Mt s dng bài tp đc kết qu SPSS
1. THNG KÊ MÔ T VÀ U TRA CH N M U ĐI
s li u TCM v NSL c a công nhân trong 1 DN nh sau: Đ Đ ư
Statistics
NSLD hi u Tên g i
N
Valid 100
=
C m u
Missing 0
Giá tr khuy t thi u ế ế
Mean 7.1600
Trung bình
Std. Error of Mean .32641
=
Sai s bình quân ch n m u
(Sai s chu n c a trung bình)
Median 6.0000
Me
Trung v
Mode 4.00
Mo
Mt
Std. Deviation 3.26410
S
Đ l ch chu n
Variance 10.654
S
2
Phương sai
Range 16.40
R
Khong bi n thiênế
Minimum 3.60
(x
min
)
GT nh nh t
Maximum 20.00
(x
max
)
GT l n nh t
Sum 716.00
=
T ư ếng l ng bi n
d 1: Trong 1 doanh nghip, thông tin ti n l i ta ti n hành ch n 500 nhân viên để ương ngườ ế
để ế ế ti n hành đi u tra, s dng thng t b ng SPSS k t qu b ng sau:
Yêu cầu:
1. Hãy xác định mức lương phổ biến của công nhân trong số người được điều tra.
Mo = 12300(ngđ)
2. Với độ tin cậy 95% hãy xác định tiền lương hiện tại bình quân của công nhân toàn doanh
nghiệp.
/
.
+
/
.
3. ý kiến cho rằng, tiền lương hiện tại bình quân của nhân viên lớn hơn 12.000 (ngđ), hãy
đưa ra kết luận với mức ý nghĩa 5%?
: 12000
: > 12000
=
(
$
)
/
Bác bỏ H
0
khi T
qs
> t
α
(n-1)
4. Giả sử năm tới người ta muốn điều tra để suy rộng tiền lương hiện tại bình quân, với xác suất
95%, phạm vi sai số chọn mẫu không vượt quá 5000 (ngđ), hãy xác định số nhân viên cần điều
tra.
=
&
/
'
d 2: k t qu SPSS nh sau: ế ư
One
-
Sample Statistics
N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
S
NSLD 70
355.00
203.511
24.324
One
-
Sample Test
Test Value =
$
t df Sig. (2-
tailed)
Mean
Difference
95% Confidence Interval of the Difference
Lower Upper
hi u
Bc t do c a
ki nhm đị
P-value
$
(
$
)
(
)
/
*
+
,
.
-
.
/
(
$
)
+
(
)
/
*
+
,
.
-
.
/
NSLD .206
69
.838
5.000
-43.53
53.53
Giá tr c n ki m nh ( đị Test Value =
$
) bng bao nhiêu?: 350
2. HI QUY TƯƠNG QUAN
Kết qu c a SPSS gi i thích các hi u:
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
hi
u/CTT
R (ho c r) =
0
R
2
= SSR/SST
R
2
điu chnh
SE c a hình
ANOVA
a
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
hiu/CTT SS B c t do MS
F
qs
P-value
1
Regression SSR
1
MSR=SSR/1
1
=
0
2
2
.000
b
Residual SSE
12
MSE=SSE/12
Total SST
13
Tng s quan sát: n = 14
a. Dependent Variable: DT
b. Predictors: (Constant), CPCL
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
hi
u/CTT
b
j
SE
b
j
chun hóa
t
qs
P-value
(Constant)
b
0
SE
b0
34
=
5
$
(
5
$
)
.000
CPCL
b
1
SE
b1
b
1
chun hóa
34
=
5
(
5
)
.000
a. Dependent Variable: DT
Ví d: s liu v chi phí cht lượng và doanh thu ca mt doanh nghip qua các
năm như sau (trđ):
CPCL DT
25
500
43
536
66
580
84
618
100
650
118
690
140
728
158
760
180
800
198
836
222
870
240
902
260
940
278
980
Với s liu trên ta có bng kết qu SPSS dưới đây:
ANOVA
a
Model Sum of Squares
df Mean Square F Sig.
1
Regression
1
303951.735
Residual 387.979
12
32.332
Total 304339.714
13
a. Dependent Variable: DT
b. Predictors: (Constant), CPCL
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) 460.389
3.279
CPCL 1.868
.019
.999
a. Dependent Variable: DT
Yêu cu:
1. Viết phương trình hi quy tuyến tính phn ánh nh hưởng ca chi phí cht lưng
đến doanh thu.
2. Xác đnh chiu hướng và mc đ cht ch ca mi liên h gia chi phí cht lượng
và doanh thu
3. Với đ tin cy 95% thì khi chi phí cht lượng tăng lên 1 trđ thì doanh thu thay đi
như thế nào
4. S thay đi ca doanh thu do chi phí cht lưng quyết đnh bao nhiêu %? Vi đ
tin cy 95% mô hình có ý nghĩa không.
5. ý kiến cho rng chi phí cht lượng không nh hưởng đến doanh thu, hãy đưa
ra kết lun với mc ý nghĩa 5%.
1. Viết phương trình hi quy tuyến tính phn ánh nh hưởng ca chi phí cht lượng đến
doanh thu:
78
= 460.389 + 1.868x
@
2. Xác đnh chiu hưng và mc đ cht ch ca mi liên h gia chi phí cht lượng và
doanh thu:
Chiều hướng: căn cứ vào b
1
hoặc r để đưa ra kết luận.
Mức độ chặt chdựa vào r để đưa ra kết luận
0
=
AAB
AAC
= 1
AAD
AAC
= 1
EFG.HGH
E$IEEH.GI
=0.998725
r = 0.999362
KL: Mi liên h gia CPCL và DT là MLH tương quan thun và rt cht ch
3.
Với đ tin cy 95% thì khi chi phí cht lượng tăng lên 1 trđ thì doanh thu thay đi như
thế nào > Ưc lượng h s hi quy:
5
J
K 2
(
−2
)
46(5
J
) M
J
5
J
+
K 2
(
−2
)
46(5
J
)
b
1
= 1.868
/
=
$.$O
= 2.179
SE
b1
= .019
1.868 2.179 0.019 M
1.868 + 2.179 0.019
1.826599 M
1.909401
4.
S thay đi ca doanh thu do chi phí cht lượng quyết đnh bao nhiêu %? Với đ tin
cy 95% mô hình có ý nghĩa không?
Tính
0
=
AAB
AAC
= 1
AAD
AAC
= 1
EFG.HGH
E$IEEH.GI
=0.998725 (99.8725%)
Kiểm định ý nghĩa của hình:
S
: 0
2
= 0
1
: 0
2
> 0
1
TU
=
AAB
VVW
XYZ
=
B
Z
( )
(
B
Z
)
=
0.99872512
(
0.998725
)
=
9399.765
F
α(1.n-2)
= 4.75
F
qs
>
F
α(1.n-2)
-> Bác b GT H
o
5.
ý kiến cho rng chi phí cht lưng không nh hưởng đến doanh thu, hãy đưa ra
kết lun với mc ý nghĩa 5%.
Kim đnh h s hi quy:
$
: M
= 0
: M
0
TU
=
5
1
46(5
1
)
=
1.868
0.019
=
98.31579
/
=
$.$O
= 2.179
Vy T
qs
> t
α/2 ,(n-2)
-> c b GT H
o
3. DÃY S TH I GIAN
Bng k t qu SPSS ế
Model Summary and Parameter Estimates
Dependent Variable: DT
Equation Model Summary Parameter Estimates
R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2
hi Ru
2
F
qs
Bc t do P-value
Các h s b
0
, b
1
, b
2
Linear (T.tính) .992
1292.961
1
10
.000
127.030
103.175
Inverse (HPB) .534
11.447
1
10
.007
1065.641
-1036.246
Quadratic (PRB) .998
2433.715
2
9
.000
205.545
69.525
2.588
Ví d : s li u doanh thu c a 1 doanh nghi p t quý 1/2017 đến quý 4/2019 nh sau: ư
Năm
Quý
Doanh thu
2017
1
300
2
350
3
406
4
510
2018
1
630
2
740
3
812
4
928
2019
1
1040
2
1160
3
1296
4
1400
Với s liu trên ta có bng kết qu SPSS dưới đây:
Equation
(
7
8
7
\
)
Parameter Estimates
Constant b
1
b
2
Linear
1522241.371
127.030
103.175
Inverse
818759.433
1065.641
-1036.246
Quadratic
1531183.470
205.545
69.525
2.588
Biết
(7
7\)
=
1534014.667
Yêu cu:
1. Xác đnh sai s ca tng mô hình hàm xu thế
2. La chn và viết phương trình hàm xu thế tt nht biu din doanh thu qua thời
gian
3. D đoán doanh thu ca doanh nghip vào quý 1/2020 da vào HXT tt nht
4. Hãy xác đnh đ phù hợp ca mô hình HXT tuyến tính (tính h s xác đnh ca HXT
tuyến tính)
Phn tính toán thêm:
Equation
(
7
8
7
\
)
Parameter Estimates
SSE SE
Constant b
1
b
2
Linear
1522241.371
127.030
103.175
11773.296
76.72449
Inverse
818759.433
1065.641
-1036.246
715255.234
598.0197
Quadratic
1531183.470
205.545
69.525
2.588
2831.197
30.72023
1. Sai s ca các mô hình 2 =
^
AAD
_
= ^
(`
a
`
8
a
)
Z
_
2. La chn và viết phương trình hàm xu thế tt nht biu din doanh thu qua thời gian
78
= 205.545 + 69.525 + 2.588t
2
3. D đoán doanh thu ca doanh nghip vào quý 1/2020 da vào HXT tt nht
78
= 205.545 + 69.525 13 + 2.588 13
2
= 1546.742
4. Đ phù hợp:
0
2
=
0
=
1522241.371
1534014.667
=
0.992325

Preview text:

Một số dạng bài tập đọc kết quả SPSS
1. THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU
Có số liệu ĐTCM về NSLĐ của công nhân trong 1 DN như sau: Statistics NSLD Ký hiệu Tên gọi N Valid 100 = Cỡ mẫu Missing 0 Giá trị khuyết thiếu Mean 7.1600 Trung bình Std. Error of Mean .32641 Sai số bình quân ch n m ọ ẫu = √
(Sai số chuẩn của trung bình) Median 6.0000 Me Trung vị Mode 4.00 Mo Mốt Std. Deviation 3.26410 S Độ lệch chuẩn Variance 10.654 S2 Phương sai Range 16.40 R Khoảng biến thiên Minimum 3.60 (xmin) GT nhỏ nhất Maximum 20.00 (xmax) GT lớn nhất Sum 716.00 Tổng lượng biến =
Ví dụ 1: Trong 1 doanh nghiệp, để có thông tin tiền lương người ta tiến hành chọn 500 nhân viên
để tiến hành điều tra, sử dụng thống kê mô tả bằng SPSS có kết quả ở ả b ng sau: Yêu cầu:
1. Hãy xác định mức lương phổ biến của công nhân trong số người được điều tra. Mo = 12300(ngđ)
2. Với độ tin cậy 95% hãy xác định tiền lương hiện tại bình quân của công nhân toàn doanh nghiệp. − / . ≤ ≤ + / .
3. Có ý kiến cho rằng, tiền lương hiện tại bình quân của nhân viên lớn hơn 12.000 (ngđ), hãy
đưa ra kết luận với mức ý nghĩa 5%? : ≤ 12000 : > 12000 ( − = $) /√
Bác bỏ H0 khi Tqs > tα(n-1)
4. Giả sử năm tới người ta muốn điều tra để suy rộng tiền lương hiện tại bình quân, với xác suất
là 95%, phạm vi sai số chọn mẫu không vượt quá 5000 (ngđ), hãy xác định số nhân viên cần điều tra. & = / '
Ví dụ 2: Có kết quả SPSS như sau: One - Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean S NSLD 70 355.00 203.511 24.324 One - Sample Test Test Value = $ t df Sig. (2- Mean
95% Confidence Interval of the Difference tailed) Difference Lower Upper Bậc tự do của +− , + −, Ký hiệu P-value − ) − () / * . - ./ ( − ) + ( .- $ ) / * ./ kiểm định $ ( − $ NSLD .206 69 .838 5.000 -43.53 53.53
Giá trị cần kiểm định (Test Value = $ ) bằng bao nhiêu?: 350 2. HỒI QUY TƯƠNG QUAN
Kết quả của SPSS và giải thích các ký hiệu: Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Ký hi ệ u/CTT R (hoặc r) = √0 R2 = SSR/SST R2 điều chỉnh SE của mô hình ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Ký hiệu/CTT SS Bậc tự do MS Fqs P-value 0 1 = Regression SSR 1 MSR=SSR/1 2 .000 b − 2 1 Residual SSE 12 MSE=SSE/12 Total SST 13 Tổng số quan sát: n = 14 a. Dependent Variable: DT
b. Predictors: (Constant), CPCL Coefficients a Model Unstandardized Standardized t Sig. Coefficients Coefficients B Std. Error Beta Ký hi ệ u/CTT bj SE bj chuẩn hóa tqs P-value 5 34 = $ (Constant) b 46( 5 0 SE b0 $ ) .000 5 34 = 46( 5 ) CPCL b1 SE b1 b1 chuẩn hóa .000 a. Dependent Variable: DT
Ví dụ: Có số liệu về chi phí chất lượng và doanh thu của một doanh nghiệp qua các năm như sau (trđ): CPCL DT 25 500 43 536 66 580 84 618 100 650 118 690 140 728 158 760 180 800 198 836 222 870 240 902 260 940 278 980
Với số liệu trên ta có bảng kết quả SPSS dưới đây: ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 1 303951.735 1 Residual 387.979 12 32.332 Total 304339.714 13 a. Dependent Variable: DT
b. Predictors: (Constant), CPCL Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 460.389 3.279 1 CPCL 1.868 .019 .999 a. Dependent Variable: DT Yêu cầu:
1. Viết phương trình hồi quy tuyến tính phản ánh ảnh hưởng của chi phí chất lượng đến doanh thu.
2. Xác định chiều hướng và mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa chi phí chất lượng và doanh thu
3. Với độ tin cậy 95% thì khi chi phí chất lượng tăng lên 1 trđ thì doanh thu thay đổi như thế nào
4. Sự thay đổi của doanh thu do chi phí chất lượng quyết định bao nhiêu %? Với độ
tin cậy 95% mô hình có ý nghĩa không.
5. Có ý kiến cho rằng chi phí chất lượng không ảnh hưởng đến doanh thu, hãy đưa
ra kết luận với mức ý nghĩa 5%.
1. Viết phương trình hồi quy tuyến tính phản ánh ảnh hưởng của chi phí chất lượng đến doanh thu: 78 = 460.389 + 1.868x @
2. Xác định chiều hướng và mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa chi phí chất lượng và doanh thu:
Chiều hướng: căn cứ vào b1 hoặc r để đưa ra kết luận.
Mức độ chặt chẽ dựa vào r để đưa ra kết luận 0 = AAB= 1 − AAD= 1 − EFG.HGH =0.998725 AAC AAC E$IEEH.G I r = 0.999362
KL: Mối liên hệ giữa CPCL và DT là MLH tương quan thuận và rất chặt chẽ
3. Với độ tin cậy 95% thì khi chi phí chất lượng tăng lên 1 trđ thì doanh thu thay đổi như
thế nào –> Ước lượng hệ số hồi quy: 5 ( −2) ( −2) J − 46(5 ≤ 5 46(5 K⁄ 2 J ) ≤ MJ J + K⁄ 2 J) b1 = 1.868 / = $.$ O= 2.179 SEb1 = .019
1.868 − 2.179 ∗ 0.019 ≤ M ≤ 1.868 + 2.179 ∗ 0.019 1.826599 ≤ M ≤ 1.909401
4. Sự thay đổi của doanh thu do chi phí chất lượng quyết định bao nhiêu %? Với độ tin
cậy 95% mô hình có ý nghĩa không?
Tính 0 = AAB= 1 − AAD= 1 − EFG.HGH =0.998725 (99.8725%) AAC AAC E$IEEH.G I
Kiểm định ý nghĩa của mô hình: S : 02 = 0 1 : 02 > 0 1TU = AAB VVW = BZ ( ) = 0.998725∗12 =9399.765 ( BZ) ( 0.998725) XYZ Fα(1.n-2) = 4.75
Fqs > Fα(1.n-2) -> Bác bỏ GT Ho
5. Có ý kiến cho rằng chi phí chất lượng không ảnh hưởng đến doanh thu, hãy đưa ra
kết luận với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định hệ số hồi quy: $: M = 0 : M ≠ 0 51 1.868 TU = = = 98.31579 46(51 ) 0.019 / = $.$ O= 2.179
Vậy Tqs > tα/2 ,(n-2) -> Bác bỏ GT Ho 3. DÃY SỐ THỜI GIAN Bảng kết quả SPSS
Model Summary and Parameter Estimates Dependent Variable: DT Equation Model Summary Parameter Estimates R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2 Ký hiệu R 2 F ệ ố qs Bậc tự do P-value Các h s b0, b1, b2 Linear (T.tính) .992 1292.961 1 10 .000 127.030 103.175 Inverse (HPB) .534 11.447 1 10 .007 1065.641 -1036.246 Quadratic (PRB) .998 2433.715 2 9 .000 205.545 69.525 2.588
Ví dụ: Có số liệu doanh thu của 1 doanh nghiệp từ quý 1/2017 đến quý 4/2019 như sau: Năm Quý Doanh thu 2017 1 300 2 350 3 406 4 510 2018 1 630 2 740 3 812 4 928 2019 1 1040 2 1160 3 1296 4 1400
Với số liệu trên ta có bảng kết quả SPSS dưới đây: Equation (78 − 7\) Parameter Estimates Constant b 1 b2 Linear 1522241.371 127.030 103.175 Inverse 818759.433 1065.641 -1036.246 Quadratic 1531183.470 205.545 69.525 2.588
Biết ∑(7 − 7\) = 1534014.667 Yêu cầu:
1. Xác định sai số của từng mô hình hàm xu thế
2. Lựa chọn và viết phương trình hàm xu thế tốt nhất biểu diễn doanh thu qua thời gian
3. Dự đoán doanh thu của doanh nghiệp vào quý 1/2020 dựa vào HXT tốt nhất
4. Hãy xác định độ phù hợp của mô hình HXT tuyến tính (tính hệ số xác định của HXT tuyến tính) Phần tính toán thêm: Equation (78 − 7\) Parameter Estimates SSE SE Constant b 1 b2 Linear 1522241.371 127.030 103.175 11773.296 76.72449 Inverse 818759.433 1065.641 -1036.246 715255.234 598.0197 Quadratic 1531183.470 205.545 69.525 2.588 2831.197 30.72023
1. Sai số của các mô hình 2 = AAD ^ = ^ ∑(` a `8a)Z _ _
2. Lựa chọn và viết phương trình hàm xu thế tốt nhất biểu diễn doanh thu qua thời gian
78 = 205.545 + 69.525 + 2.588t 2
3. Dự đoán doanh thu của doanh nghiệp vào quý 1/2020 dựa vào HXT tốt nhất
78 = 205.545 + 69.525 ∗ 13 + 2.588 ∗ 13 2 = 1546.742 4. Độ phù hợp: 0 2 = 0 = 1522241.371 =0.992325 1534014.667