Nghiên cứu marketing - Chương 8

Chia sẻ: Vũ Chu Cung | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:26

Thêm vào BST

Báo xấu

345
lượt xem 145
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

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....

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu marketing - Chương 8

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP. HỒ CHÍ MINH KHOA QU ẢN TR Ị KIN H D OAN H NGHIÊN CỨU MARKETING CHƯƠNG 8: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU - ỨNG DỤNG PHẦN MỀM SPSS 1
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. 2
• 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 • 3. Đo lường độ phân tán của dữ liệu • Các bạn có thể đọc nội dung chi tiết của 3 phương pháp này trong giáo trình của môn học. • Thực chất, 3 phương pháp nêu trên là việc tóm tắt thống kê các dữ liệu nghiên cứu (đã được trình bày tại Chương 7, mục 3.1), một nội dung không thể thiếu của việc xử lý dự liệu trong nghiên cứu marketing. 3
NỘI DUNG PHÂN TÍCH • Đối với hệ cao đẳng  Phân tích đơn biến;  Phân tích nhị biến. • Đối với hệ đại học  2 phương pháp trên; và  Phân tích phi tham số;  Phân tích các thực nghiệm mở rộng 4
1. Phân tích đơn biến 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. Ước lượng Kiểm định giả thuyết tham số thị trường về tham số thị trường 5
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). 6
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: 7
1.1.2 Ý nghiã của ước lượng tham số thị trường Ước lượng các tham số thị trường có vai trò đặc biệt quan trọng trong nghiên cứu marketing, là phương pháp mà tất cả các NC mar đều phải sử dụng nhằm tiết kiệm chi phí trong nghiên cứu. Ý nghiã của ước lượng tham số thị trường biểu hiện qua một số thí dụ dưới đây: Thí dụ 1: Ước lượng tỷ lệ thị trường 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. 8
Thí dụ về Ước lượng tỷ lệ thị trường Với mức tin cậy 1-α = 90%, khoảng tin cậy của 9
Thí dụ về ước lượng trung bình thị trường Trong nghiên cứu “Phân tích các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn (mua) sản phẩm cà phê hoà tan G7”, một mẫu ngẫu nhiên 500 người tiêu dùng được chọn để phỏng vấn theo câu hỏi có thang đo khoảng 5 điểm: Xin vui lòng cho biết, theo quan điểm của bạn về phát biểu sau: “Cà phê hoà tan G7 rất tiện lợi cho người sử dụng” Hoàn toàn phản đối Hoàn toàn đồng ý 1 2 3 4 5 Sau khi phỏng vấn và tóm tắt thống kê ta có trung bình mẫu, phương sai mẫu lần lượt là: x X = 3.92; S = 1.57 10
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: tα/2Sx tα/2Sx X - ----------- < μx < X + ------------ n n Tra giá trị tα/2 trong Excell với α=1% ta có tα/2= 2.575, và khoảng tin cậy là: 3.82 < μx < 4.02 Như vậy, xác suất 99%, trung bình đám đông nằm trong khoảng từ 3.82 đến 4.02. 11
1.2 Kiểm định giả thuyết về tham số thị trường 1.2.1 Nguyên tắc kiểm định Nguyên tắc của kiểm định giả thuyết về thị trường nghiên cứu là đưa ra các giả thuyết về các tham số thị trường, thu thập thông tin từ mẫu để kiểm định giả thuyết đã đưa ra. Trong khi nguyên tắc của ước lượng là thu thập thông tin từ mẫu và suy ra (diễn dịch) ước lượng các tham số của thị trường. 12
1.2.2 Ý nghiã của kiểm định giả thuyết về tham số thị trường Trong nghiên cứu marketing, dù là nghiên cứu hàn lâm hay ứng dụng thì kiểm định giả thuyết về tham số thị trường là phương pháp rất thường hay được sử dụng. Dựa vào những nghiên cứu có trước (dạng nghiên cứu lặp lại), hay dựa vào kết quả nghiên cứu định tính bằng phương pháp thảo luận nhóm (trong nghiên cứu khám phá), ta đưa ra những giả thuyết về thị trường, và tiến hành thu thập dữ liệu từ mẫu nghiên cứu, bằng “phép” kiểm định các giả thuyết ta có được những kết luận về vấn đề nghiên cứu 13
1.2.3. Qui trình kiểm định giả thuyết Bước 5: So sánh giá trị kiểm định với giá trị tới hạn để ra quyết định (Chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết). Bước 4: Xác định giá trị tới hạn của phép kiểm định; Bước 3: Chọn “phép” kiểm định thích hợp và tính toán các giá trị thống kê kiểm định (Z); Bước 2: Chọn mức ý nghiã (α);
1.2.4 Các sai lầm trong quyết định khi kiểm định thống kê Quyết định Giả thuyết H Đúng Sai Chấp nhận giả Quyết định đúng Sai lầm loại 2 thuyết (Xác suất 1-α) (Xác suất β) Bác bỏ giả Quyết định đúng Sai lầm loại 1 thuyết (Xác suất 1-β); (Xác suất α) 15
Mối quan hệ giữa α và β Giữa α và β có mối quan hệ với nhau. Giả sử rằng chúng ta muốn kiểm định trung bình của một biến x (có 0 16
Mối quan hệ giữa α và β Như vậy, khi chúng ta A 1-α giảm α (để giảm sai lầm f(x) loại 1), thì đồng thời chúng ta đã làm tăng β x α (tăng sai lầm loại 2), và μ =μ0 làm giảm khả năng của Vùng chấp nhận Vùng bác bỏ 0 0 α 0 α phép kiểm định. H : z Є(μ ,z ) H : z Є(z ,∞) B 1-β x μ >μ0 Thông thường trong nghiên cứu marketing người ta chọn mức ý nghiã α = 5%. 17
1.2.5 Các “phép” kiểm định tham số thị trường trong phân tích đơn biến. Các “phép” kiểm định tham số thị trường thường dùng trong phân tích đơn biến gồm có: Kiểm định tỷ lệ đám đông (Biến định tính) Kiểm định trung bình Kiểm định phương sai đám đông đám đông (Biến định lượng) (Biến định lượng) 18
1.2.5 Các “phép” kiểm định tham số thị trường trong phân tích đơn biến. Thay vào đó chúng tôi sẽ hướng dẫn các bạn các “phép” kiểm định: (1); (2) với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS. 2- Kiểm định T 1- Kiểm định Z (kiểm định tỷ lệ (kiểm định trung bình - Nonparametric Test) - One sample T test) 19
Kiểm định Z 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 Loại khác 5 20