zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Doanh Marketing

» Marketing - Bán hàng

Bài giảng Nghiên cứu marketing: Chương 6 - ThS. Trần Trí Dũng

Chia sẻ: Vdgv Vdgv | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:62

Báo xấu

156
lượt xem 15
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Sau khi học xong chương 6 Phân tích dữ liệu nằm trong bài giảng nghiên cứu marketing nhằm trình bày về xử lý dữ liệu, phân tích đơn biến, phân tích nhị biến, tổng quát về phân tích đa biến... bài giảng thiết thực đối với sinh viên đang học môn nghiên cứu marketing.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nghiên cứu marketing: Chương 6 - ThS. Trần Trí Dũng

Chương 6: Phân tích dữ liệu 1 ThS. Trần Trí Dũng
Nội dung 1. Xử lý dữ liệu 2. Phân tích đơn biến 3. Phân tích nhị biến 4. Tổng quát về phân tích đa biến 2
1. Xử lý dữ liệu Hiệu chỉnh Mã hóa Tạo tập tin dữ liệu 3
1. Xử lý dữ liệu (tt) Hiệu chỉnh: – Mục đích nhằm đảm bảo: Đúng thủ tục/đối tượng phỏng vấn (legibility) Xử lý các phỏng vấn/trả lời không hoàn chỉnh (completeness) Tính nhất quán của các trả lời (consistency) Sự chính xác của các trả lời (accuracy) Sự rõ ràng của các trả lời (clarification) 4
1. Xử lý dữ liệu (tt) Hiệu chỉnh (tt): – Quá trình: Hiệu chỉnh sơ bộ (field editing): – Thực hiện bởi interviewer – Càng sớm càng tốt sau khi phỏng vấn xong Hiệu chỉnh cuối cùng (office editing): – Thực hiện bởi editor – Sau khi thu thập xong data – Đòi hỏi người hiệu chỉnh phải có nhiều kinh nghiệm, kiến thức. 5
1. Xử lý dữ liệu (tt) Hiệu chỉnh (tt): – Xử lý khi phát hiện lỗi: Liên lạc trở lại để bổ sung hoặc làm rõ Hiệu chỉnh, làm rõ hoặc bổ sung theo trí nhớ hoặc các cứ liệu/suy luận khác Hủy bỏ một số câu trả lời (missing value) Hủy hoàn toàn cuộc phỏng vấn/questionnaire 6
1. Xử lý dữ liệu (tt) Mã hóa: – Khái niệm: Là quá trình gán mã số (số hoặc nhãn) cho các biến và các trả lời. Thang đo của biến tùy thuộc vào cách hỏi và bản chất của biến được hỏi. 7
1. Xử lý dữ liệu (tt) Mã hóa (tt): – Các bước mã hoá: Đặt tên biến cho các câu hỏi: – Câu hỏi 1 chọn lựa – Câu hỏi nhiều chọn lựa Chuyển tập các chọn lựa trả lời của mỗi câu hỏi thành tập các số/nhãn phù hợp, có ý nghĩa. – Câu hỏi đóng – Câu hỏi mở – Câu hỏi có chọn lựa: “Khác” 8
1. Xử lý dữ liệu (tt) Mã hóa (tt): – Bốn nguyên tắc khi mã hóa: Tính phù hợp (appropriateness): Cách phân loại/nhóm phải phù hợp với vấn đề/mục tiêu nghiên cứu. – TD: Thông tin cá nhân hoặc doanh nghiệp. – Tuổi
1. Xử lý dữ liệu (tt) Mã hóa (tt): – Bốn nguyên tắc khi mã hóa (tt): Tính toàn diện (exhaustiveness): Các mã số cần thể hiện các loại cần NC. – Loại “trả lời khác” nên chiếm tỉ lệ nhỏ nhất. – TD: Tuổi 30 ?? 10
1. Xử lý dữ liệu (tt) Mã hóa (tt): – Bốn nguyên tắc khi mã hóa (tt): Tính loại trừ nhau (mutual exclusivity): Mỗi trả lời chỉ tương ứng với một mã số. – TD: quốc doanh, tư nhân, TNHH, cổ phần ?? Tính đơn nguyên (unidimensionality): Mỗi câu trả lời ứng với một thứ nguyên duy nhất. 11
1. Xử lý dữ liệu (tt) Tạo tập tin dữ liệu: – Nhập dữ liệu vào file (SPSS) – Cải biến tập dữ liệu – Tạo biến mới, biến trung gian, v.v. – Xử lý missing value 12
2. Phân tích đơn biến Tổng quan về phân tích dữ liệu: – Mục tiêu phân tích chỉ là mô tả hay suy đóan tổng thể – Chọn phương pháp tùy thuộc vào: Có bao nhiêu biến được phân tích đồng thời Các biến được đo bằng thước đo gì: chỉ danh, thứ tự, khỏang hay tỷ lệ 13
2. Phân tích đơn biến (tt) Tổng quan về phân tích dữ liệu (tt): – Các phương pháp phân tích dữ liệu: 14
2. Phân tích đơn biến (tt) Phân tích đơn biến: 15
2. Phân tích đơn biến (tt) Thống kê mô tả: – Biến chỉ danh, thứ tự 16
2. Phân tích đơn biến (tt) Thống kê mô tả (tt): – Biến chỉ danh, thứ tự (tt) 17
2. Phân tích đơn biến (tt) Thống kê mô tả (tt): – Lợi ích: Trình bày phân phối dữ liệu của một biến có thang đo nominal hoặc ordinal. Phát hiện một số dạng sai sót khi mã hoá. So sánh với các phân phối/dữ liệu có liên quan. Đề nghị những phương pháp biến đổi các biến Kiểm tra sampling. 18
2. Phân tích đơn biến (tt) Thống kê mô tả (tt): – Biến khỏang (interval): 19
2. Phân tích đơn biến (tt) Kiểm nghiệm giả thuyết đơn biến: – Kiểm chứng xem những phát biểu nào đó có thích hợp cho tổng thể nghiên cứu hay không. Ví dụ: Bình quân tuổi của 100 SV trong mẫu là 24 (s=5). Nhà NC muốn kiểm chứng cho tổng thể: – Null hypothesis Ho: ì = 23 – Alternative hypothesis H1: ì ≠ 23 – Các phân tích liên quan đến kiểm nghiệm giả thuyết gọi là phân tích suy luận (inferential analysis). 20

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

CMO.02: Bộ Tài Liệu Quản Trị Bán Hàng Và Kênh Phân Phối

405 tài liệu

1408 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.