NGHIÊN CỨU MARKETING
Download
1 / 27

- PowerPoint PPT Presentation


  • 145 Views
  • Uploaded on

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

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about '' - zared


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Ch ng 6 chu n b d li u x l v ph n t ch d li u

NGHIÊN CỨU MARKETING

CHƯƠNG 6CHUẨN BỊ DỮ LIỆU, XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU


1 ki m tra ch nh l d li u
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


Ki m tra th c a
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


Ch nh l d li u
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


Nguy n t c ch nh l
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



Th ng k m t
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)


Ph n t ch t n s
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


Ph n t ch b ng ch o crosstabulation
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 bi n
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


Ch ng 6 chu n b d li u x l v ph n t ch d li u

Chỉ tiêu

Thu nhập cao

Thu nhập thấp

Tổng

theo hàng

Mua TV phẳng

% theo hàng

% theo cột

30

75%

60%

10

25%

20%

40

100%

Mua TV cong

% theo hàng

% theo cột

20

34%

40%

40

66%

80%

60

100%

Tổng

theo cột

50

100%

50

100%

100

100%


Crosstab ba bi n

Hai biến ban đầu

Không có sự kết hợp giữa hai biến?

Có sự kết hợp

giữa hai biến?

Giới thiệu

biến thứ ba

Giới thiệu

biến thứ ba

Làm rõ quan hệ

giữa hai biến ban đầu

Không có sự liên hệ giữa hai biến ban đầu

Không có sự thay đổi trong mối liên hệ giữa hai biến ban đầu

Làm nổi bật mối liên hệ giữa hai biến ban đầu

CROSSTAB BA BIẾN


L m r mqh ban u
LÀM RÕ MQH BAN ĐẦU

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.



Kh ng c li n h hai bi n ban u
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.



L m n i b t m i quan h ban u
Làm nổi bật mối quan hệ ban đầu độ học vấn và thu nhập

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.



Kh ng c s thay i trong m i li n h ban u
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.


Ph n t ch nh n t factor analysis
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ đầu(Factor Analysis)

  • 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


Nh ng l i ch c b n m kh ch h ng c n t m khi mua kem nh r ng
Những lợi ích c đầuơ 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


L p ma tr n t ng quan
LẬP MA TRẬN T đầuƯƠNG QUAN


Ch ng 6 chu n b d li u x l v ph n t ch d li u

  • Để xác đầuđịnh 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 )


X c nh s nh n t
Xác đầuđịnh 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).



Xac dinh diem nhan to
Xac dinh diem nhan to đầu

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


ad