tiểu luận môn thống kê ứng dụng

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (381.17 KB, 16 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

1. Các đại lượng thống kê...5

ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ...5

Ước lượng trung bình tổng thể...5

Ước lượng phương sai tổng thể...5

1. Ước lượng khoảng tần suất tổng thể...6

I. KIỂM ĐỊNH...6

1. KIỂM ĐỊNH 1 TỔNG THỂ...6

II. KIỂM ĐỊNH 2 TỔNG THỂ...9

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

LỜI NĨI ĐẦU

Trước hết, nhóm em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Phạm Văn Chững, giảngviên môn Thống kê ứng dụng, đã hướng dẫn và giúp đỡ chúng em trong q trình hồnthành bài tiểu luận này. Cũng xin cảm ơn các bạn trong nhóm đã cùng nhau thảo luận vàchia sẻ kiến thức về đề tài. Bài báo cáo này là một nỗ lực nhỏ để áp dụng những kiếnthức đã học về thống kê ứng dụng vào việc phân tích một số dữ liệu thực tế. Chúng emhy vọng bài báo cáo này sẽ mang lại những thơng tin hữu ích cho người đọc và đónggóp một phần nào đó vào lĩnh vực nghiên cứu của môn học.

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

PHẦN MỞ ĐẦU

Trong suốt quá trình tìm hiểu và thực hành mơn học Thống Kê Ứng Dụng, phần mềm STATAchính là nhân tố đóng vai trị then chốt trong việc đưa ra những kết quả chính xác về Quản lýdữ liệu và phân tích thống kê, trong đó phải kể đến:

 STATA cũng trội hơn về lĩnh vực phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu, cho khả năng ápdụng chúng trong phân tích số liệu điều tra bởi các cơng cụ hồi quy, hồi quy logistic, hồiquy poison, hồi quy probit,.. Điểm yếu nhất là khả năng phân tích phương sai và phântích nhiều chiều truyền thống như phân tích phương sai nhiều chiều, phân tích nhóm tổ. Về vẽ đồ thị: STATA cho một sự kết hợp tốt giữa việc dễ sử dụng và sức mạnh phân

tích. Tuy STATA dễ học và cũng có những cơng cụ mạnh về quản lý dữ liệu, nhưng cũngnhư đã nêu trong phần phân tích, có một số thủ tục thống kê trong STATA cũng bị cắtbỏ. Trong STATA khả năng tải các chương trình phát triển bởi những người sử dụngkhác về là dễ dàng và đồng thời có khả năng tạo ra các chương trình riêng của người sửdụng, để chúng trở thành một bộ phận của STATA.

A.KẾT QUẢ THỐNG KÊTỔNG QUAN KHẢO SÁT

Chủ đề khảo sát: Điều tra mẫu gồm 101 sinh viên và hành vi mua sắm trên TikTok Shop của

những sính viên này.

Các biến bao gồm:

a. Giới tính:

 Dữ liệu định tính. Thang đo định danh.

b. Mức thu nhâp hằng tháng

Gồm 4 mức: 1000000đ, 3000000đ, 5000000đ, 7000000đ. Dữ liệu định lượng.

 Thang đo tỷ lệ.

c. Số tiền chi cho việc mua sắm online

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

Gồm 4 mức: 250000đ, 750000đ, 1500000đ, 3000000đ. Dữ liệu dịnh lượng

 Thang đo tỷ lệ

d. Số tiền chi cho việc mua hàng trên nền tảng TikTokShop

Gồm 4 mức: 1000000đ, 3000000đ, 5000000đ, 7000000đ.

 Dữ liệu định lượng Thang đo tỷ lệ

e. Mức độ tin tưởng TikTokShop trước khi mua hàng

Gồm 4 mức: khơng tin tưởng – tin tưởng có chọn lọc - tin tưởng – hoàn toàn tin tưởng Dữ liệu định tính

 Thang đo khoảng

Tuy nhiên, để tiện cho việc phân tích thống kê, nhóm chúng em đã mã hóa dữ liệu trên phầnmềm stata bằng cách gán giá trị cho biến:

 khơng tin tưởng – 1 tin tưởng có chọn lọc - 2 tin tưởng – 3

 hoàn toàn tin tưởng – 4

f. Mức độ tin tưởng TikTokShop trước khi mua hàng:

Mục đích nhóm chúng em muốn điều tra thêm biến này là để phân tích xem độ tin tưởngcủa khách hàng đối với TikTok Shop thông qua hành vi mua hàng. Nghĩa là trước khi muahàng, được sự giới thiệu của người thân, bạn bè nên khách hàng đã có một sự tin tưởng nhấtđịnh. Sau khi mua, bản thân khách hàng tự mình trải nghiệm, từ đó mức độ tin tưởngTikTok Shop có thể tăng lên hoặc giảm đi, hoặc không đổi.

Biến này cũng gồm bốn mức: không tin tưởng – tin tưởng có chọn lọc - tin tưởng – hồntồn tin tưởng và được mã hóa như biến mức độ tin tưởng trước khi mua.

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

Bảng tần số, tần suất

 Giải thích: Tần số Nam, nữ lần lượt là 32, 69;

Tần suất Nam, nữ lần lượt là 31,68%; 68,32%. Tần suất tích luỹ Nam, nữ lần lượt là 31,68%; 100%.

Biểu đồ

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

 Giải thích: Kích cỡ mẫu: 101; Trung bình mẫu (Mean): 549505; Độ lệch chuẩn mẫu

(s): 484793,5. Giá trị nhỏ nhất (Min): 250000, giá trị lớn nhất (Max): 3000000

ƯỚC LƯỢNG THAM SỐƯớc lượng trung bình tổng thể

Ước lượng số tiền trung bình chi cho mua hàng trên TikTok Shop với độ tin cậy 95%.

 Gi i thích: ảTrung bình mẫu Mean = 549505, std.err = == 48238.76

 Vậy, khoảng tin cậy đối xứng 95% của số tiền trung bình chi cho mua hàng trên TikTok

Shop là (453800.6; 645209.3)

Ước lượng phương sai tổng thể

Ước lượng phương sai mức độ tin tưởng TikTok Shop với độ tin cậy 95%.

 Giải thích: Phương sai mẫu s2 = 0.5851485

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

 Vậy, với độ tin cậy 95 %, ước lượng hai phía cho phương sai độ tin tưởng TikTokShop là

(0.4516387; 0.7883769)

1.Ước lượng khoảng tần suất tổng thể

Ước lượng tỉ lệ nam mua hàng trên TikTok Shop với độ tin cậy 95%.

 Giải thích: f= = 0.3168317, std.err = =0.0462932

 Vậy, tỷ lệ nam mua hàng trên TikTok Shop nằm trong khoảng (0.2278132; 0.4169196)

I.KIỂM ĐỊNH

1.KIỂM ĐỊNH 1 TỔNG THỂa. Kiểm định trung bình một tổng thể

Kiểm tra xem số tiền chi cho mua sắm online hàng tháng có phải là 500000đ hay khơng, mức ýnghĩa 5%

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

 Giải thích: Mean (Trung bình mẫu) = 653465.3, std.dev (độ lệch chuẩn

mẫu)=s=401513.2; std.err = = =39952.06

- Cặp giả thuyết: H0 : Mean = 500000 H1 : mean < 500000

P–value = 0.9999 > 5% => Chưa có cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng số tiền trung bình

chi mua sắm online nhỏ hơn 500000 là sai.

- Cặp giả thuyết: H0: Mean = 500000 H1: Mean != 500000

P-value =0.0002 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng số tiền trung bình chi mua sắm

b. Kiểm định phương sai 1 tổng thể

Kiểm tra xem phương sai số tiền mua hàng trên TikTok Shop có phải bằng 200000đ hay khơng,mức ý nghĩa 5%

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

 Giải thích: Mean(Trung bình mẫu)=549505, std.dev (độ lệch chuẩn mẫu)=s=484793.5;

std.err = = =48238.76

- Cặp giả thuyết: H0: sd = 200000 H1: sd < 200000

P-value = 1.0000 > 5% => Chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng phương sai số

tiền mua hàng trên TikTokShop nhỏ hơn 200000 là sai

- Cặp giả thuyết: H0: sd = 200000 H1: sd != 200000

P-value = 0.0000 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng phương sai số tiền mua

hàng trên TikTokShop khác 200000 là đúng

- Cặp giả thuyết: H0: sd = 200000 H1: sd > 200000

P-value = 0.0000 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng phương sai số tiền mua

hàng trên TikTokShop lớn hơn 200000 là đúng

c.Kiểm định tần suất tổng thể

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

Kiểm định xem tỉ lệ nam giới mua hàng trên TikTok Shop có bằng 50% hay khơng,mức ý nghĩa 5%

 Giải thích: Tiêu chuẩn kiểm định z = = = -3.6816

- Cặp giả thuyết H0: p = 0.5 H1: p < 0.5

P-value = 0.0001 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng tỉ lệ nam mua hàng trên

TikTok Shop nhỏ hơn 50% là đúng.

- Cặp giả thuyết H0: p = 0.5 H1: p != 0.5

P-value = 0.0002 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng tỉ lệ nam mua hàng trên

TikTok Shop khác 50% là đúng.

- Cặp giả thuyết H0: p = 0.5 H1: p > 0.5

P-value = 0.9999 > 5% => Chấp nhận H0, ý kiến cho rằng tỉ lệ nam mua hàng trên

TikTok Shop lón hơn 50% là sai.

II.KIỂM ĐỊNH 2 TỔNG THỂ

*Trường hợp 2 mẫu độc lập:

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

P-value = 0.9580 > 5% => Chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng số tiền trung

bình mua hàng trên TikTokShop của nam nhỏ hơn so với nữ là sai.

- Cặp giả thuyết H0: mean(nam) = mean(nữ) H1: mean(nam) != mean(nữ)

P-value = 0.0841 > 5% => Chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng số tiền trung

bình mua hàng trên TikTokshop của nam và nữ khác là sai.

- Cặp giả thuyết H0: mean(nam) = mean(nữ) H1: mean(nam) > mean(nữ)

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

P-value = 0.0420 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 số tiền trung bình mua hàng trên

TikTokShop của nam lớn hơn so với nữ là đúng.

b.Kiểm định phương sai 2 tổng thể

Kiểm tra xem mức độ đồng đều về số tiền chi cho mua hàng TikTok Shop giữa nam và nữ, vớimức ý nghĩa 5%.

 Giải thích: tiêu chuẩn kiểm định f= =2.4071

- Cặp giả thuyết: Ho: Sd(nam)=sd(nữ) H1: sd(Nam) < sd(nữ)

P-value = 0.9987 > 5% => chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng mức độ đồng đều về

số tiền chi cho mua hàng TikTokShop của Nam nhỏ hơn Nữ là sai.

- Cặp giả thuyết: Ho: Sd(nam)=sd(nữ) H1: sd(Nam) != sd(nữ)

P-value = 0.0026 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng mức độ đồng đều về số tiền chi

cho mua hàng TikTokShop của Nam khác Nữ là đúng.

- Cặp giả thuyết: Ho: Sd(nam)=sd(nữ)

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

H1: sd(Nam) > sd(nữ)

P-value = 0.0013 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1, rằng mức độ đồng đều về số tiền chi

cho mua hàng TikTokShop của Nam lớn Nữ là đúng.

*Trường hợp 2 mẫu liên hệ: Kiểm định trung bình 2 mẫu liên hệ.

Kiểm định xem trước và sau khi mua hàng trên TikTok Shop, mức độ tin tưởng của khách hàngcó thay đổi không, mức ý nghĩa 5% (nghĩa là trước khi mua hàng, được sự giới thiệu của ngườithân, bạn bè nên đã có một sự tin tưởng nhất định. Sau khi mua, bản thân khách hàng tự mìnhtrải nghiệm, từ đó mức độ tin tưởng TikTok Shop có thể tăng lên hoặc giảm đi, hoặc khơng đổi)

 Giải thích:

- Cặp giả thuyết H0: mean(trước khi mua)=mean(sau khi mua) H1: mean(trước khi mua) < mean(sau khi mua)

P-value = 0.0000 < 5%, Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng mức độ tin tưởng của khách

hàng tăng lên sau khi mua hàng.

- Cặp giả thuyết H0: mean(trước khi mua)=mean(sau khi mua) H1: mean(trước khi mua) != mean(sau khi mua)

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

P-value = 0.0000 < 5%, Bác bỏ H0, chấp nhận H1 rằng mức độ tin tưởng của khách

hàng trước và sau khi mua là khác nhau.

- Cặp giả thuyết H0: mean(trước khi mua)=mean(sau khi mua) H1: mean(trước khi mua) > mean(sau khi mua)

P-value = 1.0000 > 5%, chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, ý kiến cho rằng mức độ tin tưởng của

khách hàng giảm đi sau khi mua là sai.

</div>