Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế xã hội: Chương 4 - ThS. Dương Xuân Lâm

Chương 4 – Tổ chức phân tích, xử lý và phân tích thông tin kinh tế xã hội. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Chu trình nghiên cứu, tổ chức thông tin dữ liệu, xử lý và phân tích thông tin dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế xã hội: Chương 4 - ThS. Dương Xuân Lâm Học kỳ II – Năm học 2015 – 2016 Học phần: Phương pháp nghiên cứu kinh tế xã hội Giảng viên: ThS. Dương Xuân Lâm Email: duongxuanlam@tuaf.edu.vnKhoa Kinh tế và Phát triển nông thôn – ĐH Nông Lâm Thái NguyênTiết 13 Bước 1: Xác định vấn đề cần nghiên cứu Bước 2: Xác định loại thông tin cần thu thập Bước 3: Chọn mẫu nghiên cứu Bước 4: Thiết kế nghiên cứu và xác định phương pháp thu thập thông tin Bước 5: Thiết kế bảng câu hỏi Bước 6: Thu thập dữ liệu Bước 7: Xử lý, phân tích và diễn giải các dữ liệu đã được xử lý Bước 8: Trình bày và báo cáo kết quả Phát vấn: Tại sao phải thảo luận những kết quả thu được từ hiện trường? Thảo luận không chính thức, chia sẻ kết quả, chỉ ra những điểm không thống nhất, khúc mắc gặp phải trong quá trình thu thập dữ liệu Tạo cơ hội cho các thành viên trong nhóm tham gia phân tích các vấn đề khác nhau Sắp xếp các tài liệu thu được Lưu trữ thông tin, phục vụ xử lý và phân tích Nhóm thông tin, số liệu dạng văn bản Nhóm thông tin, số liệu tập tin điện tử Kiểm tra, mã hóa Con số thống kêSố liệu thô có ý nghĩa Diễn giải kết quả nghiên cứu Số liệu được xử lý đúng cách có ý nghĩa trong việc xác nhận/bác bỏ giả thuyết Tập hợp, chọn lọc và hệ thống hóa các phần khác nhau của thông tin, của tư liệu đã có để tìm ra những khía cạnh mới, kết luận mới về đối tượng nghiên cứu Nhấn mạnh kiến thức tổng hợp của người nghiên cứu Thu thập, làm việc với văn bản (text), hình ảnh (image) hoặc âm thanh (sound) Nghiên cứu về hành vi, sự kiện, chức năng tổ chức, môi trường xã hội, phản ứng và các MQH kinh tế… Xử lý logic: đưa ra phán đoán về bản chất của sự kiện, logic của sự kiện Thông tin trong n/c định tính không có ý nghĩa về mặt thống kêBernard, H. R., & Ryan, G. (2010). Qualitative data analysis: Systematic approaches. Thousand Oaks, CA: Sage Nguồn: tài liệu thống kê hoặc kết quả khảo sát, thực nghiệm Làm bộc lộ các mối liên hệ và xu thế của sự vật Sử dụng phương pháp thống kê toán để xác định xu hướng, diễn biến của tập hợp số liệu thu thập được. Đòi hỏi nhiều kỹ năng và kiến thức phân tích thống kê để tổ chức và phân tích Phát vấn: Thế nào là đo lường dữ liệu? Trả lời  Là cách thức để nhận được những thông tin từ đối tượng nghiên cứu  Kết quả của quá trình này là các đặc trưng của hiện tượng/sự kiện được biểu thị bằng các mô hình số Có hai hình thức đo lường  Đo lường độ tập trung (mode, trung bình, trung vị…)  Đo lường sự phân tán (phương sai, khoảng biến thiên, độ lệch chuẩn…)  Giá trị trung bình (Mean): giá trị kỳ vọng của biến – dùng cho thang đoĐộ tập khoảng cách và tỷ lệ trung  Trung vị (Median): Là số nằm giữa (nếuhay hội lượng quan sát lẻ) hoặc trung bình 2tụ của quan sát (nếu quan sát chẵn) – thang đodữ liệu thứ tự  Mode: Giá trị có tần suất xuất hiện lớn nhất của một tập hợp các số đo – thang đo định danh  Phương sai (Variance): bình phương của độ biến thiên Độ  Độ lệch chuẩn (Standard deviation) = căn phân bậc 2 của phương sai (chỉ lấy giá trịtán của dương): Từng đối tượng quan sát có mốidữ liệu liên hệ tập trung ntn xung quanh giá trị trung bình  Khoảng biến thiên (Range): Khoảng cách giữa giá trị quan sát nhỏ nhất và lớn nhất Giả sử có: 10 quan sát: tính được Giá trị trung bình (mean) 2.5 = 3.05 2.6 3.2 3.9 1.8 3.7 4.1 2.3 4.0 2.4 Từng giá trị quan sát trong bộ số liệu biến thiên ntn xung quanh giá trị trung bình?: S= xi – Xtb, sau đó bình phương Phương sai: S2 =Là tập hợp các vạch, các mức độ được dùng để đo dãy giá trị nối tiếp nhau của đại lượng được đo, có vai trò phân nhóm thống kêCấp độ đo lường mạnh nhất • Dữ liệu tỷ lệ (Ratio data)Cấp độ đo lượng mạnh • Dữ liệu dạng khoảng (Interval data)Cấp độ đo lường mạnh • Dữ liệu dạng thứ tự (Ordinal data)Cấp độ đo lường yếu nhất • Dữ liệu định danh (Nominal data) Các số (number) được gán không phản ánh nội dung (1) tốt hơn nội dung (2) hay không Phân tích Chi bình phương dùng để phân tích số liệu dang này Tôn giáo, ngày sinh, sđt, dân tộc, số CMTND… Ví dụ: xếp hạng 10 hoạt động ngoại khóa thu hút đông sinh viên tham gia nhất (1-10) Thứ tự rất rõ nhưng khoảng cách giữa chúng không rõ Hoạt động thú vị nhất (1st) có thể lôi cuốn hơn nhiều so với hoạt động thứ 2 (2nd) , nhưng hoạt động 2nd có thể chỉ thú vị hơn một chút không đáng kể so với hoạt động thứ 3 (3rd) Cho biết thứ tự của các sự vật hiện tượng nghiên cứu với khoảng giữa các khoảng điểm là bằng nhau. Sự khác nhau giữa hai đối tượng là không có ý nghĩa Sự khác nhau giữa 100 độ C và 90 độ C = sự khác nhau giữa 90 độ C và 80 độ C TĐ tỷ lệ có giá trị 0 tuyệt đối. Sử dụng thang đo này cho phép so sánh giữa hai giá trị (gấp đôi, bằng một nửa…) 24 giờ có một giá trị 0 tuyệt đối (nửa đêm); 14 giờ có độ dài gấp 2 lần từ nửa đêm so với 7h) Vd: Thu nhập, GPA, số năm kinh nghiệm, số trẻ dưới 5 tuổi trong gia đình… ...