Trong nghiên cứu khoa học, các nhà nghiên cứu sử dụng quá trình phân tích dữ liệu để giảm bớt dữ liệu và giải thích nó để thu thập thông tin chi tiết. Phân tích dữ liệu giúp giảm lượng lớn dữ liệu thành các phần nhỏ hơn, làm cho nó có ý nghĩa hơn. Ba điều xảy ra trong quá trình phân tích dữ liệu, thứ nhất là tổ chức dữ liệu. Thứ hai, một phương pháp tổng hợp và phân loại dữ liệu để giúp giảm bớt dữ liệu – nó giúp tìm ra các mẫu và chủ đề trong dữ liệu để dễ dàng xác định và tương quan các biến. Phương pháp thứ ba, và là phương pháp cuối cùng, là phân tích dữ liệu – các nhà nghiên cứu làm việc từ các biến này từ trên xuống hoặc từ dưới lên. Có thể nói, phân tích và đánh giá dữ liệu là một quá trình thể hiện việc ứng dụng logic suy diễn và quy nạp trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu.
Đối với các biến định lượng, cần xử lý dữ liệu thông qua phần mềm để đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu và chạy các mô hình để diễn giải và đánh giá kết quả. Tuy nhiên, việc lựa chọn phần mềm nào còn tùy thuộc vào đặc điểm của nguồn dữ liệu. Việc lựa chọn thống kê cơ bản và loại kiểm tra cho các bài kiểm tra thống kê dựa trên hình thức thống kê (mô tả, tương quan, so sánh) và bản chất của các biến. Sau khi chúng tôi thu thập, xử lý và quản lý dữ liệu, chúng tôi tiến hành phân tích dữ liệu. Có nhiều phương pháp phân tích khác nhau tùy theo thiết kế nghiên cứu, nhưng nhìn chung, phân tích dữ liệu thống kê thường có ba dạng: phân tích thống kê để mô tả các biến số; phân tích thống kê để tìm mối tương quan giữa hai biến số; phân tích thống kê để so sánh các biến số. Trong thiết kế nghiên cứu, có thể sử dụng một, hai hoặc cả ba loại phân tích trên. Trong trường hợp các biến phân loại, chúng tôi phân tích tỷ lệ, đối với các biến liên tục có phân phối chuẩn, chúng tôi phân tích giá trị trung bình và đối với các biến liên tục không phân phối chuẩn, chúng tôi phân tích trung vị.
Bạn đang xem: Phương pháp xử lý số liệu là gì
Một số công cụ xử lý dữ liệu định lượng được phần mềm triển khai như sau:
1. Microsoft excel
Microsoft Excel là phần mềm trong bộ Microsoft Office dành riêng cho thao tác dữ liệu trong bảng tính. Phiên bản đầu tiên được ra mắt vào năm 1987. Sau hơn 30 năm hình thành và phát triển bởi Microsoft, hãng phần mềm nổi tiếng nhất thế giới, excel đã trở thành phần mềm bảng tính phổ biến nhất trên thế giới. Hiện tại, microsoft excel có thể được sử dụng trên windows, macos, android, ios và các nền tảng hệ điều hành khác …
Các ứng dụng chính của excel trong xử lý dữ liệu bao gồm:
- Thống kê, bao gồm thống kê trực quan dựa trên bảng, biểu đồ, trang tổng quan …
- Phân phối xác suất.
- Tính toán tương quan và hồi quy tuyến tính.
- Kiểm tra giả thuyết.
- Nghiên cứu điển hình.
Ngoài ra, trong phiên bản excel mới còn có nhiều chức năng hỗ trợ công việc thiết thực như đồng bộ hóa, làm việc nhiều thiết bị cùng lúc, thống kê dự báo, công cụ dịch nhanh, giao diện đẹp … Tuy nhiên, microsoft excel cũng có nhiều hạn chế, chẳng hạn như:
- Việc sử dụng hợp pháp cần phải có giấy phép.
- Cần nhiều thời gian và công sức để sử dụng thành thạo các tính năng, chức năng …
- Việc mở các tệp dữ liệu lớn đòi hỏi nhiều thời gian và tài nguyên của máy trên các máy tính có thông số kỹ thuật trung bình hoặc phía dưới.
- Việc xử lý tệp như thế nào tùy thuộc vào thói quen của từng người dùng nên khó làm việc cùng nhau.
- Bảo mật kém.
2. Trạng thái
Stata là phần mềm quản lý dữ liệu, xây dựng biểu đồ và đặc biệt là phân tích dữ liệu định lượng, được phát hành lần đầu tiên bởi statacorp vào năm 1985. stata đặc biệt nổi bật nhờ tập hợp các lệnh có sẵn cùng một lúc. Cho phép người dùng viết các công thức và lệnh của riêng họ để phù hợp với nhu cầu của họ trong khi sử dụng mã nguồn mở.
stata cho phép người dùng làm việc với nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu ascii hoặc bảng tính microsoft excel. Dữ liệu đã xử lý cũng có thể được xử lý bằng phần mềm khác.
Một trong những lợi thế lớn của stata là phần mềm sử dụng mã nguồn mở. Điều này cho phép người dùng sử dụng các tệp “riêng tư” được tải xuống từ Internet. Một trong những cộng đồng hỗ trợ lớn nhất cho người dùng stata là statalist. Trong diễn đàn này, người dùng có thể tải lên và tải xuống các tệp chuyên biệt cho các mục đích cụ thể.
Ngoài những ưu điểm trên, stata cũng có một số nhược điểm. Đầu tiên, phần mềm chỉ có thể xử lý một tập dữ liệu tại một thời điểm. Ngoài ra, phần mềm được cài đặt để lưu trữ toàn bộ tập dữ liệu đang được xử lý, điều này có thể gây trở ngại cho các hoạt động nếu tập dữ liệu quá lớn. Một nhược điểm nữa là các tập tin “riêng tư” của stata không được kiểm chứng về độ chính xác nên người dùng cần suy nghĩ và kiểm tra kỹ trước khi sử dụng.
Một số trang web mà bạn có thể xem hướng dẫn cho công cụ này là:
- https://www.statalist.org/
- http://data.princeton.edu/stata/
- http://tutorials.iq. harvard.edu/stata/statintro/statintro.html
3. spss
spss (viết tắt của gói thống kê cho khoa học xã hội) là một phần mềm máy tính để phân tích thống kê. Hiện nay, spss ngày càng được sử dụng rộng rãi để nghiên cứu và quản lý thị trường. spss cung cấp hệ thống quản lý dữ liệu và các chức năng phân tích thống kê với giao diện đồ họa thân thiện với người dùng.
Nội dung của spss rất phong phú và đa dạng, từ thiết kế các bảng, biểu đồ thống kê, tính toán các đặc trưng mẫu trong thống kê mô tả, đến một hệ thống hoàn chỉnh các phương pháp thống kê. Việc phân tích cú pháp như sau:
- So sánh các bảng mẫu sử dụng nhiều tiêu chí tham số và phi tham số (kiểm định phi tham số, mô hình tuyến tính tổng quát), các biến mô hình hồi quy đơn giản và hồi quy đa biến, phi tuyến, logistic.
- Phân tích theo cụm
- Phân tích phân biệt. ).
- Thống kê nâng cao.
Các chức năng chính của spss bao gồm:
- Nhập và dọn dẹp dữ liệu.
- Xử lý chuyển đổi và quản lý dữ liệu.
- Tóm tắt, tóm tắt và trình bày dữ liệu trong các bảng, biểu đồ và bản đồ đồ họa.
- li>
- Phân tích dữ liệu, tính toán các tham số thống kê và giải thích kết quả.
spss là phần mềm được sử dụng để xử lý thông tin sơ cấp – thông tin được thu thập trực tiếp từ các đối tượng nghiên cứu. Thông tin được xử lý là thông tin định lượng (có ý nghĩa thống kê). spss là một hệ thống phần mềm thống kê toàn diện được thiết kế để thực hiện tất cả các bước phân tích thống kê từ thống kê mô tả (liệt kê dữ liệu, đồ họa) đến thống kê suy luận (tương đương, tương quan, hồi quy …).
spss được các nhà nghiên cứu sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực sau:
- Tâm lý học, tội phạm học.
- Xã hội học Điều tra.
- Nghiên cứu Kinh doanh.
- Nghiên cứu Sinh y học.
- …
Một số trang web mà bạn có thể xem hướng dẫn cho công cụ này là:
- http://nghiencuudinhluong.com/
- http://hotrospss.blogspot.com/
- http://phantichspss.com/
- http://phantichspss.blogspot.com/
- https://www.youtube.com/channel/uc8q-4c0xbymg3i54gd1zqbq/videos
- https: // www. youtube.com/channel/ucjpgpqb8rwdhuou21_t9zma/videos
Thông tin nơi dạy spss: http://khoahoctre.com.vn/chieu-sinh-hoc-vien-lop-phan-tich-du-lieu-spss-khoa-thang-5-2022/
4. R
r là phần mềm phân tích và vẽ đồ thị thống kê, một ngôn ngữ máy tính đa năng có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau:
- Giải tích Đơn giản.
- Toán giải trí
- Giải tích ma trận
- Phép chia. Phân tích thống kê phức tạp.
Công cụ này có thể được phát triển dưới dạng phần mềm đặc biệt để giải quyết các vấn đề máy tính cụ thể.
* Ưu điểm:
- Mã nguồn mở và miễn phí.
- Phân tích đồ họa tuyệt vời.
- Học thuật: Thống kê cập nhật cho hầu hết các mô hình.
- Chạy trên nhiều hệ điều hành.
* Hạn chế:
- Sử dụng các lệnh, không phải menu như excel.
- Nhiều thư viện / gói: khó chọn.
Một số tài nguyên cho công cụ này là:
- Sử dụng r-gs nguyen van tuan để phân tích dữ liệu và vẽ đồ thị.
- Ngôn ngữ lập trình r – do thanh nghi.
- Kinh tế lượng ứng dụng với r – nguyễn chí dũng.
- Ứng dụng phần mềm r ở Việt Nam – le van tuan.
5. Bài đánh giá
eviews (góc nhìn kinh tế lượng) là phần mềm chuyên nghiên cứu kinh tế lượng, nghiên cứu dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng … eviews chạy trên windows, được xây dựng bằng microsoftware định lượng (qms), phiên bản 1.0 năm 1994 Phát hành vào tháng 3.
eviews đang trở thành một trong những phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu phổ biến nhất trong giới chuyên gia nhờ hoạt động linh hoạt, quản lý dữ liệu đơn giản, trình bày nhanh và kết quả dễ hiểu. Nghiên cứu được sử dụng phổ biến nhất.
Ngoài các hàm sử dụng mô hình kinh tế lượng để phân tích phương trình hồi quy, còn có các hàm để phân tích dự đoán nâng cao, chẳng hạn như:
- Thống kê mô tả của dữ liệu.
- Phân tích tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến các biến số nghiên cứu.
- Dự đoán các yếu tố cần nghiên cứu trong tương lai (ví dụ giá xăng dầu, dự báo nhu cầu năng lượng, dự báo giá vàng …).
- Xếp hạng tín dụng cho các ngân hàng.
- Tính giá trị rủi ro của cổ phiếu dựa trên tỷ suất sinh lợi.
- Phân tích mối tương quan giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô.
Một số tài nguyên cho công cụ này là:
- Sổ tay Thực hành Kinh tế lượng cho phần mềm eviews (đường hai bên).
- Hướng dẫn sử dụng phần mềm eviews (nguyễn trung đông – nguyễn văn phong).
- Hướng dẫn thực hành kinh tế lượng bằng phần mềm eviews (tran duc luan).
- arima model (nguyen ngoc card).
(Nguồn: Biên dịch)
