BÀI TẬP
MÔN TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÍ KINH TẾ.
Bài 1. Cho bảng số liệu

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 /
1


lựa chọn các lệnh tương ứng.
Statistics
thunhap
N

Valid
Missing

tieudung
22
0

22
0

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

2


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

3


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
4


Thu nhập
XAxis
Y = 0,08 + 0,48 *Y

5


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

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

6


*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
Std. Error
F

Sig.

t

df

Sig. (2-

Mean

Differenc

tailed)


Difference

e

Difference

Lower

Upper

Doanh Equal
thu

variances

tiêu

assumed

1.604

.216

1.577

28

.126

.35133


.22279

-.10502

.80769

1.577

26.234

.127

.35133

.22279

-.10641

.80908

thụ
Equal
variances
not
assumed

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


H1= M1≠ M2
7


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 quân của 2 cửa hàng là không 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
95% Confidence
Interval for Mean

N

Mean

Std.

Std.

Lower

Upper

Deviation


Error

Bound

Bound

Minimum

Maximum

Xuân

20 5.355/a

.6755

.1510

5.039

5.671

4.5

6.5

Ha

20 5.595/a


.6917

.1547

5.271

5.919

4.5

6.7

Thu

20 5.340/a

.5744

.1284

5.071

5.609

4.3

6.3

Đông


20 4.670/b

.8202

.1834

4.286

5.054

3.2

6.1

Total

80

.7655

.0856

5.070

5.410

3.2

6.7


5.240

8


Multiple Comparisons
Dependent Variable: Tiêu Thụ
LSD
95% Confidence Interval

(I) Mùa

(J) Mùa

Xuân

Ha

-.2400

.2201

.279

-.678

.198

Thu


.0150

.2201

.946

-.423

.453

Đông

.6850*

.2201

.003

.247

1.123

Xuân

.2400

.2201

.279


-.198

.678

Thu

.2550

.2201

.250

-.183

.693

Đông

.9250*

.2201

.000

.487

1.363

Xuân


-.0150

.2201

.946

-.453

.423

Ha

-.2550

.2201

.250

-.693

.183

Đông

.6700*

.2201

.003


.232

1.108

Xuân

-.6850*

.2201

.003

-1.123

-.247

Ha

-.9250*

.2201

.000

-1.363

-.487

-.6700*


.2201

.003

-1.108

-.232

Ha

Thu

Đông

Thu

Mean Difference (I-J)

Std. Error

Sig.

Lower Bound

Upper Bound

9

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



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 còn lai.
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 lai.

10


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 dòng có dấu * có sự khác biệt đáng kể với mức ý nghĩa
thống kê 5%. Vì vậy mùa Đông có số lượng tiêu thụ thấp hơn 1 cách đáng kể so với 3
mùa còn lai.

Bài 4: Một xưởng sản xuất ván ép, người ta sản xuất hai loại ván ép, loại 1 có
11


bề dày 10mm, loại 2 có bề dày 20mm. Sau đây là dữ liệu do bề dầy của các mẻ
ép của hai loại:

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

Group Statistics


LOẠI
VÁN
BỀ DÀY

ván
10mm
ván
20mm

Kiểm định T cho
trường hợp phương
sai khác nhau
Mức ý nghĩa thống
kê (sig ,2 phía

Std.

Std. Error

N

Mean

Deviation

Mean

20

9.9760/a


.07950

.01778

20

19.9770/b

.14815

.03313

= 9.9760 +(19.9770) = -266.016

0.0000

Kết quả từ bảng 1.1 cho thấy bề dày cuả loai ván 20mm lớn hơn 1 cách đáng kể so với
bề dày loai ván 10mm(với mức ý nghĩa thống kê 5%).
12


Independent Samples Test

Levene's Test
for Equality
of Variances

t-test for Equality of Means


95% Confidence
Interval of the
Difference

Sig.
(2F

BỀ

Sig.

Equal

DÀY variances 5.304

.027

assumed

t

266.016

df

38

Mean

Std. Error


tailed) Difference Difference

.000

-10.00100

.03760

Equal
variances

-

not

266.016

Lower

Upper

-

-

10.07711 9.92489

29.104 .000


-10.00100

assumed

.03760

10.0778
8

9.92412

Nhìn vào bảng Independent Samples Test cột Sig ta thấy:
Bởi vì cột sig dòng 1 = 0.027 < α = 0.05 nên bề dày 2 loai 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, ông Bình đã sử dụng bộ dữ liệu
của Singapore giai đoạn 1960-1981 với 2 biến sau:
13


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 đô la
Singapore năm 1968.

1970

78


2462

1981

317

5472

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

14


15


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).
16


Descriptive Statistics
Std.
Minimu

Số lượng điện thoai
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.
Variables Entered/Removeda
Model
Variables Entered
Variables Removed
b
1
GDP binh quan
.
a. Dependent Variable: Số điện thoai
b. All requested variables entered.

Method
Enter

Model Summary

Model
R
R Square
a
1
.973
.946
a. Predictors: (Constant), GDP binh quan

Adjusted R Square
.943

Std. Error of the
Estimate
21.0610

Descriptive Statistics

Mean

Std. Deviation

N

17


Số lượng điện thoai

116.82


88.483

22

Thu nhập BQ đầu người

2812.05

1323.027

22

Correlations

Số lượng điện

Số lượng điện thoai

Thu nhập BQ đầu người

1

.973**

Pearson Correlation

thoai(TEL)
Sig. (2-tailed)


Thu nhập BQ đầu

.000

N

22

22

Pearson Correlation

.973**

1

Sig. (2-tailed)

.000

N

22

người(GDP)

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 mô hình hồi quy giữa TEL và GDP.
TEL= β0+ β1*GDP
Trong đó:

β0:Hệ số chẵn
18


β 1:Hệ số góc.
Mô 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)
19


LnGDP= Ln(GDP)
LnTEL= β0+ β1 LnGDP

20


21


Variables Entered/Removeda


Model
1

Variables Entered
lnGDPb

Variables Removed
.

Method
Enter

a. Dependent Variable: lnTEL
ANOVAa
Sum of
Squares

df

Mean
Square

F

Sig.

Regression(hồi quy)

11.039


1

11.039

967.330

.000b

Residual

.228

20

.011

Total

11.267

21

Model
1

a. Dependent Variable: lnTEL

22



c. Predictors: (Constant), lnGDP
*Kiểm định sự tồn tai của mô hình hồi quy.
Nhìn vào bảng ANOVAa ta thấy:
LnTel = β0 +β1 Ln GDP
H0: β1 =0

H1: β1≠ 0.

Ta thấy Sig ANOVA = 0,000 < α = 0,05 và có cơ sở bác bỏ H0 và mô hình tồn tai với
mức ý nghĩa thống kê α = 0,05.
*Kiểm định sự phù hợp của mô hình.
Model Summary
Model
1

R

R Square
.973

a

.946

Adjusted R Square
.943

Std. Error of the
Estimate

21.0610

a. Predictors: (Constant), GDP binh quan
Nhìn vào bảng Model Summary ta thấy Adjusted R Square = 0,973 .
Trong các nhân tố ảnh hưởng đến Tel thì biến GDP giải thích được 97,3 % còn lai 2,7
% được giải thích bởi các nhân tố khác mà ta chưa có điều kiện để đưa vào mô hình.
Mô hình tương đối phù hợp.
*Kiểm định sự tồn tai hệ số hồi quy.

23


Nhìn vào bảng Coefficientsa ta thấy :
H0:β1=0
H1: β1≠0
So sánh cột Sig Coefficientsa Sig = 0,000< α = 0,05 .ta có cơ sở bác bỏ H0 nên mô
hình luôn luôn tồn tai với mức ý nghĩa thống kê α = 0,05.
Coefficientsa

Model
1

(

hệ

số hồi quy )

Unstandardized


Standardized

Coefficients

Coefficients

B

Std. Error

(Constant) -7.265

.379

lnGDP

.048

1.502

Beta

.990

t

Sig.

-19.170


.000

31.102

.000

a. Dependent Variable: lnTEL
*Viết phương trình của mô hình hồi quy .
Nhìn vào bảng Coefficientsa cột B ta thấy : LnTel = -7,265+1,502*Ln GDP.
Vì β = 1,502 >0 nên giữa GDP và Tel có mối quan hệ đồng biến. Mô hình Log - Log .
Khi GDP tăng lên 1% và các nhân tố khác không đổi thì Tel tăng 1,502% và ngược lai.
Residuals Statisticsa

24


Minimum Maximum Mean

Std. Deviation N

Predicted Value

3.5043

5.6645

4.5007

.72502


22

Residual

-.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

a. Dependent Variable: lnTEL

25