Đối với các bạn sinh viên thuộc các trường Kinh tế, việc viết luận văn là không còn gì xa lạ. Tuy nhiên, đối với những bài luận văn về phân tích thống kê, lại có rất nhiều thuật ngữ đặc biệt của ngành. Việc hiểu đúng và sử dụng thành thục các thuật ngữ phân tích, thống kê trong bài sẽ giúp bài làm của mình chuyên nghiệp hơn và sẽ để lại ấn tượng tốt cho giảng viên. Vậy các bạn hãy cùng mình tìm hiểu ý nghĩa của các thuật ngữ thống kê phổ biến qua bài viết này nhé !

Thống kê là gì?

Thống kê (statistics) là ngành nghiên cứu lý thuyết và phương pháp thu thập, tổng hợp và phân tích số liệu và các hiện tượng cần quan sát. Kinh tế học sử dụng rất nhiều số liệu và phương pháp thống kê để nghiên cứu hiện tượng kinh tế và kiệm định các lý thuyết kinh tế.

Hiểu một cách đơn giản, đó là việc các bạn sẽ thu thập số liệu và xử lý số liệu và phân tích chúng để đưa ra những kết luận có nghĩa và trình bày điều mà các bạn đã phát hiện ra dưới dạng bài viết hoặc các bản trình bày. Vậy, chúng ta đã hiểu thống kê là gì, dưới đây, MOSL xin trình bày cho các bạn những thuật ngữ thống kê cơ bản mà chúng ta sẽ xử dụng chúng trong nhiều trường hợp.

2. Tổng thể (N) trong thống kê là gì?

Tổng thể là tập hợp bao gốm tất cả các phần tử hoặc đơn vị thuộc đối tượng nghiên cứu. Nói cách khác, tổng thể là tất cả những người hoặc số liệu nằm trong phạm vi chúng ta có thể thu thập để làm bài nghiên cứu.

Ví dụ: Bài nghiên cứu phân tích hành vi sử dụng Internet banking của Viietcombank tại Thành phố Hồ Chí Minh thì tổng thể chính là tất cả những người sử dụng Internet Banking của ngân hàng Vietcombank ở tại Thành phố Hồ Chí Minh.

3. Mẫu nghiên cứu (n)

Thông thường, tổng thể rất lớn, làm cho việc tính toán tổng thể nhằm mục đích thống kê hoặc một liệt kê đầy đủ của tất cả các giá trị trong tổng thể không thực tế. Các mẫu thường đại diện cho một tập hợp con của kích thước mẫu tổng thể. Các mẫu được thu thập và thống kê được tính toán từ các mẫu để có thể kết luận hoặc ngoại suy từ các mẫu đến tổng thể. Quá trình của thu thập thông tin từ một mẫu được gọi là lấy mẫu. Các mẫu dữ liệu có thể được rút ra từ một tổng thể mà không cần trả lại. Trong trường hợp này nó là một tập hợp con của một tổng thể

Ví dụ: Với cùng đề tài nghiên cứu hành vi sử dụng Internet banking của Viietcombank tại Thành phố Hồ Chí Minh thì ta có thể chọn ra 200 người sử dụng Internet banking của Viietcombank tại Thành phố Hồ Chí Minh để thu thập số liệu, khi đó mẫu nghiên cứu n= 200.

4. Quan sát

Quan sát là mỗi đơn vị của mẫu, tức là một đối tương mà ta khảo sát nghiên cứu.

Ví dụ: Với bài nghiên cứu hành vi sử dụng Internet banking của Vietcombank tại Thành phố Hồ Chí Minh thì mỗi quan sát là thông tin về hành vi sử dụng Internet banking của một đối tượng mà ta thu thập được trong mẫu 200 người.

5. Biến đọc lâp và biến phụ thuộc

Đây là hai khái niệm rất dễ gây nhầm lẫn. Biến độc lập (independent variable) là biến số tác động tới biến số khác (biến phụ thuộc) trong một mô hình kinh tế. Chẳng hạn, giá của hàng hoá là biến số độc lập ảnh hưởng tới lượng cầu về nó. Biến phụ thuộc (dependent variable) là biến số chịu ảnh hưởng của một biến số khác trong mô hình. Ví dụ, nhu cầu về một hàng hoá bị ảnh hưởng bởi giá cả của nó.

Một cách dễ hiểu hơn, có thể hình dung biến độc lập chính gần như là nguyên nhân dẵn tới kết quả là biến phụ thuộc.

Ví dụ: Việc có ít kim cương tự nhiên ngoài môi trường dẫn tới giá kim cương rất cao vậy biến độc lập chính là số lượng kim cương tự nhiên ngoài môi trường và biến phụ thuộc là giá của nó.

6. Ý nghĩa thống kê

Ý nghĩa thống kê là một kết luận cho rằng kết quả từ kiểm định hoặc thử nghiệm. Nó không xảy ra do ngẫu nhiên hay tình cờ, thay vào đó là do một nguyên nhân cụ thể.

Ý nghĩa thống kê có thể mạnh hoặc yếu. Khi phân tích một tập dữ liệu và thực hiện các thử nghiệm cần thiết để phân biệt xem một hoặc nhiều biến có ảnh hưởng đến kết quả hay không, ý nghĩa thống kê mạnh cho thấy kết quả là thật và không phải do yếu tố ngẫu nhiên. Nói một cách đơn giản, nếu một thống kê có ý nghĩa cao thì nó được coi là đáng tin cậy hơn.

7. Mức ý nghĩa và độ tin cậy

Mức ý nghĩa là xác suất xảy ra sai lầm loại I lớn nhất, khi thực hiện kiểm định luôn có một mức độ lỗi nhất định, lỗi này luôn luôn tồn tại trong bất kì phép kiểm định nào. Mức độ có thể chấp nhận kết quả kiểm định có ý nghĩa thống kê hay không được gọi là mức ý nghĩa. Trong hầu hết các ngành, mức ý nghĩa thường được sử dụng là 1%, 5% và 10%, trong đó mức 5% được sử dụng rộng rãi nhất. Có một ví dụ điểm hình để các bạn có thể hiểu là trong phiên tòa phán xử tội của một người, mục đích của họ là tìm cách phân định tội cho phạm nhân, vậy mức ý nghĩa chính là phần trăm tòa phán xử phạm nhân vô tội

Độ tin cậy: Ngược lại với mức ý nghĩa là độ tin cậy, độ tin cậy được tính bằng cách lấy 1 trừ đi mức ý nghĩa. Độ tin cậy 99% sẽ tương ứng mức ý nghĩa 1%, độ tin cậy 95% tương ứng mức ý nghĩa 5%… Độ tin cậy thông thường trong kiểm định thống kê là 95%, nghĩa là phép kiểm định đó có độ tin cậy là 95% (5% là các lỗi có thể chấp nhận được).

Xem thêm: Cách giảm lỗi check đạo văn trên phần mềm Turnitin

Nếu gặp khó khăn nào trong quá trình thực hành hãy liên hệ với MOSL tại email: sales@mosl.vn/khung đăng ký nhận tư vấn hoặc ib cho Fanpage: Mento Of Số Liệu- Mosl.vn để được hỗ trợ nhanh nhất nhé!

Lưu ý: