch dữ liệu; Ø Mã hóa dữ liệu. v Lưu trữ dữ liệu. 5 2.1.1 Kiểm tra và hiệu chỉnh dữ liệu Đây là bước kiểm tra chất lượng thông tin trong bảng câu hỏi nhằm đảm bảo không có bảng câu hỏi nào bị thiếu hoặc chứa đựng những thông tin sai sót theo yêu cầu thiết kế ban đầu. Người kiểm tra phải bảo đảm tính toàn vẹn và tính chính xác của từng bảng câu hỏi. Thông thường ở bước này các nhà nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm tra các đặc tính cơ bản của bảng câu hỏi. Cụ thể: Ø Tính lôgíc của các câu trả lời; Ø Tính đầy đủ của một câu trả lời và của một bảng câu hỏi; Ø Tính hợp lý và xác thực của các câu trả lời. 6 2.1.1 Kiểm tra và hiệu chỉnh dữ liệu Quá trình kiểm tra, rà soát lại bảng câu hỏi là nhằm mục đích kiểm tra, phát hiện, sửa chữa và thông báo kịp thời cho người thu thập dữ liệu để tránh những sai sót tương tự. Để xử lý các sai sót phát hiện được qua kiểm tra, ta có thể chọn cách xử lý tuỳ thuộc vào mức độ sai sót. Cụ thể: § Trả về cho bộ phận thu thập dữ liệu nhằm làm sáng tỏ vấn đề; § Suy luận từ các câu trả lời khác; § Loại bỏ bảng câu hỏi. 7 2.1.2 Định biến dữ liệu Biến nghiên cứu là tập hợp các khái niệm có ý nghiã mô tả (định tính, định lượng ) cho mục tiêu nghiên cứu, được thể hiện bằng các ký hiệu (mã hoá) theo một qui ước nào đó. Biến nghiên cứu được thể hiện và là một bộ phận không thể thiếu trong mô hình nghiên cứu. Biến nghiên cứu có thể được phân loại theo kiểu dữ liệu (dạng thang đo). Biến định tính là biến chứa các giá trị quan sát ở dạng thang đo biểu danh và thang đo xếp hạng theo bậc. Biến định lượng là biến chứa các giá trị quan sát ở dạng thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ. Trong bảng câu hỏi, mỗi một câu hỏi thường phải nhằm một mục đích quan sát nào đó. Do vậy, thường mỗi một câu hỏi tương ứng với một biến quan sát. 8 Thí dụ về biến nghiên cứu Giả sử rằng “Các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn (mua) mì ăn liền nhãn hiệu “Hảo Hảo” của khách hàng trên thị trường TP.HCM” là: (a1) Chất lượng SP; (a2) Khẩu vị phù hợp; (a3) Định lượng vừa đủ; (a4) Dễ dàng mua; (a5) Bao bì hấp dẫn. Khi đi sâu nghiên cứu về “ chất lượng” sản phẩm, các thuộc tính cấu thành kết luận chất lượng sản phẩm tốt của mì ăn liền ”Hảo Hảo” gồm có: (a1.1) Sợi mì dai (khi ăn); (a1.2) Màu sắc của mì và nước dùng tươi ngon; (a1.3) Có thành phần dinh dưỡng cao; … Và các yếu tố còn lại cũng có các thuộc tính xác định chúng. 9 Thí dụ về biến nghiên cứu Ở thí dụ trên các biến số: a1; a2; a3; a4 là các biến số trực tiếp (cấp 1) tác động đến quyết định lựa chọn mì ăn liến “ Hảo Hảo”. Còn các biến số a1.1; a1.2; … là các biến số cấp 2 ( Xem mô hình nghiên cứu). Thí dụ: Với câu hỏi “ Xin vui lòng cho biết sở thích của bạn đối với sữa chua Vinamilk? -> Ta có thể định biến nghiên cứu là: c3: Sở thích của khách hàng đối với sữa chua Vinamilk. 10 2.1.3 Mã hoá dữ liệu Mã hoá dữ liệu (Coding) là quá trình chuyển đổi các trả lời thành dạng mã số để nhập và xử lý dữ liệu. Mục đích của việc mã hoá là tạo nhãn (labels) cho các câu trả lời, thường là bằng các con số, hay ký hiệu. Một trả lời khi mã hoá thường sẽ thể hiện bằng 1ký tự chỉ số trả lời (số đo). Thí dụ: Với câu hỏi “ Xin vui lòng cho biết sở thích của bạn đối với sữa chua Vinamilk? Code: 1 2 3 4 5 Rất ghét Ghét Tạm được Thích Rất thích 11 2.1.3 Mã hoá dữ liệu Mã hoá còn giúp giảm thiểu các câu trả lời bằng cách nhóm các câu trả lời vào 1 nhóm có cùng ý nghiã. Mã hoá dữ liệu làm cơ sở cho việc thống kê phân tích dữ liệu. Tiến trình mã hoá có thể được tiến hành bằng việc lập Sổ mã hoá dữ liệu như sau: v Xác định loại câu trả lời cho những câu hỏi tương ứng. Những câu trả lời này có thể thu thập từ một mẫu các bảng câu hỏi đã hoàn tất; v Xây dựng một danh mục liệt kê các câu trả lời; v Gán cho các câu trả lời một nhãn hiệu, ký hiệu, một giá trị (thường là một con số cụ thể). 12 Hình 7.1: Sổ mã hoá dữ liệu TT 1 2 3 Câu hỏi nghiên cứu Biến quan sát Mã trả lời Vui lòng cho biết giới tính a1:Giới tính 1 của bạn? 2 Xin vui lòng cho biết bạn a2: Nhóm tuổi 1 thuộc nhóm tuổi nào dưới 2 đây? 3 Xin vui lòng cho biết sở a3: Sở thích của thích của bạn đối với sữa khách hàng đối chua Vinamilk? với sữa chua Vinamilk. Trả lời Nam Nữ Dưới 18 tuổi Từ 19- 25 Từ 26-35 4 Từ 36-45 5 1 Trên 45 tuổi Rất ghét 2 Ghét 3 Tạm được 4 Thích 5 Rất thích … 13 CÁC BƯỚC CÔNG ViỆC 2.2 Nhập dữ liệu và lưu trữ 2.2.1- Nhập dữ liệu vào máy tính (Inputing data into computer) 2.2.2- Làm sạch dữ liệu (Data cleaning) 2.2.3- Lưu trữ dữ liệu (Data saving) 2.2.1 Nhập dữ liệu vào máy tính Bảng câu hỏi sau khi phỏng vấn, hiệu chỉnh và mã hoá dữ liệu thì công việc tiếp theo là nhập dữ liệu vào máy. Dữ liệu sau khi nhập xong ở dạng một ma trận được gọi là Ma trận dữ liệu (data matrix). Các phần mềm xử lý dữ liệu trong thống kê đều cần dữ liệu ở dạng ma trận. 15 2.2.2 Làm sạch dữ liệu Có 2 sai sót thường gặp trong nhập dữ liệu là : 2- Trả lời không hợp lý (Roque value) 1- Ô trống (Missing data) 16 2.2.2 Làm sạch dữ liệu Các ô trống là các ô của ma trận không chứa đựng dữ liệu trả lời. Nguyên nhân của sai sót là do thu thập dữ liệu bị sót, hoặc nhập dữ liệu sai. Để phát hiện ô trống ta có thể dùng phép đếm (count) theo các biến, vì số ô theo các biến sẽ phải có số lượng đúng bằng cỡ mẫu. Khi phát hiện sai sót phải chỉnh sửa lại. Trả lời không hợp lý là các trả lời có dữ liệu không nằm trong thang đo đã thiết kế. Ví dụ: thang đo có 5 bậc (từ 1-5), nhưng lại có dự liệu là 7, hoặc 33 là những dữ liệu không hợp lý. Để phát hiện các trả lời không hợp lý ta chỉ cần tính tần số theo cột (biến). Loại sai sót này chủ yếu do nhập liệu (do gõ sai). 2.2.3 Lưu trữ dữ liệu: Dưới dạng văn bản hoặc files. 17 3. TÓM TẮT DỮ LIỆU Dữ liệu sau khi được lưu giữ ở dạng ma trận dữ liệu, công việc tiếp theo là tóm tắt chúng để chuẩn bị cho các phương pháp phân tích tiếp theo. Dữ liệu thường được tóm tắt ở 3 dạng: Dạng thống kê Dạng bảng, biểu Dạng đồ thị 18 3.1 Tóm tắt dạng thống kê 1- Đo lường mức độ tập trung (Measure of centrality) 2- Đo lường mức độ phân tán (Measure of dispersion) Gồm có: Gồm có: v Trung bình (mean); v Phương sai (Variance); v Trung vị ( Median); vĐộ v Mode. (Standard Deviation); lệch v Khoảng chuẩn biến thiên (Range) 19 3.1 Tóm tắt thống kê 3.1.1 Đo lường mức độ tập trung Ba đại lượng thường sử dụng trong đo lường mức độ tập trung của các quan sát có công thức tính như sau: Ø Trung bình của biến Xi ( i= 1,2,3… n) của mẫu: X = (1/n ). Σni=1Xi Ø Trung vị là giá trị nằm giữa của thang đo. Ø Mode là giá trị có tần số xuất hiện lớn nhất của một tập hợp các số đo. 20 3.1 Tóm tắt thống kê 3.1.2 Đo lường mức độ phân tán Ø Phương sai (S2) đo lường mức độ phân tán của một tập số đo xung quanh trung bình của nó. công thức tính như sau: S2 = [1/(n-1)]. Σni=1(Xi – X)2 Ø Căn bậc 2 của phương sai được gọi là độ lệch chuẩn (SD), SD = S2 Ø Khoảng biến thiên là khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của một tập số đo. 21 3.2 Tóm tắt dạng bảng Hai dạng bảng thường dùng trong nghiên cứu thị trường là: 1- Bảng đơn (Simple one-way Tabulation) 2- Bảng chéo (Cross- Tabulation) 22 Bảng đơn (mẫu) C3: Sở thích của khách hàng đối với sữa chua Vinamilk. Thang đo 5- Rất thích Tần số tuyệt đối Tần số tương đối (%) Tần sô tích luỹ (%) 40 20 20 100 50 70 3- Tạm được 30 15 85 2- Ghét 20 10 95 1- Rất ghét 10 5 100 N= 200 100% 4- Thích Tổng 23 Bảng chéo (mẫu) C7: Sở thích về sữa chua Vinamilk theo giới tính. Thang đo Tổng Giới tính Giới tính Nam Nữ 5- Rất thích 10 30 40 4- Thích 40 60 100 3- Tạm được 24 6 30 2- Ghét 18 2 20 1- Rất ghét 8 2 10 100 100 N= 200 Tổng 24 3.3 Tóm tắt dạng đồ thị Có 4 dạng đồ thị thường dùng là: Bar chart Scatter graph Pie chart Line graph 3.3 Tóm tắt dạng đồ thị Đồ thị thanh thường được sử dụng cho các câu hỏi cho nhiều trả lời để biểu diễn tần số - tổng của nó lớn hơn kích thước mẫu ( tần số tuyệt đối) hay lớn hơn 100% tần số tương đối. 26 3.3 Tóm tắt dạng đồ thị Đồ thị bánh thường được sử dụng cho các câu hỏi đơn trả lời để biểu diễn tần số tương đối – Tổng của nó bằng 100%. 27 3.3 Tóm tắt dạng đồ thị Đồ thị đường và Đồ thị phân tán được sử dụng để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến. 28 4. CHỌN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Để chọn phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp, nhà nghiên cứu cần chú ý một số vấn đề có ý nghiã quan trọng sau: 1- Thang đo 4- Số biến cần phân tích 2- Phân bố của dữ liệu 3- Phương pháp chọn mẫu 5- Mối quan hệ giữa các biến 29 4.1 Thang đo Có các cách phân tích thích hợp đối với mỗi loại thang đo: v Thang đo định danh chỉ cho chúng ta tính: tần số; kiểm định tần số (Chi- bình phương). v Thang đo xếp hạng theo thứ tự cho phép chúng ta tính: tần số; trung vị; kiểm định tần số; Kolmogorov – Smirnov; Wilcoxon. v Thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ cho phép chúng ta thực hiện các phân tích nêu trên. Bên cạnh đó còn cho phép ta tính: giá trị trung bình; Các phép kiểm định Z, t. 30