GIÁO TRÌNH THỐNG KÊ THỰC HÀNH (VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA SPSS VÀ STATA)

THỐNG KÊ THỰC HÀNH

cùng với

KINH TẾ LƯỢNG

tạo nên khối kiến thức ứng dụng, lý thuyết xác suất và phân tích dữ liệu của ngành học Toán kinh tế. Như tên gọi của nó, giáo trình này sẽ cung cấp một hệ thống kiến thức nghiên cứu và thực hành các phương pháp của thống kê toán: Quá trình nghiên cứu thống kê theo phương pháp mô hình hóa, kĩ thuật phân tích dữ liệu. Về mặt lí thuyết, mô hình hóa thống kê và phân tích dữ liệu là một lĩnh vực phức tạp, đặc biệt là những phương pháp phân tích thống kê nhiều chiều. Trong khuôn khổ của giáo trình này, những vấn đề lý thuyết sẽ được trình bày ở mức độ vừa phải, phù hợp với những kiến thức toán học đã được trang bị trong chương trình Đại số tuyến tính, Giải tích và Lý thuyết xác suất. Những vấn đề đòi hỏi hàm lượng kiến thức toán học nhiều hơn chỉ được giới thiệu và hướng dẫn cách sử dụng. Về nội dung giáo trình, do kết cấu của chương trình đào tạo, toàn bộ nội dung xây dựng các mô hình thống kê và dự báo đã được trình bày trong chương trình Kinh tế lượng.

Với mục đích ứng dụng cho nghiên cứu và thực hành thống kê trong các lĩnh vực kinh tế xã hội khác nhau, giáo trình này cũng đòi hỏi người học phải có những kiến thức nhất định về lĩnh vực này. Những nội dung quan trọng của Kinh tế học chắc chắn là hết sức cần thiết cho quá trình nghiên cứu thống kê cũng như thực hành phân tích thống kê.

Ngoài ra, một trong những nội dung quan trọng được trình bày trong giáo trình này là việc khai thác các phần mềm. Các phần mềm thống kê và toán học được lựa chọn tương ứng với các nội dung phân tích thống kê. Phần mềm cơ bản được sử dụng là SPSS, các phần mềm bổ trợ gồm STATA, Excel,…

MỤC LỤC

Chương 1: Những vấn đề cơ bản của thống kê thực hành

Chương 2: Phương pháp mẫu và lý thuyết điều tra chọn mẫu

Chương 3: Thống kê mô tả

Chương 4: Phân tích phương sai

Chương 5: Kiểm định phi tham số

Chương 6: Phân tích hồi quy và tương quan

Chương 7: Phân tích nhân tố phương pháp thành phần chính

Chương 8: Phân tích nhân tố tương ứng

Chương 9: Phân tích nhân tố tương ứng nhiều biến

Chương 10: Phân tích tương quan chính xác

Chương 11: Các phương pháp phân lớp

Chương 12: Phân tích khác biệt