Bài giảng Thống kê học ứng dụng trong quản lý xây dựng - Phần 1: Giới thiệu về thống kê học - Nguyễn Duy Long

9/7/2010
1
Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Bộ môn Thi Công và QLXD
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 1
Phần 01
Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Bộ môn Thi Công và QLXD
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 2
9/7/2010
2
 Tư duy thống kê
 Giới thiệu về thống kê học
 Trình bày dữ liệu định tính
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 3
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 4
9/7/2010
3
 Thời gian của dự án:
◦ Dự án hoàn thành khi tất cả các công việc của nó
hoàn thành
◦ Thời gian hoàn thành các công việc là không chắc
chắn.
◦ Hiểu và giảm thiểu sự không chắc chắn này sẽ giúp
quản lý tiến độ thành công.
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 5
Nguồn: Glossary oi Statistical Terms, ASQ Quality Press
Phần ngầm Phần khung Hoàn thiện
 Là một triết lý của việc học và hành động dựa
trên các nguyên lý cơ bản sau:
◦ Tất cả công việc đều xảy ra trong một hệ thống của
các qui trình kết nối nhau
◦ Sự biến thiên (variation) tồn tại trong tất cả các qui 
trình
◦ Hiểu và giảm thiểu sự biến thiên là chìa khóa để
thành công
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 6
Nguồn: Glossary oi Statistical Terms, ASQ Quality Press
9/7/2010
4
Qui trình
Tư duy
Sự biến đổi
Các dữ liệu
thống kê
Phươ há
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 7
Các công cụ
thống kê
ng p p
thống kê
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 8
9/7/2010
5
 Đánh giá các kết luận sau đây:
◦ “Những người có cha mẹ có bằng đại học thì có khả
năng (likely) lấy bằng đại học hơn là những người
có cha mẹ không có bằng đại học.”
◦ “Lượng xe máy ở Sài Thành có liên hệ với lượng
nhà và đất ở ở Hà Thành.”
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 9
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 10
Nguồn: 
9/7/2010
6
Thống kê: Với
hô it ng t n trong
tay bạn, cái gì
trong thùng?
Xác suất: Với
Nguồn: MIT OCW, dựa trên Gilbert, 1976
11©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
thông tin trong
thùng, cái gì
trong tay bạn?
 Thống kê học (statistics, số ít): Một cách lý
luận, cùng với các công cụ và phương pháp đi
kèm, được thiết kế để giúp chúng ta hiểu biết
về thế giới.
 Thống kê (satistics, số nhiều): các phép tính
cụ thể được thực hiện trên các dữ liệu (data).
12©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
9/7/2010
7
Dữ liệu
(Data)
Thống kê
(Statistics)
Thông tin 
(Information)
13©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
 Suy nghĩ (think)
 Biểu thị (show)
 Trình bày (tell)
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 14
9/7/2010
8
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 15
 Quần thể (population): một nhóm gồm tất cả
các thành phần mà nhà thực hành thống kê
quan tâm.
◦ v.d. tất cả các nhà thầu ở Sài Gòn
 Mẫu (sample): một tập hợp các dữ liệu rút ra
từ quần thể
◦ v.d. một mẫu 75 nhà thầu ở Sài Gòn
16©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
9/7/2010
9
 Thông số (parameter): một đại lượng mô tả
quần thể
◦ v.d. doanh thu bình quân của tất các nhà thầu là
100 tỷ đồng.
 Trị (tham) số thống kê (statistic): một đại
lượng mô tả mẫu
◦ v.d. doanh thu bình quân của mẫu 75 nhà thầu là
120 tỷ đồng .
17©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Quần thể
Mẫu
Tập con
18
Thông số Trị số thống kê
Các quần thể có các thông số; các mẫu có các trị số thống kê
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
9/7/2010
10
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 19
Phương pháp thông kê
Thống kê học mô tả Thông kê học suy luận
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 20
(descriptive statistics) (inferential statistics)
9/7/2010
11
 Thu thập số liệu
d khả á á hí◦ v. . o s t, quan s t, t 
nghiệm
 Trình bày dữ liệu
◦ v.d. biểu đồ và đồ thị
Xác định đặc điểm của dữ liệu
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 21
 
◦ v.d. trung bình của mẫu =
n
xi
 Quá trình tạo ra một ước lượng, dự đoán, hay 
quyết định về quần thể dựa trên mẫu.
Mẫu
Suy luận
Quần thể
22
Thông số Trị số thống kê
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
9/7/2010
12
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 23
 Dữ liệu (data): là các đại lượng cùng ngữ
cảnh đi kèm.
 Ngữ cảnh của dữ liệu: “Five W’s”: Who, What, 
When, Where, and Why. Có thể có cả “How.”
 Dữ liệu không có ngữ cảnh đi kèm thì hầu
như vô nghĩa.
24©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
9/7/2010
13
Họ Tên Tuổi Loại lao
động
Lương
ngày
Đội Thi
Công
Bảo hiểm
Phan Cam 18 Phổ thông 50,000 1 Không
Vũ Phu 35 Nề 90,000 1 Có
Cao Giá 28 Nề 95,000 2 Không
Trần Ai 45 Sắt 90,000 1 Có
Lê La 30 Điện 85,000 2 Có
Lâm Tặc 30 Mộc 90 000 1 Không
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 25
,
Ngô Khoai 32 Phổ thông 45,000 2 Có
Phạm
Thượng
22 Phổ thông 50,000 2 Không
(Trích từ bảng lương tháng 9/2009, Dự Án “Xây Nhà Từ Nóc”)
Định tính
Biến của dữ
liệu
(categorical)
Định lượng
(quantitative)
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 26
9/7/2010
14
27©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
 Biểu đồ số người mắc bệnh và tử vong do 
cúm A/H1N1:
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 28
Nguồn: Báo Tuổi Trẻ, 28/09/2009
9/7/2010
15
 Ba qui tắc:
1. Vẽ/tạo hình ảnh — có thể lộ ra những điều mà
ấchúng ta không th y từ dữ liệu thô. 
2. Vẽ/tạo hình ảnh — những đặc điểm quan trọng của
dữ liệu sẽ được thể hiện. Chúng ta có thể thấy
những điều chúng ta không mong đợi.
3. Vẽ/tạo hình ảnh — cách tốt nhất để nói với người
khác rằng dữ liệu của bạn có hình ảnh trình bày
được chọn lựa kỹ.
29©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
 Đếm số lượng của các giá trị dữ liệu cho mỗi
loại.
 Tổ chức chúng vào một bảng chỉ số đếm, thể
hiện tổng số lượng và loại.
 Ví dụ hạng vé tàu Titanic:
Hạng vé Đếm
Hạng nhất 325
30©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Hạng nhì 285
Hạng ba 706
Thủy thủ đoàn 885
(Nguồn: De Veaux et al., 2006)
9/7/2010
16
 Bảng tần suất tương đối cũng tương tự, 
nhưng thể hiện dạng phần trăm (thay vì số
đế ) h ỗ lm c o m i oại.
Hạng vé %
Hạnh nhất 14.77
Hạng nhì 12.95
H ng ba 32 08
31©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
ạ .
Thủy thủ đoàn 40.21
Thủy thủ đoàn
Hạng ba
32©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Hạng hai
Hạng nhất
9/7/2010
17
 Biểu đồ thanh tần suất tương đối mô tả sự phân phối
tương đối của số đếm cho mỗi loại.
h “ ê lý d í h ” T ỏa mãn nguy n iện t c . 
Slide 3- 33©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Nhất Nhì Ba Thủy thủ đoàn
Hạng
 Khi quan tâm các phần trong tổng thể, biểu đồ
bánh là chọn lựa hay. 
Hạng
Hạng hai
Nhất
Thủy thủ
34©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Hạnn ba
9/7/2010
18
 Cho phép trình bày hai biến định tính cùng nhau. 
 Cho phép thể hiện các thành phần được phân phối như
thế nào theo mỗi biến và tùy thuộc vào giá trị của biến, 
khác.
◦ v.d. xem xét hạng vé và sự sống sót của hành khách
trên tàu Titanic:
Hạng
ót
Nhất Nhì Ba Thủy thủ Tổng
35©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Số
ng
só Sống 203 118 178 212 711
Chết 122 167 528 673 1490
Tổng 325 285 706 885 2201
 Các cột và hàng lề bên phải và bên dưới cho ra tổng số
và các phân phối tần suất (frequency distributions) cho
mỗi một biến.
 Mỗi phân phối tần suất gọi là phân phối lề (marginal 
distribution) của biến tương ứng.
◦ Phân phối lề cho biến sống sót (survival) của tàu
Titanic:
Hạng
ót Nhất Nhì Ba Thủy thủ
36©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Số
ng
só
Sống 203 118 178 212
Chết 122 167 528 673
9/7/2010
19
 Mỗi phần tử của bảng cho ra số đếm của sự kết hợp giá
trị của hai biến.
◦ Ví dụ phân tử thứ hai ở cột thủy thủ đoàn (crew) chỉ ra, 
673 thủy thủ chết khi tàu Titanic bị chìm.
Hạng
g
só
t Nhất Nhì Ba Thủy thủ Tổng
Sống 203 118 178 212 711
ế
37©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Số
ng Ch t 122 167 528 673 1490
Tổng 325 285 706 885 2201
 Phân phối có điều kiện (conditional 
distribution) cho ra phân phối của một biến
chỉ cho các thành phần thỏa mãn một điều
kiện nào đó của biến khác.
◦ Phân phối có điều kiện của hạng vé với điều kiện
sống:
Hạng
38©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Nhất Nhì Ba Thủy thủ Tổng
Số
ng 203 118 178 212 71128.6% 16.6% 25.0% 29.8% 100%
9/7/2010
20
◦ Phân phối có điều kiện của hạng vé, với điều kiện
thiệt mạng:
Hạng
Nhất Nhì Ba Thủy thủ Tổng
Ch
ết 122 167 528 673 1490
8.2% 11.2% 35.4% 45.2% 100%
39©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
 Các phân phối có điều kiện cho thấy rằng có sự
khác nhau về hạng vé và tỷ lệ sự sống sót.
Sống sót Chết
40©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
Nhất
Nhì
Ba
Thủy thủ
9/7/2010
21
 Sự phân phối của hạng vé với người sống sót
và sự phân phối của hạng vé với người không
sống sót là khác nhau.
 Hạng vé và sự sống sót là có sự liện hệ, nhưng
chúng không độc lập.
 Các biến được coi là độc lập khi sự phân phối
của một biến trong bảng tùy thuộc là giống
nhau cho mỗi loại của biến còn lại.
41©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
 Biểu đồ thanh phân đốt (segmented bar charts) 
trình bày lượng thông tin giống với biểu đồ bánh.
 Biểu đồ thanh phân đốt giữa hạng vé và tình trạng
sống sót:
Nhất
Nhì
Ba
Thủy thủ
Hạng
Ph
ần
tră
m
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 42
ChếtSống sót
9/7/2010
22
43©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
 “Căn hộ giá trung bình bán chạy”:
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 44
Nguồn: Báo Tuổi Trẻ, 24/10/2009
9/7/2010
23
 Trình bày thành thật—đảm bảo biểu đồ nói ra
những gì đang thể hiện.
◦ Có vấn đề gì trong biểu đồ trên?
45©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
 Đừng cường điệu hóa. Không kết luận những
điều chưa thể kết luận
 Đừng sử dụng trị trung bình không hợp lý—
mà có thể dẫn đến cái gọi là nghịch lý
Simpson (Simpson’s Paradox).
46©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
9/7/2010
24
 Hương có điểm TBTL 7.00 ở trường ĐHBK
 Thủy có điểm TBTL 7.50 ở trường ĐHBK 
 Ai có vẻ học tốt hơn trong các môn học ở
ĐHBK? Hương hay Thủy?
 Theo bạn thì ai có khả năng đạt điểm cao hơn
trong môn học này?
47©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ
 Chất lượng thi công công trình của hai nhà thầu
A và B theo đánh giá của các chủ đầu tư
(đạt/tổng số hợp đồng):
Loại công trình
Dân dụng Công nghiệp Tổng
Nhà thầu A 40/60
(66.6%)
13/15 
(86.7%)
53/75 
(70.7%)
Nhà thầu B 5/8 42/50 47/58
 Chọn nhà thầu nào để thi công chất lượng hơn?
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 48
(62.5%) (84.0%) (81.0%)
9/7/2010
25
©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 49