Chương trình môn học Phương pháp thí nghiệm 1 (điều tra, survey)

Địa chỉ: Điện thoại:.. Diện tích đất nông nghiệp Thông tin chi tiết: A. Thông tin về kỹ thuật: Diện tích trồng cacao (ha):Tên giống.. Nguồn giống mua từ đâu:. Thời gian bắt đầu trồng cacao: Phương thức trồng cacao: trồng xen [ ] trồng thuần [ ] Nếu trồng xen, thì trồng xen với cây gì?...................... Năng suất cacao (kg/ha): Ông/bà (hay Anh/chị) có nhận xét gì về năng suất của cây trồng xen sau khi trồng cacao không?............... Tình hình sâu bệnh:.. Ông/bà (hay Anh/Chị) có sử dụng tan dư thực vật của cacao (vỏ,trái,lá) làm phân xanh không?.................. Ông/bà (hay Anh/Chị) có sử dụng tan dư thực vật của cacao (vỏ,trái,lá) làm thức ăn gia súc không?.......... Ông/bà (hay Anh/chị) có khó khăn gì trong việc trồng cacao không?...................................................... B. Thông tin về kinh tế: 1. Ông/bà (hay Anh/Chị) đánh giá thế nào về thu nhập trước khi trồng cacao: 2. Ông/bà (hay Anh/Chị) đánh giá thế nào về thu nhập sau khi trồng cacao: . 3. Ông/bà (hay Anh/chị) đánh giá thế nào về thị trường tiêu thụ cacao hiện nay? ................................................ 4. Ông/bà (hay Anh/chị) bán cacao cho ai?....................................................... 5. Ông/bà (hay Anh/chị) đánh giá thế nào về giá cả?...................................... 6. Ông/bà (hay Anh/chị) có gặp khó khăn trong mua bán cacao không? Nếu có, vấn đề gì là quan trọng nhất? ................................................................................. C. Thông tin về các hỗ trợ: 1. Ông/bà (hay Anh/chị) có nhận được bất kỳ sự hỗ trợ nào không? ................... từ nguồn nào?........................................................................................................ 2. Ông/bà (hay Anh/chị) cần những hỗ trợ gì cho việc phát triển cây cacao? .............................................................................................................................. . Ý kiến đóng góp thêm: ... ... ... Ngày tháng năm Người phỏng vấn (hoặc người điều tra) PHIẾU ĐIỀU TRA (mẫu chung dành cho đào tạo sinh viên học môn PPTN1) Thông tin chung (tổng quát) Họ và tên người được phỏng vấn (điều tra)(nông hộ) (có trường hợp không nên sử dụng) Địa chỉ (người được phỏng vấn) Tình trạng gia đình (số nhân khẩu, lao động chính, nam, nữ) Tình trạng học vấn (nếu cần thiết) Tình trạng sản xuất (diện tích canh tác, số mùa vụ, công cụ lao động) Thông tin chi tiết Kỹ thuật canh tác từng mùa vụ (diện tích, giống, lịch canh tác, phân bón, nước tưới, năng suất, nguồn cung cấp giống, tình hình sâu bệnh.) Chi phí sản xuất từng mùa vụ (giống, phân, thuốc, nước tưới, công lao động, v.v...) Thu nhập (giá bán từng loại, từng thời điểm, phương thức thanh toán) Các vấn đề khác (khuyến nông, tín dụng, thu mua, .) Góp ý chung Ngày tháng năm Người phỏng vấn Chương 3: Xử lý và phân tích dữ liệu Nội dung: Tiến trình xử lý dữ liệu Hiệu chỉnh dữ liệu Mã hóa dữ liệu Phân tích và trình bày dữ liệu IV.1. Định lượng (mô tả) IV.2. Thống kê Vai trò tin học trong xử lý/phân tích và trình bày dữ liệu Từ khóa: dữ liệu, xử lý dữ liệu, hiệu chỉnh dữ liệu, mã hoá dữ liệu, phân tích dữ lịệu, trình bày dữ liệu. Các vấn đề cần chú ý Nắm rõ tiến trình xử lý dữ liệu Hiệu chỉnh và tổ chức dữ liệu cho phù hợp với mục tiêu cần phân tích Vấn đề mã hoá dữ liệu Làm thế nào để trình bày dữ liệu hiệu quà. Ứng dụng tin học trong xử lý và phân tích/trình bày dữ liệu Tiến trình xử lý dữ liệu: Câu hỏi đặt ra là sau khi việc thu thập thông tin đã hoàn tất, bước tiếp theo đối với những thông tin này là gì? Làm thế nào tìm ra được những câu trả lời cho các vấn đề nghiên cứu? Làm thế nào để đánh giá ý nghĩa của thông tin thu thập được? Làm thế nào để công nhận hay phủ nhận giả thiết đặt ra? Và nhiều câu hỏi khác nữa. Như vậy, để trả lời những câu hỏi trên đây, chúng ta cần phải tiến hành các bước sau đây (xem hình 1) Dữ liệu thô Hiệu chỉnh Mã hóa Phân tích - Phỏng vấn - Bảng câu hỏi - Các nguồn số liệu khác Phát triển sách mã hóa Mã hóa dữ liệu Kiểm chứng dữ liệu đã mã hóa Phát triển khung phân tích Phân tích - Máy tính (tin học) - Thủ công Hình 1: Tiến trình xử lý dữ liệu Hiệu chỉnh dữ liệu: Mục đích của việc hiệu chỉnh dữ liệu là để giảm thiểu các lỗi, các thiếu sót, phân loại sai hay sự thiếu hụt thông tin (do không ghi hoặc ghi thiếu khi phỏng vấn, viết sai, viết không rõ ràng, v.v..). Có 2 cách hiệu chỉnh dữ liệu: Xem xét các câu trả lời cho từng câu hỏi (một câu hỏi và xem xét nhiều người, nhiều câu trả lời) Xem xét các câu trả lời cho mọi câu hỏi của 1 người (với 1 bảng trả lời của 1 người trả lời, ta xem xét tất cả các câu trả lời của người đó). Mã hóa dữ liệu: Sau khi làm sạch dữ liệu (hiệu chỉnh dữ liệu), bước kế tiếp là mã hóa dữ liệu. Thông thường, việc phân tích dữ liệu cần đến việc áp dụng công nghệ thông tin. Do đó, dù dữ liệu là định tính hay định lượng thì cũng cần xây dựng việc mã hóa thông tin. Việc mã hóa dữ liệu thô liên quan đến 4 bước Xây dựng sách mã hóa. Tìm kiếm thử sách mã Mã hóa dữ liệu Kiểm chứng dữ liệu đã được mã hóa Xây dựng sách mã hóa. Sách mã hóa cung cấp các quy tắc để gán các giá trị số cho các câu trả lời. Điều này còn phụ thuộc vào việc trả lời các câu hỏi. Công việc này rất hữu ích cho những người mới bắt đầu công việc (xem ví dụ) Số hiệu cột (1) Số hiệu câu hỏi (2) Tên biến (3) Câu trả lời (4) Giá trị mã (5) 5 1 (a) AGE 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 > 50 Không trả lời 1 2 3 4 5 6 7 9 1 (c) EDU THPT Đại học Thạc sỹ Tiến sỹ Không trả lời 1 2 3 4 9 2 STUDY Kinh tế/thương mại Giáo dục Nghệ thuật Khoa học tự nhiên Ngoại ngữ Quản lý Không trả lời 1 2 3 4 5 6 9 Ghi chú: Số lượng mã tùy thuộc vào kiểu trả lời và mức độ nghiên cứu (chi tiết hay tổng quát) Tìm kiếm thử sách mã Mục đích là để kiểm tra các trở ngại, trục trặc có thể có trong quá trình mã hóa để điều chỉnh cho phù hợp Mã hóa dữ liệu Chuyển các trả lời phỏng vấn thô (định tính hoặc định lượng) sang dạng các mã số đã thiết lập trên đây. Kiểm chứng dữ liệu đã được mã hóa Khi dữ liệu thô đã được mã hóa xong, kiểm tra lại 1 lần nữa để chắc chắn rằng không còn sai sót. Phân tích và trình bày dữ liệu: Dữ liệu sau khi được mã hóa có thể được phân tích bằng tay (thủ công) hoặc bằng máy tính. Tuy nhiên việc phân tích thủ công mất rất nhiều thời gian (chỉ hữu ích khi khối lượng công việc ít, không có nhiều biến số để phân tích, số lượng mẫu nhỏ, việc phân tích tương đối đơn giản). Tóm lại, việc phân tích dữ liệu nên được thực hiện bằng máy tính với những chương trình phù hợp. Dữ liệu sau khi phân tích thông thường được trình bày dưới 2 dạng sau: Định lượng (hay mô tả) và thống kê. IV.1. Định lượng: Có rất nhiều kiểu phụ trong việc trình bày dữ liệu dưới dạng miêu tả như sau: Bảng biểu: là kiểu phổ biến nhất về dữ liệu đã qua phân tích. Bảng biểu là cách trình bày một lượng lớn các thông tin chi tiết với rất ít không gian yêu cầu (theo The Chicago Manual of Style – 1992). Có rất nhiều kiểu dạng bảng biểu để trình bày (xem ví dụ 1). Tuy nhiên, kiểu trình bày dưới dạng bảng biểu cũng có một số hạn chế là không sinh động (chưa cho chúng ta nhận biết biến động 1 cách dễ dàng). Vì vậy, người ta có thể dùng kiểu trình bày khác sinh động hơn là dạng biểu đồ (đồ thị). Ví dụ 1: Các kiểu bảng biểu Kiểu 1: Bảng xxxx: Sự phân bố độ tuổi của những người trả lời (số liệu mang tính giả định) Độ tuổi Số người trả lời < 20 tuổi 20 – 24 25 – 29 30 – 34 35 – 39 40 – 44 45 – 49 50 – 54 ≥ 55 2 ( 2.0) 12 (12.0) 22 (22.0) 14 (14.0) 17 (17.0) 10 (10.0) 11 (11.0) 9 ( 9.0) 3 (3.0) Tổng cộng 100 (100.0) Ghi chú: số trong ngoặc đơn là tỉ lệ phần trăm. Kiểu 2: (Bảng đối chiếu chéo) Bảng xxxx: Những người trả lời theo thái độ về việc khai thác mỏ Uranium và tuổi (số liệu mang tính giả định) Thái độ về việc khai thác mỏ Uranium Tuổi < 25 25 - 34 35 - 44 45 – 54 ≥ 55 Tổng cộng Tán thành mạnh mẽ (0.0)* 0 (0.0) (5.5) 2 (12.5) (14.8) 4 (25.0) (35.0) 7 (43.6) (100.0) 3 (18.6) 16 (100.0) Tán thành (0.0) 0 (0.0) (8.3) 3 (25.0) (18.5) 5 (41.7) (20.0) 4 (33.3) (0.0) 0 (0.0) 12 (100.0) Không chắc chắn (0.0) 0 (0.0) (0.0) 0 (0.0) (7.4) 2 (33.3) (20.0) 4 (66.7) (0.0) 0 (0.0) 6 (100.0) Không tán thành (14.3) 2 (20.0) (19.4) 7 (70.0) (3.7) 1 (10.0) (0.0) 0 (0.0) (0.0) 0 (0.0) 10 (100.0) Phản đối mạnh mẽ (85.7) 12 (21.4) (66.7) 24 (42.9) (55.6) 15 (26.8) (25.0) 5 (8.9) (0.0) 0 (0.0) 56 (100.0) Tổng cộng (100.0) 14 (100.0) 36 (100.0) 27 (100.0) 20 (100.0) 3 (100.0) 100 Ghi chú: *: phần trăm theo cột @: phần trăm theo hàng. Bảng xxxx: Thái độ về việc khai thác Uranium theo tuổi và giới tính (số liệu mang tính giả định) Thái độ về việc khai thác Uranium Số người trả lời Tổng cộng < 25 25 - 34 35 - 44 45 - 54 ≥ 55 Tổng F M F M F M F M F M F M Tán thành mạnh mẽ 0 0 1 1 3 1 5 2 3 - 12 4 16 Tán thành 0 0 1 2 3 2 3 1 0 0 7 5 12 Không chắc chắn 0 0 0 0 1 1 2 2 0 0 3 3 6 Không tán thành 1 1 4 3 1 0 0 0 0 0 6 4 10 Phản đối mạnh mẽ 4 6 17 7 8 7 2 3 0 0 31 25 56 Tổng cộng 5 9 23 13 16 11 12 8 3 0 59 41 100 Biểu đồ: Dữ liệu thống kê không những yêu cầu phân tích cẩn thận mà còn yêu cầu trình bày phải có sức cuốn hút để dễ hiểu và dễ truyền đạt. Một trong những kiểu trình bày thỏa mãn các yêu cầu trên là dạng biểu đồ. Tuy nhiên dạng biểu đồ cũng có rất nhiều cách để trình bày như sau: dạng hình chử nhật, dạng thanh, dạng thanh xếp chồng lên nhau, dạng diện tích, dạng điểm., dạng đường v.v.. (xem ví dụ 2) Ghi chú: 1: Tán thành mạnh mẽ 2: Tán thành 3: không chắc chắn 4: không tán thành 5: phản đối mạnh mẽ 6: Tổng số người trả lời IV.2. Thống kê Dữ liệu điều tra sau khi đã được xử lý, hiệu chỉnh, có thể được phân tích theo hướng thống kê như sau: IV.2.1. Kiểm tra giả thiết thống kê: Có 2 cách kiểm tra giả thiết thống kê là (a) Kiểm tra tính độc lập và (b) So sánh trung bình. Tuy nhiên, trong bài này, chúng tôi chỉ trình bày việc kiểm tra tính độc lập (test for independence) hay còn gọi là Chi square (Χ2) Các bước tiến hành như sau: Đặt giả thiết Ho: xem xét hai (2) dấu hiệu là độc lập với nhau. Tính tổng cùa hàng (R), tổng của cột (C), và tổng chung (G). Tính tần số lý thuyết (fe) tương ứng với mỗi tần số quan sát (fo) cho các ô trong bảng Fe (ij) = (Ri * Cj)/G với I = 1 r, và j = 1..c. Tính giá trị Χ2 theo công thức sau: Χ2 = ΣΣ(fo-fe)2/fe - So sánh giá trị Χ2 tính với Χ2 tra bảng (xem phụ lục..) ứng với mức ý nghĩa α và độ tự do df. - Chấp nhận giả thiết Ho nếu Χ2 tính < Χ2 tra bảng - Bác bỏ giả thiết nếu Χ2 tính > Χ2 tra bảng Trên đây là các bước lý thuyết trong việc kiểm tra giả thiết tính độc lập của 2 dấu hiệu (để tham khảo). Trong thực tế, việc tính toán được dựa vào các phần mềm thống kê (statistical software). Sau đây là 1 vài ví dụ minh họa (dùng phần mềm thống kê MSTATC) Ví dụ 1: Để đánh giá chất lượng sinh trưởng của cây trồng có phụ thuộc vào địa hình hay không? Người ta tiến hành điều tra ở 3 dạng địa hình khác nhau. Kết quả tu được như trong bảng sau: Bảng : Kết quả điều tra tình hình sinh trưởng của cây trồng Chất lượng cây Loại địa hình Tốt Trung bình Xấu Tổng (R) - Sườn núi dốc - Bằng phẳng - Ven biển 90 170 40 120 180 50 80 150 60 300 350 290 Tổng (C) 290 500 150 Tổng (G) 940 Giả thiết Ho đặt ra là chất lượng sinh trưởng của cây không phụ thuộc vào loại địa hình (hay là các dạng địa hình không ảnh hưởng đến chất lượng cây trồng). Kết quả tính toán cho thấy Χ2 tính = 9,65 (sinh viên tự xem công thức để tính toán). Giá trị này lớn hơn Χ2 bảng (ứng với độ tự do df = 4 và mức α = 0,05 => Χ2 bảng = 9,49)(xem phụ lục đính kèm). Như vậy, vì Χ2 tính > Χ2 bảng => bác bỏ giả thiết Ho. Nói cách khác là địa hình có ảnh hưởng đến chất lượng cây trồng. IV.2.2. So sánh trung bình: dùng để so sánh trung bình và biến động giữa 2 nghiệm thức. Để so sánh, người ta thường áp dụng F-test (khi số lượng mẫu giữa 2 nghiệm thức là tương đồng, bằng nhau, do đó còn gọi là so sánh bắt cặp) hoặc thông dụng nhất là kiểu T-test (khi số lượng mẫu giữa 2 nghiệm thức không bằng nhau, không tương đồng). Trình tự tiến hành cụ thể được diễn giảng trong phần thực hành trên phần mềm MSTATC. IV.2.3. Tương quan: Trình tự tiến hành cụ thể được diễn giảng trong phần thực hành trên phần mềm MSTATC hoặc EXCEL. IV.2.4. Trình bày kết quả thống kê Vai trò tin học trong phân tích dữ liệu: Như đã trình bày, việc phân tích và trình bày dữ liệu có thể thực hiện theo hai hướng: thủ công và máy tính. Tuy nhiên, rõ ràng rằng, việc phân tích theo hướng thủ công tốn rất nhiều thời gian, bất tiện trong quá trình chỉnh sửa, thay đổi kiểu trình bày, lưu trữ dữ liệu v.v.. Tóm lại, hiện nay việc phân tích và trình bày thường được thực hiện trên máy tính. Điều đó cho thấy, vai trò tin học trong việc nhập, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu điều tra là rất lớn. Chúng ta cần phải nâng cao kỹ năng ứng dụng tin học trong công tác này một cách thường xuyên.