Tài liệu thống kê ứng dụng | Trường Đại học Kinh tế – Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

lOMoAR cPSD| 46348410
ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT
ĐỒ ÁN MÔN THỐNG KÊ ỨNG DỤNG NHÓM 6
Đề tài: Các yếu tố tác động đến mức lương hàng năm
của cầu thủ bóng rổ
Môn học: Thống kê ứng dụng
Giảng viên: Phạm Hoàng Uyên - Lương Thanh Quỳnh
Sinh viên thực hiện: STT Họ và tên MSSV 1 Nguyễn Diệu Huyền K214100741 2 Phan Đặng Kiều Châu K214101918 3 Phùng Lê Minh Uyên K214101929 4 Nguyễn Lê Phương Hà K214101919
Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 12 năm 2022 lOMoAR cPSD| 46348410 MỤC LỤC
I. Phân tích dữ liệu .................................................................................................................. 2
1. Thang đo dữ liệu ................................................................................................................ 2
2. Các biến định lượng ........................................................................................................... 3
3. Các biến định tính .............................................................................................................. 4
II. Phân tích số liệu .................................................................................................................. 6
1. Thống kê mô tả .................................................................................................................. 6
a. Các biến định tính: .......................................................................................................... 6
b. Các biến định lượng: ...................................................................................................... 8
2. Thống kê suy diễn ............................................................................................................ 10
a. Ước lượng về số phút trung bình trên mỗi trận của 269 cầu thủ .................................. 10
b.Ước lượng về tuổi trung bình của 269 cầu thủ .............................................................. 12
c.Ước lượng về thu nhập trung bình trên mỗi trận của 269 cầu thủ ................................. 13
d. Kiểm định về sự ảnh hưởng của số điểm mỗi trận đấu lên sự tham gia Giải đấu Allstar
của cầu thủ........................................................................................................................ 15
e. Kiểm định về sự ảnh hưởng của tình trạng hôn nhân lên mức thu nhập của cầu thủ ... 16
f. Kiểm định về sự ảnh hưởng của chủng tộc lên thu nhập của cầu thủ ........................... 17 LỜI MỞ ĐẦU
Lời đầu tiên, chúng em xin cảm ơn Trường Đại học Kinh tế - Luật, ĐHQG TPHCM
đã đưa môn “Thống kê ứng dụng” vào chương trình giảng dạy để chúng em có thể mở
rộng hiểu biết sâu sắc và đúng đắn về quy tắc, bản chất cũng như vai trò của thống kê,
ước lượng và kiểm định. Đặc biệt, chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành và lòng
biết ơn sâu sắc đến cô Phạm Hoàng Uyên và cô Lương Thanh Quỳnh giảng viên và
trợ giảng trực tiếp hướng dẫn và chỉ bảo tận tình để chúng em có thể hoàn thành tốt đề
tài báo cáo này. Do những hạn chế về thời gian cũng như kiến thức, kinh nghiệm thực
tế nên bài viết của chúng em không tránh khỏi những sai sót, chúng em rất mong nhận
được sự góp ý, sửa đổi bổ sung của các thầy cô và các bạn để bài báo cáo của chúng
em được hoàn thiện hơn.
I. Phân tích dữ liệu
1. Thang đo dữ liệu Tên biến Loại biến Thang đo marr Định tính Định danh lOMoAR cPSD| 46348410 wage Định lượng Thứ bậc age Định lượng Thứ bậc points Định lượng Thứ bậc allstar Định tính Định danh avgmin Định lượng Thứ bậc black Định tính Định danh *Chú thích
- marr: Tình trạng hôn nhân
- wage: Mức lương hàng năm, tính theo đơn vị ngàn dollars - age: Độ tuổi
- points: Số điểm ghi được mỗi trận đấu
- allstar: Tham gia giải đấu Allstar
- avgmin: Số phút thi đấu trong mỗi trận đấu - black: Màu da
2. Các biến định lượng
Sau khi nhập dữ liệu vào Stata và quan sát 269 cầu thủ bóng chày theo các biến định
lượng (wage, age, points, avgmin), ta thấy: - Trung bình (Mean):
+ Thu nhập trung bình của 269 cầu thủ trên là 1423,83.
+ Độ tuổi trung bình của 269 cầu thủ trên là 27,39.
+ Số điểm trung bình của 269 cầu thủ trên đạt được trong một trận đấu là 10,26.
+ Số phút thi đấu trung bình của 269 cầu thủ trên trong một trận là 23,78.
- Độ lệch chuẩn (Std. Dev):
+ Độ lệch chuẩn về thu nhập (wage) của 269 cầu thủ là 999,77.
+ Độ lệch chuẩn về độ tuổi (age) của 269 cầu thủ là 3,39.
+ Độ lệch chuẩn về số điểm (points) một trận đấu của 269 cầu thủ là 5,88. lOMoAR cPSD| 46348410
+ Độ lệch chuẩn về số phút (avgmin) thi đấu một trận của 269 cầu thủ là 9,73.
- Giá trị lớn nhất (Max) - Giá trị nhỏ nhất (Min):
+ Max (wage) = 5740 + Min (wage) = 150.
+ Max (age) = 41 + Min (age) = 21.
+ Max (points) = 30 + Min (points) = 1.
+ Max (avgmin) = 43,09 + Min (avgmin) = 2,89.
3. Các biến định tính
Sau khi nhập dữ liệu vào Stata, quan sát các biến định tính (allstar, marr, black).
- Với biến “allstar”:
- Allstar = 0: Cầu thủ không tham gia Giải đấu Allstar:
+ Số lượng quan sát sát được: 238 cầu thủ
+ Trung vị số điểm mà 238 cầu thủ đạt được (ngoài giải Allstar): 8,5
+ Trung bình số điểm mà 238 cầu thủ đạt được (ngoài giải Allstar): 8,97 lOMoAR cPSD| 46348410
- Allstar = 1: Cầu thủ tham gia giải đấu Allstar:
+ Số lượng quan sát được: 31 cầu thủ
+ Trung vị số điểm mà 31 cầu thủ đạt được (cả trong và ngoài giải Allstar): 20 +
Trung bình số điểm mà 31 cầu thủ đạt được (cả trong và ngoài giải Allstar): 20,16
- Với biến “marr”:
- Marr = 0: Cầu thủ chưa kết hôn:
+ Số lượng quan sát được: 150 cầu thủ
+ Trung vị số tuổi của những cầu thủ chưa kết hôn: 26
+ Trung bình số tuổi của những cầu thủ chưa kết hôn: 26,27 lOMoAR cPSD| 46348410
- Marr = 1: Cầu thủ đã kết hôn:
+ Số lượng quan sát được: 119 cầu thủ.
+ Trung vị số tuổi của những cầu thủ đã kết hôn: 29.
+ Trung bình số tuổi của những cầu thủ đã kết hôn: 28,79.
- Số điểm mà 269 cầu thủ đạt được trong mỗi trận nằm từ khoảng 1 - 30.
- Có 2 biến là biến ngoại lệ.
- Trung vị điểm mà 269 cầu thủ đạt được trong mỗi trận là 9.
II. Phân tích số liệu
1. Thống kê mô tả
a. Các biến định tính:
● Biểu đồ cho biến “marr” lOMoAR cPSD| 46348410 ➔ Nhận xét:
- Có 150 cầu thủ chưa kết hôn trong số 269 cầu thủ: chiếm 55,76%
- Có 119 cầu thủ đã kết hôn trong số 269 cầu thủ: chiếm 44,24%
● Biểu đồ cho biến “allstar” ➔ Nhận xét:
- Có 238 cầu thủ không tham dự Allstar trong số 269 cầu thủ: chiếm 88,48%.
- Có 31 cầu thủ tham dự Allstar trong số 269 cầu thủ: chiếm 11,52%.
● Biểu đồ cho biến “black” lOMoAR cPSD| 46348410 ➔ Nhận xét:
- Có 52 cầu thủ da trắng trong số 269 cầu thủ: chiếm 19,33%.
- Có 217 cầu thủ da màu trong số 269 cầu thủ: chiếm 80,67%.
b. Các biến định lượng:
● Biểu đồ cho biến “wage”
➔ Nhận xét: Biểu đồ trên thể hiện tần suất thu nhập của 269 cầu thủ. Trong đó
Mode của biểu đồ nằm trong khoảng từ 0 đến 2000 ngàn đô và giá trị xuất hiện
ít nhất rơi vào khoảng 3900, 4500 và 5800 ngàn đô. Biểu đồ có xu hướng lệch phải.
● Biểu đồ cho biến “age” lOMoAR cPSD| 46348410
➔ Nhận xét: Biểu đồ trên thể hiện tần suất tuổi của 269 cầu thủ. Trong đó Mode
của biểu đồ nằm trong khoảng từ 25 đến 30 tuổi và giá trị xuất hiện ít nhất rơi
vào khoảng 40 tuổi. Biểu đồ có xu hướng lệch phải.
● Biểu đồ cho biến “points”
➔ Nhận xét: Biểu đồ trên thể hiện tần suất điểm của 269 cầu thủ. Trong đó Mode
của biểu đồ nằm trong khoảng từ 0 đến 10 điểm và giá trị xuất hiện ít nhất rơi
vào khoảng 24 điểm. Biểu đồ có xu hướng lệch phải.
● Biểu đồ cho biến “avgmin” lOMoAR cPSD| 46348410
➔ Nhận xét: Biểu đồ trên thể hiện tần suất có mặt trong sân của 269 cầu thủ. Trong
đó Mode của biểu đồ nằm trong khoảng từ 30 đến 40 phút và giá trị xuất hiện ít
nhất rơi vào khoảng 41 phút. Biểu đồ có xu hướng lệch trái.
2. Thống kê suy diễn
a. Ước lượng về số phút trung bình trên mỗi trận của 269 cầu thủ
Hiển thị dữ liệu trong Stata:
Biểu đồ boxplot của biến “avgmin” lOMoAR cPSD| 46348410
Biểu đồ histogram của biến “avgmin”
Dựa vào hình ảnh biểu đồ, ta ước lượng “Số phút trung bình cầu thủ chơi trong mỗi
trận đấu là 28 phút”. - Ta đặt:
+ H : Số phút trung bình cầu thủ chơi trong mỗi trận đấu là 28 phút. 0
+ Ha: Số phút trung bình cầu thủ chơi trong mỗi trận đấu không phải 28 phút. H0:u=28
{H a:u<28 -
Thực hiện kiểm định với mức ý nghĩa 5%:
➔ Nhận xét: P-Value < α ➔ Bác bỏ H ➔ 0
Số phút cầu thủ chơi trung bình trong
mỗi game nhỏ hơn 28 phút. lOMoAR cPSD| 46348410
b. Ước lượng về tuổi trung bình của 269 cầu thủ
Hiển thị dữ liệu trong Stata:
Biểu đồ boxplot của biến “age”
Biểu đồ histogram của biến “age”
Dựa vào hình ảnh biểu đồ, ta ước lượng “Số tuổi trung bình của một cầu thủ là 27 tuổi”.
+ H : Số tuổi trung bình của cầu thủ là 27 tuổi. 0
+ Ha: Số tuổi trung bình của cầu thủ không phải 27 tuổi.
- Thực hiện kiểm định với mức ý nghĩa 5%: lOMoAR cPSD| 46348410
➔ Nhận xét: P-Value > α ➔ Không bác bỏ H ➔ Số tuổi trung bình của 269 cầu 0
thủ là 27 không đủ cơ sở để kết luận.
c. Ước lượng về thu nhập trung bình trên mỗi trận của 269 cầu thủ
Hiển thị dữ liệu trong Stata:
Biểu đồ boxplot của biến “wage” lOMoAR cPSD| 46348410
Biểu đồ histogram của biến “wage”
Dựa vào hình ảnh biểu đồ, ta ước lượng “Thu nhập trung bình của một cầu thủ là 1350 ngàn đô”
+ H0: Thu nhập trung bình của một cầu thủ là 1350 ngàn đô.
+ H : Thu nhập trung bình của một cầu thủ không phải là 1350 ngàn đô. a
- Thực hiện kiểm định với mức ý nghĩa 5%:
➔ Nhận xét: P-Value > α ➔ Không bác bỏ H ➔ Lương trung bình của 269 các 0
cầu thủ là 1350 ngàn đô không đủ cơ sở để kết luận. lOMoAR cPSD| 46348410
d. Kiểm định về sự ảnh hưởng của số điểm mỗi trận đấu lên sự tham gia
Giải đấu Allstar của cầu thủ.
Hiển thị dữ liệu trong Stata:
Biểu đồ boxplot của biến “points”
- Đặt giả thuyết: Số điểm mỗi game không liên quan đến việc cầu thủ đó có tham gia Allstar hay không.
+ H : Số điểm mỗi game không liên quan đến việc cầu thủ đó có tham gia Allstar 0 hay không.
+ H : Số điểm mỗi game ảnh hưởng đến việc cầu thủ đó có tham gia Allstar hay a không.
- Thực hiện kiểm định với mức ý nghĩa 5%: lOMoAR cPSD| 46348410
➔ Nhận xét: P-Value < α ➔ Bác bỏ H ➔ Số điểm mỗi game có liên quan và ảnh 0
hưởng tới việc cầu thủ đó có từng tham gia giải Allstar hay không.
e. Kiểm định về sự ảnh hưởng của tình trạng hôn nhân lên mức thu nhập của cầu thủ.
Hiển thị dữ liệu trong Stata:
Biểu đồ boxplot của biến “wage”
- Đặt giả thuyết: Tiền lương của cầu thủ không liên quan đến việc cầu thủ đã kết hôn hay chưa.
+ H : Tình trạng hôn nhân không ảnh hưởng đến tiền lương của cầu thủ. 0
+ Ha: Tình trạng hôn nhân ảnh hưởng đến tiền lương của cầu thủ.
H0:u1−u2=0
{Ha:u1−u2<0 -
Thực hiện kiểm định với mức ý nghĩa 5%: lOMoAR cPSD| 46348410
➔ Nhận xét: P-Value < α ➔ Bác bỏ H ➔ Việc cầu thủ đã kết hôn hay chưa có 0
ảnh hưởng đến tiền lương của cầu thủ đó.
f. Kiểm định về sự ảnh hưởng của chủng tộc lên thu nhập của cầu thủ
Hiển thị dữ liệu trong Stata:
Biểu đồ boxplot của biến “wage”
- Đặt giả thuyết: Việc cầu thủ là người da màu không ảnh hưởng đến tiền lương của cầu thủ.
+ H : Việc cầu thủ là người da màu không liên quan đến tiền lương của cầu thủ. 0
+ Ha: Việc cầu thủ là người da màu ảnh hưởng đến tiền lương của cầu thủ.
H0:u1−u2=0
{Ha:u1−u2<0 -
Thực hiện kiểm định với mức ý nghĩa 5%: lOMoAR cPSD| 46348410
➔ Nhận xét: P-Value > α ➔ Không bác bỏ H0 ➔ Việc cầu thủ là người da màu
hay không không ảnh hưởng đến tiền lương của cầu thủ đó.