![Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1
Nm h畛c 2010-2011
Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 8
M畛 r畛ng (kh担ng t鱈nh vo i畛m bi t畉p): 畛 nh畉n 畛nh v畛 畛 c但n x畛ng c畛a ph但n ph畛i
trong t畛ng th畛, m畛t c叩ch thu畉n ti畛n, theo kinh nghi畛m, n畉u Skewness n畉m trong o畉n
[-1,1] th狸 c坦 th畛 nh畉n 畛nh r畉ng ph但n ph畛i c但n x畛ng.
d. C坦 bao nhi棚u nh hng c坦 ch畉t l動畛ng b畛a n 動畛c x畉p lo畉i ch畉t l動畛ng very good v
gi叩 b畛a n vo kho畉ng t畛 $30 畉n $39
B畉n c坦 th畛 s畛 d畛ng c担ng c畛 l畛c d畛 li畛u, k畛 thu畉t DataPivot Table trong Excel; hm
countif; s畛 d畛ng c叩c hm 董n gi畉n if v sum; hay s畛 d畛ng hm c董 s畛 d畛 li畛u DCOUNT
畛 t鱈nh ra k畉t qu畉 ny.
H狸nh 2.5
V畛i hm DCOUNT b畉n c坦 th畛 lm nh動 sau: (1)T畉o ra v湛ng i畛u ki畛n nh動 E2:G3, (2) T畉i m畛t
担 no 坦, v鱈 d畛 担 E6, g探 l畛nh =DCOUNT(A1:C301,A1,E2:G3), b畉n s畉 ra k畉t qu畉 l 46. N坦i
c叩ch kh叩c c坦 46 nh hng c坦 ch畉t l動畛ng b畛a n l Very Good v gi叩 n畉m trong kho畉ng t畛
$30 畉n $39.
Bi 3 (25 i畛m)
T畉p tin DataExamscores.xls ghi nh畉n d畛 li畛u v畛 i畛m thi (t鱈nh tr棚n thang i畛m 100) c畛a hai
trung t但m o t畉o A v B. M畛i trung t但m c坦 30 sinh vi棚n 動畛c thm d嘆. T畛 b畉ng d畛 li畛u ny,
h達y tr畉 l畛i nh畛ng c但u h畛i sau:
a. H達y t狸m trung b狸nh v trung v畛 c畛a i畛m thi 畛 trung t但m A
S畛 d畛ng c担ng c畛 ToolsData AnalysisDescriptive Statistics c畛a Excel, ch炭ng ta d畛 dng
c坦 動畛c b畉ng k畉t qu畉 nh動 B畉ng 31.
T畛 b畉ng ny, ta th畉y:
-Trung b狸nh i畛m thi c畛a sinh vi棚n 畛 trung t但m A l 82 i畛m
-Trung v畛 i畛m thi c畛a sinh vi棚n 畛 trung t但m A l 83 i畛m](https://image.slidesharecdn.com/mpp03-502-ps01v-150406105659-conversion-gate01/85/Mpp03-502-ps01-v-8-320.jpg)
More Related Content
What's hot (7)
Similar to Mpp03 502-ps01 v (20)
Mpp03 502-ps01 v
- 1. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 1 Ch藤董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright H畛c k畛 Thu, 2010 CC PH蕩NG PHP PHN TCH 畛NH L蕩畛NG G畛I L畛I GI畉I BI T畉P 1 TH畛NG K M T畉 v ph畛 l畛c th畛c hnh th畛ng k棚 m担 t畉 v畛i ph但n m畛m SPSS Bi 1 (25 i畛m) S畛 li畛u thu nh畉p hng tu畉n (董n v畛: ngn 畛ng) c畛a hai nh坦m c担ng nh但n nh動 sau: Nh坦m 1: 510, 580, 600, 640, 670 Nh坦m 2: 580, 595, 600, 605, 620 a. D畛a vo 畛nh ngh挑a v c担ng th畛c, h達y t鱈nh c叩c gi叩 tr畛 trung b狸nh v trung v畛 c畛a thu nh畉p trong m畛i nh坦m Khi ch動a r探 s畛 li畛u l c畛a m畉u hay c畛a t畛ng th畛, b畉n c坦 th畛 gi畉 畛nh! Gi畉 s畛, ch炭ng ta hi畛u r畉ng 但y l d畛 li畛u c畛a m畉u. Ch炭ng ta s畉 t鱈nh trung b狸nh, trung v畛 c畛a thu nh畉p cho m畛i nh坦m. N畉u b畉n hi畛u r畉ng t畛ng th畛 l 10 c担ng nh但n trong 2 nh坦m tr棚n th狸 c滴ng kh担ng sai, khi 坦 b畉n c畉n 叩p d畛ng c叩c c担ng th畛c t鱈nh c叩c tham s畛 th畛ng k棚 c畛a t畛ng th畛. S畛 trung b狸nh Thu nh畉p trung b狸nh c畛a m畛i c担ng nh但n 畛 nh坦m 1 動畛c t鱈nh theo c担ng th畛c 600 5 3000 5 670640600580510 5 1 5 1 1 i nh坦m x x Nh坦m i ngn 畛ng Thu nh畉p trung b狸nh c畛a m畛i c担ng nh但n 畛 nh坦m 2 動畛c t鱈nh theo c担ng th畛c 600 5 3000 5 620605600595580 5 2 5 1 2 i nh坦m x x Nh坦m i ngn 畛ng S畛 trung v畛 S畛 l動畛ng s畛 li畛u c坦 trong m畛i nh坦m l s畛 l畉, v ch炭ng 達 動畛c s畉p x畉p t畛 nh畛 nh畉t 畉n l畛n nh畉t. V狸 v畉y, v畛i m畛i nh坦m, s畛 trung v畛 ch鱈nh l gi叩 tr畛 n畉m 畛 v畛 tr鱈 ch鱈nh gi畛a (trong tr動畛ng h畛p ny l 畛 v畛 tr鱈 th畛 (n+1)/2=(5+1)/2=3) Trung v畛 c畛a thu nh畉p 畛i v畛i Nh坦m 1 l 600 ngn 畛ng Trung v畛 c畛a thu nh畉p 畛i v畛i Nh坦m 2 c滴ng l 600 ngn 畛ng
- 2. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 2 b. D畛a vo 畛nh ngh挑a v c担ng th畛c, h達y t鱈nh c叩c gi叩 tr畛 Min, Max, Range, ph動董ng sai v 畛 l畛ch chu畉n c畛a thu nh畉p trong m畛i nh坦m Min, Max, v kho畉ng bi畉n thi棚n Nh狸n vo d達y d畛 li畛u 達 動畛c s畉p x畉p t畛 nh畛 畉n l畛n c畛a m畛i nh坦m, ch炭ng ta d畛 dng x叩c 畛nh 動畛c Min, Max c畛a m畛i nh坦m, v t畛 坦 叩p d畛ng c担ng th畛c Range=Max-Min 畛 t鱈nh ra kho畉ng bi畉n thi棚n c畛a m畛i nh坦m V畛i Nh坦m 1, gi叩 tr畛 nh畛 nh畉t c畛a thu nh畉p l 510 ngn 畛ng (Min=510 ngn 畛ng), gi叩 tr畛 l畛n nh畉t c畛a thu nh畉p l 670 ngn 畛ng (Max=670 ngn 畛ng), kho畉ng bi畉n thi棚n c畛a thu nh畉p l 160 ngn 畛ng (b畉ng 670-510). V畛i Nh坦m2, gi叩 tr畛 nh畛 nh畉t c畛a thu nh畉p l 580 ngn 畛ng (Min=580 ngn 畛ng), gi叩 tr畛 l畛n nh畉t c畛a thu nh畉p l 620 ngn 畛ng (Max=620 ngn 畛ng), kho畉ng bi畉n thi棚n c畛a thu nh畉p l 40 ngn 畛ng (b畉ng 620-580) Ph藤董ng sai v 畛 l畛ch chu畉n c畛a m畛i nh坦m Nh坦m 1: Ch炭ng ta c坦 th畛 叩p d畛ng c担ng th畛c, l畉p ra b畉ng sau 畛 t鱈nh ph動董ng sai, 畛 l畛ch i xi xi- x (xi- x )2 1 510 -90 8100 2 580 -20 400 3 600 0 0 4 640 40 1600 5 670 70 4900 T畛ng 3000 15000 Trung b狸nh 600 Ph藤董ng sai 3750 畛 l畛ch 61.24 3750 4 15000 15 ... 1 )600670()600580()600510()( 2222 2 1 n i xx sNh坦m ngn 畛ng2 24.613750 2 11 ss Nh坦mNh坦m ngn 畛ng
- 3. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 3 Nh坦m 2: i xi xi- x (xi- x )2 1 580 -20 400 2 595 -5 25 3 600 0 0 4 605 5 25 5 620 20 400 T畛ng 3000 850 Trung b狸nh 600 Ph藤董ng sai 212.5 畛 l畛ch 14.58 5.212 4 850 15 ... 1 )600620()600595()600580()( 2222 2 2 n i xx sNh坦m ngn 畛ng2 58.145.212 2 22 ss Nh坦mNh坦m ngn 畛ng c. D畛a vo c叩c hm trong Excel, h達y t鱈nh c叩c 畉i l動畛ng th畛ng k棚 畛 c但u a v c但u b B畉n c坦 th畛 s畛 d畛ng c叩c hm th畛ng k棚 (Xem H狸nh 1.1); ho畉c c担ng c畛 ToolsData AnalysisDescriptive Statistics c畛a Excel, sau 坦 khai b叩o t動董ng t畛 nh動 H狸nh 1.2 畛 t鱈nh to叩n c叩c ch畛 ti棚u cho t畛ng nh坦m H狸nh 1.1 S畛 d畛ng hm s畛 V畛i c叩c hm nh動 tr棚n, v thao t叩c nh動 H狸nh 1.2 b畉n s畉 c坦 動畛c k畉t qu畉 nh動 H狸nh 1.3
- 4. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 4 H狸nh 1.2 H狸nh 1.3 K畉t qu畉 t鱈nh to叩n t畛 hm th畛ng k棚, v c担ng c畛 Data Analysis
- 5. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 5 d. Anh/Ch畛 c坦 nh畉n x辿t g狸 v畛 thu nh畉p c畛a hai nh坦m c担ng nh但n ny. Trong m畉u, thu nh畉p trung b狸nh c畛a hai nh坦m c担ng nh但n l b畉ng nhau, v 畛u b畉ng 600 ngn 畛ng. Tuy nhi棚n, thu nh畉p c畛a nh畛ng c担ng nh但n 畛 nh坦m 2 鱈t bi畉n thi棚n h董n so v畛i nh坦m 1; th畉t v畉y, thu nh畉p c畛a c担ng nh但n 畛 nh坦m 1 dao 畛ng t畛 510 ngn 畛ng 畉n 670 ngn 畛ng v畛i kho畉ng bi畉n thi棚n l 160; trong khi 坦 thu nh畉p c畛a c担ng nh但n 畛 nh坦m 2 c坦 kho畉ng bi畉n thi棚n nh畛 h董n, v b畉ng 40 (dao 畛ng t畛 580 ngn 畛ng 畉n 620 ngn 畛ng). B畉n c滴ng c坦 th畛 s畛 d畛ng th棚m ch畛 ti棚u 畛 l畛ch, ph動董ng sai, hay t鱈nh to叩n th棚m h畛 s畛 bi畉n thi棚n 畛 n坦i l棚n r畉ng thu nh畉p c畛a c担ng nh但n 畛 nh坦m 2 畛n 畛nh h董n so v畛i thu nh畉p c畛a c叩c c担ng nh但n 畛 nh坦m 1. V狸 c畛 m畉u c畛a hai nh坦m 畛u b畉ng 5, th棚m vo 坦, trung b狸nh c畛a hai nh坦m 畛u nh動 nhau, n棚n c坦 th畛 so s叩nh 畛 l畛ch chu畉n c畛a m畛i nh坦m. 畛 l畛ch chu畉n c畛a nh坦m 2 l 14.58 ngn 畛ng nh畛 h董n so v畛i 畛 l畛ch chu畉n c畛a nh坦m 1 (畛 l畛ch chu畉n c畛a nh坦m m畛t l 61.24 ngn 畛ng). i畛u ny cng cho th畉y m畛c 畛 bi畉n thi棚n v畛 thu nh畉p c畛a nh坦m 2 鱈t h董n so v畛i nh坦m 1. Bi 2 (25 i畛m) T畉p tin DataRestaurant300.xls ghi nh畉n d畛 li畛u v畛 ch畉t l動畛ng b畛a n v gi叩 b畛a n t畉i 300 nh hng. T畛 b畉ng d畛 li畛u ny, h達y tr畉 l畛i nh畛ng c但u h畛i sau: a. Ph但n bi畛t lo畉i bi畉n v lo畉i thang o cho 2 bi畉n s畛 ch畉t l動畛ng b畛a n v gi叩 b畛a n H狸nh 2.1
- 6. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 6 -Bi畉n Ch畉t l動畛ng b畛a n (Quality Rating) hi畛n ch畛 c坦 3 bi畛u hi畛n l Good, Very Good, v Excellent th畛 hi畛n t鱈nh ch畉t c畛a b畛a n. V狸 v畉y, c坦 th畛 動畛c xem l bi畉n 畛nh t鱈nh. Bi畉n ny c坦 thang o th畛 t畛 (hay th畛 b畉c) -Bi畉n gi叩 b畛a n (Meal Price) l bi畉n 畛nh l動畛ng, v c坦 thang o t畛 l畛 (n畉u b畉n tr畉 l畛i l thang o kho畉ng th狸 c滴ng kh担ng sai!) M畛 r畛ng (kh担ng t鱈nh vo i畛m bi t畉p): V畛i bi畉n 畛nh l動畛ng b畉n c坦 th畛 nh畉n 畛nh th棚m xem n坦 l bi畉n 畛nh l動畛ng r畛i r畉c hay li棚n t畛c. V c滴ng ch炭 箪 r畉ng, 畛nh l動畛ng hay 畛nh t鱈nh c滴ng ch畛 mang t鱈nh ch畉t t動董ng 畛i! b. H達y ph但n nh坦m nh hng theo ch畉t l動畛ng b畛a n. V畉 bi畛u 畛 t畉n s畛 theo ch畉t l動畛ng b畛a n S畛 d畛ng k畛 thu畉t DataPivot Table trong Excel, b畉n d畛 dng t畉o ra 動畛c b畉ng K畉t qu畉 H狸nh 2.2 T畛 d畛 li畛u 達 c坦, S畛 d畛ng Excel b畉n c坦 th畛 v畉 動畛c bi畛u 畛 t畉n s畛 nh動 sau H狸nh 2.3 Bi畛u 畛 t畉n s畛 v畛 ch畉t l動畛ng b畛a n 84 150 66 0 20 40 60 80 100 120 140 160 T畛t R畉t t畛t Tuy畛t v畛i Ch畉t l藤畛ng b畛a n S畛nhhng
- 7. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 7 c. T狸m c叩c gi叩 tr畛 c畛c 畉i, c畛c ti畛u, trung b狸nh, trung v畛 v y畉u v畛 c畛a gi叩 ti畛n b畛a n V畛i k畛 thu畉t ToolsData AnalysisDescriptive Statistics b畉n c坦 th畛 d畛 dng t狸m 動畛c c叩c gi叩 tr畛 c畛c 畉i, c畛c ti畛u, trung b狸nh, trung v畛, v y畉u v畛 c畛a gi叩 ti畛n b畛a n H狸nh 2.4 B畉ng 2.1 Meal Price ($) Mean (Trung b狸nh) 25.90 Standard Error (Sai s畛 chu畉n c畛a gi叩 tr畛 trung b狸nh) 0.54 Median (Trung v畛) 25.00 Mode (Y畉u v畛) 20.00 Standard Deviation (畛 l畛ch chu畉n) 9.29 Sample Variance (Ph動董ng sai) 86.26 Kurtosis (ch畛 ti棚u Kurtosis o l動畛ng 畛 nh畛n c畛a ph但n ph畛i; Trong Excel & Eviews, Kurtosis=3 th狸 ph但n ph畛i b狸nh th動畛ng, Kurtosis>3 th狸 ph但n ph畛i nh畛n) -0.58 Skewness (ch畛 ti棚u Skewness o l動畛ng 畛 c但n x畛ng c畛a ph但n ph畛i; Ph但n ph畛i c但n x畛ng khi Skewness=0, Ph但n ph畛i l畛ch ph畉i khi Skewness>0), 0.31 Range (Kho畉ng bi畉n thi棚n) 38.00 Minimum (Gi叩 tr畛 nh畛 nh畉t) 10.00 Maximum (Gi叩 tr畛 l畛n nh畉t) 48.00 Sum (T畛ng) 7769.00 Count (S畛 quan s叩t) 300.00
- 8. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 8 M畛 r畛ng (kh担ng t鱈nh vo i畛m bi t畉p): 畛 nh畉n 畛nh v畛 畛 c但n x畛ng c畛a ph但n ph畛i trong t畛ng th畛, m畛t c叩ch thu畉n ti畛n, theo kinh nghi畛m, n畉u Skewness n畉m trong o畉n [-1,1] th狸 c坦 th畛 nh畉n 畛nh r畉ng ph但n ph畛i c但n x畛ng. d. C坦 bao nhi棚u nh hng c坦 ch畉t l動畛ng b畛a n 動畛c x畉p lo畉i ch畉t l動畛ng very good v gi叩 b畛a n vo kho畉ng t畛 $30 畉n $39 B畉n c坦 th畛 s畛 d畛ng c担ng c畛 l畛c d畛 li畛u, k畛 thu畉t DataPivot Table trong Excel; hm countif; s畛 d畛ng c叩c hm 董n gi畉n if v sum; hay s畛 d畛ng hm c董 s畛 d畛 li畛u DCOUNT 畛 t鱈nh ra k畉t qu畉 ny. H狸nh 2.5 V畛i hm DCOUNT b畉n c坦 th畛 lm nh動 sau: (1)T畉o ra v湛ng i畛u ki畛n nh動 E2:G3, (2) T畉i m畛t 担 no 坦, v鱈 d畛 担 E6, g探 l畛nh =DCOUNT(A1:C301,A1,E2:G3), b畉n s畉 ra k畉t qu畉 l 46. N坦i c叩ch kh叩c c坦 46 nh hng c坦 ch畉t l動畛ng b畛a n l Very Good v gi叩 n畉m trong kho畉ng t畛 $30 畉n $39. Bi 3 (25 i畛m) T畉p tin DataExamscores.xls ghi nh畉n d畛 li畛u v畛 i畛m thi (t鱈nh tr棚n thang i畛m 100) c畛a hai trung t但m o t畉o A v B. M畛i trung t但m c坦 30 sinh vi棚n 動畛c thm d嘆. T畛 b畉ng d畛 li畛u ny, h達y tr畉 l畛i nh畛ng c但u h畛i sau: a. H達y t狸m trung b狸nh v trung v畛 c畛a i畛m thi 畛 trung t但m A S畛 d畛ng c担ng c畛 ToolsData AnalysisDescriptive Statistics c畛a Excel, ch炭ng ta d畛 dng c坦 動畛c b畉ng k畉t qu畉 nh動 B畉ng 31. T畛 b畉ng ny, ta th畉y: -Trung b狸nh i畛m thi c畛a sinh vi棚n 畛 trung t但m A l 82 i畛m -Trung v畛 i畛m thi c畛a sinh vi棚n 畛 trung t但m A l 83 i畛m
- 9. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 9 B畉ng 3.1 Center A Mean 82.00 Standard Error 1.68 Median 83.00 Mode 79.00 Standard Deviation 9.22 Sample Variance 85.03 Kurtosis -0.12 Skewness -0.43 Range 37.00 Minimum 60.00 Maximum 97.00 Sum 2460.00 Count 30.00 b. So s叩nh c叩c gi叩 tr畛 t鱈nh 動畛c trong c但u a, Anh/Ch畛 c坦 k畉t lu畉n r畉ng ph但n ph畛i c畛a i畛m thi 畛 trung t但m A c坦 b畛 l畛ch xi棚n kh担ng. N畉u l畛ch xi棚n th狸 l畛ch v畛 tr叩i hay ph畉i. H達y gi畉i th鱈ch ng畉n g畛n c但u tr畉 l畛i c畛a Anh/Ch畛 V畛 tr鱈 gi畛a trung b狸nh, trung v畛 c坦 th畛 cho ch炭ng ta bi畉t h狸nh d畉ng ph但n ph畛i c畛a bi畉n l l畛ch tr叩i, l畛ch ph畉i hay c但n x畛ng. i畛m thi c畛a sinh vi棚n 畛 trung t但m A c坦 s畛 trung b狸nh nh畛 h董n trung v畛 n棚n ph但n ph畛i i畛m thi c畛a sinh vi棚n 畛 trung t但m A b畛 l畛ch xi棚n v畛 ph鱈a tr叩i. c. S畛 d畛ng hm trong trong Excel, x叩c 畛nh 畛 l畛ch xi棚n 畛 c但u b. K畉t qu畉 畛 c但u c c坦 ph湛 h畛p v畛i c但u b hay kh担ng H狸nh 3.1 H畛 s畛 Skewness 動畛c t鱈nh t畛 hm Skew trong Excel c坦 k畉t qu畉 l -.433. Skew nh畛 h董n 0 n棚n h畛 s畛 ny c滴ng ch畛 ra r畉ng ph但n ph畛i i畛m c畛a sinh vi棚n 畛 trung t但m A b畛 l畛ch tr叩i.
- 10. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 10 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ M畛 r畛ng (kh担ng t鱈nh vo i畛m bi t畉p): Ch炭 箪 r畉ng, nh畛ng nh畉n 畛nh v畛 h狸nh d叩ng c畛a ph但n ph畛i 畛 c但u b, c但u c l x辿t cho m畉u 動畛c kh畉o s叩t. Khi mu畛n k畉t lu畉n v畛 h狸nh d畉ng ph但n ph畛i x辿t tr棚n t畛ng th畛, ch炭ng ta c畉n th畛c hi畛n nh畛ng ki畛m 畛nh ph畛c t畉p h董n. B畉n c坦 th畛 畛c th棚m v畛 ki畛m 畛nh Jarque-Bera, ki畛m 畛nh Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test diemttA N 30 Normal Parametersa Mean 82.0000 Std. Deviation 9.22141 Most Extreme Differences Absolute .100 Positive .052 Negative -.100 Kolmogorov-Smirnov Z .548 Asymp. Sig. (2-tailed) .925 a. Test distribution is Normal. P-value c畛a th畛ng k棚 Kolmogorov-Smirnov Z b畉ng 0.128 (>0.05) n棚n 畛 畛 tin c畉y 95% c坦 th畛 ch畉p nh畉n gi畉 thuy畉t cho r畉ng bi畉n i畛m thi c畛a trung t但m A c坦 ph但n ph畛i chu畉n. N坦i c叩ch kh叩c, s畛 l畛ch xi棚n c畛a ph但n ph畛i l kh担ng 叩ng k畛. N畉u d湛ng SPSS, b畉n s畉 d畛 dng v畉 bi畛u 畛 sau 畛 c坦 c叩i nh狸n tr畛c quan v畛 ph但n ph畛i c畛a bi畉n ny ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 11. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 11 d. T狸m gi叩 tr畛 chu畉n h坦a Z cho gi叩 tr畛 quan s叩t l畛n nh畉t v nh畛 nh畉t c畛a i畛m thi 畛 trung t但m B. C叩c gi叩 tr畛 ny c坦 l畛n hay nh畛 b畉t th動畛ng kh担ng B畉ng 3.2 Center B Mean 78.23 Standard Error 1.92 Median 78.00 Mode 78.00 Standard Deviation 10.50 Sample Variance 110.25 Kurtosis -0.61 Skewness 0.06 Range 42.00 Minimum 57.00 Maximum 99.00 Sum 2347.00 Count 30.00 Tr動畛c ti棚n, b畉n t鱈nh 畛 l畛ch, trung b狸nh, v x叩c 畛nh gi叩 tr畛 nh畛 nh畉t, gi叩 tr畛 l畛n nh畉t c畛a i畛m thi 畛 trung t但m B. i畛m thi c畛a trung t但m B c坦 Max=99 i畛m , Min=57 i畛m , 畛 l畛ch chu畉n s=10.5 i畛m, x =78.23 i畛m. Gi叩 tr畛 chu畉n ho叩 Z-score c畛a x 畛 quan s叩t th畛 i 動畛c t鱈nh b畛i c担ng th畛c s xx z i i Gi叩 tr畛 l畛n nh畉t c坦 gi叩 tr畛 chu畉n ho叩 l 98.1 05.10 23.7899 z . Gi叩 tr畛 l畛n nh畉t, s畛 99, c坦 |z|<2 n棚n l gi叩 tr畛 b狸nh th動畛ng, kh担ng ph畉i l d畛 bi畛t. Gi叩 tr畛 l畛n nh畛 nh畉t c坦 gi叩 tr畛 chu畉n ho叩 l 02.2 05.10 23.7857 z . Gi叩 tr畛 nh畛 nh畉t, s畛 57, c坦 2<|z|<3 n棚n c坦 th畛 l gi叩 tr畛 b畉t th動畛ng.
- 12. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 12 Bi 4 (25 i畛m) B畉ng d畛 li畛u d動畛i 但y tr狸nh by t棚n, t畛c 畛 v gi叩 c畛a 10 lo畉i m叩y in STT T棚n m叩y in T畛c 畛 Gi叩 (USD) 1 Minolta-QMS PagePro 1250W 12 199 2 Brother HL-1850 10 499 3 Lexmark E320 12.2 299 4 Minolta-QMS PagePro 1250E 10.3 299 5 HP Laserjet 1200 11.7 399 6 Xerox Phaser 4400/N 17.8 1850 7 Brother HL-2460N 16.1 1000 8 IBM Infoprint 1120n 11.8 1387 9 Lexmark W812 19.8 2089 10 Oki Data B8300n 28.2 2200 a. T鱈nh c叩c gi叩 tr畛 trung b狸nh, trung v畛, y畉u v畛, ph動董ng sai, 畛 l畛ch chu畉n c畛a 2 bi畉n X l t畛c 畛 v Y l gi叩 S畛 d畛ng c担ng c畛 ToolsData Analysis b畉n s畉 t鱈nh 動畛c gi叩 tr畛 trung b狸nh, trung v畛, y畉u v畛, ph動董ng sai, 畛 l畛ch chu畉n c畛a 2 bi畉n X v Y 動畛c t鱈nh to叩n nh動 sau: B畉ng 4.1 X Y Mean Trung b狸nh 14.99 1022.10 Standard Error 畛 l畛ch chu畉n 1.80 252.32 Median Trung v畛 12.10 749.50 Mode Y畉u v畛 #N/A 299.00 Standard Deviation 畛 l畛ch chu畉n 5.69 797.91 Sample Variance Ph動董ng sai 32.38 636656.77 Count 10 10 Ghi ch炭: bi畉n X kh担ng x叩c 畛nh 動畛c y畉u v畛 do c叩c gi叩 tr畛 c畛a X 畛u c坦 c湛ng m畛t t畉n s畛
- 13. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 13 b. Theo nh畉n 畛nh c畛a Anh/Ch畛 m畛i quan h畛 gi畛a 2 bi畉n X v Y l 畛ng bi畉n hay ngh畛ch bi畉n v 畛 m畉nh c畛a m畛i quan h畛 ny. Gi畉i th鱈ch ng畉n g畛n v畛 nh畉n 畛nh c畛a Anh/Ch畛. Nh畉n 畛nh ny mang t鱈nh suy lu畉n c畛a b畉n, c坦 th畛 c坦 nhi畛u c叩ch gi畉i th鱈ch kh叩c nhau. V鱈 d畛 nh動: X (t畛c 畛 m叩y in) v Y (gi叩) th動畛ng c坦 m畛i quan h畛 畛ng bi畉n, b畛i v狸 ng動畛i ti棚u d湛ng lu担n mong mu畛n ch畉t l動畛ng m叩y in t畛t (t畛c 畛 in nhanh, 鱈t t畛n m畛c, in 畉p ), v h畛 s畉n l嘆ng tr畉 gi叩 cao h董n cho nh畛ng m叩y in c坦 ch畉t l動畛ng t畛t h董n. B棚n c畉nh 坦, ng動畛i s畉n xu畉t lu担n ph畉i c畉i ti畉n c担ng ngh畛 畛 c坦 th畛 叩p 畛ng t畛t h董n nhu c畉u ny c畛a kh叩ch hng, v d挑 nhi棚n v畛i nh畛ng i畛u ki畛n kh叩c kh担ng 畛i, nh畛ng m叩y in t畛t h董n th動畛ng t畛n chi ph鱈 s畉n xu畉t cao h董n v v狸 v畉y ng動畛i s畉n xu畉t c滴ng mong b叩n nh畛ng s畉n ph畉m ny v畛i gi叩 cao h董n. Theo 箪 ki畉n ch畛 quan, c坦 th畛 gi畛a hai bi畉n X v Y c坦 m畛i quan h畛 ch畉t, b畛i t畛c 畛 in c滴ng l i畛u m nhi畛u ng動畛i ti棚u d湛ng quan t但m, v h畛 s畉n l嘆ng tr畉 gi叩 cao h董n cho nh畛ng m叩y in c坦 t畛c 畛 in nhanh. M畛 r畛ng (Kh担ng t鱈nh vo i畛m bi t畉p): N畉u b畉n t狸m 動畛c c董 s畛 l箪 thuy畉t, c叩c nghi棚n c畛u th畛c nghi畛m tr動畛c 但y v畛 v畉n 畛 ny, th狸 nh畛ng nh畉n 畛nh c畛a b畉n cng thuy畉t ph畛c h董n c. V畉 bi畛u 畛 ph但n t叩n (Scatter) th畛 hi畛n m畛i quan h畛 gi畛a 2 bi畉n X v Y v nh畉n x辿t v畛 m畛i quan h畛 gi畛a 2 bi畉n ny. Nh畉n x辿t ny c坦 ph湛 h畛p v畛i nh畉n 畛nh c畛a Anh/Ch畛 畛 c但u b hay kh担ng. H狸nh 2.1 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 0 5 10 15 20 25 30 t畛c 畛 m叩y in Gi叩(USD) 畛 th畛 ph但n t叩n 畛 H狸nh 2.1 cho th畉y gi畛a X v Y c坦 m畛i quan h畛 畛ng bi畉n, nh畛ng m叩y in c坦 t畛c 畛 cao th動畛ng c坦 gi叩 cao, v nh畛ng m叩y in c坦 gi叩 th畉p c滴ng th動畛ng l nh畛ng m叩y in c坦 t畛c 畛 in th畉p.
- 14. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 14 Th棚m 坦, tr棚n 畛 th畛 ph但n t叩n, c叩c i畛m n畉m kh叩 g畉n 動畛ng xu th畉 (動畛c Add Trendline vo 畛 th畛) n棚n c坦 th畛 n坦i r畉ng m畛i quan h畛 tuy畉n t鱈nh gi畛a hai bi畉n X v Y l ch畉t ch畉 (t動董ng quan cao). Nh畛ng nh畉n x辿t ny ph湛 h畛p v畛i nh畛ng nh畉n 畛nh ban 畉u 畛 c但u b. d. T鱈nh c叩c gi叩 tr畛 畛ng ph動董ng sai v h畛 s畛 t動董ng quan gi畛a 2 bi畉n X v Y ny. C坦 nh畉n x辿t g狸 v畛 m畛i quan h畛 c畛a 2 bi畉n ny t畛 c叩c h畛 s畛 t鱈nh 動畛c v so s叩nh n坦 v畛i nh畉n x辿t 畛 c但u b v c. H狸nh 4.2 C坦 th畛 t鱈nh h畛 s畛 hi畛p ph動董ng sai, h畛 s畛 t動董ng quan b畉ng hm hay b畉ng c担ng c畛 ToolsData Analysis c畛a Excel. (Xem H狸nh 4.2) H畛 s畛 hi畛p ph動董ng sai (畛ng ph動董ng sai) gi畛a X v Y b畉ng 3817.76 ( l畛n h董n 0) cho th畉y gi畛a X v Y c坦 m畛i quan h畛 畛ng bi畉n. Tuy nhi棚n, h畛 s畛 hi畛p ph動董ng sai ch動a cho bi畉t 動畛c 畛 m畉nh c畛a m畛i quan h畛 gi畛a hai bi畉n ny. H畛 s畛 t動董ng quan gi畛a X v Y, rX,Y=0.84 (l畛n h董n 0) n棚n X v Y c坦 m畛i li棚n h畛 tuy畉n t鱈nh. Th棚m vo 坦 | rX,Y| g畉n v畛 ph鱈a 1 n棚n m畛i quan h畛 gi畛a hai bi畉n ny l ch畉t ch畉, hay m畉nh. Nh動 v畉y, C叩c s畛 li畛u kh畉ng 畛nh m畉nh h董n nh畛ng nh畉n 畛nh 畛 c但u b v c. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- M畛 r畛ng (kh担ng t鱈nh vo i畛m bi t畉p): B畉n c坦 th畛 叩p d畛ng m畛t quy t畉c kinh nghi畛m no 坦 畛 ch畛 ra m畛i quan h畛 ny l r畉t ch畉t (r畉t m畉nh), hay ch畉t (m畉nh) Ch炭 箪 r畉ng c坦 nhi畛u quy t畉c kinh nghi畛m v畛 vi畛c ny, tu畛 thu畛c vo ki畛u d畛 li畛u (chu畛i th畛i gian, ch辿o, hay b畉ng), hay l挑nh v畛c khoa h畛c (khoa h畛c x達 h畛i, khoa h畛c t畛 nhi棚n, k畛 thu畉t c担ng ngh畛, y h畛c ), hay 畛i t動畛ng kh畉o s叩t (h畛, doanh nghi畛p, qu畛c gia). Khi s畛 d畛ng quy t畉c no, b畉n c坦 th畛 tr鱈ch d畉n ngu畛n quy t畉c 畉y. Sau 但y l m畛t v鱈 d畛. Tr畛 tuy畛t 畛i c畛a h畛 s畛 t藤董ng quan Pearson M畛c 畛 t藤董ng quan <=0.2 R畉t y畉u, t動董ng quan kh担ng 叩ng k畛 0.2 畉n 0.4 Y畉u, t動董ng quan th畉p 0.4 畉n 0.7 V畛a ph畉i 0.7 畉n 0.9 M畉nh, t動董ng quan cao >0.9 R畉t m畉nh Ngu畛n: http://www.bized.co.uk/timeweb/crunching/crunch_relate_expl.htm, truy c畉p ngy 5/10/2010 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 15. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 15 Ph畛 l畛c. Bi 畛c th棚m v畛 thao t叩c tr棚n SPSS 畛 t坦m t畉t v tr狸nh by d畛 li畛u Trong m担n h畛c C叩c ph動董ng ph叩p 畛nh l動畛ng, v畛 m畉t k畛 nng s畛 d畛ng ph畉n m畛m trong th畛ng k棚, kinh t畉 l動畛ng, nh坦m gi畉ng vi棚n k畛 v畛ng b畉n c坦 th畛 s畛 d畛ng 動畛c Excel, Eviews, SPSS. Ph畉n m畛m Excel, Eviews s畉 動畛c h動畛ng d畉n nhi畛u tr棚n l畛p h畛c; Bi 畛c th棚m ny s畉 h畛 b畉n s畛 d畛ng SPSS trong vi畛c lm nh畛ng bi t畉p 董n gi畉n li棚n quan 畉n ch畛 畛 m担 t畉 c叩c t畉p d畛 li畛u; v c叩c thao t叩c, k畉t qu畉 t鱈nh to叩n c滴ng s畉 t動董ng t畛 nh動 v畉y cho nh畛ng d畛 li畛u l畛n h董n m b畉n s畉 g畉p sau ny. Khai b叩o bi畉n 畛 t鱈nh c叩c th畛ng k棚 m担 t畉 trong Bi t畉p 1, Bi 1, b畉n c滴ng c坦 th畛 t鱈nh to叩n b畉ng SPSS. Tr動畛c ti棚n, b畉n h達y kh畛i 畛ng SPSS, T畉i c畛a s畛 Qu畉n l箪 d畛 li畛u Data Editor, Ch畛n Th畉 Variable View, sau 坦 khai b叩o c叩c thu畛c t鱈nh c畛a bi畉n b畉ng c叩ch g探 t棚n bi畉n vo c畛t Name (t棚n bi畉n c畉n vi畉t li畛n, kh担ng c坦 kho畉ng tr畉ng, kh担ng c坦 k箪 t畛 畉c bi畛t, b畉t 畉u b畉ng ch畛, v m畛i bi畉n c坦 m畛t t棚n kh叩c nhau ), g探 nh達n bi畉n vo c畛t Label. N畉u c畉n th畉n h董n, b畉n h達y ch畛n Values 畛 quy 動畛c nh達n c叩c gi叩 tr畛 c畛a bi畉n 畛nh t鱈nh (v鱈 d畛 bi畉n Nh坦m, v畛i 1 l Nh坦m 1, 2 l Nh坦m 2), v khai b叩o 炭ng thang o c畛a bi畉n 畛 c畛t Measure (trong c畛t ny, m畉c 畛nh l Scale cho nh畛ng bi畉n 畛nh l動畛ng: nh畛ng bi畉n c坦 thang o kho畉ng, ho畉c t畛 l畛; Nominal cho nh畛ng bi畉n c坦 thang o 畛nh danh, v Ordinal cho nh畛ng bi畉n c坦 thang o th畛 t畛) H狸nh 1.1 Variable View ny 畛 khai b叩o c叩c thu畛c t鱈nh c畛a bi畉n Data View d湛ng 畛 xem d畛 li畛u, nh畉p li畛u, ch畛nh s畛a d畛 li畛u G探 t棚n bi畉n vo 但y Ki畛u d畛 li畛u d畉ng s畛 (m畉c 畛nh) G探 nh達n c畛a bi畉n vo 但y, nh達n c坦 th畛 c坦 kho畉ng tr畉ng, c坦 th畛 g探 d畉u ti畉ng Vi畛t C畛a s畛 Qu畉n l箪 d畛 li畛u Measure: Khai b叩o thang o cho bi畉n B畉m vo 但y 畛 quy 動畛c nh達n cho c叩c gi叩 tr畛 c畛a bi畉n 畛nh t鱈nh. V鱈 d畛: 1 t動董ng 畛ng v畛i Nh坦m 1, 2 t動董ng 畛ng v畛i Nh坦m 2
- 16. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 16 Nh畉p d畛 li畛u H狸nh 1.2 Sau khi khai b叩o t棚n bi畉n, nh達n bi畉n trong Variable View, B畉n h達y ch畛n Data View 畛 nh畉p d畛 li畛u. T鱈nh c叩c th畛ng k棚 m担 t畉 cho bi畉n 畛nh l藤畛ng V鱈 d畛, b畉n mu畛n t鱈nh c叩c th畛ng k棚 m担 t畉 cho bi畉n thu nh畉p c畛a 10 c担ng nh但n, c坦 nhi畛u c叩ch, c叩ch 董n gi畉n nh畉t nh動 sau: B動畛c 1, T畛 thanh Menu c畛a SPSS, ch畛n Analyze Descriptive Statistics Descriptives 1. Ch畛n Data View 畛 chuy畛n sang khung nh畉p li畛u 2. Nh畉p d畛 li畛u vo c叩c c畛t t動董ng 畛ng (ho畉c copy t畛 Excel sang)
- 17. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 17 H狸nh 1.3 Sau 坦, H畛p tho畉i Descriptives xu畉t hi畛n, B動畛c 2, ch畛n bi畉n 畛nh l動畛ng thunhap B畉m vo n炭t m滴i t棚n 畛 gi畛a h畛p tho畉i 畛 動a bi畉n thunhap sang khung Variable(s); B動畛c 3, ch畛n Options 畛 l畛a ch畛n th棚m m畛t s畛 th畛ng k棚 kh叩c c畉n t鱈nh (m畉c 畛nh l Mean, Std.deviation, Minimum, Maximum); Cu畛i c湛ng, ch畛n Continue, v OK H狸nh 1.4 K畉t qu畉 s畉 nh動 sau: 2. Ch畛n bi畉n thunhap, b畉m n炭t m滴i t棚n 畛 動a sang bi畉n thunhap sang khung Variable(s) 3. Ch畛n Options, 叩nh d畉u ch畛n th棚m vo nh畛ng th畛ng k棚 c畉n t鱈nh. N畉u b畉n mu畛n l動u l畉i c畛t gi叩 tr畛 chu畉n ho叩 c畛a bi畉n th狸 h達y 叩nh d畉u vo 但y
- 18. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 18 B畉ng 1.1 Descriptive Statistics Thunhap Thu nhap cua cong nhan (nghin dong) Valid N (listwise) N Statistic 10 10 Range Statistic 160.00 Minimum Statistic 510.00 Maximum Statistic 670.00 Mean Statistic 600.0000 Std. Deviation Statistic 41.96559 Variance Statistic 1761.111 Skewness Statistic -.620 Std. Error .687 Kurtosis Statistic 2.181 Std. Error 1.334 T鱈nh c叩c th畛ng k棚 m担 t畉 c畛a bi畉n 畛nh l藤畛ng ph但n theo m畛t bi畉n 畛nh t鱈nh C坦 nhi畛u c叩ch trong SPSS 畛 th畛c hi畛n i畛u ny, nh動ng c叩ch sau 但y l 董n gi畉n nh畉t: B動畛c 1. Ch畛n AnalyzeCompare MeansMeans H狸nh 1.5 B動畛c 2. 動a bi畉n 畛nh l動畛ng (bi畉n thunhap) vo 担 Dependent List & 動a bi畉n 畛nh t鱈nh (bi畉n nhom) vo 担 Independent List
- 19. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 19 H狸nh 1.6 B動畛c 3. Trong H畛p tho畉i Means, Ch畛n n炭t Options v ch畛n nh畛ng th畛ng k棚 c畉n t鱈nh (Xem H狸nh 1.7) H狸nh 1.7 Cu畛i c湛ng, ch畛n Continue (畛 H畛p thoai Means: Options), v OK (畛 h畛p tho畉i Means), K畉t qu畉 nh動 sau
- 20. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 20 B畉ng 1.2 Report Thunhap Thu nhap cua cong nhan (nghin dong) Mean N Std. Deviation Median Minimum Maximum Range Nhom 1 600.0000 5 61.23724 600.0000 510.00 670.00 160.00 Nhom 2 600.0000 5 14.57738 600.0000 580.00 620.00 40.00 Total 600.0000 10 41.96559 600.0000 510.00 670.00 160.00 C叩ch kh叩c: B畉n c坦 th畛 t狸m hi畛u th棚m v畛 th畛 t畛c AnalyzeDescriptive StatisticsExplore Ho畉c AnalyzeTablesCustom Tables T畉o b畉ng t畉n s畛 Nhi畛u khi, b畉n mu畛n t畉o b畉ng t畉n s畛 cho m畛t bi畉n 畛nh t鱈nh no 坦, v鱈 d畛 nh動 bi畉n Nhom ch畉ng h畉n. Thao t叩c nh動 sau: B動畛c 1. T畛 thanh Menu, Ch畛n AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies H狸nh 1.8 B動畛c 2. 動a bi畉n 畛nh t鱈nh vo khung Variable(s), sau 坦 ch畛n OK H狸nh 1.9
- 21. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 21 K畉t qu畉 t鱈nh to叩n nh動 b畉ng sau B畉ng 1.3 Nhom Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Nhom 1 5 50.0 50.0 50.0 Nhom 2 5 50.0 50.0 100.0 Total 10 100.0 100.0 Ghi ch炭: Trong h畛p tho畉i Frequencies, b畉n c坦 th畛 t鱈nh c叩c th畛ng k棚 m担 t畉 cho bi畉n 畛nh l動畛ng b畉ng c叩ch 動a bi畉n 畛nh l動畛ng ny vo khung Variable(s), ch畛n Statistics v 叩nh d畉u ch畛n vo c叩c th畛ng k棚 c畉n t鱈nh H狸nh 1.9 B畛 d畉u ch畛n 畛 但y 畛 kh担ng c畉n t畉o b畉ng t畉n s畛 n畉u b畉n mu畛n
- 22. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 22 Bi 2 Bi t畉p 1 v畛i SPSS s畉 d湛ng 畉n nh畛ng thao t叩c d動畛i 但y T畉o b畉ng t畉n s畛, k畉t h畛p v畛i v畉 畛 th畛 t畉n su畉t H狸nh 2.1 D畛 li畛u Bi畉n QualityRating c坦 th畛 動畛c nh畉p theo ki畛u k箪 t畛 (String), v c坦 thang o l Ordinal Bi畉n MealPrice c坦 thang o l Scale H狸nh 2.2 Sau khi khai b叩o bi畉n nh動 H狸nh 2.1, nh畉p d畛 li畛u nh動 H狸nh 2.2, b畉n h達y th畛c hi畛n thao t叩c t畉o b畉ng t畉n s畛 b畉ng c叩ch:
- 23. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 23 B動畛c 1. T畛 thanh Menu, Ch畛n AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies B動畛c 2. Trong h畛p tho畉i Frequencies, 動a bi畉n QualityRating vo 担 Variables B動畛c 3. 畛 v畉 畛 th畛 t畉n s畛, h達y ch畛n n炭t Charts v 叩nh d畉u ch畛n vo lo畉i 畛 th畛 c畉n thi畉t nh動 H狸nh 2.3 H狸nh 2.3 T畉i c畛a s畛 Viewer b畉n s畉 th畉y c叩c k畉t qu畉 b畉ng t畉n s畛, v 畛 th畛 sau B畉ng 2.1 QualityRating Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Very Good 150 50.0 50.0 50.0 Good 84 28.0 28.0 78.0 Excellent 66 22.0 22.0 100.0 Total 300 100.0 100.0 Ch畛n N炭t Charts 畛 v畉 畛 th畛 cho bi畉n N畉u mu畛n v畉 bi畛u 畛 theo t畛 l畛 % (t畉n su畉t) Ch畛n m畛c ny n畉u mu畛n v畉 bi畛u 畛 t畉n s畛
- 24. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 24 H狸nh 2.4 Bi 3 li棚n quan 畉n vi畛c ph叩t hi畛n ra c叩c quan s叩t b畉t th動畛ng. C坦 nhi畛u k畛 thu畉t kh叩c nhau, tuy nhi棚n 叩p d畛ng z-score (gi叩 tr畛 z) l c叩ch 董n gi畉n nh畉t. B畉n c坦 th畛 t鱈nh z-score cho m畛t bi畉n b畉ng c叩ch sau: Analyze Descriptive Statistics Descriptives Ch畛n bi畉n c畉n t鱈nh. H狸nh 2.4 H狸nh 2.5 M叩y t鱈nh s畉 t畉o ra m畛t c畛t d畛 li畛u m畛i l動u gi叩 tr畛 z-score. 叩nh d畉u vo m畛c ny 畛 l動u z-score
- 25. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 25 Bi 4 Bi t畉p 1 s畉 c畉n 畉n thao t叩c v畉 畛 th畛 ph但n t叩n, t鱈nh h畛 s畛 t動董ng quan V畉 畛 th畛 ph但n t叩n H狸nh 4.1 D畛 li畛u sau khi 動畛c nh畉p vo SPSS nh動 H狸nh 4.1, b畉n c坦 th畛 v畉 畛 th畛 ph但n t叩n (H狸nh 4.4) b畉ng c叩ch: B動畛c 1. ch畛n GraphsLegacy DialogsScatter/Dot H狸nh 4.2
- 26. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 26 B動畛c 2. 動a bi畉n vo c叩c tr畛c th鱈ch h畛p, sau 坦 b畉m OK H狸nh 4.3 H狸nh 4.4 T鱈nh h畛 s畛 t藤董ng quan H狸nh 4.5
- 27. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 27 B動畛c 1. AnalyzeCorrelateBivariate B動畛c 2. 動a c叩c bi畉n c畉n t鱈nh h畛 s畛 t動董ng quan vo Variables H狸nh 4.6 K畉t qu畉 s畉 nh動 sau B畉ng 4.1 Correlations X Y X Pearson Correlation 1 .841** Sig. (2-tailed) .002 N 10 10 Y Pearson Correlation .841** 1 Sig. (2-tailed) .002 N 10 10 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Ch畛n Option, 叩nh d畉u ch畛n ny n畉u mu畛n t鱈nh hi畛p ph動董ng sai
- 28. Ch動董ng tr狸nh gi畉ng d畉y kinh t畉 Fulbright C叩c Ph動董ng Ph叩p Ph但n T鱈ch 畛nh L動畛ng Bi t畉p 1 Nm h畛c 2010-2011 Cao Ho Thi / Nguy畛n Kh叩nh Duy 28 Correlations X Y X Pearson Correlation 1 .841** Sig. (2-tailed) .002 Sum of Squares and Cross-products 291.389 34359.810 Covariance 32.377 3817.757 N 10 10 Y Pearson Correlation .841** 1 Sig. (2-tailed) .002 Sum of Squares and Cross-products 34359.810 5729910.900 Covariance 3817.757 636656.767 N 10 10 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).