tailieunhanh - Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế: Chương 4 - Ngô Thị Thuận

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế: Chương 4 trình bày về "Xử lý và phân tích thông tin". Nội dung cụ thể của chương này gồm có: Xử lý dữ liệu, các phương pháp phân tích thông tin, trình bày kết quả xử lý và phân tích thông tin. ! | TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG NGHIỆP I – HÀ NỘI BỘ MÔN PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CHƯƠNG 4: XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH THÔNG TIN Nội dung Xử lý dữ liệu Các phương pháp phân tích thông tin Trình bày kết quả xử lý và phân tích thông tin 1. Xử lý dữ liệu chỉnh và mã hóa dữ liệu . Đánh giá chất lượng số liệu . Xác đinh các mối liên hệ . Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu 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 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 th­êng * 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 b). Kỹ thuật mã hóa dữ liệu 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 >500 ngàn đ/tháng; Hộ nghèo: Nội dung Xử lý dữ liệu Các phương pháp phân tích thông tin Trình bày kết quả xử lý và phân tích thông tin 1. Xử lý dữ liệu chỉnh và mã hóa dữ liệu . Đánh giá chất lượng số liệu . Xác đinh các mối liên hệ . Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu 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 Lựa chọn mã hóa, thang đo gắn cho từng dữ liệu * C¸c lo¹i thang ®o + Thang .