Giáo trình

Nghiên cứu Marketing

Science and Technology

Phân tích và diễn giải dữ liệu trong nghiên cứu marketing

Tác giả: Văn Huy Lê

Tóm tắt

Nội dung chương này bàn đến bao gồm:

- Thế nào là giả thuyết nghiên cứu

- Các loại sai lầm khi thực hiện kiểm định giả thuyết

- Các bước giải quyết một bài toán kiểm định

- Các phương pháp kiểm định tham số

- Các phương pháp kiểm định phi tham số

Trong nghiên cứu marketing, phân tích dữ liệu luôn bao hàm kiểm định giả thuyết. Để thực hiện một kiểm định người ta phải trình bày hai giả thuyết là giả thuyết không ( thường ký hiệu H0) - giả thuyết cần kiểm định; và giả thuyết đối ( thường ký hiệu H1) - giả thuyết thay thế cho giả thuyết không để khi giả thuyết H0 bị bác bỏ thì chấp nhận giả thuyết đối H1 này. Các kỹ thuật thống kê cho phép chúng ta đi đến quyết định là các giả thuyết đó có được kiểm chứng bằng số liệu thực tế hay không.

Khi dựa vào mẫu để kiểm định giả thuyết có thể mắc hai loại sai lầm. sai lầm loại một là sai lầm khi chúng ta bác bỏ một giả thuyết đúng. Sai lầm loại hai là sai lầm khi chúng ta thừa nhận một giả thuyết sai.

Thực hiện một bài toán kiểm định bao gồm các bước: phát biểu giả thuyết không giả thuyết đối; xác định mức ý nghĩa; lựa chọn phương pháp kiểm định; tính giá trị kiểm định; xác định miền bác bỏ; đưa ra kết luận.

Thủ tục kiểm định giả thuyết có thể được sắp xếp theo hai loại chủ yếu: kiểm định tham số và kiểm định phi tham số- tuỳ thuộc vào thang đo lường của biến liên quan. Các kiểm định tham số đòi sử dụng các thang đo lường là khoảng hoặc tỷ lệ, trong khi các kiểm định phi tham số phù hợp với các thang đo lường là định danh và thứ tự. Kiểm định tham số được nghiên cứu bao gồm kiểm định tham số trung bình của tổng thể, kiểm định tham số tỷ lệ, kiểm định sự khác nhau giữa hai trung bình hai tổng thể, kiểm định sự khác nhau trung bình của nhiều tổng thể và hồi quy tương quan. Kiểm định phi tham số chúng ta sẽ nghiên cứu là kiểm định về quy luật phân phói của tổng thể, kiểm định về tính độc lập hay phụ thuộc, kiểm định dấu, kiểm định Wilcoxon, kiểm định Mann-Whitney...

Các thủ tục kiểm định đều dễ dàng và đơn giản nhờ vào sự trợ giúp của phân mềm SPSS.

Giả thiết thống kê là một giả thiết có liên quan đến một trong ba vấn đề sau:

(1) Tính độc lập hay phụ thuộc của đại lượng ngẫu nhiên cần nghiên cứu.

(2) Dạng của qui luật phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên.

(3) Giá trị của tham số của qui luật phân phối xác suất đã biết dạng.

(1) & (2) là giả thiết phi tham số và (3) là giả thiết về tham số.

Trong phần này sẽ giới thiệu phương pháp kiểm định giả thiết về tham số như tham số trung bình x trong qui luật phân phối chuẩn N(μ,σ2), tham số tỷ lệ p trong qui luật phân phối A(P), tham số chi bình phương, tham số Fisher… Trong khuôn khổ cuốn sách này, chúng tôi chỉ giới thiệu cách thức áp dụng những phương pháp kiểm định đó để giải quyết những vấn đề liên quan đến nghiên cứu tiếp thị, những vấn đề khác liên quan đến việc giải thích bản chất của các công thức có thể tham khảo thêm trong các giáo trình chuyên môn về thống kê toán.

Giả thiết cần kiểm định

Giả sử đại lượng ngẫu nhiên X cần nghiên cứu tuân theo một qui luật phân phối xác suất đã biết dạng, nhưng chưa biết giá trị của tham số θ nào đó của nó. Trên cơ sở những tin tức thu được, ta có thể giả định rằng θ = θ0, trong đó θ0 là số thực. Tất nhiên điều giả định θ = θ0 này có thể đúng hoặc có thể sai, do đó cần phải kiểm tra lại giả định đó. Từ đó ta có giả thiết cần kiểm định là {H0: θ = θ0}.

Các loại sai lầm

Chú ý rằng, vì mẫu không phải là hình ảnh chính xác của tổng thể, nên mọi mẫu chọn được đều chứa một sai số ngẫu nhiên nào đó. Do vậy, khi dựa vào mẫu để kiểm định giả thiết có thể gặp phải hai loại sai lầm sau:

- Sai lầm loại 1: Khi ta bác bỏ một giả thiết đúng.

- Sai lầm loại 2: Khi ta thừa nhận một giả thiết sai.

Trong khi tiến hành kiểm định, người ta thường ấn định trước một xác suất mức sai lầm loại 1. Nếu xác suất này bằng α, thì α được gọi là mức ý nghĩa của kiểm định (thông thường α phải khá bé, α = 0,05, α = 0,1).

Tiêu chuẩn kiểm định và miền bác bỏ

Sau khi đã đề ra giả thuyết H0 cần kiểm định kèm theo giả thiết đối H1 và qui định mức ý nghĩa α, ta cần phải tìm một thống kê T cùng qui luật phân phối xác suất của nó. Với một mức ý nghĩa α xác định, ta luôn tìm được mọi miền Wα, thỏa mãn điều kiện ()αα=∈0HWKP (xác suất để K thuộc miền miền bác bỏ Wα với điều kiện H0 đúng bằng α).

Do α khá bé, nên ta có thể coi biến cố (K∈Wα) là biến cố không thể có (với điều kiện giả thiết H0 đúng). Vì vậy, trong thực tế nếu dựa vào giá trị x của mẫu ngẫu nhiên X, ta tính được giá trị kqs của thống kê K mà lại thấy giá trị kqs∈Wα, thì điều này sẽ mâu thuẫn với điều kiện nói trên. Nguyên nhân sinh ra mâu thuẫn giữa lý thuyết và thực tế là do ta giả thiết rằng H0 đúng. Để tránh mâu thuẫn này ta phải bác bỏ giả thiết, vì thế Wα được gọi là miền bác bỏ và kqs được gọi là tiêu chuẩn kiểm định.

Nội dung

  1. Mô hình lựa chọn phương pháp kiểm định
    1. Các khái niệm cơ bản
    2. Tiêu chuẩn kiểm định và miền bác bỏ
    3. Các bước để giải bài toán kiểm định
  2. Các phương pháp kiểm định tham số
    1. Kiểm định giả thiết về tham số trung bình μ của tổng thể
    2. Kiểm định giả thiết tham số tỷ lệ
    3. Kiểm định sự khác nhau giữa trung bình của hai tổng thể
    4. Kiểm định sự khác nhau giữa trung bình từ hai mẫu trở lên
    5. Hồi quy tương quan
  3. Kiểm định chi bình phương về tính phụ thuộc hay độc lập của các biến
    1. Kiểm định giả thiết về quy luật phân phối của tổng thể
    2. Kiểm định chi bình phương về tính chất độc lập hay phụ thuộc (kiểm định hàng cột hay kiểm định mối quan hệ giữa hai biến biểu danh)
  4. Các phương pháp kiểm định phi tham số
    1. Kiểm định hai mẫu phụ thuộc (Dấu, Wilcoxon, Nemar)
    2. Kiểm định nhiều hơn hai mẫu phụ thuộc (Friedman, Kendall’s W, Cochran’s Q)
    3. Kiểm định cho hai mẫu độc lập (Mann-Whitney U)
    4. Kiểm định nhiều hơn hai mẫu độc lập (Kruskal-Wallis H)
  5. Xử lý dữ liệu dùng SPSS
    1. Kiểm định tham số
    2. Kiểm địn chi bình phương về tính độc lập hay phụ thuộc giữa hai biến
    3. Kiểm định phi tham số
  6. Câu hỏi ôn tập chương
  7. Tài liệu tham khảo chương

Tham khảo chi tiết ở đây.

Tập tin đính kèm