Upload
zared
View
90
Download
6
Embed Size (px)
DESCRIPTION
NGHIÊN CỨU MARKETING. CHƯƠNG 6 CHUẨN BỊ DỮ LIỆU, XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU. 1. KIỂM TRA CHỈNH LÝ DỮ LIỆU. Kiểm tra thực đ ịa: xác đ ịnh tính trung thực và chính xác của dữ liệu Chỉnh lý dữ liệu: bổ sung thiếu sót và hiệu chỉnh các sai sót. KIỂM TRA THỰC ĐỊA. Kiểm tra phần xác nhận - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
CHƯƠNG 6CHƯƠNG 6CHUẨN BỊ DỮ LIỆU, XỬ LÝ CHUẨN BỊ DỮ LIỆU, XỬ LÝ
VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆUVÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
NGHIÊN CỨU MARKETING
1. KIỂM TRA CHỈNH LÝ DỮ LIỆU
• Kiểm tra thực địa: xác định tính trung thực và chính xác của dữ liệu
• Chỉnh lý dữ liệu: bổ sung thiếu sót và hiệu chỉnh các sai sót
KIỂM TRA THỰC ĐỊA
• Kiểm tra phần xác nhận
• Giám sát viên tổ chức kiểm tra thực địa ít nhất 20% số mẫu
• Trở lại địa chỉ đã chọn mẫu, hỏi một vài chỉ tiêu quan trọng để đối chiếu
CHỈNH LÝ DỮ LIỆU
• Những cuộc phỏng vấn giả tạo
• Câu trả lời không đầy đủ
• Câu trả lời lạc đề, sai nội dung
• Câu trả lời không đọc được
NGUYÊN TẮC CHỈNH LÝ
• Bổ sung, chỉnh sửa nếu có khoảng 20% sai sót trở lên
• Hiệu chỉnh sai sót nhỏ từ việc suy luận từ các câu trả lời khác
• Dùng viết màu khác để chỉnh sửa, không được xóa dữ liệu gốc
• Thống nhất nguyên tắc chỉnh lý chung
XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
THỐNG KÊ MÔ TẢ
(1) Đo lường độ tập trung: • Số trung bình (mean)• Mode• Số trung vị (Median)(2) Đo lường độ phân tán:• Phương sai hay độ lệch chuẩn (Var/St.d) • Dãy biến động (Range)• Hệ số biến động (C.V)
PHÂN TÍCH TẦN SỐ
• Đếm tần số xuất hiện
• Đồ thị phân phối tần số• Biểu thị sự chọn lựa nhãn hiệu,
SP được ưa thích
PHÂN TÍCH BẢNG CHÉO (CROSSTABULATION)
• Là kỹ thuật thống kê mô tả hai hay ba biến cùng lúc
• Mỗi ô trong bảng chứa đựng sự kết hợp phân loại của hai biến (theo hàng, cột)
• Nếu vấn đề trong xử lý Cross- tabulation hai biến chưa đuợc kết luận rõ ràng, ta cần tiến hành xử lý 3 biến để làm rõ hoặc bác bỏ mối quan hệ ban đầu.
CROSSTAB HAI BIẾN
Điều tra 100 hộ về nhu cầu mua TV
• 40 hộ mua TV màn hình phẳng
• 60 hộ mua TV màn hình cong
• Nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu chi tiết nguyên nhân dẫn đến quyết định mua hàng (làm rõ vấn đề nghiên cứu), sẽ sử dụng phân tích bảng chéo – thống kê mô tả hai chiều
Chỉ tiêu Thu nhập cao
Thu nhập thấp
Tổng theo hàng
Mua TV phẳng% theo hàng% theo cột
3075%60%
1025%20%
40100%
Mua TV cong% theo hàng% theo cột
2034%40%
4066%80%
60100%
Tổng theo cột
50100%
50100%
100100%
CROSSTAB BA BIẾNHai biến ban đầu
Không có sự kết hợp giữa hai biến?
Có sự kết hợpgiữa hai biến?
Giới thiệu biến thứ ba
Giới thiệu biến thứ ba
Không có sự thay đổi trong mối liên hệ giữa hai
biến ban đầu
Không có sự liên hệ giữa hai biến
ban đầu
Làm rõ quan hệgiữa hai biến ban
đầu
Làm nổi bật mối liên hệ giữa hai
biến ban đầu
LÀM RÕ MQH BAN ĐẦU
Mức độ mua hàng Tình trạng hôn nhân
Có gia đình Chưa có gia đình
Cao (%)Thấp (%)Số khách hàng
(người)
3169700
5248300
VD: nghiên cứu mối liên hệ giữa việc mua quần áo thời trang và tình trạng hôn nhân. Khách hàng chia hai loại cao và thấp dựa vào mức độ mua.
Khả năng mua quần áo theo hôn nhân va giới tính
Mức độ mua hàng Giới tính
Nam Nữ
Có GĐ Chưa có GĐ
Có GĐ Chưa có GĐ
Cao (%)Thấp (%)Số khách hàng người)
3565
400
4060
120
2575
300
6040180
Không có liên hệ hai biến ban đầu
VD: xét mối QH giữa việc sở hữu xe gắn máy và trình độ học vấn bậc ĐH.
Sở hữu xe máy Trình độ học vấn
Có bằng đại học
Chưa có bằng đại học
Có (%)Không (%)Tổng cộng (%)Số người phỏng vấn
3268100250
2179
100750
Sở hữu Thu nhập
Thấp Cao
Có ĐH Chưa có ĐH
Có ĐH Chưa có ĐH
Có (%)Không (%)Số người được
phỏng vấn
2080
100
208070
4060
150
406050
Mối liên hệ giữa sở hữu xe máy với trình độ học vấn và thu nhập
Làm nổi bật mối quan hệ ban đầu
VD: nghiên cứu việc du lịch nước ngoài có ảnh hưởng bởi tuổi hay không. Một mẫu 1000 người được phỏng vấn trong 2 độ tuổi: < 45 tuổi và > 45 tuổi.
Thái độ Tuổi
mong muốn du lịch < 45 > 45
Có (%)Không (%)Số người được phỏng vấn
5050500
5050500
Thái độ du lịch Giới tính
Nam Nữ
<45 tuổi
>45 tuổi
<45 tuổi
>45 tuổi
Có (%)Không (%)
Số người được phỏng vấn
6040300
4060
300
3565
200
6535
200
Mối liên hệ giữa việc du lịch với độ tuổi và giới tính
Không có sự thay đổi trong mối liên hệ ban đầu
Dùng phân phối “chi bình phương” để kiểm định mối quan hệ giữa các biến.
• H0: không có mối quan hệ giữa các biến• H1: có mối quan hệ giữa các biến
Giá trị kiểm định 2 trong kết quả phân tích sẽ cung cấp mức ý nghĩa của kiểm định P-value.
Nếu sig.< = : bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là các biến có liên hệ nhau.
• Phân khúc thị trường để nhận dạng các biến phân nhóm khách hàng
• Xác định phẩm chất của nhãn hiệu ảnh hưởng đến sự chọn lựa của khách hàng
• Tìm hiểu thói quen sử dụng phương tiện thông tin của thị trường mục tiêu
• Nhận dạng những đặc điểm của khách hàng nhạy cảm về giá
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ(Factor Analysis)
Những lợi ích cơ bản mà khách hàng cần tìm khi mua kem đánh răng
V1: Chống được sâu răng
V2: Tạo được hàm răng sáng
V3: Không làm nhiễm trùng nướu răng
V4: Tạo hơi thở thơm tho
V5: Chống được canxi hóa răng
V6: Có hàm răng hấp dẫn
V7: Có hàm răng khỏe mạnh
LẬP MA TRẬN TƯƠNG QUAN
Biến V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
1,000,130,670,170,700,130,56
1,000,210,710,150,690,22
1,000,190,490,160,73
1,000,130,690,21
1,000,210,72
1,000,31
1,00
Để xác định tất cả 7 biến có tương quan như thế nào, ta sử dụng kiểm định Barlett’s để kiểm định giả thuyết (phần mềm SPSS):
H0: Các biến không có tương quan
H1: Có tương quan giữa các biến
Trong phân tích nhân tô,ú ta mong đợi bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là chấp nhận giả thuyết H1 các biến có
liên quan với nhau (Điều này có được khi giá trị P sau khi kiểm định phải nhỏ hơn mức ý nghĩa xử lý )
Xác định số nhân tố
• Quyết định trước số nhân tố: qua phán đoán, nhà NC quyết định số nhân tố trước khi phân tích.
• Dựa vào phương sai tổng hợp của từng nhân tố (Eigenvalue): những nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được đưa vào mô hình. Nếu số biến ban đầu ít hơn 20 thì cách tiếp cận này vẫn còn tác dụng.
• Quyết định dựa vào phần trăm phương sai của từng nhân tố (cột 5): Số nhân tố được chọn vào mô hình phải có tổng phương sai tích lũy giữa hai nhân tố lớn hơn 60%. (tùy thuộc vào vấn đề nghiên cứu mức độ này có thể thấp hơn).
Initial Variable
(1)
Statistics Communality
(2)
Factor
(3)
Eigenvalue
(4)
Percent of
variance (5)
Cumulative Percentage
(6)
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
1 2 3 4 5 6 7
3.38 1.96 0.52 0.44 0.30 0.27 0.90
48.3 28.0 7.6 6.4 4.3 4.0 1.4
48.3 76.3 83.9 90.3 94.6 98.6
100.0
Ma trận nhan to chuan hoa
Factor
Nhân tố 1
Nhân tố 2
Nhân tố lợi ích về sức khỏe (F1)
Nhân tố lợi ích về xã hội (F2)
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
0.850.090.830.100.840.130.86
0.040.890.110.890.070.880.21
chống sâu răng
chống nhiễm trùng nướu
chống canxi hóa
răng khỏe
răng sáng
hơi thở thơm tho
hàm răng hấp dẫn
Xac dinh diem nhan to
Ước lượng điểm nhân tố của F1 và F2
F1= 0,31x1 + 0,29 x3 + 0,3x5 +0,29x7
F2= 0,38x2 + 0,38x4 + 0,37x6
Variable Factor 1 Factor 2
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
.30931-.05548.29250
-.04918.30199
-.04160.29173
-.06814.38315
-.03331.38087
-.05191.37478.00697