Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế: Chương 4 - Hồ Ngọc Ninh

Chương 4 trang bị cho người học những hiểu biết về xử lý và phân tích thông tin trong nghiên cứu khoa học. Chương này gồm có 3 nội dung chính, đó là: Xử lý thông tin (số liệu), các phương pháp phân tích thông tin (số liệu), trình bày kết quả xử lý và phân tích thông tin. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế: Chương 4 - Hồ Ngọc Ninh 29/09/2015 HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM BỘ MÔN KẾ HOẠCH VÀ ĐẦU TƯ CHƯƠNG IV XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH THÔNG TIN Phạm Văn Hùng Nguyễn Thị Dương Nga Hồ Ngọc Ninh Nội dung 1. Xử lý thông tin (số liệu) 2. Các phương pháp phân tích thông tin (số liệu) 3. Trình bày kết quả xử lý và phân tích thông tin 2 1. Xử lý thông tin 1.1.Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu 1.2. Đánh giá chất lượng số liệu 1.3. Xác định các mối liên hệ 3 3 1 29/09/2015 1.1. Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu 4 Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu là gì? Tại sao phải hiệu chỉnh và mã hoá dữ liệu? 5 5 a) Khái niệm và lợi ích hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu • Tại sao? • Hiệu chỉnh: Kiểm tra dữ liệu và thông tin theo 3 yêu cầu • Mã hóa: là thay đổi số liệu ‘nguyên thủy’ về một dạng ngắn gọn hơn để có thể lưu trong máy tính và xử lý được dễ dàng bằng các mã số hoặc ký hiệu thích hợp (Xây dựng bộ mã hóa). • Các lợi ích của mã hóa dữ liệu - Giảm công suất, không gian lưu trữ - So sánh giảm nhẹ và như vậy sẽ nhanh hơn - Nếu mã hóa số lượng vừa phải có thể giúp nâng cao giá trị của số liệu - Giúp cho các phương pháp phân tích định lượng 6 2 29/09/2015 b) Kỹ thuật mã hóa dữ liệu • Lựa chọn mã hóa, thang đo gắn cho từng dữ liệu * C¸c lo¹i thang ®o + Thang ®o ®Þnh danh (Norminal + Thang ®o thø bËc (Ordinal): lµ thang ®o ®Þnh danh nhng cã ph©n ra thø bËc cao thÊp. VÝ dô Hu©n ch¬ng h¹ng 1, 2, 3. + Thang ®o kho¶ng (interval): Lµ thang ®o thø bËc cã kho¶ng c¸ch ®Òu nhau, cã thÓ ®¸nh gi¸ sù kh¸c biÖt gi÷a c¸c biÕn. + Thang ®o tû lÖ (Ratio- Scale): §Ó ®o lêng c¸c biÓu hiÖn cña tiªu thøc nh c¸c ®¬n vÞ vËt lý th«ng thƯêng * Các mã số: Đánh dấu, ký hiệu, cho điểm * Lựa chọn số lượng và giới hạn của từng hành vi của thông tin. Thí dụ: Các nguyên nhân, Các khó khăn, … * Gắn thang đo, mã số cho từng hành vi của thông tin 7 c) Những chú ý khi mã hóa dữ liệu • Người sử dụng cần phải biết mã của dữ liệu – Nếu người sử dụng không biết mã của số liệu thì không thể phân tích được – Thí dụ Mã hóa thông tin về giới: 1 là nam; 2 là nữ • Mức độ chính xác của dữ liệu mã hóa – Ví dụ: Mã hóa thông tin về mức độ kinh tế Hộ giàu: thu nhập/1 người > 2.500 ngàn đ/tháng; Hộ nghèo: < 500 ngàn đ/tháng • Mã hóa thường thể hiện bằng số • Ví dụ: “Anh có thích phim này không?” – có thể được mã từ 1 đến 4. 8 1.2. Đánh giá chất lượng SỐ LIỆU 9 3 29/09/2015 a) Thế nào là đánh giá chất lượng số liệu • Tại sao? Mọi số liệu phải ĐÁNG TIN CẬY và số liệu phải THỰC. • Có thể biết được thông qua kiểm định số liệu • Đánh giá chất lượng số liệu giúp người sử dụng và nhà quản lý chắc chắn rằng số liệu “tốt” có thể sử dụng cho NC • Tiêu chí đánh giá chất lượng số liệu - Tính chính xác - Hợp lí - Thời gian (trước, sau, mới?) - Đầy đủ - Mức hiện diện (có sẵn) - Mức độ chi tiết 10 Phương pháp đánh giá chất lượng số liệu Đánh giá chất lượng thông tin thứ cấp 11 * C¸c lçi thưêng gÆp khi thu thËp th«ng tin s¬ cÊp Lçi khi chän mÉu Lçi tr¶ lêi Lçi kh«ng tr¶ lêi Lçi ngêi pháng Lçi ngêi tr¶ lêi Tõ chèi V¾ng nhµ vÊn Kh«ng §Æt c©u MÖt mái Kh«ng trung thực hái hiÓu Cè ý Kh«ng cè ý Tõ chèi Kh«ng Kh«ng §o¸n Kh«ng chó M«i trêng muèn hiÓu ý 12 4 29/09/2015 Phương pháp đánh giá chất lượng số liệu sơ cấp • Tình trạng bình thường – Kiểm tra số liệu có thể sử dụng trong điều kiện bình thường với những số liệu “bình thường” • Tình trạng “cực đoan” – Kiểm tra mức độ chính xác của số liệu nhưng ở mức thấp hơn hoặc cao hơn trong khoảng số liệu cần • Tình trạng “sai” – Kiểm tra với số liệu sai • Kiểm tra số liệu trong mọi tình trạ ...