Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 2 - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Bài giảng "Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 2 - Dữ liệu thống kê trong kinh tế và kinh doanh" được biên soạn với các nội dung sau: Khái niệm và phân loại dữ liệu; Các chỉ tiêu thống kê cơ bản trong kinh tế và quản trị doanh nghiệp; Các phương pháp thu thập dữ liệu; Các phương pháp thu thập dữ liệu; Phương pháp điều tra dữ liệu sơ cấp; Sai số trong điều tra thống kê. Mời các bạn cũng tham khảo bài giảng tại đây!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 2 - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ EM3230 THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH CHƯƠNG 2 DỮ LIỆU THỐNG KÊ TRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANH Nội dung chính 2.1 Khái niệm và phân loại dữ liệu (Bài giảng video online) 2.2 Các chỉ tiêu thống kê cơ bản trong kinh tế và quản trị doanh nghiệp 2.3 Các phương pháp thu thập dữ liệu 2.4 Các phương pháp lấy mẫu (Bài giảng video online) 2.5 Các phương pháp điều tra dữ liệu sơ cấp 2.6 Sai số trong điều tra thống kê EM3230 Thống kê ứng dụng 2 2.1 Khái niệm và phân loại dữ liệu § Dữ liệu là toàn bộ thông tin về một vấn đề nhất định mà các thông tin này có thể thu được thông qua hình thức điều tra thống kê hoặc báo cáo thống kê. Hay dữ liệu là các giá trị quan sát được của các tiêu thức nghiên cứu. Ø Dữ liệu: con số, câu chữ, hình ảnh, âm thanh, … ở dạng thô Ø Thông tin: Dữ liệu đã được xử lý, gắn với một mục đích Ø Tri thức: Tập hợp thông tin về một lĩnh vực § Thu thập dữ liệu là tổ chức một cách khoa học và theo một kế hoạch thống nhất để có được dữ liệu về các hiện tượng kinh tế - xã hội. EM3230 Thống kê ứng dụng 6 2.1 Khái niệm và phân loại dữ liệu Phân loại dữ liệu theo tính chất § Dữ liệu định tính: phản ánh tính chất hay sự hơn kém của các đối tượng nghiên cứu, không được biểu diễn trực tiếp bằng con số. § Dữ liệu định lượng: phản ánh mức độ hay mức độ hơn kém của các đối tượng nghiên cứu và được biểu diễn bằng con số § Dữ liệu rời rạc: là dữ liệu mà giá trị của nó là một tập hữu hạn hoặc vô hạn đếm được § Dữ liệu liên tục: là dữ liệu mà tập giá trị của nó có thể lấp kín một khoảng trên trục số Phân biệt Tiêu thức và Dữ liệu EM3230 Thống kê ứng dụng 7 2.1 Khái niệm và phân loại dữ liệu Phân loại dữ liệu theo nguồn dữ liệu Nguồn dữ liệu Sơ cấp Thứ cấp Quan sát Thực nghiệm Điều tra EM3230 Thống kê ứng dụng 8 2.1 Khái niệm và phân loại dữ liệu Phân loại dữ liệu theo nguồn dữ liệu Dữ liệu sơ cấp (Primary data) Dữ liệu thứ cấp Khái niệm Là dữ liệu thu thập trực tiếp, ban đầu từ Là dữ liệu được thu thập từ những đối tượng nghiên cứu nguồn có sẵn, thường là dữ liệu đã qua tổng hợp, xử lý. Ưu điểm Chi tiết, cụ thể Thu thập nhanh, ít tốn kém Tính cập nhật cao Không gặp vấn đề về thuật ngữ khó hiểu Nhược điểm Tốn kém chi phí và thời gian Thông tin thu được chưa chắc đã chi tiết, chính xác, cập nhật và không đáp ứng đúng yêu cầu nghiên cứu EM3230 Thống kê ứng dụng 9 2.1 Khái niệm và phân loại dữ liệu Phân loại dữ liệu theo thang đo Thang đo là công cụ dùng để đo lường hoặc mô tả các hiện tượng nghiên cứu. Có 4 loại thang đo. Thang đo định danh (Nominal scale): thường dùng cho các dữ liệu định tính và đơn giản chỉ để phân loại, đếm tần số xuất hiện của các biểu hiện, không cho biết sự hơn kém. Ví dụ giới tính, nghề nghiệp… Thang đo thứ bậc (Ordinal scale): Phân loại dữ liệu thành các nhóm riêng biệt trong đó có cho biết thứ hạng, sự hơn kém. Tuy nhiên thang đo này vẫn không cho biết sự chênh lệch giữa các trị số, khoảng cách chính xác giữa các thứ bậc của dữ liệu Thang đo khoảng (Interval scale): Áp dụng cho các dữ liệu định lượng là thang đo mà có xác định khoảng cách giữa các giá trị là con số có ý nghĩa nhưng không bao gồm số 0. Ví dụ nhiệt độ, độ ẩm,…. Thang đo tỷ lệ (Ratio scale): là thang đo trong đó sự khác nhau của các giá trị có bao hàm số 0 trong tập số thực. Ví dụ thang đo chiều cao, thu nhập, thời gian, … EM3230 Thống kê ứng dụng 10 Ví dụ về các loại thang đo Thang đo khoảng Thang đo thứ bậc https://issuu.com/tienpham2017/docs/ba_i_7_-_pha_n_ti_ch_du___lie__u EM3230 Thống kê ứng dụng 11 Ví dụ về các loại thang đo EM3230 Thống kê ứng dụng 12 2.1 Khái niệm và phân loại dữ liệu Phân biệt dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu bảng § Dữ liệu chuỗi thời gian (time-series data) § Dữ liệu theo không gian (cross-sectional data) § Dữ liệu bảng (pannel data): Hỗn hợp EM3230 Thống kê ứng dụng 13 THAM KHẢO: Dữ liệu chuỗi thời gian § Chuỗi thời gian là chuỗi các giá trị của một chỉ tiêu nghiên cứu được sắp xếp theo thứ tự thời gian § Các giá trị quan sát không độc lập mà tồn tại sự phụ thuộc (cơ sở để xây dựng các phương pháp dự báo trên chuỗi thời gian) § Dạng tổng quát ti t1 t2 t3 … tn Yi Y1 Y2 Y3 … Yn § ti thời gian thứ i (giờ, ngày, tuần, tháng, quý, năm …) § Yi giá trị của chỉ tiêu ...