Làm sạch số liệu: ktra số dị biệt/ngoại lai/đột biến
tải về 3.19 Mb.
|
- Điều hướng trang này:
- Muốn xử lý từ ko tiệm cận => tiệm cận PP chuẩn
- Bảng biểu thống kê: analyze => custom tables/ custom tables
- Graphs=> legacy dialogs=> bar, pie, ….. (biến định lượng)
Làm sạch số liệu: ktra số dị biệt/ngoại lai/đột biến (outliers -> ảnh hưởng đến PP chuẩn)Analyze => descriptive statistics => explore Plots => => continue => ok Kết quả=> file => save as Boxplot => bản ghi 13 39 => outliers Extreme value: top 5 giá trị min, max Histogram, kiểm định PP chuẩn bằng PP Smirnov => cột sig (test of normality) Giả thuyết : Ho: đồ thi tiệm cận PP chuẩn, H1: ko tiệm cận Sig-smirnov < anpha=0.05 => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1 Sig-smirnov >= 0.05 => chấp nhận Ho Muốn xử lý từ ko tiệm cận => tiệm cận PP chuẩn:C1 chuyển đổi biến C2 loại bỏ outliers : bản ghi số 13 và 39 (thu nhập =18) – xoá bản ghi có stt lớn trước (chọn bản ghi => clear) Tham số: biến định lượng : Analyze => des statis => descritives=> cửa sổ Variance: phương sai, Std. Dev: độ lệch chuẩn, Range= max-min, MAD (mean absolute deviation): độ lệch tuyệt đối bình quân, Median: trung vị, Mode Dístribution(phân bố): skewness(lệch trái lệch phải), kurtosis(đồ thị nhọn/tù), normal (pp chuẩn, min=median)
biến định tính: ana => des statis => frequencies Tỷ lệ % tích luỹ: cumulative Tỷ lệ % hợp lệ: valid Bảng biểu thống kê: analyze => custom tables/ custom tablesBảng đơn bao gồm các biến định lượng (thu nhập, tiêu dùng): analyze=> custom tables => custom tables Bảng đơn bao gồm các biến định tính: reset => all tabs Tính tổng cộng: chọn biến => categories anh total Bảng kết hợp các biến định tính và định lượng:
Bảng chéo (biến định tính): ana => des sta => cross table Graphs=> legacy dialogs=> bar, pie, ….. (biến định lượng)Vẽ đồ thị phân tán điểm mqh giữa thu nhập và tiêu dùng (dot/ scatter- simple): TN=> TD Đồ thi cơ cấu Bar chart => TN theo giơi tính Ptich thống kê so sánh: (comparison statis..) Bài 2:** so sánh giá trị bình quân của 2 mẫu độc lập (2 independent samples) Kiểm định giả thuyết thống kê (Hypothesis tests) => Student distribution: t tests Bước 1: kiểm định phương sai của 2 mẫu độc lập + Ho: Var1 = Var2, H1: Var1 # Var2 (var1 và var2 là Phương sai về doanh thu tiêu thụ của cửa hàng 1 & 2) Analyze/ Compare Means/ independent samples T test => đưa biến định lượng vào test variable, => define groups Gr Statistics => thống kê mô tả Independent Sample test => kiểm định phg sai và kiểm định means ứng dụng kiểm định levene để kđ Phương sai của 2 mẫu Căn cứ vào gtri cột sig và so sánh nó với mức ý nghĩa thống kế anpha=0.05 + nếu sig>=0.05 => chấp nhận Ho => ph sai bằng nhau + sig <= 0.05 => chấp nhận H1 => phg sai 2 mẫu khác biệt đáng kể vs mức độ tin cậy 95% Sig = 0.216>0.05=> chấp nhận Ho => 95% => phg sai của 2 mẫu độc lập ko có sự khác biệt đáng kể Bước 2: kđ gtri bình quân của 2 mẫu độc lập Ho: M1=M2, H1: M1 # M2 ứng dụng PP kđ T test for equality of means so sánh sig (2 tailed) với anpha = 0.05 lấy gtri dòng 1 hoặc 2 phụ thuộc vào kết quả kđ phg sai nếu phg sai 2 mẫu bằng nhau thì lấy gtri cột sig (2 tailed) dòng 1, so sánh vs anpha = 0.05 và ngc lại (Vì kết quả kđ phg sai bằng nhau nên chúng ta so sánh gtri cột sig (2 tailed) dòng 1 với anpha=0.05 Sig(2 tailed) dòng 1= 0.126> anpha=0.05 chấp nhận Ho => mức độ tin cậy 95% cta luôn khẳng định rằng doanh thu tiêu thụ bình quân của 2 cửa hàng có sự khác biệt ko đáng kể giám đốc DN quan tâm đến 2 cửa hàng như nhau) Bài 3** so sánh giá trị bình quân của 3 mẫu độc lập trở lên PP kiểm định Oneway ANOVA => F test Ho: M1=M2=M3=M4 (muy) (tiêu thụ bình quân của 4 mùa tương ứng X, H, T Đ) H1: có ít nhất 1 M khác biệt đáng kể vs các M còn lại Ana/ Compare means/ oneway anova => options => Post Hoc=> LSD: least square deviation (độ lệch bình phg nhỏ nhất) + Bảng anova (sig) sig=0.001<0.05 => bác bỏ Ho, chấp nhận H1 => vs mức độ tin cậy 95%, cta luôn kđinh rằng có ít nhất 1 mùa có mức độ tiêu độ khác biệt đáng kể vs 3 mùa còn lại + Bảng multiple comparisons: so sánh từng cặp (Chỗ nào có dấu * ở mean differ thì có khác biệt đáng kể) Vs 95%, cta luôn kđ rằng mùa đông có lượng tiêu thụ bình quân thấp hơn đáng kể so với 3 mùa còn lại Vs DN đối với mùa đông ko cần dự trữ nhiều, thuê nhiều nhân công Pitch tương quan: compare means, correlate => bivariate Xác định mối tg quan giữa TN và TD Analyze -> correlate=> bivariate
Sd hệ số tương quan bội pearson corre để xác đinhj tương quan + Cùng độ 0 =< /r/ <= 1 0.9 Trong các biến ArH đáng kể, xếp hạng các biến(biến nào ARH lớn nhất,…..- tầm qtrong của các yếu tố AH | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||