Bài giảng Tin học quản lý SPSS: Chương 4 - ThS. Cao Hoàng Huy

28/01/2018<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> CHƯƠNG 4<br /> PHÂN TÍCH DỮ LIỆU<br /> ĐỊNH TÍNH<br /> 4.1 KIỂM ĐỊNH CHI – SQUARE<br /> 4.2 KIỂM ĐỊNH TRONG TRƯỜNG HỢP<br /> DỮ LIỆU THỨ TỰ<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG<br /> Cung cấp tóm tắt lý thuyết kiểm định mối quan hệ giữa<br /> hai biến định tính.<br /> Sử dụng spss để kiểm định mối quan hệ giữa hai biến<br /> định tính ( kiểm định chi – square).<br /> Sử dụng SPSS để kiểm định mối quan hệ giữa hai biến<br /> định tính với dữ liệu thang đo thứ bậc bằng kiểm định<br /> Tau của Kendall, D của Somer; Gamma của<br /> Goodman và Kruskal.<br /> Viết được báo cáo gắn gọn về mối quan hệ giữa hai<br /> biến trong mẫu. Dựa theo kết quả kiểm định giả thuyết,<br /> bảng thống kê, đồ thị và các trị số thống kê được.<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> GIỚI THIỆU<br /> Học trò của Francis Galton<br /> Một trong những “cha đẻ”<br /> của mathematical statistics<br /> Sáng lập bộ môn thống kê<br /> học<br /> <br /> ở<br /> <br /> University<br /> <br /> College<br /> <br /> London (1911).<br /> Tác giả cuốn The Grammar<br /> of Science.<br /> Cha đẻ của “chi – Square<br /> test” (và nhiều phương pháp<br /> khác)<br /> <br /> 1<br /> <br /> 28/01/2018<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> NỘI DUNG<br />  Vấn đề thực tế<br /> <br /> Khái niệm độc lập<br /> Giới thiệu kiểm định Ki bình phương ( Chi –<br /> Squara test).<br /> Thao tác thực hiện kiểm định Chi – Square ).<br /> Các đọc các chỉ tiêu, thông số kết quả.<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> <br /> SO SÁNH<br /> NHIỀU NHÓM<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> Trường Hợp 1: Bệnh nhân nhập viện<br /> T.1<br /> Số ca<br /> bệnh<br /> nhập<br /> viện<br /> <br /> T.2<br /> <br /> T.3<br /> <br /> T.4<br /> <br /> T.5<br /> <br /> T.6<br /> <br /> T.7<br /> <br /> T.8<br /> <br /> T.9<br /> <br /> T.10<br /> <br /> T.11<br /> <br /> T.12<br /> <br /> 40 34 30 44 39 58 51 55 36 48 33 38<br /> <br /> Câu hỏi: phân bố ngẫu<br /> nhiên, không có sự khác<br /> biệt giữa các tháng về số<br /> bệnh nhân nhập viện.<br /> <br /> 2<br /> <br /> 28/01/2018<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> Trường Hợp 2: Tình trạng kinh tế<br /> <br />  Bill Clinton đắc cử thổng thống 1996.<br />  Lý do đắc cử: đưa nền kinh tế khá lên.<br />  Nghiên cứu với N=800<br /> Trình độ học vấn<br /> <br /> Tệ hơn<br /> <br /> Trung học (n = 340)<br /> <br /> 91<br /> <br /> Không<br /> khác<br /> trước<br /> 104<br /> <br /> Cao đẳng (n= 160)<br /> <br /> 39<br /> 18<br /> <br /> 73<br /> 31<br /> <br /> Đại học (n=210)<br /> <br /> Tốt hơn<br /> 235<br /> 48<br /> 161<br /> <br /> Câu hỏi có hay không ? mối liên hệ giữa<br /> trình độ học vấn với nhận thức về tình<br /> hình kinh tế.<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> Trường Hợp 3: Tử vong trong tai nạn tàu Titanic<br /> <br /> Tử vong<br /> <br /> Sống sót<br /> <br /> Tổng số<br /> <br /> Vip<br /> <br /> Hạng<br /> <br /> 123<br /> <br /> 200 (62%)<br /> <br /> 323<br /> <br /> Business<br /> <br /> 158<br /> <br /> 119 (43%)<br /> <br /> 227<br /> <br /> Economy<br /> <br /> 528<br /> <br /> 181 (26%)<br /> <br /> 709<br /> <br /> Total<br /> <br /> 809<br /> <br /> 500 (38%)<br /> <br /> 1309<br /> <br /> Câu hỏi có hay không ? mối liên hệ giữa hạng<br /> hành khách và nguy cơ tử vong<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> <br /> khái niệm<br /> độc lập<br /> (Independen<br /> ce)<br /> <br /> 3<br /> <br /> 28/01/2018<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> <br /> Hai biến độc lập khi hoàn toàn không<br /> có liên quan với nhau<br /> Hệ số tương quan (Coefficient of<br /> correlation) = 0<br /> Theo thông kê thì Nếu biến A và B<br /> độc lập thì:<br /> Xác xuất xảy ra khi (A&B) = xác<br /> xuất (A) x xác xuất (B)  P(A&B)=<br /> P(A) x P(B)<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> <br /> Hai biến độc lập khi hoàn toàn không<br /> có liên quan với nhau<br /> Hệ số tương quan (Coefficient of<br /> correlation) = 0<br /> Theo thông kê thì Nếu biến A và B<br /> độc lập thì:<br /> Xác xuất xảy ra khi (A&B) = xác<br /> xuất (A) x xác xuất (B)  P(A&B)=<br /> P(A) x P(B)<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> <br /> Nguyên lý và mục đích của kiểm định Chi -Square<br /> <br /> Khai thác khái niệm độc lập<br /> Kiểm định sự độc lập giữa hai biến<br /> Nếu hai biến không độc lập  có liên<br /> quan (Association).<br /> <br /> 4<br /> <br /> 28/01/2018<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> <br /> Kiểm định ý nghĩa thống kê (test of significance)<br /> <br /> Triết lý phản nghiệm (falsificationism)<br /> của Popper<br /> Bước 1: phát biểu giả thuyết vô hiệu<br /> (Null hypothesis)<br /> Bước 2: thu thập số liệu (D)<br /> Bước 3: tính xác xuất D xảy ra nếu giả<br /> thuyết vô hiệu đúng<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> Kiểm định ý nghĩa thống kê (test of significance)<br /> <br /> Bước 1: phát biểu giả thuyết vô hiệu<br /> (Null hypothesis)  hai biến A và B<br /> độc lập<br />   không có mối liên quan giữa trình<br /> độ học vấn và kinh tế (thí dụ 2)<br />  Bước 2: thu thập số liệu (D) có liên<br /> quan tới biến A và B  trình độ học<br /> vấn và kinh tế.<br />  Bước 3: tính xác xuất D xảy ra nếu giả<br /> thuyết vô hiệu đúng  Nếu trình độ<br /> học vấn và tình trạng kinh tế không có<br /> liên hệ.<br /> <br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM<br /> KHOA QUẢN TRỊ - KINH DOANH<br /> <br /> Kiểm Định Chi - Square<br /> Logic của Chi Square test<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Nếu hai biến độc lập (giả định-tiên<br /> quyết):  ước tính được giá trị kỳ vọng<br /> (Expected values – ký hiệuType equation<br /> here. E)<br /> So sánh gián trị kỳ vọng với giá trị quan<br /> sát ( Observed data – Ký hiệu O)<br /> Ta có công thứ tổng quát:<br /> (