Thong Ke Trong Kinh Doanh- Excel

5/12/2009

1

NGUYỄN DUY TÂM

Nguyễn Duy Tâm _ IDR5/12/20091

Con người –Tầm nhìn mớiCon người –Tầm nhìn mới

NỘI DUNG

1. Nhập dữ liệu vào excel

2. Thống kê dữ liệu dạng bảng

3. Thống kê dữ liệu dạng đồ thị

4. Thống kê dữ liệu bằng các đại lượng thống kê mô tả

5. Ước lượng và kiểm định giả thiết

6. Phân tích phương sai ANOVA

7. Hồi quy tương quan

8. Kiểm định phi tham số

9. Lý thuyết quyết định

Nguyễn Duy Tâm _ IDR5/12/2009 2

5/12/2009

2


5/12/2009 Nguyễn Duy Tâm _ IDR 3

Nhập số liệu vào Excel

OBS Y_PT Z1_MALE Z2_AGE Z3_NOYM Z4_CHILD Z8_SATISFACTION

1 0 0 22 4 1 4

2 1 1 22 0.125 0 5

3 0 0 18 10 0 5

4 0 1 22 0.75 0 3

5 12 0 42 15 1 2

6 0 0 37 15 1 4

7 0 1 52 15 1 4

8 7 0 27 1.5 0 5

9 0 1 27 4 0 4

10 0 0 27 1.5 1 2 Sử dụng file Excel: Business Statistics/ Resources/Learning-by-Doing/ Affair.xls

OBS = Số thứ tự của người được phỏng vấn

Y-PT = Số lần quan hệ tình dục ngoài hôn nhân trong năm

Z1_MALE = 1 nếu là nam, 0 nếu là nữ

Z2_AGE = Tuổi

Z3_NOYM = Số năm kết hôn

Z4_CHILD = 1 nếu có con, 0 nếu chưa có con

Z8_SATISFACTION = Mức độ thỏa mãn về hôn nhân, thang Likert 1-5

Ghi chú : Biến số theo cột, quan sát ghi theo hàng



Tạo biểu nhập liệu (Form)

Trên một trang bảng tính mới (New worksheet) Tạo dòng tiêu đề (biến số) ở dòng 1. Quét khối dòng tiêu đề, rồi vào Data/ Form

5/12/2009

3



Tạo biểu nhập liệu (Form)

Vì chúng ta không định nghĩa chính xác số dòng của bảng tính, nên Excel có hỏi như bảng giao diện ở trên. Đơn giản là chọn OK.



Bản ghi cho ngƣời thứ nhất

Nhập cho người thứ nhất Bảng số liệu điều tra của người này như sau OBS = 1 Người thứ nhất Y-PT = 0 Chưa ngoại tình Z1_MALE = 0 Nữ Z2_AGE = 22 22 tuổi Z3_NOYM = 4 Kết hôn được 4 năm Z4_CHILD = 1 Đã có con Z8_SATISFACTION = 4 Hài lòng về cuộc hôn

nhân của mình

5/12/2009

4



Bản ghi cho ngƣời thứ nhất



Bản ghi cho ngƣời thứ hai

Từ Form nhập liệu, click New để nhập một bản ghi (record) hay quan sát (observation) mới.

Bảng số liệu điều tra của người thứ hai như sau OBS = 2 Người thứ hai Y-PT = 1 Đã ngoại tình Z1_MALE = 1 Nam Z2_AGE = 22 22 tuổi Z3_NOYM = 0.125 Kết hôn được 1.5 tháng

(1.5/12) Z4_CHILD = 0 Chưa có con Z8_SATISFACTION = 5 Rất hài lòng về cuộc hôn

nhân của mình

5/12/2009

5



Bản ghi cho ngƣời thứ hai

Làm tương tự cho đến người thứ 10 ở slide 3.



Mảng thứ tự

Chọn biến Z2_AGE

Sắp xếp thành mảng thứ

tự từ nhỏ đến lớn

Quét khối toàn bộ số

liệu, kể cả dòng tên

biến.

Data/ Sort

5/12/2009

6



Giao diện Sort

Chọn Sort by: Z2_AGE Chọn Asending: Sắp xếp theo thứ tự tăng dần

OBS Z2_AGE

3 18

1 22

2 22

4 22

8 27

9 27

10 27

6 37

5 42

7 52

Kết quả


1. THỐNG KÊ DỮ LiỆU DẠNG BẢNG

Yêu cầu của nội dung: Lập bảng thống kê cho các biến thuộc

tính và thuộc lượng.

Đối với biến ít biểu hiện: mỗi biểu hiện 1 phân tổ

Đối với biến nhiều biểu hiện: tiến hành phân tổ lại (Lập Bin)

Công cụ trên excel:

Dùng lệnh =FREQUENCY[ (data_array, bins_array)]


5/12/2009

7



Quy trình dùng lệnh FREQUENCY

Đối với biến có ít biểu hiện

B1: Lập cột các biểu hiện (cột BIN): là giá trị các biểu hiện

B2: Chọn vùng dữ liệu bảng thống kê, lập lệnh Frequency

Cú pháp: = FREQUENCY(data_array, bins_array)

Data_array: Dữ liệu cần lập bảng

Bins_array: các biểu hiện

Chú ý: Với các lệnh thông thường, sau khi lập lệnh, chỉ cần

ENTER, nhưng với lệnh FREQUENCY, ta cần gõ tổ hợp fím

[ctrl+shift+enter]

Ví dụ: lập bảng thống kê cho tình trạng hôn nhân [Marital]




Quy trình dùng lệnh FREQUENCY

Đối với biến có nhiều biểu hiện:

B1: Cần lập các [giới hạn dưới] và [giới hạn trên] của mỗi

phân tổ.

B2: Lập cột Bin chỉ gồm các số giới hạn trên của mỗi phân tổ.

Ví dụ biến [trình độ học vấn]_edu

B3: dùng lệnh FREQUENCY để lập bảng.

Bài tập: lập bảng tần số theo trình độ học vấn, độ tuổi và trình độ

kết hôn.

Chú ý: phân tổ do sinh viên tự phân, có thể phân tổ đều hoặc

không đều


Thuc hanh excel _first.xls























5/12/2009

8



Biểu đồ tần số-Thủ tục Data Analysis

Dùng thủ tục Data Analysis trong thư viện hàm Add-Ins của Excel

Kiểm tra xem có thủ tục Data Analysis trong Tools hay chưa?

Tools/ Add-Ins/ Check vào Analysis ToolPak/ OK




Tools/ Data Analysis/ Histogram

5/12/2009

9




Input Range: Quét khối số liệu, nhớ có cả tên biến Bin Range: Quét biên khối biên trên của biểu đồ tần số, nhớ có cả tên Labels: Khai báo có dòng đầu tiên là tên biến Chọn Output range: ô đầu tiên chứa kết quả Khai báo các kết quả cần nhận: Pareto, Cumulative Percentage, Chart

Output




Bảng tần số, tần suất tích lũy và phân phối Pareto

BIN Frequency Cumulative

% BIN Frequency Cumulative

%

20 1 10.00% 30 6 60.00%

30 6 70.00% 20 1 70.00%

40 1 80.00% 40 1 80.00%

50 1 90.00% 50 1 90.00%

60 1 100.00% 60 1 100.00%

More 0 100.00% More 0 100.00%

5/12/2009

10




Biểu đồ Pareto

Histogram

0

1

2

3

4

5

6

7

30 20 40 50 60 More

BIN

Fre

qu

en

cy

0.00%

20.00%

40.00%

60.00%

80.00%

100.00%

120.00%

Frequency

Cumulative %


2. THỐNG KÊ DỮ LiỆU DẠNG ĐỒ THỊ

Các dạng đồ thị:

1. Hình thanh : Column, Bar,

2. Hình tròn, (bánh) : Pie

3. Đường gấp khúc : Line

4. Phân tán : Scatter


5/12/2009

11



QUY TRÌNH VẼ ĐỒ THỊ

B1: chọn vùng dữ liệu

B2: chọn biểu tượng đồ thị

[chart wizart] hoặc

insert/chart

B3: Chọn các hiệu chỉnh

tương ứng

ĐỒ THỊ HÌNH TRÕN

1% 5%12%

33%

49%

Tần số

Rất không hài lòng

Không hài lòng

Bình thường

Hài lòng

Rất hài lòng


Đồ thị hình tròn thường dùng tần

suất (%) để hiển thị



ĐỒ THỊ HÌNH THANH

[COLUMN]

ĐỒ THỊ HÌNH THANH

[BAR]


Tên thuộc tính dài

Tên thuộc tính ngắn

5/12/2009

12

ĐỒ THỊ ĐƯỜNG

GẤP KHÚC _ LINE

Đồ thị Line: thường

dùng cho trường hợp dữ

liệu theo dõi qua thời

gian


0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

Jan-95

Jan-96

Jan-97

Jan-98

Jan-99

Jan-00

Jan-01

Jan-02

Jan-03

Jan-04

Jan-05

chỉ số CPI



Bảng tóm tắt-Pivot Table

Data/ Pivot Table

5/12/2009

13




Quét khối dữ liệu cần tính toán, kể cả tên biến, sẽ được xem là tên trường(Field)




Nên chọn trang bảng tính mới

5/12/2009

14




Kéo và nhả (Drag and Drop) Z8_SATISFACTION vào Row Fields và Data Items




Nhấp đúp vào A3 (ô giao giữa Row Fields và Column Fields) và chọn Count of Z8_SATISFACTION.

Ưu điểm: có thể tính Tổng, tần số và nhiều lệnh khác

5/12/2009

15



Pivot Table với 2 biến phân loại

Count of Z8_SATISFACTION Z1_MALE

Z8_SATISFACTION 0 1 Grand Total

1 11 5 16

2 35 31 66

3 46 47 93

4 93 101 194

5 130 102 232

Grand Total 315 286 601




Click vào A3, kéo và thả trường Z1_MALE vào Column Fields.

Ưu điểm: lập bảng tần số chéo cho nhiều biến.

5/12/2009

16




Kéo và thả Z4_Child vào Page Fields


Một số yêu cầu

Dùng công cụ Pivot table:

1. Lập bảng tổng số con của các hộ gia đình có 1,2,…,n con cụ thể.

2. Lập bảng tổng số anh,chị em trong nhà ứng với từng loại gia đình cụ thể.

3. Lập bảng tần số cho biến Marital, vẽ biểu đồ và cho biết loại tình trạng

hôn nhân nào chiếm đa số

4. Lập bảng tần số cho biến marita (column) và biến sex (row). Vẽ biểu đồ

và cho biết giới tính nào ứng với tình trạng hôn nhân nào chiếm đa số. Vẽ

biểu đồ tương ứng.

5. Lập bảng tần số giữa hai biến marital (column) và wrkstat (row).

6. Lập bảng tần số giữa hai biến marital (column) và wrkstat (row) <chỉ

thống kê cho giới tính nữ> và <chỉ thống kê cho giới tính nam>.


5/12/2009

17


Thống kê dữ liệu bằng các đại lƣợng thống kê mô tả

CHỈ TIÊU TẬP TRUNG

Trung bình : average

=average(data)

Trung vị : Median

=median(data)

Mode : Mode

=mode(data)

Tứ phân vị : quartile

=quartile(data,số phân vị)

(1: Q1; 2:Q2; 3:Q3)

CHỈ TIÊU PHÂN TÁN

Phương sai : var

=var(data)

Độ lệch chuẩn : stdev

=stdev(data)




MỘT SỐ LỆNH KHÁC

Tính tổng thoả điều kiện

=sumif(vùng ĐK, ĐK,

Vùng tính tổng)

Đếm thỏa điều kiện

=countif(vùng ĐK,ĐK)

MỘT SỐ LỆNH CÓ TRONG

EXCEL 2007

Tính tổng thỏa điều kiện

nâng cao.

=sumifs(vùng tính tổng,

vùng ĐK1, ĐK1, vùng

ĐK2, ĐK2)

Đếm thỏa điều kiện nâng

cao.

=countifs(vùng ĐK1,

ĐK1,vùng ĐK2, ĐK2,…)

5/12/2009Nguyễn Duy Tâm _ IDR

34

5/12/2009

18



MỘT SỐ LỆNH CÓ TRONG

EXCEL 2007

Trung bình thỏa điều kiện

=averageif(vùng ĐK, ĐK,

Vùng tính mean)

=averageifs(vùng tính

mean,vùng ĐK1, ĐK1,

Vùng ĐK2, ĐK2)

BÀI TẬP (AFFAIR)

1. Tính giá trị trung bình, trung vị,

mode, tứ phân vị, phương sai,

độ lệch chuẩn cho các biến:

Z2_age, Z4_child, Z6_edu. Nêu

ý nghĩa của các số trên.

2. Tính tổng số con của những

người có độ tuổi dưới 30. hoặc

của những người hài lòng về

tình trạng hôn nhân.

3. Đếm những người có 1 con




BÀI TẬP (THUC HANH

EXCEL)

1. Đếm những người làm

việc toàn thời gian trong

mẫu khảo sát

2. Đếm những người đã lập

gia đình, chưa lập gia đình

BÀI TẬP (THUC HANH

EXCEL)

1. Tính tổng số anh/chị/em

của những người lý dị, ly

thân.

2. Tính tổng số con của

những người là nữ giới.


5/12/2009

19



Tính trị thống kê bằng thủ tục Data Analysis

Tools/ Data Analysis/ Descriptive Statistics

Nhập số liệu và các tùy chọn vào giao diện



Tính trị thống kê bằng thủ tục Data Analysis

Tools/ Data Analysis/ Descriptive Statistics

Kết quả sau khi đã hiệu chỉnh. Bài tập: Tính các chỉ tiêu thống kê mô tả bằng công

cụ DATA ANALYSIS cho các biến: agewed sibschilds age educ trong bài tập thực hành excel

Y_PT Z1_MALE Z2_AGE Z3_NOYM Z4_CHILD Z8_SATISFACTIONZ5_RELIGIOUS Z6_EDU Z7_OCCUPATION

Mean 1.46 0.48 32.49 8.18 0.72 3.93 3.12 16.17 4.19

Standard Error 0.13 0.02 0.38 0.23 0.02 0.04 0.05 0.10 0.07

Median 0.00 0.00 32.00 7.00 1.00 4.00 3.00 16.00 5.00

Mode 0.00 0.00 27.00 15.00 1.00 5.00 4.00 14.00 5.00

Standard Deviation 3.30 0.50 9.29 5.57 0.45 1.10 1.17 2.40 1.82

Sample Variance 10.88 0.25 86.28 31.04 0.20 1.22 1.36 5.77 3.31

Kurtosis 4.26 -2.00 0.23 -1.57 -1.09 -0.20 -1.01 -0.30 -0.78

Skewness 2.35 0.10 0.89 0.08 -0.96 -0.84 -0.09 -0.25 -0.74

Range 12 1 39.5 14.875 1 4 4 11 6

Minimum 0 0 17.5 0.125 0 1 1 9 1

Maximum 12 1 57 15 1 5 5 20 7

Sum 875 286 19525 4914.795 430 2363 1873 9716 2521

Count 601 601 601 601 601 601 601 601 601

5/12/2009

20


HỆ SỐ TƢƠNG QUAN

Đối tượng biến áp dụng: biến định lượng (scale) hoặc biến

thuộc thang đo thứ bậc (ordinal), biến thuộc thang đo khoảng

(interval).

Chú ý: Đối với thang đo định danh (norminal): những chỉ số

tính toán không có ý nghĩa thống kê.

Công thức lệnh: tính rxy =correl(data_X, data_Y)

Ý nghĩa:

Đo lường về mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến X và Y

-1 < = rxy < 0 : X và Y nghịch biến

0< rxy <=1 : X và Y đồng biến




Dùng thủ tục Data Analysis để tính ma trận

tƣơng quan

Tools/ Data Analysis/ Correlation

5/12/2009

21



Dùng thủ tục Data Analysis để tính ma trận

tƣơng quan

Kết quả. BT thực hành excel: Tính matrận hệ số tương quan

cho các biến agewed sibs childs age educ và nhận xét về mối quan hệ giữa các biến

Y_PT Z1_MALE Z2_AGE Z3_NOYM Z4_CHILDZ8_SATISFACTIONZ5_RELIGIOUSZ6_EDUZ7_OCCUPATION

Y_PT 1

Z1_MALE 0.011736 1

Z2_AGE 0.095237 0.190641 1

Z3_NOYM 0.186842 0.030283 0.777546 1

Z4_CHILD 0.10401 0.069222 0.421931 0.572857 1

Z8_SATISFACTION-0.27951 -0.00752 -0.199 -0.24312 -0.19628 1

Z5_RELIGIOUS-0.1445 0.007679 0.193777 0.218261 0.129351 0.024296 1

Z6_EDU -0.00244 0.397505 0.134596 0.040003 -0.00699 0.109303 -0.04257 1

Z7_OCCUPATION0.049612 0.467923 0.166413 0.044592 -0.09273 0.017422 -0.03972 0.533605 1



Đồ thị phân tán: Hài lòng phụ thuộc vào học vấn

Chọn loại đồ thị là Scatter

5/12/2009

22




Nhập số liệu



Đồ thị phân tán:Hài lòng phụ thuộc vào học vấn

Các tùy chọn

5/12/2009

23




Xuất ra trang riêng



Đồ thị phân tán:

Hài lòng phụ thuộc vào học vấn

Chọn loại đồ thị là Scatter

5/12/2009

24





Nhập số liệu





Các tùy chọn

5/12/2009

25





Xuất ra trang riêng



MÔ PHỎNG LẤY MẪU LẶP LẠI

CHỌN CỠ MẪU n = 9 TỪ Z2_AGE

Số thứ tự trong tổng thể: Hàm Randbetween

5/12/2009

26





Điền kết quả lấy mẫu: Hàm Vlookup





MÔ PHỎNG BẰNG THỦ TỤC SAMPLING

Tools/ Data Analysis/ Sampling

5/12/2009

27





KẾT QUẢ MÔ PHỎNG BẰNG THỦ TỤC SAMPLING 10 MẪU

LƢU Ý: KẾT QUẢ NHẬN ĐƢỢC LÀ NGẪU NHIÊN

STT MẪU MẪU 1 MẪU 2 MẪU 3 MẪU 4 MẪU 5 MẪU 6 MẪU 7 MẪU 8 MẪU 9 MẪU 10

1 27 37 42 32 52 27 42 22 32 32

2 22 32 27 57 32 27 32 47 42 27

3 22 22 52 32 22 42 42 27 37 37

4 42 27 22 22 37 52 27 32 22 22

5 42 47 32 27 32 27 37 27 27 27

6 32 37 22 37 27 37 27 22 42 52

7 27 37 32 42 22 37 32 27 32 32

8 27 57 27 27 37 27 27 22 22 22

9 27 42 52 22 47 32 32 27 27 27

TRUNG BÌNH 29.78 37.56 34.22 33.11 34.22 34.22 33.11 28.11 31.44 30.89

Tạo 10 mẫu theo bảng trên (dùng công cụ Sample, số quan sát mỗi mẫu là 9)





TRUNG BÌNH: HÀM AVERAGE ĐỘ LỆCH CHUẨN: HÀM STDEV LƢU Ý: THEO LÝ THUYẾT THÌ VÀ CÓ THỂ ĐẠT ĐƢỢC ĐiỀU NÀY VỚI VÔ SỐ LẦN LẤY MẪU

X

TRUNG BÌNH CỦA TRUNG BÌNH MẪU 32.46

TRUNG BÌNH CỦA TỔNG THỂ 32.488

ĐỘ LỆCH CHUẨN CỦA TRUNG BÌNH MẪU 2.4237

ĐỘ LỆCH CHUẨN CỦA TỔNG THỂ 9.2888

ĐỘ LỆCH CHUẨN CỦA TỔNG THỂ/3 3.0963

Xn

5/12/2009

28



ƢỚC LƢỢNG KHOẢNG TÌN CẬY CHO GIÁ TRỊ TRUNG

BÌNH (BiẾT )

Chọn a = 0.05 =>P(1-a/2)= 0.975 Tra Za/2 = 1.96 Tính trung bình = 32.49 Ƣớc lƣợng khỏang tin cậy 95%: (31.77; 33.21)

/ 2 / 2X Z X Zn n

a a



ƢỚC LƢỢNG KHOẢNG TÌN CẬY CHO

GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH (CHƢA BiẾT )

Chọn a = 0.05 =>P(1-a/2)= 0.975 Tra ta/2 = 1.964 Tính trung bình = 32.49 và độ lệch chuẩn mẫu =9.29 Ƣớc lƣợng khỏang tin cậy 95%: (31.74; 33.23)

/ 2, 1 / 2, 1n n

S SX t X t

n na a

5/12/2009

29




BÌNH (CHƢA BiẾT )_THỦ TỤC DATA ANALYSIS

Tools/ Data Analysis/ Descriptive Statistics Chọn Summary Statistics và Confidence Level for Mean




BÌNH (CHƢA BiẾT )_THỦ TỤC DATA ANALYSIS

Cận dƣới = Mean – Confidence Level (95%) Cận trên = Mean + Confidence Level (95%)

/ 2, 1 / 2, 1n n

S SX t X t

n na a

5/12/2009

30


Bài tập ƣớc lƣợng

BÀI TẬP AFFAIR

1. Ước lượng độ tuổi bình

quân (age) của những

người được khảo sát.

BÀI TẬP “THUC HANH

EXCEL


quân (age) của những

người được khảo sát


quân kết hôn (agewed).

3. Ước lượng trình độ học

vấn (educ) bình quân của

những người được khảo

sát.



5/12/2009 60

Kiểm định 1 đuôi (Biết s)Ho: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ tối đa là 15 năm

Nhắc lại đường dẫn hàm thống kê: fx/ Statistical/ Average…

Nguyễn Duy Tâm _ IDR

5/12/2009

31


5/12/2009 61

Kiểm định 1 đuôi (Biết s)Ho: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ tối đa là 15 năm

Giá trị Z = 11.44 nằm ở miền bác bỏ =>Có bằng chứng thống kê cho thấy số năm học trung bình của

người Mỹ lớn hơn 15 năm.



5/12/2009 62

Kiểm định 1 đuôi (Không biết s)Ho: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ tối đa là 16 năm

Lưu ý: Hàm TINV ứng với tra t hai đuôi nên khi tra t một đuôi cần tra ứng với 2a.


5/12/2009

32


5/12/2009 63

Kiểm định 1 đuôi (Không biết s)Ho: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ tối đa là 16 năm

Vì trị thống kê t = 1.70 nằm ở miền bác bỏ nên chúng ta bác bỏ Ho. Vậy số năm học trung bình của người Mỹ cao hơn 16.



5/12/2009 64

Kiểm định 2 đuôi (Biết s)Ho: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ là 16 năm

Hàm NORMINV trả về giá trị Z ứng với xác suất tích lũy nên phải nhập tham số là (1-a/2)


5/12/2009

33


5/12/2009 65

Kiểm định 2 đuôi (Biết s)Ho: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ là 16 năm

Hàm NORMINV trả về giá trị Z ứng với xác suất tích lũy nên phải nhập tham số là (1-a/2)

Vì trị thống kê Z = 1.63 nằm trong miền chấp nhận nên ta không thể bác bỏ Ho.



5/12/2009 66

Kiểm định 2 đuôi (Chƣa biết s)Ho: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ là 16 năm

Hàm TINV(a, n-1)


5/12/2009

34


5/12/2009 67

Kiểm định 2 đuôi (Chƣa biết s)Ho: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ là 16 năm

Vì trị thống kê t = 1.70 nằm trong miền chấp nhận nên ta không thể bác bỏ Ho.

Z6_EDU Trung bình 16.17

9 Độ lệch chuẩn = 2.40

16 Cỡ mẫu n= 601

14 Sai số chuẩn = 0.10

17 a = 0.05

14 t a/2 = 1.964

14

18 Ho: = 16

17 H1 <> 16

20

17 Trị thống kê t= 1.70



Bài tập kiểm định

BÀI TẬP AFFAIR

1. Có giả thiết cho rằng,

độ tuổi (age) bình quân

của những người được

khảo sát là dưới 30.

Bạn hãy kiểm định giả

thiết này với mức ý

nghĩa α=5%.

2. Có giả thiết cho rằng,

độ tuổi (age) bình quân

của những người được

khảo sát là 33. Theo

bạn, giả thiết này đúng

hay sai? (α=10%)

BTẬP THỰC HÀNH EXCEL

1. Có giả thiết cho rằng, độ tuổi (age) bình

quân của những người được khảo sát là

dưới 40. Bạn hãy kiểm định giả thiết

nàyα=5%.

2. Có giả thiết cho rằng, độ tuổi (age) bình

quân của những người được khảo sát là

46. Theo bạn, đúng hay sai α=3%?

3. Có giả thiết cho rằng, độ tuổi (agewed)

bình quân của những người được khảo

sát là dưới 40. Bạn hãy kiểm định giả

thiết này α=4%.


5/12/2009

35


5/12/2009 69

Kiểm định 2 đuôi (Biết và Chƣa biết )-Giá trị pHo: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ là 16 năm

ZTEST(Array, x, sigma) với Array: Số liệu cần kiểm địnhx: Giá trị của phát biểu Ho, Sigma: Nhập nếu biết hoặc để trống

nếu không biết.



5/12/2009 70

Kiểm định 2 đuôi (Biết và Chƣa biết )-Giá trị pHo: Số năm học trung bình của ngƣời Mỹ là 16 năm

P_Value = 2*Min(ZTEST, 1-ZTEST)P_Value = 0.09> a = 0.05 => Không thể bác bỏ Ho.


5/12/2009

36



Kiểm định sự khác biệt về trung bình của hai tổng

thể-Biết độ lệch chuẩn Affair.xls trang Edu

Ho: Không có sự khác biệt về học vấn trung bình của

hai giới

Kết quả khảo sát cho thấy học vấn trung bình của

nam nhỉnh hơn của nữ nhưng độ lệch chuẩn cao hơn.

Kiểm định Ho bằng thủ tục

Tools | Data Analysis | z-test: Two Sample for Means

OBS MALE EDU(FEMALE) OBS MALE EDU(MALE) EDU(FEMALE) EDU(MALE)

1 0 9 1 1 9 Trung bình 15.26 17.17

2 0 9 2 1 9 Độ lệch chuẩn 2.02 2.39

3 0 9 3 1 9 Số quan sát 315 286

4 0 9 4 1 12

5 0 12 5 1 12



Kiểm định sự khác biệt về trung bình của hai

tổng thể-Biết độ lệch chuẩn

Tools | Data Analysis | z-test: Two Sample for Means

5/12/2009

37




thể-Biết độ lệch chuẩn

Kết quả kiểm định: Bác bỏ Ho




thể-Chƣa biết độ lệch chuẩn

Ho: Không có sự khác biệt về học vấn trung bình của hai giớiTools | Data Analysis | t-Test: Two Sample Assuming Equal

Variances

5/12/2009

38




thể-Chƣa biết độ lệch chuẩn

Ho: Không có sự khác biệt về học vấn trung bình của hai giớiTools | Data Analysis | t-Test: Two Sample Assuming Equal

VariancesKết quả: Bác bỏ Ho


Bài tập kiểm định mức lƣơng trung bình theo giới tính

1. Có ý kiến cho rằng mức lương trung bình theo giới tính giữa

nam và nữ là như nhau. Với số liệu của bài tập Tien luong

khoi diem theo gioi tinh nam - nu.xls, bạn hãy kiểm định giả

thiết trên.

2. Có giả thiết cho rằng, việc cải tiến phần mềm làm việc hiện

tại không có hiệu quả. Bằng dữ liệu bài tập hieu qua

software.xls, bạn hãy kiểm định hiệu quả của phần mềm mới

và cũ.


Tien luong khoi diem theo gioi tinh nam - nu.xls





hieu qua software.xls

hieu qua software.xls

5/12/2009

39



Kiểm định F cho sự khác biệt về phƣơng sai của

hai tổng thể

Ho: Không có sự khác biệt về phương sai của học vấn trên hai giớiTools | Data Analysis | F-Test: Two-Sample for Variances



Kiểm định F cho sự khác biệt về phƣơng sai của

hai tổng thể

Ho: Không có sự khác biệt về phương sai của học vấn trên hai giớiKết quả: Bác bỏ Ho

5/12/2009

40



Kiểm định mẫu cặp: Vợ và chồng có cảm nhận khác biệt

về hạnh phúc không? Affair.xls/ Satisfaction

Ho: Vợ và chồng thỏa mãn về hôn nhân như nhau. Tools | Data Analysis… | t-test: Paired Two Sample for Means



Kiểm định mẫu cặp: Vợ và chồng có cảm nhận

khác biệt về hạnh phúc không?

Ho: Vợ và chồng thỏa mãn về hôn nhân như nhau. Kết quả: Chấp nhận Ho.

5/12/2009

41


Bài tập kiểm định cặp

Có giả định cho rằng, hiệu quả của một phương pháp quảng

cáo được tiến hành cho nhiều công ty khác nhau hiện tại

không có hiệu quả. Bằng số liệu của bài tập truoc - sau quang

cao ve doanh thu.xls, anh chị hãy kiểm định giả thiết trên




HÀM TTEST-Kiểm định sự khác biệt

fx/ Statistical/ TTEST Type: 1 cho mẫu cặp, 2 cho phƣơng sai bằng nhau, 3 cho

phƣơng sai khác nhau

truoc - sau quang cao ve doanh thu.xls





5/12/2009

42



ANOVA: Vợ và chồng có có mức độ hài lòng về hôn

nhân trung bình khác nhau không?

Ho: Vợ và chồng thỏa mãn về hôn nhân như nhau. Tools/ Data Analysis/ ANOVA-Single Factor



ANOVA: Nam và nữ có có mức độ hài

lòng về hôn nhân khác nhau không?

Ho: Hai giới thỏa mãn về hôn nhân trung bình như nhau. Kết quả: Chấp nhận Ho

Anova: Single Factor

SUMMARY

Groups Count Sum Average Variance

WIFE 250 999 4.00 1.30

HUSBAND 250 984 3.94 1.06

ANOVA

Source of Variation SS df MS F P-value F crit

Between Groups 0.45 1.00 0.45 0.38 0.54 3.86

Within Groups 586 498 1.18

Total 586 499

5/12/2009

43



ANOVA một nhân tố-Ví dụ chƣơng 8 Worksheet in

Chapter8(V)

So sánh năng suất của 3 máy Ho: Năng suất của 3 máy là như nhau



ANOVA một nhân tố-Ví dụ chƣơng 8

Ho: Năng suất của 3 máy là như nhauKết quả kiểm định: Bác bỏ Ho

Anova: Single Factor

SUMMARY

Groups Count Sum Average Variance

Machine 1 5 124.65 24.93 1.06

Machine 2 5 113.05 22.61 0.78

Machine 3 5 102.95 20.59 0.92

ANOVA

Source of Variation SS df MS F P-value F crit

Between Groups 47.16 2 23.58 25.60 0.00 3.89

Within Groups 11.05 12 0.92

Total 58.22 14

5/12/2009

44



Thủ tục Tukey-Kramer

Tools/ Lumenaut Statistics/ Tukey-Kramer Test Lumenaut là một phần mềm Add-Ins miễn phí, chạy trên nền Excel.




Tools/ Lumenaut Statistics/ Tukey-Kramer Test

5/12/2009

45




Tools/ Lumenaut Statistics/ Tukey-Kramer Test

Tukey-Kramer Test

v k

Critical

Value Q MS within

9 3 3.948 0.921

MSD Values

Stack Machine 1 Machine 2 Machine 3

Machine 1 1.695 1.695

Machine 2 2.320 1.695

Machine 3 4.340 2.020

If Meani-Meanj > MSD value then pair is significantly different at the 5% level (1 Tailed)

Significant pair values are in bold and underlined in above Table

Me

an

i -Me

an

j



Tìm hệ số chặn và độ dốc

Hệ số chặn: fx/ Statistical/ INTERCEPT Độ dốc: fx/ Statistical/ SLOPE

5/12/2009

46



Tìm hệ số chặn và độ dốc

Hệ số chặn: fx/ Statistical/ INTERCEPT Độ dốc: fx/ Statistical/ SLOPE



Vẽ đƣờng xu hƣớng trong Chart

Click phải/ Add Trendline/

5/12/2009

47




Type: Linear Options: Display Equation on chart




Kết quả

y = 1.5x + 1636.4

R2 = 0.9

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000

Footage

Sale

s Sales

Linear (Sales)

5/12/2009

48



Thủ tục REGRESSION

Tools/ Data Analysis/ REGRESSION



KẾT QUẢ

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.97

R Square 0.94

Adjusted R Square 0.93

Standard Error 611.75

Observations 7

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 1 30,380,456 30380456 81.18 0.00

Residual 5 1,871,200 374240

Total 6 32,251,656

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept 1,636.41 451.50 3.62 0.02 475.81 2,797.02

Footage 1.49 0.16 9.01 0.00 1.06 1.91

5/12/2009

49



Từ bảng kết xuất của Excel

Residuals

-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

0 2 4 6 8

Observations

Pre

dic

ted

Sale

s a

nd

Resid

uals

Predicted Sales

Residuals



Phần dƣ theo biến độc lập

Footage Residual Plot

-800

-600

-400

-200

0

200

400

600

800

1000

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000

Footage

Resid

uals

5/12/2009

50



Real and Fitted Values

Footage Line Fit Plot

y = 1.4866x + 1636.4

R2 = 1

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000

Footage

Sale

s

Sales

Predicted Sales

Linear (PredictedSales)


5/12/2009 Lê Tấn Luật 100

Tools/ Data Analysis/ Regression

Hồi quy đơn: Oil theo Temp

5/12/2009

51


5/12/2009 Lê Tấn Luật 101

Hồi quy đơn: Oil theo Temp

SUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.87

R Square 0.76



Observations 15

ANOVA


Regression 1 178624 178624 40 0.00

Residual 13 57511 4424

Total 14 236135


Intercept 436.43823 38.63970893 11.29507 4.3E-08 352.962214 519.914246

Temp -5.4622077 0.859608768 -6.3543 2.52E-05 -7.3192795 -3.6051359


5/12/2009 Lê Tấn Luật 102

Hồi quy đơn: Oil theo Insulation

SUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.47

R Square 0.22


Standard Error 119

Observations 15

ANOVA


Regression 1 51,076 51,076 3.59 0.08

Residual 13 185,059 14,235

Total 14 236,135

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%Upper 95%

Intercept 345.38 74.69 4.62 0.00 184.02 506.74

Insulation -20.35 10.74 -1.89 0.08 -43.56 2.86

5/12/2009

52


5/12/2009 Lê Tấn Luật 103

Hồi quy bội: Oil theo Temp và Insulation

Quét Known’s X: cả Temp và InsulationSUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.98

R Square 0.97



Observations 15

ANOVA


Regression 2 228015 114007 168 0.00

Residual 12 8121 677

Total 14 236135


Intercept 562.15 21.09 26.65 0.00 516.19 608.11

Temp -5.44 0.34 -16.17 0.00 -6.17 -4.70

Insulation -20.01 2.34 -8.54 0.00 -25.12 -14.91


5/12/2009 Lê Tấn Luật 104

Biến Insulation có cải thiện mô hình từ Oil

= f(Temp) không?

Kết quả tính toán cho Fc = 73

5/12/2009

53


5/12/2009 Lê Tấn Luật 105

Tra giá trị tới hạn của F: FINV

Kết quả tính toán F* = 4.75 F =73 > F*: 4.75 Kết luận: Insulation làm

tăng mức độ giải thích của mô hình.


5/12/2009 Lê Tấn Luật 106

Hồi quy bậc hai: Chuẩn bị số liệu

Temp2=Tem^2Oil (Gal) Temp Temp2

275.30 40 1600

363.80 27 729

164.30 40 1600

40.80 73 5329

94.30 64 4096

230.90 34 1156

366.70 9 81

300.60 8 64

237.80 23 529

121.40 63 3969

31.40 65 4225

203.50 41 1681

441.10 21 441

323.00 38 1444

52.50 58 3364

5/12/2009

54


5/12/2009 Lê Tấn Luật 107

Kết quả hồi quy

SUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.88

R Square 0.78



Observations 15

ANOVA


Regression 2 184,324 92,162 21 0.00

Residual 12 51,811 4,318

Total 14 236,135


Intercept 372.33 67.60 5.51 0.00 225.04 519.62

Temp -1.26 3.75 -0.34 0.74 -9.44 6.91

Temp2 -0.05 0.05 -1.15 0.27 -0.15 0.05


5/12/2009 Lê Tấn Luật 108

Hồi quy với biến giả

TC = Tổng chi phí sản xuất

Q = Tổng sản lượng

CN = 1 cho các quý đã thay đổi công nghệ, 0 cho các quý

trước khi thay đổi công nghệ.

TCN = 0 cho các quý đã thay đổi công nghệ, 1 cho các quý

trước khi thay đổi công nghệ.

5/12/2009

55


5/12/2009 Lê Tấn Luật 109

Sai lầm -> Đa cộng tuyến hoàn hảoSUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.94

R Square 0.87



Observations 16

ANOVA


Regression 3 291,681 97,227 45 0.00

Residual 13 41,727 3,210

Total 16 333,408


Intercept 521.80 122.46 4.26 0.00 257.24 786.35

Q 0.81 0.10 8.04 0.00 0.59 1.03

CN 0.00 0.00 65,535.00 #NUM! 0.00 0.00

TCN 210.63 52.80 3.99 0.00 96.55 324.70


5/12/2009 Lê Tấn Luật 110

Hồi quy với biến giả

SUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.94

R Square 0.87



Observations 16

ANOVA


Regression 2 291,681 145,841 45.44 1.36E-06

Residual 13 41,727 3,210

Total 15 333,408


Intercept 732.42 79.51 9.21 0.00 560.65 904.20

Q 0.81 0.10 8.04 0.00 0.59 1.03

CN -210.63 52.80 -3.99 0.00 -324.70 -96.55

5/12/2009

56


5/12/2009 Lê Tấn Luật 111

Hồi quy với biến tƣơng tác

CNQ = CN*QSUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.98

R Square 0.96

Adjusted R Square0.95


Observations 16

ANOVA


Regression 3 320190 106730 96.90 1.11913E-08

Residual 12 13218 1102

Total 15 333408


Intercept 401.52 80.00 5.02 0.00 227.21 575.83

Q 1.24 0.10 11.98 0.00 1.02 1.47

CN 368.96 118.05 3.13 0.01 111.75 626.17

CNQ -0.64 0.13 -5.09 0.00 -0.92 -0.37


5/12/2009 Lê Tấn Luật 112

Ý nghĩa của biến giả và biến tƣơng tác

TC = 401 + 1.24*Q + 368*CN – 0.64CNQP (0.00) (0.00) (0.01) (0.00)R2 = 0.96Adjusted R2= 0.95n= 16Trước thay đổi công nghệ: CN=CNQ=0TC = 401 + 1.24*Q Sau thay đổi công nghệ: CN=1, CNQ=QTC = (401+368) + (1.24-0.68)*QTC = 769 + 0.56*QVậy thay đổi công nghệ làm định phí tăng nhưng biến

phí đơn vị giảm.

5/12/2009

57


5/12/2009 Lê Tấn Luật 113

Hồi quy với biến chuyển dạng log-log

Mô hình tuyến tính: Q=b1+b2*L+b3*KSUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.99

R Square 0.99


Standard Error 1,570.36

Observations 15

ANOVA


Regression 2 2686989117 1.34E+09 545 1.67092E-12

Residual 12 29592539.09 2466045

Total 14 2716581656


Intercept -32,375.93 3,140.85 -10.31 0.00 -39,219.24 -25,532.61

L 2.62 6.43 0.41 0.69 -11.39 16.62

K 344.47 40.87 8.43 0.00 255.43 433.51


5/12/2009 Lê Tấn Luật 114

Chuyển dạng log-log

Hàm sản xuất Cobb-DouglasQ = A*L

a*K

b (1)

Không thể ước lượng trực tiếp hàm (1) ln(Q) = ln(A) + a*ln(L) + b*ln(K)Y = b0 + b1*X1 + b2*X2

Với b0 = ln(A); b1= a; b2=b; X1= ln(L); X2=ln(K)Chúng ta đã chuyển về dạng mô hình hồi quy tuyến tính thông

thường

5/12/2009

58


5/12/2009 Lê Tấn Luật 115

Chuẩn bị số liệu log-log: Hàm ln(Number)lnQ lnL lnK

9.10 5.64 4.79

9.29 5.65 4.81

9.32 5.67 4.83

9.31 5.93 4.86

9.45 5.93 4.88

9.70 6.00 4.90

9.88 6.17 4.93

9.96 6.32 4.99

10.05 6.42 5.04

10.17 6.54 5.10

10.29 6.67 5.18

10.42 6.70 5.24

10.55 6.74 5.33

10.76 6.77 5.40

10.90 6.91 5.48


5/12/2009 Lê Tấn Luật 116

Kết quả hồi quy

SUMMARY OUTPUT


Multiple R 0.99

R Square 0.98


Standard Error 0.09

Observations 15

ANOVA


Regression 2 4 2 267 1.13248E-10

Residual 12 0 0

Total 14 5


Intercept -0.38 0.78 -0.49 0.63 -2.07 1.31

lnL 0.67 0.17 3.85 0.00 0.29 1.04

lnK 1.22 0.34 3.56 0.00 0.47 1.96

Documents

Thong Ke Trong Kinh Doanh- Excel