tailieunhanh - 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. . | 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 . Hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu . Đánh giá chất lượng số liệu . Xác định các mối liên hệ 3 3 1 29 09 2015 . 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 a Khái niệm và lợi ích hiệu chỉnh và ma hóa dư 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 dư 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 Cớc loại thang đo Thang đo định danh Norminal Thang đo thú bạc Ordinal là thang đo định danh nhng có phân ra thú bạc cao thấp. Ví dụ Huân chơng hạng 1 2 3. Thang đo khoảng interval Là thang đo thú bạc có khoảng cách đều nhau có thể đánh giá sụ khác biệt giữa các biến. Thang đo tỷ lệ Ratio- Scale Để đo làng các biểu hiện của tiêu thúc nh các đơn vị vạt lý thông thƯàng 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