Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - Chương 3: Thu thập và xử lý số liệu

 triển của nền kinh tế3Tốc độ tăng trưởng và lạm phát của Việt Nam 1989-2007NămTốc độ tăng trưởng (%)Tỷ lệ lạm phát (%)19994,7720006,79-1,620016,8920027,0820037,343,220047,797,720058,448,320068,237,520078,488,34Số liệu cắt ngang (Cross section data)Là số liệu về một hay nhiều biến số được thu thập tại cùng một thời điểmVí dụ: như tổng điều tra dân số được Cục Tổng điều tra thực hiện mỗi 5 năm, Điều tra về chi tiêu tiêu dùng (VHLSS)Loại số liệu này thường có tính không đồng nhất: giá trị của các biến số biến động rất lớn giữa các quan sát5Sản lượng trứng của các tiểu bang Hoa Kỳ6Số liệu hỗn hợp (Panel data)là số liệu được kết hợp bởi cả số liệu chuổi thời gian và cắt ngang: cùng một đơn vị cắt ngang (chẳng hạn, một gia đình hay một công ty) được quan sát theo thời gian. 7Ví dụ về số liệu hỗn hợp8Các phương pháp chọn mẫuChọn mẫu phi xác suất: Chọn mẫu theo ý định chủ quan của người NC.Chọn mẫu xác suất: Dựa vào lý thuyết xác suất để lấy mẫu ngẫu nhiên9Các phương pháp chọn mẫu phi xác suấtChọn mẫu thuận tiệnChọn mẫu phán đoánChọn mẫu chỉ địnhChọn mẫu theo mạng quan hệ10Chọn mẫu thuận tiệnCác đơn vị mẫu được chọn ở tại một địa điểm và vào một thời gian nhất địnhVd: chọn mẫu những người đi mua sắm ở Metro CT và tiếp cận họ khi họ bước vào sthị hoặc khi họ mua sắm món hàng mà ta muốn khảo sát.Ưu điểm: dễ dàng tập hợp các đơn vị mẫuNhược điểm: không đạt được độ xác thực caoDựa trên tính “dễ tiếp xúc” và “cơ hội thuận tiện” để chọn mẫuChỉ dùng cho nghiên cứu thăm dò, trắc nghiệm, không dùng cho nghiên cứu mô tả hay nhân quả vì tính đại diện không cao11Chọn mẫu phán đoánCác đơn vị mẫu được chọn dựa vào sự phán đoán của người nghiên cứu mà họ nghĩ rằng những mẫu này có thể đại diện cho tổng thểVd: Chọn mẫu một số ít liên doanh lớn có thể chiếm phần lớn tổng sản lượng ngành công nghiệp cả nước.Cách chọn mẫu này được dùng phổ biến khi nghiên cứu định tínhƯu điểm: chọn đúng phần tử rất quan trọng của tổng thểNhược điểm: có khả năng phát sinh những sai lệch lớn12Chọn mẫu chỉ địnhLà chọn mẫu theo tỷ lệ gần đúng của các nhóm đại diện trong tổng thể hoặc theo số mẫu được chỉ định cho mỗi nhómVí dụ: Chọn 100 phần tử cho mỗi nhãn hiệu nước giải khát để so sánh kết quả thống kê về thái độ khách hàng. Hoặc tổng thể NC bao gồm 1.000 c.ty, trong đó 600 c.ty vừa và nhỏ, 300 trung bình và 100 qui mô lớn. Số mẫu chỉ định là 10% trên tổng thể, ta sẽ chọn 60 c.ty vừa và nhỏ, 30 trung bình và 10 c.ty lớnTổng thể quá lớn, sự khác biệt (biến động) giữa các phần tử không lớnTổng thể đã được phân tổ nhóm trước (đồng nhất) PVV chỉ cần chọn cho đủ số lượng không cần ngẫu nhiênVd: ý thức tham gia giao thông của SV ĐHCT (có thể chọn bất kỳ sinh viên nam nữ nào vì trong trường hợp này thì giới tính không có sự khác biệt lớn)Ưu điểm: đảm bảo được số mẫu cần thiết cho từng nhóm trong tổng thể phục vụ khách hàngNhược điểm: có thể cho kết quả sai lệch13Chọn mẫu theo mạng quan hệngười nghiên cứu sẽ thông qua người trả lời đầu tiên để tiếp cận những người trả lời kế tiếpACEDBF14Chọn mẫu theo mạng quan hệCác mẫu đầu tiên được chọn theo phương pháp xác suấtCác mẫu tiếp theo được chọn ra từ việc cung cấp thông tin qua hình thức nhờ giới thiệuÁp dụng cho các nội dung NC khá đặc biệt, không phổ biếnƯu điểm: Giúp cho người NC chọn được các mẫu mà họ cần NC. 15Chọn mẫu xác suấtDựa vào lý thuyết xác suất để lấy mẫu ngẫu nhiênMột số cách chọn mẫu xác suấtChọn mẫu ngẫu nhiên đơn giảnChọn mẫu có hệ thốngChọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng16Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giảnLà cách chọn mẫu mà mỗi phần tử trong tổng thể có cùng cơ hội được chọn với xác suất như nhau. Để chọn được mẫu, người NC phải có danh sách tổng thể NCVd: Chọn ngẫu nhiên 100 mẫu sinh viên trong tổng số 4.000 sinh viên Khoa Kinh Tế & QTKD. 17Chọn mẫu có hệ thốngChọn ngẫu nhiên mẫu đầu tiên.Sau đó dùng bước nhảy (lặp đi lặp lại) Áp dụng tốt nếu danh sách tổng thể được xếp ngẫu nhiên (giảm sai lệch do tuần hoàn bước nhảy)Vd: PV các hộ gia đình vùng nông thôn18Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầngLà phân chia các đối tượng nghiên cứu thành các nhóm, tầng theo các đặc tính, sau đó lấy mẫu theo tầng, nhóm.Chia tổng thể ra từng nhóm nhỏ theo 1 tiêu thức nào đó gọi là tiêu thức phân tầng (thu nhập, giới tính, tuổi tác, TĐHV, nhân khẩu,).Chọn ngẫu nhiên hay hệ thống trong từng nhóm phân tầng theo tỷ lệ với nhóm. Ưu điểm: Phổ biến nhất vì tính chính xác và đại diện cao.Quan trọng là chọn tiêu thức phân tầng phù hợp19SO SÁNH CHỌN MẪU XÁC SUẤT VÀ PHI XÁC SUẤT Xác suấtPhi xác suâtƯu điểmTính đại diện cao.Khái quát hóa cho tổng thể.Tiết kiệm thời gian và chi phí.Nhược điểmTốn kém thời gian và chi phí.Tính đại diện thấp.Phạm vi sử dụngNghiên cứu mô tả, nhân quả và khám phá.Nghiên cứu thăm dò, thử nghiệm.20Thiết kế bảng câu hỏi1 MỤC TIÊUGiúp đáp viên hiểu đúng nội dung câu hỏi.Động viên, tranh thủ sự cộng tác.Hướng dẫn cách trả lời.Tối thiểu các sai sót có thể xảy ra khi đáp viên trả lời.212 Nội dung BCHPhần giới thiệuGiới thiệu bản thân phỏng vấn viên.Giới thiệu lý do, mục đích nghiên cứu.Khoảng thời gian cần thiết để hoàn thành.Phần sàng lọcChọn đúng đối tượng để thu dữ liệu.Thường dùng BCH phân đôi.Phần nội dung chínhĐa số câu hỏi liên quan đến nội dung NC.Phần quản lý: xác nhận, lời cam đoan, mẫu số.22Ví dụPhần giới thiệu	Xin chào, tôi là thuộc nhóm nghiên cứu	. Chúng tôi đang thực hiện đề tài. Anh (chị) vui lòng dành chút thời gian khoảng	để giúp chúng tôi trả lời một số câu hỏi dưới đây.	Chúng tôi rất hoan nghênh sự cộng tác và giúp đỡ của anh (chị). Các ý kiến trả lời của anh (chị) sẽ được đảm bảo giữ bí mật tuyệt đối. 23Phần quản lýNghiên cứu sốVùng, địa phươngBảng câu hỏiPhỏng vấn viênPhỏng vấn lúcThời gian phỏng vấnGiám sát viênKết luận của GSVKiểm tra viênKết quả kiểm traTên người trả lờiĐịa chỉĐiện thoại24Những việc cần làm khi thiết kế BCH1 Xác định thông tin cần thiếtDự án nghiên cứuBảng câu hỏiNhóm người trả lờiDanh mục các thông tin cần cóCác câu hỏi cần được chi tiếtCác dữ liệu cần thu thậpVd: năng suất lúaSản lượng từng vụDiện tích từng vụSản lượng đã thu hoạchDiện tích gieo trồng252. Xác định hình thức phỏng vấnThư tín: tiện lợi, chi phí thấp nhưng tỷ lệ trả lời thấp, khó xác định độ tin cậy của thông tin được thu thập.Điện thoại: tốn kém, chỉ áp dụng khi thu thập ít thông tin và thời gian phỏng vấn ngắn; thông tin tương đối tin cậyTrực tiếp: thông tin tin cậy, tỷ lệ trả lời cao nhưng tốn kém263 Lựa chọn cấu trúc câu hỏiCâu hỏi mở:Phần trả lời không định trước, đáp viên tự trả lời theo suy nghĩ.Khai thác ý kiến mới.Tạo quan hệ mật thiết khi trả lời.Khó tập hợp, mã hóa, phân tích.Không phù hợp với phỏng vấn bằng thư tín.Khó khăn khi đáp viên trả lời dài dòng, lạc đề.27Câu hỏi đóngCâu trả lời được soạn sẵn, đáp viên chỉ chọn những trả lời sẵn có.Ví dụ: Ông (bà) trồng lúa theo mô hình 3g3t 1. Có (tiếp tục) 	2. Không (tạm dừng)Ông (bà) gặp những khó khăn nào trong canh tác lúa?Vốn	Lao động	Công nghệ 	 Thời tiết 	284. Từ ngữ sử dụng trong BCHCâu hỏi phải diễn đạt vấn đề rõ ràng, dùng các từ: Who, What, Where, When, Why, How.Sử dụng từ ngữ đơn giản, thông dụng.Tránh dùng từ ngữ trừu tượng. (Vd: đi sthị có thường không?)Tránh dùng câu hỏi có 2 vế song song (vừa - vừa).Cẩn thận câu hỏi liên quan đến tự ái cá nhân. (hỏi về trình độ,..).Ý nghĩa từ ngữ được sử dụng? Có nghĩa nào khác không?Từ đồng âm khác nghĩa.Từ địa phương (vd: lợn-heo, trà-chè,)295. Điều chỉnh BCHTiến hành điều tra thử (pretest, pilot survey).Bổ sung, chỉnh sửa nếu có Những cuộc phỏng vấn mô phỏng.Câu trả lời không đầy đủ, lạc đề, sai nội dung, không đọc được.Hiệu chỉnh sai sót thông qua các BCH khác.Dùng viết khác màu để chỉnh sửa.Thống nhất nguyên tắc chỉnh lý chung.306. Nhập số liệuMã hóa các câu hỏi và trả lời trước khi nhập,Soạn thảo các tập tin mô tả việc mã hóa để phục vụ cho việc đọc số liệu trong tập tin dữ liệu.Nhập số liệu vào máy tính, các phần mềm xử lý bảng tính: Excel, SPSS, Stata, Limdep, Kiểm tra độ chính xác của việc nhập: so sánh ngẫu nhiên một số mẫu; tổ chức nhiều người nhập liệu song song, 31XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆUi. Phân tích thống kê mô tảĐộ tập trung: mean, mode, median.Độ phân tán:phương sai, độ lệch chuẩn, dãy biến động, hệ số biến động.ii. Phân tích tần số: đếm tần số xuất hiện, đồ thị phân phối tần số.iii. Phân tích phương sai: một chiều, nhiều chiềuiv. Phân tích hồi quy tương quan, 32Các bước trong phân tích số liệu và viết báo cáoNhững câu hỏi cần trả lờiCác bước cần thực hiệnCác công việc chính trong mỗi bướcCác số liệu đã được thu thập cho mỗi mục tiêu NC là gì?Số liệu có hoàn chỉnh và chính xác không?Chuẩn bị số liệu cho phân tíchXem xét lại việc thu thập tại thực địa,Lập bảng kiểm kê các số liệu cho mỗi mục tiêu,Xếp thứ tự các số liệu và kiểm tra chất lượng,Kiểm tra output của máy tínhCác số liệu trông như thế nào?Các số liệu có thể được tóm tắt như thế nào cho phân tích đơn giản?Tóm tắt số liệu và mô tả các biến/xác định biến mớiBảng tần suất, biểu đồ, biểu đồ phát triển, tỷ trọng, tần suất chéo, hệ số tương quan, các thống kê mô tả, 33Sự tương quan giữa các biến số được xác định như thế nào?Phân tích sự tương quanBảng tần suất chéo,Đo lường sự tương quan,Xử lý các biến nhiễu.Có đo lường sự chênh lệch hay tương quan giữa các biến không?Chuẩn bị cho phân tích thống kê- Các đo lường sự phân tán, phân phối chuẩn và sự biến động mẫuXác định loại của phân tích thống kê- Lựa chọn các kiểm định về mức ý nghĩaLàm thế nào sự khác biệt giữa các nhóm có thể được xác định?Phân tích các quan sát theo cặp và lẻT-test, chi-square testpaired t-testMc-Nemar’s chi-square testLàm thế nào sự tương quan giữa các biến có thể được xác định?Thực hiện các đo lường về sự tương quanBiểu đồ phân tán,Đường hồi quy, vàHệ số tương quan34Báo cáo nên được viết như thế nào?Viết báo cáo và xây dựng các kiến nghịChuẩn bị dàn ý của báo cáo,Trình bày và diễn dịch số liệu,Bản nháp và bản nháp lần 2.Thảo luận và tóm tắt kết luậnXây dựng kiến nghịNhững kết quả và kiến nghị nên được công bố và sử dụng như thế nào?Trình bày tóm tắt và bản nháp cho việc thực hiện các kiến nghịThảo luận những tóm tắt và kế hoạch thực hiện đối với những người liên quan35