BÀI TẬP MƠN TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÍ KINH TẾ.
Bài 1. Cho bảng số liệu
Obs
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

thunhap
1
1.1
0.7
1.4

0.5
0.4
0.55
0.8
0.7
0.25
0.65
0.4
1.8
0.4
0.5
0.3
1
0.5
0.8
1.4
0.8
1.5

tieudung
0.6
0.65
0.48
0.9
0.38
0.23
0.32
0.48
0.45
0.18

0.4
0.25
0.95
0.25
0.3
0.2
0.5
0.25
0.45
0.7
0.45
0.78

Obs
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38

39
40
41
42
43
44

thunhap
0.6
0.5
0.7
0.4
0.55
0.5
0.9
0.4
0.31
1.2
0.6
0.3
0.8
0.44
0.5
1
1.8
1.4
1.5
1.2
0.8
0.9


tieudung
0.35
0.35
0.38
0.2
0.35
0.35
0.55
0.3
0.22
0.65
0.4
0.2
0.4
0.28
0.39
0.6
0.9
0.7
0.75
0.6
0.45
0.45

a. Hãy sử dụng các thủ tục cần thiết trong SPSS để lập bảng thống kê mô tả, hãy mô

tả về thông tin biến dựa trên các đặc trưng thống kê thu được.
- Analyze/ Descritiw Statistiees/ Frequencies vào cửa sổ chọn giới tính trong variables
tuỳ chọn các lệnh tương ứng.sau khi xuất hiện kết quả ta nhấn đúp vào đồ thị, xuất hiện

cửa sổ Charts editor và đưa số liệu vào đồ thị.
- Elements/ Show data tables /chỉnh sửa đồ thị/click chuột phải/ properties window /
lựa chọn các lệnh tương ứng.
Descriptive Statistics


N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

thunhap

44

.25

1.80

.7898

.41414

tieudung


44

.18

.95

.4539

.20308

Valid N (listwise)

44

thunhap
Frequency
Valid

.25
.30
.40
.50
.55
.65
.70
.80
1.00
1.10
1.40
1.50

1.80
Total

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

1
1
3
3
1
1
2
3
2
1
2
1
1

4.5
4.5
13.6
13.6
4.5
4.5
9.1

13.6
9.1
4.5
9.1
4.5
4.5

4.5
4.5
13.6
13.6
4.5
4.5
9.1
13.6
9.1
4.5
9.1
4.5
4.5

22

100.0

100.0

4.5
9.1
22.7

36.4
40.9
45.5
54.5
68.2
77.3
81.8
90.9
95.5
100.0

tieudung
Frequency
Valid

.18
.20
.23
.25
.30
.32
.38
.40
.45
.48
.50
.60
.65
.70
.78

.90
.95
Total

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

1
1
1
3
1
1
1
1
3
2
1
1
1
1
1
1
1

4.5
4.5

4.5
13.6
4.5
4.5
4.5
4.5
13.6
9.1
4.5
4.5
4.5
4.5
4.5
4.5
4.5

4.5
4.5
4.5
13.6
4.5
4.5
4.5
4.5
13.6
9.1
4.5
4.5
4.5
4.5

4.5
4.5
4.5

22

100.0

100.0

4.5
9.1
13.6
27.3
31.8
36.4
40.9
45.5
59.1
68.2
72.7
77.3
81.8
86.4
90.9
95.5
100.0




b. Vẽ biểu đồ histogram của thu nhập trên đó có vẽ đường cong chuẩn, hãy nhận
xét phân bố của biến thu nhập.



c . Hãy sử dụng các thủ tục cần thiết phân tích mối quan hệ giữa thu nhập và
tiêu dùng
Correlations
thunhap
thunhap

Pearson Correlation

tieudung
1

Sig. (2-tailed)
N
tieudung

Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N

.975**
.000

44

44


**

1

.975

.000
44

44

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Hệ số tương quan bội giữa thu nhập và tiêu dùng có r = 0.975 nên nó có tương quan rất
chặt và đồng biến.Sig = 0,000< α = 0,05 .
Tiêu dùng
YAxis
Thu nhập
XAxis
Y = 0,08 + 0,48 *Y



Bài 2. Cho bảng số liệu doanh thu trong ngày của 2 cửa hàng của công ty như sau:
Cửa
Cửa
hàng 1

4.5 4.75 4.85 3.85 3.9 4.35 4.7 4.25 5.3 3.9 5.4 5.3 4.5 3.95 4.35

3.4 4.25 4.5 4.9 4.6 4.45 3.95 3
4.7 3.7 5.05 3.3 3.43 4.15 5.2

hàng
2
Hãy dùng
các thủ tục cần thiết trong SPSS để phân tích và so sánh doanh
thu của hai cửa hàng nói trên. Cửa hàng nào cho doanh thu cao hơn (giả
thiết rằng doanh thu trong ngày có phân bố gần phân bố chuẩn).
Group Statistics
cửa hàng
Doanh thu tiêu thụ

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

cửa hàng 1

15

4.5233

.52504

.13556


cửa hàng 2

15

4.1720

.68471

.17679

*Bước 1: Kiểm định phương sai 2 mẫu :


H0 : Var1 = var 2
H1 : var1 ≠ var2
Nhìn vào bảng Independent Samples Test ta thấy: Cột Sig=0,216 > α =0,05 nên ta có
cơ sở chấp nhận H0

Phương sai 2 mẫu bằng nhau.
Independent Samples Test

Levene's Test for
Equality of
Variances

t-test for Equality of Means
95% Confidence
Interval of the
Sig. (2-


F

Sig.

t

df

tailed)

Mean

Std. Error

Difference Difference

Difference
Lower

Upper

Doanh Equal
thu

variances

tiêu

assumed


thụ

Equal
variances
not

1.604

.216

1.577

28

.126

.35133

.22279

-.10502

.80769

1.577

26.234

.127


.35133

.22279

-.10641

.80908

assumed

*Bước 2 : Kiểm định giá trị bình quân 2 mẫu.
H0: M1 = M2

H1: M1≠ M2

Vì phương sai của 2 mẫu bằng nhau: Sig ((2-tailed) = 0.126 > α = 0,05 nên có cơ sở
chấp thuận H0. Doanh thu tiêu thụ của 2 cửa hàng khác biệt không đáng kể. Với mức
độ tin cậy là 95%(hoặc mức ý nghĩa thống kê 5%) chúng ta luôn tin tưởng rằng doanh
thu tiêu thụ bình qn của 2 cửa hàng là khơng đáng kể.
Bài 3. Cho bảng số liệu lượng tiêu thụ sản phẩm của doanh nghiệp được ghi
theo mùa trong nhiều năm. Hãy thực hiện xử lý dữ liệu thích hợp, phân tích
ảnh hưởng của mùa tới lượng tiêu thụ của sản phẩm.
Descriptives
Tiêu Thụ


N
Xuân
Hạ

Thu
Đông
Total

20
20
20
20
80

Mean
5.355/a
5.595/a
5.340/a
4.670/b
5.240

Std. Deviation
.6755
.6917
.5744
.8202
.7655

Std. Error
.1510
.1547
.1284
.1834
.0856


95
Lower B

Multiple Compari
Dependent Variable: Tiêu Thụ
LSD
(I) Mùa

(J) Mùa

Xuân

Hạ
Thu
Đông
Xuân
Thu
Đông
Xuân
Hạ
Đông
Xuân
Hạ

Mean Difference (I-J)

Std. Error
Sig.


Hạ

Thu

Đông

Thu
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

-.2400
.0150
.6850*
.2400
.2550
.9250*
-.0150
-.2550
.6700*
-.6850*
-.9250*

.2201
.2201
.2201
.2201
.2201
.2201
.2201
.2201
.2201

.2201
.2201

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

-.6700*

.2201

.0


So sánh giá trị bình quân >= 3 mẫu độc lập
H0: M1 = M2 =M3 = M4
H1: Có ít nhất M ≠ khác biệt với các mùa cịn lại.Nhìn vào bảng ANOVA ta thấy: Cột
Sig ANOVA =0,001 < α =0,05 nên ta có cơ sở bác bỏ H0
Có ít nhất 1 mùa có số lượng tiêu thụ khác biệt đáng kể so với 3 mùa còn lại.
ANOVA
Tieuthu



Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

Between Groups

9.483

3

3.161

6.527

.001

Within Groups

36.809

76

.484


Total

46.292

79

*Xác định mùa có sự khác biệt đáng kể : Nhìn vào bảng Multiple Comparisons ta thấy:
Multiple Comparisons
Dependent Variable: Tieuthu
LSD
95% Confidence Interval
(I) Mua

(J) Mua

Mean Difference (I-J) Std. Error

Sig.

Lower Bound

Upper Bound

1

2

-.2400


.2201

.279

-.678

.198

3

.0150

.2201

.946

-.423

.453

4

.6850*

.2201

.003

.247


1.123

2

3

4

1

.2400

.2201

.279

-.198

.678

3

.2550

.2201

.250

-.183


.693

4

.9250

*

.2201

.000

.487

1.363

1

-.0150

.2201

.946

-.453

.423

2


-.2550

.2201

.250

-.693

.183

4

.6700*

.2201

.003

.232

1.108

1

-.6850

*

.2201


.003

-1.123

-.247

2

-.9250*

.2201

.000

-1.363

-.487

3

-.6700*

.2201

.003

-1.108

-.232


*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

Cột Mean Difference (I-J) các dịng có dấu * có sự khác biệt đáng kể với mức ý nghĩa
thống kê 5%. Vì vậy mùa Đơng có số lượng tiêu thụ thấp hơn 1 cách đáng kể so với 3
mùa còn lại.

Bài 4: Một xưởng sản xuất ván ép, người ta sản xuất hai loại ván ép, loại 1 có bề
dày 10mm, loại 2 có bề dày 20mm. Sau đây là dữ liệu do bề dầy của các mẻ ép
của hai loại:


Loại ván
van10mm 9.87 9.89 10.03
van20mm 19.82 19.99 20.05
van10mm 10.08 10.01 9.93
van20mm 19.8 20.07 19.81

10.03
19.82
10.04
19.85

Bề dầy (mm)
9.97 9.86
20.14 20.37
9.87 9.87
20.07 19.82

9.99
20.03

9.89
19.99

10.13 9.99 10.04
19.97 19.92 20.01
10.03 10.03 9.97
20.05 19.82 20.14

Hãy phân tích xem sai số bề dầy có phụ thuộc vào loại ván sản xuất hay không?

Group Statistics

LOẠI
VÁN
ván

BỀ DÀY

10mm
ván
20mm

Std.

Std. Error

N

Mean


Deviation

Mean

20

9.9760/a

.07950

.01778

20

19.9770/b

.14815

.03313

Kiểm định T cho

= 9.9760 +(-

trường hợp phương

19.9770) = -266.016

sai khác nhau
Mức ý nghĩa thống


0.0000

kê (sig ,2 phía

Kết quả từ bảng 1.1 cho thấy bề dày cuả loại ván 20mm lớn hơn 1 cách đáng kể so với
bề dày loại ván 10mm(với mức ý nghĩa thống kê 5 %).
Independent Samples Test
Levene's Test
for Equality
of Variances

t-test for Equality of Means
95% Confidence
Sig.
(2-

F

Sig.

t

df

Interval of the
Mean

Std. Error


tailed) Difference Difference

Difference
Lower

Upper


BỀ

Equal

DÀY variances 5.304

.027

assumed

266.016

38

.000

-10.00100

.03760

29.104 .000


-10.00100

.03760

-

-

10.07711 9.92489

Equal
variances

-

not

266.016

-

-

10.07788 9.92412

assumed

Nhìn vào bảng Independent Samples Test cột Sig ta thấy:
Bởi vì cột sig dịng 1 = 0.027 < α = 0.05 nên bề dày 2 loại ván có sự khác biệt đáng kể
với sự khác biệt α = 0.05.


Bài 5: Tìm hiểu về nhu cầu sử dụng điện thoại, ơng Bình đã sử dụng bộ dữ liệu của
Singapore giai đoạn 1960-1981 với 2 biến sau:
TEL:

Số lượng máy điện thoại trên 1000 người.

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội theo đầu người, tại mức giá cơ cấu tính theo đơ la
Singapore năm 1968.
Năm

TEL

GDP

Năm (tt)

TEL
90

GD
P
2723

1960

36

1299


1971

1961

37

1365

1972

102

3033

1962

38

1409

1973

114

3317

1963

41


1549

1974

126

3487

1964

42

1416

1975

141

3575

1965

45

1473

1976

163


3784


1966

48

1589

1977

196

4025

1967

54

1757

1978

223

4286

1968

59


1974

1979

262

4628

1969

67

2204

1980

291

5038

1970

78

2462

1981

317


5472

a. Vẽ đồ thị phân tán điểm cho tập dữ liệu trên.

Biểu đồ 5.1 đồ thị phân tán điểm cho TEL và GDP.


b. Hãy tính các trị thống kê tổng hợp cho biến GDP và TEL (trung bình, phương

sai, độ lệch chuẩn, đồng phương sai).
Descriptive Statistics
Std.
Minimu
Số lượng điện thoại
Thu nhập BQ đầu
người
Valid N (listwise)

Mean(Trung

Deviation(độ

Variance

N

m

Maximum


bình)

lệch chuẩn)

(phương sai)

22

36

317

116.82

88.483

7829.299

22

1299

5472

2812.05

1323.027

1750399.855


22

c. Hãy xác định hệ số tương quan tuyến tính giữa TEL và GDP. Giải thích ý

nghĩa của hệ số tương quan.
Model

Variables Entered/Removeda
Variables Entered
Variables Removed

Method


1
GDP binh quanb
a. Dependent Variable: Số điện thoại
b.
All requested variables entered.

.

Enter

Model Summary
Model
R
1
.973a

a.
Predictors: (Constant), GDP binh quan

R Square
.946

Descriptive Statistic
Mean
Số lượng điện thoại
Thu nhập BQ đầu người

116.82
2812.05
Correlations

Số lượng điện thoại
Số lượng điện thoại(TEL)

Pearson Correlation

1

Sig. (2-tailed)
N
Thu nhập BQ đầu người(GDP)

Pearson Correlation

22
.973**


Sig. (2-tailed)

.000

N

22

**. Mức ý nghĩa thống kê 1% Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
R = 0,973 nên giữa GDP và Tel có mối quan hệ đồng biến tương quan rất chặt .
*Giải thích ý nghĩa của hệ số tương quan: Vì hệ số tương quan bội (Pearson
Cerelation = 0.973) nên giữa GDP và TEL có mối quan hệ rất chặt và đồng biến (với
mức ý nghĩa thống kê 1%).
d. Xây dựng mơ hình hồi quy giữa TEL và GDP.

TEL= β0+ β1*GDP
Trong đó:

β0:Hệ số chẵn
β 1:Hệ số góc.

Mơ hình hồi quy tuyến tính đơn nên phải kiểm định các giả thiết.


Dựa vào biểu đồ 5.3 ta thấy đồ thị của biến TEL bị lệch phải.Vì vậy chúng ta phải thực
hiện chuyển đổi biến bằng lệnh Transform.
LnTEL = Ln(TEL)
LnGDP= Ln(GDP)
LnTEL= β0+ β1 LnGDP




Variables Entered/Removeda
Model

Variables Entered

Variables Removed

Method

lnGDPb

1

. Enter

a. Dependent Variable: lnTEL
b. All requested variables entered.

Model Summaryb
Std. Error of the
Model

R

R Square
a


1

.990

Adjusted R Square

.980

Estimate

.979

Durbin-Watson
.10682

.309

a. Predictors: (Constant), lnGDP
b. Dependent Variable: lnTEL

ANOVAa
Model
1

Sum of Squares
Regression

Mean Square

F


11.039

1

11.039

.228

20

.011

11.267

21

Residual
Total

df

Sig.
.000b

967.330

a. Dependent Variable: lnTEL
b. Predictors: (Constant), lnGDP


Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1

B
(Constant)
lnGDP

Coefficients

Std. Error

Beta

-7.265

.379

1.502

.048

t

.990

Sig.


-19.170

.000

31.102

.000

a. Dependent Variable: lnTEL

Residuals Statisticsa
Minimum
Predicted Value

Maximum

Mean

Std. Deviation

N

3.5043

5.6645

4.5007

.72502


22

-.17634

.15550

.00000

.10425

22

Std. Predicted Value

-1.374

1.605

.000

1.000

22

Std. Residual

-1.651

1.456


.000

.976

22

Residual

a. Dependent Variable: lnTEL




Bài 6: Tìm hiểu về năng suất của của loại cây trồng Y khi bón phân bón loại X
người ta ghi nhận số liệu gồm 2 dữ liệu đó là lượng phân bón (tạ/ha) và năng suất
(tạ/ha) trong thời gian 10 năm từ năm 1965 đến năm 1975. Anh chị hãy ước lượng
mơ hình hồi quy năng suất phụ thuộc vào mức phân bón và trả lời các câu hỏi.
a. Mức phân bón X có ảnh hưởng đến năng suất của cây trồng Y? Viết câu lệnh và
kết quả thu được.
b. Viết câu lệnh tính và giải thích ý nghĩa của mơ hình.
c. Với mức bón phân X 20 tạ/ha hãy dự báo năng suất. Viết câu lệnh và kết quả thu
được.
NĂM
1991
1992
1993

LUONGPHAN
(TA/HA)
1.8

1.9
2.1

NANGSUAT
(TA/HA)
3.7
3.8
3.7

NĂM LUONGPHAN(
TA/HA)
2004 4
2005 4.1
2006 4.2

NANGSUAT
(TA/HA)
4.9
5
5.1


1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001

2002
2003

2.6
3
3.1
3.2
3.3
3.5
3.6
3.7
3.8
3.9

3
4
4.1
4.2
4.3
4.5
4.5
4.6
4.7
4.8

2007
2008
2009
2010
2011

2012
2013
2014
2015

4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
5
5.1

5.2
5.3
5.4
5.5
5.6
5.7
5.8
6
6.5

a. Mức phân bón X có ảnh hưởng đến năng suất của cây trồng Y? Viết câu lệnh

và kết quả thu được.
Descriptive Statistics
N

LUONGPHAN(TA/HA)
NANGSUAT (TA/HA)
Valid N (listwise)

Mean
25
25
25

Std. Deviation
4.148
5.192

1.2962
1.1128

Variance
1.680
1.238


a.