Toán học - Bài 1: Tổng quan về phân tích dữ liệu thống kê

*BÀI 1: TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỐNG KÊ*Phần mềm phân tích dữ liệu & dự báo?SPSSEviewsSTATAExcelForecastXSASMetastock**Thống kê: là ngành khoa học nghiên cứu hệ thống các phương pháp thu thập, xử lý và phân tích các mặt lượng của hiện tượng số lớn để tìm hiểu bản chất và tính qui luật vốn có của chúng trong điều kiện thời gian và địa điểm cụ thể.Thống kê là gì?*Các loại dữ liệuDữ liệu Chéo (cross-sectional data): thu thập trong cùng hay gần cùng một thời điểmChuỗi thời gian (time-series data): thu thập trong các thời điểm liên tiếp nhauBảng (Panel Data): các quan sát của dữ liệu bao gồm quan sát chéo và các quan sát chéo này lại được quan sát theo thời gianDữ liệusơ cấp: trực tiếp thu thập thứ cấp: đã qua xữ lýDữ liệu định tính/ định lượng*80100120140160180200Y55657980102105120607084931071101366574909511011014070809410311611514475859810811812014588113125130115325462445707678690685E(Y/Xi) 657789101113115137XChi tiêu và thu nhập của hộ gia đình:*NămMức tiêu dùng (Yi)Thu nhập (Xi)NămMức tiêu dùng (Yi)Thu nhập (Xi)197148.3452.02198157.1763.36197248.5452.41198260.8467.42197347.4451.55198360.7367.86197454.5858.88198476.0483.3919755559.66198576.4284.26197663.4968.42198669.3477.41197759.2264.27198761.7570.08197857.7763.01198868.7877.44197960.2265.61198967.0775.79198055.461.05199072.9481.89*Quy trình chuẩn bị, phân tích dữ liệu*Các loại biếnBiến định tính (nhãn hiệu, giới tính, nghề nghiệp )Biến định lượng - Rời rạc : số người trong hộ, số bàn ghi được trong một trận bóng đá - Liên tục: chiều cao của thanh niên, trọng lượng của sản phẩm, giá sản phẩm *Các loại thang đoThang đo định danh (Nominal)Thang đo thứ bậc (Ordinal)Thang đo khoảng (Interval)Likert, dạng Likert, thang đo đối nghĩa (thang đo tính từ cực, Osgood)Thang đo tỷ lệ (Ratio)*Thang đo định danh*Các loại thang đoVí dụ:Giới tínhMã số hóaNam1Nữ2Nước ngọtMã số hóaPepsi1Coke2Tribeco3Sprite4Khác5*Thang đo thứ bậc*Các loại thang đoCũng được sử dụng cho biến định tính, khi mà các biểu hiện của dữ liệu có sự hơn kém, khác biệt về thứ bậc.Ví dụ:Trình độ văn hóaMã số hóaTrung cấp1Đại học2Thạc sĩ3Tiến sĩ4Bậc thợMã số hóa3142536475*Thang đo khoảng*Các loại thang đoVí dụ:Sở thíchMã số hóaRất không thích1Không thích2Bình thường3Thích4Rất thích5Thang điểmMã số hóa9 -> 1018 ->927 -> 835 -> 74< 55**Phân tích đơn biếnThống kê mô tảBảng tần sốOne-sample T-test *Phân tích nhị biếnPhân tích quan hệ giữa 2 biến định tính: Chi-squarePhân tích quan hệ giữa 2 biến định lượng: Correlation, Simple RegressionPhân tích ảnh hưởng của một biến định tính đến một biến định lượng: - Independent samples t-test - ANOVA*Phân tích đa biếnPhân tích ảnh hưởng của các biến độc lập (biến giải thích) đến 1 biến phụ thuộc Y=f(X1,X2,X3,Xm) Khi Y là biến định lượng: Multiple regression Model Khi Y là biến định tính có 2 thuộc tính: Logit Model/ Probit Model/ Discriminant AnalysisNhóm các quan sát theo từng cụm: Cluster AnalysisRút gọn các biến: Factor AnalysisKiểm định độ tin cậy của thang đo: Cronbach’s AlphaCác công cụ phân tích đa biến khác: MDS, CFA, SEM*Chú ýCác kỹ thuật trên sử dụng cho cả 3 loại dữ liệuTuy nhiên, người ta đã phát triển nhiều mô hình kinh tế lượng chuyên sâu hơn dành cho dữ liệu bảng (Pooled, FEM, ECM)Nhiều mô hình hinh tế lượng chuyên sâu dành cho dữ liệu chuỗi thời gian: ARIMA, SARIMA, ARCH-GARCH, VAR, mô hình động, hệ phương trình *Phân tích dữ liệu để làm gì?Để hỗ trợ quá trình ra quyết địnhKiểm định lý thuyếtGợi ý chính sáchDự báo*Các kỹ thuật dự báo định lượng trong kinh doanhMô hình chuỗi thời gianĐơn giảnHàm xu thếSan mũPhân tích các thành phần của chuỗi thời gianARIMAARCH/GARCHMô hình nhân quảNguồn: Wilson (2007)