Phương pháp thu thập và phân tích thông tin định lượng - Lê Thanh Sang

Phương pháp thu thập và phân tích thông tin định lượngLê Thanh SangHọc viện Khoa học xã hộiCÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN CẦN LÀM RÕCó thể thu thập các thông tin định lượng từ những nguồn nào?Các loại thông tin định lượng nào cần thu thập, các lựa chọn và đo lường như thế nào? Phân tích đơn biến là gì và ý nghĩa của nó?Phân tích hai biến là gì và ý nghĩa của nó?Đâu là những ưu điểm và hạn chế của các phân tích định lượng?CÁC NGUỒN THÔNG TIN ĐỊNH LƯỢNGThông tin từ các báo cáo, bài viết, sách, tài liệu thứ cấp có thể được thu thập và tổng hợp lại một cách hệ thống và có định hướng mục tiêu.Các số liệu điều tra, số liệu thống kê chính thức phù hợp có thể được xem là nguồn số liệu thứ cấp để trực tiếp phân tíchTiến hành thu thập trực tiếp thông tin định lượng thông qua việc thiết kế các công cụ thu thập thông tin (các loại bản hỏi) trong các cuộc điều tra mẫu. Các cuộc điều tra này có thể là đồng đại và lịch đại, xác suất và phi xác suất.	Thông tin thu thập trực tiếp phù hợp nhất với nội dung nghiên cứu nhưng tốn kém thời gian, tiền bạcTHU THẬP CÁI GÌ VÀ TẠI SAOThông tin giúp trả lời theo những cách có thể kiểm soát được những vấn đề mà cuộc nghiên cứu đặt ra.Thông tin thu thập có thể mở rộng ở mức độ nào đó tùy thuộc vào kinh phí, thời gian, và nhân lực.Các biến phụ thuộc: những vấn đề nghiên cứu đã được thao tác hoá thành những biến số cần được đo lường trong cuộc nghiên cứu.Các biến độc lập: các nhân tố ảnh hưởng đã được thao tác hoá thành những biến số có thể đo lượng được trong cuộc nghiên cứu.Các biến kiểm soát: các yếu tố kiểm soát để làm rõ ảnh hưởng thuần của các biến độc lập đối với các biến phụ thuộc.CÁC LOẠI BIẾN SỐ Biến định danh (nominal): nam/nữBiến thứ bậc (ordinal): học vấnBiến khoảng cách (scale): khoảng cách giữa hài lòng/không hài lòngBiến liên tục (continuous): thu nhập, năng suấtĐO LƯỜNG CÁC BIẾN SỐĐối với biến định danh: số đếm, tỷ lệ phần trăm, modeĐối với biến thứ bậc: số đếm, tỷ lệ phần trăm, modeĐối với biến khoảng cách: số đếm, tỷ lệ phần trăm, mode, trung bình, trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, phương saiĐối với biến liên tục: số đếm, tỷ lệ phần trăm, mode, trung bình, trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, phương saiQUI TRÌNH PHÂN TÍCHXác định vấn đề và mục tiêu cụ thể cần phân tích.Xác định các biến phụ thuộc. Lựa chọn các biến độc lập.Xây dựng khung phân tích (quan hệ giữa các biến)Lựa chọn các mô hình thống kê phân tích thích hợp.Xem các biến số được đo lường như thế nào và lựa chọn phương pháp xử lý và phân tích thích hợp.Khảo sát đơn biến.Tái mã hóa.Khảo sát hai biến.Khảo sát đa biến.ĐỊNH HƯỚNG PHÂN TÍCHLuôn luôn xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố:1. Phương pháp đo lường biến số2. Phương pháp xử lý dữ liệu3. Phương pháp phân tích dữ liệu4. Các vấn đề cần làm rõ và các giả thuyết cần kiểm chứng. 	Xác định các hướng xử lý dữ liệu và khả năng xử lý dựa trên các cách đo lường biến số và các mục tiêu phân tích xác định. Lựa chọn các dạng thống kê mô tả thích hợp cần xử lý.Lựa chọn các mô hình thống kê phân tích thích hợp nhằm kiểm định giả thuyết cần xử lý.Khả năng sử dụng các cách xử lý định lượng, định tính và sự kết hợp giữa hai phương pháp trong phân tích.PHÂN TÍCH ĐƠN BIẾNĐOLƯỜNG ĐỘ TẬP TRUNGSố trung bìnhSố trung vịMốt	ĐO LƯỜNG ĐỘ PHÂN TÁN Phương saiĐộ lệch chuẩn (Lưu ý là tuỳ vào loại biến số mà áp dụng các phân tích thích hợp)	PHÂN TÍCH HAI BIẾNBảng chéo và Chi-Squared Phân tích phương saiPhân tích tương quan (Rất thận trọng khi giải thích vì không kiểm soát được ảnh hưởng của các tác nhân khác)	Hồi qui tuyến tínhHồi qui logisticPhân tích nhân tốPhân tích đường điPhân tích chuỗi thời gian	PHÂN TÍCH ĐA BIẾNƯU ĐIỂMThông tin được tổ chức và đo lường tốt. Thường trên qui mô khá lớn và có tính đại diệnDễ thu thập thông tin trên diện rộngThu thập và phân tích nhanh nhiều vấn đềCó thể áp dụng các mô hình phân tích thống kê Ít hiệu quả đối với những vấn đề nhạy cảm, trừu tượngThiên về mô tả các yếu tố bên ngoài nhưng khó giải thích các mối quan hệ sâu nằm bên dưới.	HẠN CHẾPHƯƠNG SAI VÀ ĐỘ LỆCH CHUẨNPhương sai của đại lượng ngẫu nhiên X, ký hiệu là D(X) được xác định bởi biểu thức D(X) = E{(X-E(X))2}Phương sai của một đại lượng X rời rạc có thể được biểu diễn theo các dạng thức: n	D(X) = ∑ (xi – E(X))2pi 	hoặc D(X) = E(X2) - (E(X))2	 i=1Độ lệch chuẩn của một đại lượng X rời rạc có thể được biểu diễn như sau:	δ = D(X) . MỐT VÀ SỐ TRUNG VỊMốt của một đại lượng ngẫu nhiên X là giá trị x mà tại đó:	P(X=x) lớn nhất nếu X là đại lượng rời rạc;	f(x) đạt giá trị cực đại nếu X là đại lượng liên tục và f(x) là hàm mật độ xác suất của X.Số trung vị là giá trị của quan sát đứng giữa trong dãy phân phối được sắp xếp theo thứ tự từ thấp đến cao hoặc từ cao đến thấp. Khi dãy phân phối là số lẻ thì số trung vị là giá trị của quan sát đứng giữa. Khi dãy phân phối là số chẵn thì số trung vị là giá trị trung bình của hai quan sát đứng ở giữa. 	 	 nSố trung bình đơn giản: X = (∑xi)/n 	 	 i=1	 kSố trung bình gia trọng: X = (∑xi ni)/n với n = n1 + n2  nk i=1Phương sai: δ2 = (∑(xi – x)2)/(n-1)Độ lệch chuẩn: δ = (∑(xi – x)2)/(n-1)Mốt: Giá trị có tần số xuất hiện nhiều nhất (rời rạc)Trung vị: Xếp dãy số phân phối theo thứ tự, số trung vị là giá trị của quan sát ở giữa trong dãy phân phối.Sai số chuẩn: δy = δ/ n MỨC TẬP TRUNG VÀ PHÂN TÁN CỦA PHÂN PHỐI GIÁ TRỊ z (z-score)Giá trị z cho một giá trị Y của một biến số là số lần độ lệch chuẩn mà Y cách giá trị trung bình μ.z= (Y- μ)/ δNếu một biến số có phân phối thông thường (normal distribution), và nếu các giá trị của nó được chuyển đổi thành giá trị z bằng cách trừ giá trị trung bình và chia cho độ lệch chuẩn, thì phân phối của z-score là phân phối chuẩn (standard normal distribution)