ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN - Thống kê ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh | Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp
Học phần Thống kê ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh cung cấp cho sinh viên các kỹ năng cần thiết để phân tích và xử lý dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả. Việc nắm vững kiến thức và kỹ năng thống kê sẽ giúp sinh viên tự tin hơn trong môi trường làm việc thực tế.
Preview text:
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐH KINH TẾ TP.HCM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
CHƯƠNG TRÌNH TRÌNH ĐỘ ĐẠI HỌC
(Higher education program)
NGÀNH ĐÀO TẠO (MAJOR): TH NG KÊ KINH TÊ
CHUYÊN NGÀNH (MINOR): TH NG KÊ KINH DOANH
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN (Syllabus)
1. Tên học phần (tên tiếng Việt và tên tiếng Anh – Course name in Vietnamese and English):
Thống kê ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh
(Applied Statistics for Business and Economics)
2. Mã học phần (Course code): ……………………………………………………….
3. Bộ môn phụ trách giảng dạy (Teaching Department):
Bộ môn Thống Kê – Phân Tích Dữ Liệu (Statistics - Data Analysis Department)
4. Trình độ (Level of competency): (apply for students at the first academic
year)sinh viên năm thứ nhất.
5. Số tín chỉ (Credits): 3
6. Phân bổ thời gian (Time allocation): (giờ tín chỉ đối với các hoạt động)
+ Lên lớp (lý thuyết) (theories): 30
+ Làm việc nhóm, thực hành, thảo luận (group works, practice, discussion,): 15.
+ Tự học, tự nghiên cứu (self-study): 90
7. Điều kiện tiên quyết (prequisite courses): trình bày từ 2 đến 3 môn học bắt buộc
phải hoàn thành trước học phần này Không có môn tiên quyết 1
8. Mô tả vắn tắt nội dung học phần (Course description): trình bày ngắn gọn vai trò,
vị trí học phần/môn học, kiến thức sẽ trang bị cho sinh viên, quan hệ với các học
phần/môn học khác trong chương trình đào tạo.
Học phần Thống Kê Ứng Dụng trong Kinh Tế và Kinh Doanh cung cấp một cách có hệ thống
các phương pháp thống kê cơ bản bao gồm việc thu thập dữ liệu về các hiện tượng kinh tế -
kinh doanh và việc xử lý tổng hợp các dữ liệu đã thu thập thành các thông tin hữu ích làm cơ
sở cho việc ra các quyết định trong quản lý kinh tế và kinh doanh. Các phương pháp này bao
gồm: thống kê mô tả, xác suất căn bản, thống kê suy diễn, chỉ số thống kê, dự báo các mức độ
của hiện tượng trong tương lai. Giới thiệu với sinh viên các phần mềm hỗ trợ cho kỹ năng xử
lý số liệu thống kê; giúp sinh viên làm quen với việc đọc các kết quả thống kê được tính toán từ các công cụ này.
9. Chuẩn đầu ra của học phần – Chuẩn đầu ra cấp 3 (Course Learning Outcomes - CLOs):
Sinh viên sau khi hoàn thành học phần Thống kê ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh
sẽ có tư duy và khả năng phân tích định lượng tốt hơn. Cụ thể sinh viên sẽ đạt được các chuẩn đầu ra sau:
9.1 Chuẩn đầu ra Kiến thức (Knowledge) -
CLO1.1: Trình bày được các khái niệm căn bản trong thống kê. -
CLO1.2: Hiểu và diễn giải được với các ví dụ cụ thể các ứng dụng của thống kê
trong các lĩnh vực kinh tế và kinh doanh, đặc biệt là trong ngành đang học. -
CLO1.3: Biết được các nguồn dữ liệu sơ cấp và thứ cấp. -
CLO1.4: Phân biệt được thống kê mô tả và thống kê suy diễn. -
CLO1.5: Hiểu được khái niệm xác suất và ứng dụng của xác suất trong suy diễn thống kê
9.2 Chuẩn đầu ra Kỹ năng (Skills) -
CLO2.1: Biết cách tìm được dữ liệu thống kê thứ cấp. -
CLO2.2: Biết cách thu thập được dữ liệu sơ cấp. -
CLO2.3: Thực hiện được tóm tắt dữ liệu dưới dạng bảng đồ thị hay đặc trưng số. -
CLO2.4: Thực hiện được thống kê suy diễn bao gồm ước lượng thống kê và
kiểm định giả thuyết thống kê. -
CLO2.5: Thực hiện được phân tích chuỗi thời gian và dự báo cơ bản. -
CLO2.6: Truyền đạt được ý nghĩa của các kết quả thống kê đối với việc ra quyết
định trong kinh tế và kinh doanh.
9.3. Chuẩn đầu ra Mức độ tự chủ và trách nhiệm (Autonomy and Resposibility) -
CLO3.1: Làm việc theo nhóm để hoàn thành các bài tập nhóm -
CLO3.2: Chủ động công việc để hoàn thành bài tập đúng hạn -
CLO3.3: Tích cực lắng nghe ý kiến của giảng viên và tự điều chỉnh 2
Ma trận chuẩn đầu ra của học phần (CĐR cấp 3) và chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo (Course learning outcomes m Ví dụ:
Chuẩn đầu ra của học phần
Chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (PLOs) (CĐR cấp 2) (CLOs) PLO1. PLO1.2 PLO1. PLO1. PLO1. PLO2.1 PLO2. PLO2. PLO2. PLO2. PLO3. PLO3.2 PLO3. (CĐR cấp 3) 1 3 4 5 2 3 4 5 1
CLO1.1 Trình bày được các khái P P
niệm căn bản trong thống kê
CLO1.2 Hiểu và diễn giải được S S P P
với các ví dụ cụ thể các ứng dụng của thống kê
CLO1.3 Biết được các nguồn dữ P
liệu sơ cấp và thứ cấp
CLO1.4 Phân biệt được thống kê P P H P P P
mô tả và thống kê suy diễn
CLO1.5 Hiểu được khái niệm H
xác suất và ứng dụng của xác suất
CLO2.1 Biết cách tìm được dữ P liệu thống kê thứ cấp
CLO2.2 Biết cách thu thập được P H P dữ liệu sơ cấp
CLO2.3 Thực hiện được tóm tắt P P H H P
dữ liệu dưới dạng bảng đồ thị hay đặc trưng số 3
CLO2.4 Thực hiện được thống P H P P P
kê suy diễn bao gồm ước lượng
thống kê và kiểm định giả thuyết thống kê
CLO2.5 Thực hiện được phân P P H P
tích chuỗi thời gian và dự báo cơ bản
CLO2.6 Truyền đạt được ý nghĩa P P P P H H P
của các kết quả thống kê
CLO3.1: Làm việc theo nhóm để P H H P P H P H H
hoàn thành các bài tập nhóm
CLO3.2: Chủ động công việc để P H H
hoàn thành bài tập đúng hạn
CLO3.3: Tích cực lắng nghe ý P P H H
kiến của giảng viên và tự điều chỉnh
Ghi chú: các ký tự trong các ô thể hiện
P: Đóng góp một phần cho chuẩn đầu ra Partial supported
S: Đóng góp cho chuẩn đầu ra Supported
H: Đóng góp quan trọng cho chuẩn đầu ra Highly supported
Để trống ô, nếu học phần không có đóng góp cho chuẩn đầu ra tương ứng 4
10. Tài liệu học tập (Learning materials):
10.1 Tài liệu bắt buộc (Text books): (từ 1 đến 3 tài liệu)
Tài liệu 1: Anderson, David R., Sweeney, Dennis J., Williams, Thomas A., Thống Kê trong Kinh Tế
Và Kinh Doanh, Nhà Xuất Bản Kinh Tế, 2020 (bản tiếng Việt).
Anderson, David R., Sweeney, Dennis J., Williams, Thomas A., Statistics for Business and
Economics, 11th ed., South-Western CENGAGE LEARNING, 2011 (bản tiếng Anh),
Tài liệu 2: Slide bài giảng tiếng Anh và tiếng Việt
10.2 Tài liệu tham khảo (Referrences):
Tài liệu 1: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức, 2008 10.3 Khác (Others):
Bộ dữ liệu thực hành cùng với tài liệu 1 được cung cấp trong khóa học trên UEH LMS
Kết quả tổng điều tra dân số Việt Nam 2019 [https://www.gso.gov.vn/du-lieu-va-so-
lieu-thong-ke/2019/12/ket-qua-tong-dieu-tra-dan-so-va-nha-o-thoi-diem-0-gio-ngay- 01-thang-4-nam-2019/]
Kết quả khảo sát mức sống dân cư Việt Nam năm 2018 [https://www.gso.gov.vn/du-
lieu-va-so-lieu-thong-ke/2020/05/ket-qua-khao-sat-muc-song-dan-cu-viet-nam-nam- 2018/]
Giải thích thuật ngữ, nội dung và phương pháp tính một số chỉ tiêu thống kê giá
[https://www.gso.gov.vn/du-lieu-dac-ta/2019/03/giai-thich-thuat-ngu-noi-dung-va-
phuong-phap-tinh-mot-so-chi-tieu-thong-ke-gia/] 5
11. Kế hoạch giảng dạy học phần (Course teaching plan): Buổi
Nội dung giảng dạy (Content)
Phương pháp giảng dạy Tài liệu học tập
Chuẩn bị của sinh viên (số tiết) (tên chương, phần) (Teaching method) (Learning materials) (Student works in detail) Day (chapter, section) (chương, phần)
(bài tập, thuyết trình, giải quyế (hour no.) (chapter, section) tình huống…) Buổi 1
Chương 1: Dữ liệu và thống kê Phương pháp chung: Tài liệu 1: chương 1 và Đọc trước tài liệu (5 tiết)
1. Ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh
thuyết giảng kết hợp với chương 2
Chia nhóm học tập, mỗi nhóm t
giải thích cụ thể và câu 2. Dữ liệu 3 đến 5 sinh viên.
hỏi gợi mở để giúp sinh Tham khảm các trang web: 3. Nguồn dữ liệu viên nhận biết những
điểm chính của nội dung http://www.gso.gov.vn 4 Thống kê mô tả qua các tình huống. http://www.sbv.gov.vn
Đưa các tình huống: cần 5. Thống kê suy diễn https://unstats.un.org/home/
dữ liệu thống kê để ra
6. Máy tính và phân tích thống kê
quyết định; tại sao cần http://data.un.org/
7. Hướng dẫn về đạo đức trong thực hành
thống kê mô tả; tại sao
https://www.fitchsolutions.com/
cần thống kê suy diễn; sử thống kê (SV tự đọc) dụng thông tin thống kê https://www.euromonitor.com/
Chương 2: Thống kê mô tả: trình bày không đầy đủ, bóp méo https://www.nielsen.com/vn/vi/ sự thật.
bằng bảng và đồ thị https://www.ibm.com/analytics/
1. Tóm tắt dữ liệu phân loại pss-statistics-software
2. Tóm tắt dữ liệu định lượng
Keyword để search: infographic
3. Phân tích thăm dò dữ liệu
Đề tài nhóm: thảo luận để xác
4. Bảng chéo và biểu đồ phân tán
định một vấn đề cần nghiên cứu
thống kê và xác định các dữ liệu
5. Hướng dẫn sử dụng chương trình máy cần thu thập. GV góp ý.
Bài tập ở nhà: tự làm các bài tập tính
trong sách chương 1 và chương 2. 6 Buổi 2
Chương 3: Thống kê mô tả: các thước Đưa tình huống ra quyết Tài liệu 1: chương 3 Đọc trước tài liệu đo số (5 tiết)
định để SV hiểu đo lường
Đề tài nhóm: xác định tên đề tài 1. Đo lường vị trí
vị trí có ý nghĩa gì và đo lường biến thiên có ý
định nghĩa vấn đề nghiên cứu, 2. Đo lường biến thiên
nghĩa gì đối với việc ra
phát biểu mục tiêu nghiên cứu, quyết định.
các biến cần thu thập dữ liệu
3. Khảo sát hình dáng phân phối, vị trí
tương đối và phát hiện các bất thường
Thực hành bằng cách thực Bài tập ở nhà
hiện bài tập nhóm là một
4. Phân tích thăm dò dữ liệu
dự án thu thập dữ liệu sơ
Bài tập trên Mindtap của
cấp và trình bày kết quả
Cengage các chương 1,2,3 (tùy
5. Đo lường liên hệ giữa 2 biến thống kê mô tả. chọn)
6. Trung bình có trọng số và làm việc với Các nhóm trình bày kế dữ liệu đã phân tổ hoạch nghiên cứu, giảng
7. Hướng dẫn sử dụng chương trình máy
viên nhận xét, trao đổi ý tính kiến
Giải đáp thắc mắc về các bài tập Buổi 3
Chương 4: Giới thiệu xác xuất
Đặt tình huống gợi mở Tài liệu 1: chương 4 và Đọc trước tài liệu (5 tiết)
1. Thực nghiệm, quy tắc đếm và xác suất
khi ra quyết định, kết quả chương 5 Bài tập ở nhà
sẽ không chắc chắn, do đó 2. Biến cố và xác suất
người ra quyết định cần
Đề tài nhóm: bản câu hỏi và
biết khả năng xảy ra để có
kế hoạch thu thập dữ liệu.
3. Một số quan hệ xác suất căn bản đối sách phù hợp 4. Xác suất điều kiện
Đặt ra tình huống tại sao 5. Định lý Bayes
cần phải biết phân phối
xác suất của biến ngẫu
Chương 5: Phân phối xác xuất rời rạc nhiên. 1. Biến ngẫu nhiên Các nhóm trình bày bản
câu hỏi, giảng viên nhận
2. Phân phối xác xuất rời rạc xét và trao đổi ý kiến
3. Giá trị kỳ vọng và phương sai 7
4. Phân phối xác xuất nhị thức
5. Phân phối xác suất Poisson
6. Phân phối siêu bội (SV tự đọc) Buổi 4
Chương 6: Phân phối xác suất liên tục
Đặt ra tình huống tại sao Tài liệu 1: chương 6 và Đọc trước tài liệu (5 tiết)
1. Phân phối xác suất đều 2,
cần phải biết phân phối chương 7 Bài tập ở nhà
xác suất của biến ngẫu
Phân phối xác suất chuẩn nhiên liên tục.
Đề tài nhóm: điều chỉnh bản
câu hỏi và tiến hành thu thập
3. Xấp xỉ phân phối xác suất nhị thức
Lấy ví dụ việc việc chuẩn dữ liệu.
bằng phân phối xác suất chuẩn (định lý
hóa dữ liệu đưa về Phân giới hạn trung tâm)
phối xác suất chuẩn chuẩn
Bài tập trên Mindtap Cengage hóa, giúp cho việc tính
các chương 4,5,6,7 (tùy chọn)
4. Phân phối xác suất hàm mũ (SV tự đọc) xác suất nhanh chóng với
bảng tra và hàm thống kê.
Chương 7: Chọn mẫu và phân phối
Đặt ra tình huống tại sao xác xuất mẫu
cần phải biết phân phối
xác suất mẫu và ứng dụng 1. Chọn mẫu của phân phối mẫu trong 2. Ước lượng điểm
việc ước lượng khoảng và kiểm định giả thuyết 3. Phân phối mẫu thống kê.
4. Phân phối của trung bình mẫu – định lý giới hạn trung tâm
5. Phân phối của tỷ lệ mẫu
6. Tính chất của ước lượng điểm
7. Các phương pháp chọn mẫu khác (SV tự đọc) Buổi 5
Chương 8: Ước lượng khoảng
Đưa ra các tình huống ra Tài liệu 1: chương 8 và Đọc trước tài liệu. (5 tiết)
quyết định cần thông tin chương 9 Bài tập ở nhà
từ kết quả ước lượng 8
1. Ước lượng trung bình tổng thể
khoảng và kiểm định giả
Đề tài nhóm: tiếp tục thu thập thuyết dữ liệu. 2. Xác định cỡ mẫu Bài tập trên Mindtap của
3. Ước lượng tỷ lệ tổng thể
Cengage các chương 8,9,10 (tùy
Chương 9: Kiểm định giả thuyết chọn)
1. Xây dựng giả thuyết không và giả thuyết đối
2. Sai lầm loại I và sai lầm loại II
3. Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể
4. Kiểm định giả thuyết về tỷ lệ tổng thể
5. Kiểm định giả thuyết và ra quyết định
6. Tính toán xác suất của sai lầm loại II (SV tự đọc)
7. Xác định cỡ mẫu để kiểm định giả
thuyết về trung bình tổng thể (SV tự đọc) Buổi 6
Chương 10: Suy diễn về trung bình và Đưa ra các tình huống ra Tài liệu 1: chương 10 Đọc trước tài liệu.
tỷ lệ của hai tổng thể (5 tiết)
quyết định cần thông tin Bài tập ở nhà
1. Suy diễn về khác biệt của 2 trung bình
từ kết quả kiểm định giả
Đề tài nhóm: thực hiện tóm tắt tổng thể thuyết thống kê từ hai tổng thể
và trình bày dữ liệu, thực hiện
2. Suy diễn về khác biệt của 2 trung bình thống kê suy diễn
tổng thể trường hợp mẫu cặp
3. Suy diễn về khác biệt của 2 tỷ lệ tổng thể
Giải đáp thắc mắc về các bài tập Buổi 7
Kiểm tra giữa kỳ các chương 4,5,6,7 9 (5 tiết) (20%)
Nộp đề tài nhóm (20%) Buổi 8
Chương 13: Chỉ số thống kê
Đưa ra các tình huống ra Tài liệu 1: chương 13 và Đọc trước tài liệu. (5 tiết)
1. Số tương đối về giá
quyết định cần thông tin chương 14 Bài tập ở nhà.
về sự thay đổi giá hay sự
2. Chỉ số giá tổng hợp
Tài liệu 1: chương 11 và thay đổi về lượng qua Bài tập trên Mindtap chương 12 (tùy chọn)
3. Tính toán chỉ số giá từ số tương đối về thời gian. của Cengage (tùy chọn) giá
4. Các chỉ số giá quan trọng
5. Khử lạm phát chuỗi thời gian với số tương đối về giá
6. Một số vấn đề cần chú ý trong chỉ số giá 7. Chỉ số số lượng Đưa ra tình huống cần
Chương 14: Phân tích chuỗi thời gian phải dự báo trong kinh tế và kinh doanh và dự báo
1. Các thành phần của chuỗi thời gian
2. Các phương pháp làm trơn 3. Dự phóng xu hướng
4. Thành phần xu hướng và mùa 5. Phân tích hồi quy
6. Các phương pháp định tính (sv tự đọc)
Buổi 9Ôn tập, giải đáp thắc mắc bài tập Bài tập ở nhà (5 tiết) Công bố điểm quá trình Tổng cộng: 10 45 tiết 11
12. Nhiệm vụ của sinh viên (Student workload):
Mô tả chi tiết các nhiệm vụ sinh viên phải hoàn thành và các hình thức hoạt động: dự giờ, hoàn thành bài đọc
trước khi dự lớp, tổ chức nhóm, hoàn thành các bài tập cá nhân, bài tập nhóm, dự án, đồ án, tiểu luận, v.v.
Sinh viên phải thực hiện đầy dủ các công việc:
- Đọc trước tài liệu cho buổi học và thực hiện tất cả các hoạt động được liệt kê chi tiết trong Mục 11;
- Sinh viên phải tích cực tham gia ý kiến trong các tình huống đưa ra trong bài giảng;
- Tích cực tham gia và đóng góp cho đề tài nhóm.
13. Tiêu chuẩn đánh giá sinh viên (Student assessment system): - Kiểm tra định kỳ: 30% - Kiểm tra giữa kỳ: 20%
- Thi kết thúc học phần (Dự án): 50%
Thang điểm: (Scoring guide/Rubric)
Rubric 1. Đánh giá đề tài nhóm Tiêu chí Trọngsố Tốt Khá Trung bình Kém (%) (100%) (75%) (50%) (0%) Chủ động và Tham gia thảo Ít tham gia Không tham Xác định vấn đề tích cực thảo luận với giảng gia thảo luận nghiên cứu, mục tiêu thảo luận và 20 luận với giảng viên và thực với giảng viên, nghiên cứu, nội dung với giảng viên nghiên cứu viên và điều hiện điều chỉnh không thực và ít điều chỉnh chỉnh tốt theo yêu cầu hiện điều chỉnh Kế hoạch thu Kế hoạch thu Kế hoạch thu Kế hoạch thu Kế hoạch thu thập dữ liệu rất thập dữ liệu thập dữ liệu ít thập dữ liệu 10 thập dữ liệu sơ chi tiết và rõ khá chi tiết và chi tiết và chưa sài ràng rõ ràng rõ ràng Thu thập dữ liệu Thu thập dữ Thu thập dữ Tích cực thu thập dữ liệu đúng yêu cầu về liệu khá đúng liệu ít đúng Thu thập dữ liệu không đúng 10 quy mô mẫu và yêu cầu về quy yêu cầu về quy yêu cầu về quy đối tượng khảo mô mẫu và đối mô mẫu và đối mô mẫu và đối sát tượng tượng tượng Tóm tắt và trình Tóm tắt và Tóm tắt và Tóm tắt và Tóm tắt và trình bày trình bày dữ trình bày dữ 10 bày dữ liệu rất trình bày dữ dữ liệu liệu khá dễ liệu khó dễ dễ hiểu, rất dễ liệu dễ hiểu, dễ hiểu, khá dễ hiểu, khó hình hình dung hình dung hình dung dung 10 Suy diễn tốt Suy diễn khá Suy diễn chấp Suy diễn chưa Thống kê suy nghĩa tốt nhận được tốt 20 Diễn giải ý Diễn giải ý Diễn giải ý Diễn giải ý Ý nghĩa và ứng dụng của kết quả phân tích nghĩa của kết nghĩa của kết nghĩa của kết nghĩa của kết 12 quả thống kê quả thống kê quả thống kê quả thống kê đối đối với việc ra đối với việc ra đối với việc ra thống kê với việc ra quyết quyết định quyết định khá quyết định định tốt chấp nhận tốt chưa tốt được Chất lượng bài báo Sáng tạo, phù Có khi phù Không phù 20 Phù hợp hợp, có khi cáo hợp hợp chưa phù hợp
14. Hoạt động hỗ trợ của giảng viên và trợ giảng (Student support):
Giảng viên sẽ giải đáp thắc mắc cho sinh viên trên diễn đàn trực tuyến, và xếp lịch
mỗi tuần có ít nhất một buổi giảng viên sẽ có mặt ở văn phòng khoa để gặp trực tiếp
sinh viên giải quyết các vấn đề phức tạp cần tương tác trực tiếp. Lịch tiếp sinh viên và
diễn đàn trực tuyến giảng viên phải thông báo cho sinh viên ngay từ buổi học đầu tiên
và thông báo trên khóa học trên UEH LMS của lớp học phần.
TP.HCM, ngày 26 tháng 02 năm 2021
PHÊ DUYỆT CỦA TRƯỞNG KHOA NGƯỜI BIÊN SOẠN
(ký, ghi rõ họ tên)
(ký, ghi rõ họ tên)
Hoàng Trọng – Hà Văn Sơn 13