1
CHƯƠNG 8:
MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN
TÍCH VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU
- ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS
NGHIÊN CỨU
MARKETING
TR NG I H C ƯỜ ĐẠ Ọ CÔNG NGHI P TP. H CHÍ MINHỆ Ồ
KHOA QU N TR KINH DOANHẢ Ị
2
KHÁI NIỆM
Phân tích dữ liệu là việc phân tích và diễn giải ý
nghiã của dữ liệu thu thập được thông qua 1 mẫu nghiên
cứu, và suy rộng ra cho tổng thể nghiên cứu. Với kết quả
nghiên cứu (xét trên tổng thể nghiên cứu) thu được ta sẽ có
cơ sở để diễn giải ý nghiã của dữ liệu căn cứ vào mục tiêu
của cuộc nghiên cứu.
Việc điễn giải ý nghiã của kết quả nghiên cứu được
thực hiện thông qua kỹ thuật diễn dịch, bản thân kết quả
nghiên cứu chứa đựng thông tin về đối tượng nghiên cứu.
Việc trình bày và diễn giải ý nghiã kết quả nghiên cứu sẽ
được giới thiệu tại Chương 9: Hướng dẫn trình bày báo cáo
nghiên cứu của giáo trình môn học.
•
Trong giáo trình chương này đề cập đến 3 phương
pháp phân tích dữ liệu đơn giản. Đó là:
•
1. Xếp dữ liệu theo thứ tự
•
2. Đo lường khuynh hướng hội tụ của dữ liệu
•

tham số thị trường
Kiểm định giả thuyết
về tham số thị trường
Phân tích đơn biến là việc phân tích và diễn giải ý
nghiã của dữ liệu thông kê được thu thập trong mẫu
nghiên cứu, với 1 biến số, và suy rộng ra cho tổng
thể nghiên cứu, với độ tin cậy (1-α), và độ chính xác
ε.
6
1.1 Ước lượng tham số thị trường
1.1.1 Nguyên tắc ước lượng
Nguyên tắc của ước lượng là thu thập thông tin từ
mẫu và dùng các thông tin này để ước lượng các thông tin
của thị trường. Chúng ta thực hiện được điều này vì có một
mối quan hệ giữa thông tin của mẫu và thông tin của đám
đông.
Có 2 nội dung ước lượng trong thống kê là:
(1) Ước lượng điểm (Point estimation);
(2) Ước lượng khoảng (Interval estimation).
Nguyên tắc của ước lượng điểm là dựa vào các thông
tin của mẫu đã thu thập để ước lượng các thông tin của thị
trường nghiên cứu. Kết quả của ước lượng điểm là 1 giá trị
(điểm).
7
1.1.1 Nguyên tắc ước lượng
Nguyên tắc của ước lượng khoảng là dựa vào thông
tin thu thập từ mẫu để ước lượng cho các tham số của đám
đông.
Có 3 dạng ước lượng khoảng trong thống kê là:


Trong nghiên cứu “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”, một mẫu ngẫu nhiên 200 người tiêu dùng được
chọn phỏng vấn. Với câu hỏi về nơi họ thường mua mì ăn liền nhất.
Sau khi phỏng vấn kết quả cho thấy 70% trả lời là họ thường mua
tại các đại lý bán lẻ.
Vấn đề là ở chỗ, 70% nêu trên là tỷ lệ mẫu. Câu hỏi cần
được trả lời là: Trên thị trường TP.HCM, có bao nhiêu %
khách hàng mua mì tại các đại lý bán lẻ?
Để trả lời câu hỏi trên, ta tiến hành ước lượng tỷ lệ
thị trường.
9
Thí dụ về Ước lượng tỷ lệ thị trường
Với mức tin cậy 1-α = 90%, khoảng tin cậy của ước
lượng tỷ lệ P
X
của đám đông là:
P
x
(1-P
x
) P
x
(1-P
x
)
P
x
- Z
α/2

x
= 1.57
11
Thí dụ về ước lượng trung bình thị trường
Vì kích thước mẫu lớn nên khoảng tin cậy của ước
lượng trung bình của đám đông (μ), với mức ý nghiã α=1%
là:
t
α/2
S
x
t
α/2
S
x
X - < μ
x
< X +
n n
Tra giá trị t
α/2
trong Excell với α=1% ta có t
α/2
= 2.575,
và khoảng tin cậy là:
3.82 < μ
x
< 4.02
Như vậy, xác suất 99%, trung bình đám đông nằm trong
khoảng từ 3.82 đến 4.02.

(Z);
Bước 4: Xác định giá trị tới hạn
của phép kiểm định;
Bước 5: So sánh giá trị kiểm
định với giá trị tới hạn để ra
quyết định (Chấp nhận hay bác
bỏ giả thuyết).
Quyết định Giả thuyết H
0
Đúng Sai
Chấp nhận giả
thuyết
Quyết định đúng
(Xác suất 1-α)
Sai lầm loại 2
(Xác suất β)
Bác bỏ giả
thuyết
Sai lầm loại 1
(Xác suất α)
Quyết định đúng
(Xác suất 1-β);
Khả năng của phép
kiểm định (Power
of the test)
15
1.2.4 Các sai lầm trong quyết định
khi kiểm định thống kê
16
Mối quan hệ giữa α và β

, thì chúng ta đã chấp nhận một giả thuyết
sai – Chúng ta mắc sai lầm loại 2.
17

1-α
Như vậy, khi chúng ta
giảm α (để giảm sai lầm
loại 1), thì đồng thời
chúng ta đã làm tăng β
(tăng sai lầm loại 2), và
làm giảm khả năng của
phép kiểm định.
Mối quan hệ giữa α và β
Thông thường trong nghiên cứu marketing người ta
chọn mức ý nghiã α = 5%.
A
B
μ =μ
0
μ >μ
0
f
(x)
α
Vùng chấp nhận
H
0
: z Є(μ
0
,z

2- Kiểm định T
(kiểm định trung bình
- One sample T test)
Thay vào đó chúng tôi sẽ hướng dẫn các bạn các
“phép” kiểm định: (1); (2) với sự hỗ trợ của phần mềm
SPSS.
20
Kiểm định Z được sử dụng trong kiểm định tỷ lệ đám
đông (dùng cho biến định tính- Nonparametric). Giả sử
chúng ta phỏng vấn 1 mẫu ngẫu nhiên với 234 KH với câu
hỏi:
C2: Bạn đang sử dụng ĐTDD có nhãn hiệu nào trong các
nhãn hiệu dưới đây
1 Nokia
2 Samsung
3 Apple
4 Ericsion
5 Loại khác
Kiểm định Z
21
Kết quả thu được P
Nokia
= 60%. ta tiến hành kiểm định
giả thuyết H
0
: P
Nokia
< P
0
= 0.70 với giả thuyết H

Sau khi thu thập dữ liệu với cỡ mẫu n
0
= 234 và nhập
liệu, nay ta muốn kiểm định xem trung bình của biến này, với ý
nghiã xem nhận định, đánh giá của khách hàng về chất lượng
ĐTDD NOKIA
Chúng ta đặt giả thiết H
0
: ĐTDD nhãn hiệu NOKIA có chất
lượng tốt (với mức ý nghiã α = 5%; Nếu μ
0
≥ 3 thì giả thuyết
được chấp nhận), và tiến hành kiểm định biến số trên.
Kiểm định T (One sample T test)
23
Chúng ta thực hiện thao tác trên SPSS như sau:
Analyze -> Compare Means (so sánh trung bình của
biến với 3) -> One- Sample T- Test -> Nhập biến C5 vào, thay
giá trị Test value bằng 5 (mặc nhiên là 0) -> OK.
Ở màn hình Output sẽ cho kết quả trung bình (mean) là
một giá trị cụ thể (con số) tại bảng tóm tắt (one sample
Statistics). Tại bảng kết quả kiểm định (One- Sample Test), trên
cột cuối (95% Confidence interval of the difference) ta thấy giá
trị dưới (lower) và trên (Upper). Kết quả kiểm định như sau:
(Mean + Lower) ≤ μ
0
≤ (Mean + Upper)
Nếu (Mean + Lower) ≥3, ta chấp nhận giả thuyết H
0
: