Đang tải... (xem toàn văn)
Phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu
1 PhươngPhương pháppháp ghiênghiên cứucứu vàvà PhânPhân tíchtích dữdữ liệuliệu CâuCâu hhỏỏii nghiênnghiên ccứứuu 2 MMụục tiêu nghiên cc tiêu nghiên cứứuu Xác ñịnh những kết quả cần ñạt ñể trả lời cho câu hỏi nghiên cứu 3 GiGiảả thithiếếtt Mô tả mối quan hệ giữa các biến Các biến phải ño lường ñược Giả thiết phải thể hiện dưới dạng kiểm tra ñược (xác nhận hay không xác nhận) ◦ Nếu giả thuyết ñược xác nhận => ñóng góp vào khám phá của ñề tài ◦ Nếu giả thuyết không ñược xác nhận =>tìm hiểu xem nhân tố nào là quan trọng cần nghiên cứu thêm 4 TTổổngng quanquan lýlý thuythuyếếtt ((Literature Review)Literature Review) Vấn ñề quan tâm ñã ñược nghiên cứu trước ñây chưa và kết quả như thế nào. Liệu có thể phát triển thêm từ công trình ñã có. Các chuyên gia ñánh giá phần này dựa trên: ◦ Tính logic trong lập luận ◦ Tính ñầy ñủ trong tham khảo các ñề tài ñã có ◦ Tính liên quan ñến mục tiêu nghiên cứu 5 TTổổngng quanquan lýlý thuythuyếếtt Cấu trúc của phần này ñược xây dựng dựa trên Mô hình phân tích (Analytical Framework) của nghiên cứu Trong một số trường hợp, mô hình này còn ñược gọi là Mô hình khái niệm (Conceptual Framework) ◦ Sơ ñồ diễn tả mối quan hệ giữa các nhân tố ◦ ðây là cơ sở ñể xây dựng các giả thiết 6 2 Ví dVí dụụ vvềề mô hình phân tíchmô hình phân tích 7 Employer needs Employability Learning approach Graduate competencies Student involvement Part-time experience PHÂ TÍCH DỮ LIỆU TROG PHÂ TÍCH DỮ LIỆU TROG QUÁ TRÌH GHIÊ CỨUQUÁ TRÌH GHIÊ CỨU Thiết kế nghiên cứu Phân tích và diễn giải thông tin Thống kê mô tả dựa trên các biến Bảng chéo của các biến Chuẩn bị trình bày dữ liệu Xác định các kiến nghị Báo cáo nghiên cứu Quyết định quản lý Hoạch định phân tích sơ bộ Điều chỉnh giả thiết Trình bày bằng biểu đồ Kiểm định các giả thiết Thu thập và chuẩn bị thông tin Các loCác loạại phân tích di phân tích dữữ liliệệuu Phân tích dữ liệu ñể khám phá (EDA) ◦ Dữ liệu hướng dẫn lựa chọn phân tích - hay xem lại phân tích ñã dự kiến Phân tích dữ liệu ñể khẳng ñịnh (CDA) ◦ Gần với suy lý thống kê cổ ñiển qua sử dụng ñộ tin cậy và mức ý nghĩa ◦ Có thể sử dụng thông tin từ bộ dữ liệu có liên quan mật thiết hay xác nhận giá trị các kết quả tìm thấy qua thu thập và phân tích dữ liệu mới 10 PHAÂN TÍCH DỮ LIEÄU ĐEÅ KHAÙM PHAÙ (EDA) 206 0 10 43,5% ,0% 2,1% 157 27 74 33,1% 5,7% 15,6% Female Male Gender Clerical Custodial Manager Employment Category Gender * Employment Category Gender * Employment Category CrosstabulationCrosstabulation 12 3 ThThốốngng kêkê mơmơ ttảả MÔ TẢ SỐ LIỆU BẰNG BIỂU ĐỒ Bar Pie Histogram CÁC ĐẶC TRƯNG CỦA SỐ LIỆU MỘT BIẾN Đặc trưng vò trí (Central tendency) Đặc trưng phân tán (Dispersion) Đặc trưng phân phối (Distribution) 13 Các kCác kỹỹ thuthuậật trình bày và t trình bày và khkhảảo sát phân pho sát phân phốốii Bảng tần số Trình bày bằng hình ảnh ◦ Biểu đồ (Histograms) ◦ Stem-and-leaf ◦ Box-plot Bảng chéo của các biến 14 Các kCác kỹỹ thuthuậật trình bày và t trình bày và khkhảảo sát phân pho sát phân phốốii Biểu đồ ◦ Trình bày tất cả các khoảng trong phân phối, kể cả khơng có giá trị quan sát ◦ Khảo sát dạng của phân phối về độ lệch, độ nhọn 15 16 Stem width: 10000 Each leaf: 3 case(s) Frequency Stem & Leaf 33 1 . 56667789999 110 2 . 00001111111222222222333334444444444 115 2 . 555555556666666667777777778888889999999 80 3 . 000000000001111112233333444 32 3 . 55556677889 20 4 . 0001233 12 4 . 5678 12 5 . 0124 7 5 . 556 53 Extremes (>=56750) Current Salary Current Salary StemStem andand Leaf PlotLeaf Plot 17 Các kCác kỹỹ thuthuậật trình bày và t trình bày và khkhảảo sát phân pho sát phân phốốii Box-plot ◦ Hộp chữ nhật chứa 50% giá trị của dữ liệu ◦ Vạch đứng trên hộp diễn tả trung vị ◦ Các đoạn mở rộng về bên phải và trái kết thúc với giá trị lớn nhất và nhỏ nhất 18 4 19 Các kCác kỹỹ thuthuậật trình bày và t trình bày và khkhảảo sát phân pho sát phân phốốii Biến ñổi dữ liệu ◦ Nâng cao khả năng diễn giải và tương thích với các bộ dữ liệu khác ◦ ðối xứng hơn và cân bằng ñộ phân tán ◦ Cải thiện quan hệ tuyến tính giữa các biến 20 BBảảng chéong chéo Kỹ thuật so sánh hai biến phân loại ◦ Các ô ◦ Biên ◦ Bảng hai chiều 21 Gender * Employment Category Crosstabulation 206 0 10 216 95,4% ,0% 4,6% 100,0% 56,7% ,0% 11,9% 45,6% 43,5% ,0% 2,1% 45,6% 157 27 74 258 60,9% 10,5% 28,7% 100,0% 43,3% 100,0% 88,1% 54,4% 33,1% 5,7% 15,6% 54,4% 363 27 84 474 76,6% 5,7% 17,7% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 76,6% 5,7% 17,7% 100,0% Count % within Gender % within Employment Category % of Total Count % within Gender % within Employment Category % of Total Count % within Gender % within Employment Category % of Total Female Male Gender Total Clerical Custodial Manager Employment Category Total 22 ThThốốngng kêkê mômô ttảả Ñaëc tröng vò trí (Central tendency) Trung bình (Mean) Mode Trung vị (Median) 23 TrungTrung bìnhbình (MEAN(MEAN) & Mode) & Mode Trung bình là: ◦ Bình quân số học ◦ Tổng giá trị quan sát/Số lần quan sát Mode là: ◦ Giá trị (chứ không phải số lần) xuất hiện thường xuyên nhất 24 5 Trung vTrung v (MEDIAN)(MEDIAN) Trung v l: im gia ca phõn phi 50% quan sỏt nm phớa trờn & 50% quan sỏt nm phớa di Nu s s hng trong dóy s l s chn, trung v l s bỡnh quõn ca 2 giỏ tr gia dóy s Trung v khụng ph thuc vo cỏc cc tr, trong khi Trung bỡnh (Mean) chu nh hng ca cỏc giỏ tr cao v thp nht trong dóy s. 25 Khi no thỡ sKhi no thỡ s ddng cỏc sng cỏc s ủo ủo nyny S o Thang o Khi s dng Vớ d Mode nh danh D liu di dng phõn loi Mu mt, hỡnh thc hp ng, gii tớnh Trung v (Median) Th t D liu bao gm cỏc giỏ tr cc biờn Phõn hng trong lp, th t lỳc sinh Trung bỡnh (Mean) Quóng v t l D liu phự hp T l tr li, tui, mc thớch 26 ThThngng kờkờ mụmụ tt ẹaởc trửng phaõn taựn (Dispersion) Variance Standard deviation Standard error of Mean Min, Max Extreme values - Outliers Range Quartiles Interquartile range Boxplot 27 ThThngng kờkờ mụmụ tt ẹaởc trửng phaõn phoỏi (Distribution) Phaõn phoỏi chuaồn 28 SS ủủ phõn phphõn phi chui chun (hỡnh chuụng)n (hỡnh chuụng) Mean = median = mode i xng qua ủim gia uụi chuụng tip cn trc X , nhng khụng ct 29 GiỏGiỏ trtr trungtrung bỡnhbỡnh vv llchch chuchunn 30 t bin thiờn hn Bin thiờn nhiu hn 6 ððộộ llệệch chuch chun và % các quan sátn và % các quan sát Sơ ñồ phân phối chuNn Di chuyển về bất kỳ bên nào của Mean 1 khoảng cách là một ñộ lệch chuNn, khoảng phân phối ñều chứa 34% của không gian giới hạn bởi sơ ñồ 68% số quan sát nằm trong khoảng ± 1 ñộ lệch chuNn của Trung bình 31 Current Salary - Descriptive Statistics $34,419.57 $784.311 $32,878.40 $35,960.73 $28,875.00 $17,075.661 $15,750 $135,000 $119,250 $13,163 2,125 ,112 5,378 ,224 Mean Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval for Mean Median Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis Statistic Std. Error 32 PHAÂN TÍCH DỮ LIEÄU ĐEÅ XAÙC NHAÄN (CDA) Các loCác loạại gii giảả thithiếếtt Giả thiết không Giả thiết khác 34 Logic cLogic củủa kia kiểểm ñm ñịịnh ginh giảả thithiếếtt Phép kiểm hai ñuôi Phép kiểm một ñuôi 35 Logic cLogic củủa kia kiểểm ñm ñịịnh ginh giảả thithiếếtt Lỗi loại 1 Lỗi loại 2 36 7 KiKiểểm ñm ñịịnh vnh vớới ý nghĩa thi ý nghĩa thốống kêng kê Phát biểu giả thiết không Chọn phép kiểm thống kê Chọn mức ý nghĩa α mong muốn Tính giá trị sai biệt Tra bảng tìm giá trị sig. tương ứng Sig. nhỏ hơn α ⇔ Bác bỏ giả thiết không Diễn giải kết quả kiểm ñịnh 37 Các loCác loạại phép kii phép kiểểm theo mm theo mứức ý c ý nghĩanghĩa Phép kiểm tham số ◦ Phép kiểm Z hay t ñược sử dụng ñể xác ñịnh sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê giữa trung bình mẫu và trung bình ñám ñông Các giả ñịnh: ◦ Các quan sát ñộc lập ◦ Phân phối chuNn ◦ Các ñám ñông có cùng phương sai ◦ Thang ño ít ra phải là thang ño quãng 38 OneOne sample T testsample T test One-Sample Statistics 474 13,49 2,885 ,133 Educational Level (years) N Mean Std. Deviation Std. Error Mean One-Sample Test -3,837 473 ,000 -,508 Educational Level (years) t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Test Value = 14 39 IndependentIndependent sample T testsample T test Group Statistics 258 14,43 2,979 ,185 216 12,37 2,319 ,158 Gender Male Female Educational Level (years) N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Independent Samples Test 17,884 ,000 8,28 472 ,000 2,060 ,249 8,46 469,6 ,000 2,060 ,244 Equal variances assumed Equal variances not assumed Educational Level (years) F Sig. Levene's Test for Equality of Variances t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference t-test for Equality of Means 40 Levene's Test: H 0 : Equal Variance H a : Unequal Variance Equal Variance: df = N 1 +N 2 -2 Các loCác loạại phép kii phép kiểểm theo mm theo mứức ý c ý nghĩanghĩa tailed) Sig.(2 Difference Mean of Error Standard Difference Mean t ↔=⇒ + −+ −+− − = 2121 2 22 2 11 21 N 1 N 1 2NN 1)S(N1)S(N XX t 41 Unequal Variance: Các loCác loạại phép kii phép kiểểm theo mm theo mứức ý c ý nghĩanghĩa tailed) Sig.(2 Difference Mean of Error Standard Difference Mean t ↔=⇒ + − = 2 2 2 1 2 1 21 N S N S XX t 1N1N )( df 2 2 2 1 2 1 2 21 − + − + = ωω ωω 1 2 1 1 N S ω = 2 2 2 2 N S ω = 42 8 PairedPaired sample T testsample T test Paired Samples Statistics $34,419.57 474 $17,075.661 $784.311 $17,016.09 474 $7,870.638 $361.510 Current Salary Beginning Salary Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Paired Samples Test $17403.48 $10,814.620 $496.732 35,04 473 ,000 Current Salary - Beginning Salary Mean Std. Deviation Std. Error Mean Paired Differences t df Sig. (2-tailed) 43 ANOVAANOVA Phân tích phương sai (ANOVA) ◦ Phương pháp thống kê để kiểm định giả thiết khơng về sự bằng nhau của nhiều trung bình ◦ H: µ 1 = µ 2 = = µ i = = µ n 44 ANOVAANOVA Sum of Squares Between Groups df = n -1 Sum of Squares Within Groups df = N – n Sum of Squares Total df = N – 1 ∑ −= i 22 i i XNXNSSB ∑ ∑ −= i j 2 ii 2 iij XNXNSSW ∑ −= ij 2 2 ijij XNXNSST 45 OneOne way ANOVAway ANOVA Descriptives - Educational Level (years) N Mean Std. Deviation Std. Error Clerical 363 12,87 2,333 ,122 Custodial 27 10,19 2,219 ,427 Manager 84 17,25 1,612 ,176 Total 474 13,49 2,885 ,133 ANOVA Educational Level (years) 1622,989 2 811,495 165,2 ,000 2313,477 471 4,912 3936,466 473 Between Groups Within Groups Total Sum of Squares df Mean Square F Sig. 46 ANOVAANOVA Nếu bác bỏ H: µ 1 = µ 2 = = µ i = = µ n , tiến hành tiếp Post hoc để xác đònh các trung bình nào khác nhau. Phải làm Levene test trước để xác đònh xem các phương sai trong từng nhóm có đồng nhất không. 47 ANOVAANOVA Levene's Test: H: Homogeneity of Variance Equal Variances: Có thể dùng các tests như LSD, Bonferroni, Sidak, Scheffe, Tukey Unequal Variances: Có thể dùng các tests như Tamhane's T2, Dunnett's T3, Games-Howell 48 9 Các phép kiCác phép kiểểm so sánh ñm so sánh ñồồng ng ththờời nhii nhiềều cu cặặp p Quy trình so sánh ñng thi nhiu cp ◦ Kim s khác bit gia tng cp trung bình và ch ra các nhóm có trung bình khác nhau có ý nghĩa mc alpha (<.05) ◦ Dùng các trung bình nhóm và kt hp vi giá tr MS error ca kim ñnh F 49 Post Hoc TestsPost Hoc Tests Test of Homogeneity of Variances Educational Level (years) 6,159 2 471 ,002 Levene Statistic df1 df2 Sig. Multiple Comparisons Dependent Variable: Educational Level (years) Tamhane 2,683* ,444 ,000 -4,382* ,214 ,000 -2,683* ,444 ,000 -7,065* ,462 ,000 4,382* ,214 ,000 7,065* ,462 ,000 (J) Employment Category Custodial Manager Clerical Manager Clerical Custodial (I) Employment Category Clerical Custodial Manager Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. The mean difference is significant at the .05 level. *. 50 PhânPhân tíchtích PhPhươươngng saisai mmộộtt yyếếuu ttốố (One(One way ANOVA)way ANOVA) Ta có th kim tra xu hưng ca các trung bình ca các nhóm. Ngoài vic xác ñnh s khác bit gia các trung bình, ñôi khi ta mun so sánh các trung bình c th. 51 PhânPhân tíchtích PhPhươươngng saisai mmộộtt yyếếuu ttốố (One(One way ANOVA)way ANOVA) Có 2 loi kim tra ñ so sánh các trung bình c th: ◦ ði chiu trưc (priori contrast) nhm kim tra mt biu thc c th gia các trung bình. Ví d: ◦ Kim tra hu kỳ (post hoc test) ñưc s dng ñ so sánh nhiu cp trung bình cùng mt lúc 52 2 µµ µ 52 1 + = ChChọọn phép kin phép kiểểm nhm nhưư ththếế nào?nào? Phép kim liên quan ñn ◦ Một mẫu, ◦ Hai mẫu ◦ K mẫu Nu là hai hay k mu, các quan sát ñc lp hay có liên quan? Thang ño là danh xưng, th t, quãng, hay t l? 53 PhépPhép kikiểểmm Phi Phi thamtham ssốố 10 Điềiều kiệnkiện củacủa cáccác phépphép kiểmkiểm thamtham sốsố Các phép kiểm T dùng để so sánh trung bình dựa trên loại dữ liệu theo thang đo quãng (interval) Phân phối của quan sát là phân phối chuẩn Trên thực tế, đôi khi các điều kiện này không thõa, hoặc ta muốn kiểm các vấn đề khác chứ không chỉ muốn so sánh các trung bình 55 Các gi đnh ◦ Các quan sát đc lp cho mt s phép kim ◦ Phân phi khơng cn phi chuNn ◦ Phương sai khơng cn phi đng nht ◦ Phù hp cho d liu danh xưng hay th t, có th dùng cho c trưng hp qng và t l PhépPhép kikiểểmm phi phi thamtham ssốố 56 ChiChi square square testtest H 0 : Có sự phù hợp giữa thực tế và lý thuyết H 0 : Các yếu tố độc lập, hay H 0 : Các mẫu đồng nhất 57 ChiChi square square testtest Kiểm tính phù hợp giữa thực tế và lý thuyết bằng cách tính chênh lệch giữa các tần số thực tế và tần số lý thuyết. Q có phân phối Chi-square, Q càng lớn càng dễ bác bỏ H. 58 ∑ = thuyết Lý thuyết) Lý-tế (Thực Q 2 ChiChi square square testtest Kiểm tính độc lập của hai yếu tố (dòng và cột), không chỉ ra mức độ và hướng của mối quan hệ. Kiểm tính đồng nhất của nhiều mẫu có các quan sát đònh tính. Gồm các thống kê Pearson chi-square, likelyhood-ratio chi-square, linear-by-linear association chi-square. 59 ChiChi Square TestsSquare Tests Chi-Square Tests 79,277 a 2 ,000 95,463 2 ,000 67,463 1 ,000 474 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value df Asymp. Sig. (2-sided) 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12,30. a. gender * Employment Category Crosstabulation 157 27 74 258 206 0 10 216 363 27 84 474 male female gender Total Clerical Custodial Manager Employment Category Total 60 [...]... predictors), ta phải tìm hiểu các phương pháp đưa biến vào mô hình Các phương pháp đưa biến vào mô hình: Enter: Tất cả các biến đã chọn được đưa vào mô hình cùng một lúc Remove: Tất cả các biến đã chọn được đưa ra khỏi mô hình cùng một lúc 91 HỒI QUY (REGRESSION) 92 HỒI QUY (REGRESSION) Hồi quy bội (Multiregression) Hồi quy bội (Multiregression) Các phương pháp đưa biến vào mô hình: Forward: Từng biến... đưa vào mô hình Backward: Đưa tất cả các biến đã chọn vào mô hình Lần lượt lấy ra từng biến có tương quan riêng với biến phụ thuộc nhỏ nhất Các phương pháp đưa biến vào mô hình: Stepwise: Ở mỗi bước, biến độc lập chưa đưa vào mô hình có P(F) nhỏ nhất sẽ được đưa vào Các biến đã có trong mô hình sẽ được đưa ra nếu P(F) của chúng tăng lên đáng kể Quy trình kết thúc khi không còn biến nào có thể đưa vào... quan khi chỉ có hai nhóm 18 General Linear Model: ANOVA và Hồi quy bội General Linear Model: ANOVA và Hồi quy bội So sánh các tính tốn trong F và hồi quy: 1 Cách tính SSRegression trong hồi quy và SSB trong ANOVA 2 Cách tính SSE trong hồi quy và SSW trong ANOVA 3 SST trong hồi quy và trong ANOVA 4 5 6 Tỉ lệ phương sai giải thích được trong ANOVA và r2 trong hồi quy Nếu r có ý nghĩa thì các nhóm tạo ra... GLM cho rằng nhiều phép kiểm thống kê có thể được giải quyết bằng phân tích hồi quy, trong đó có t-test và ANOVA GLM còn hữu dụng hơn vì có thể xử lý cả thang đo qng và định danh trong mơ hình T-tests, ANOVA, tương quan, và hồi quy bội liên hệ với nhau như thế nào? Về mặt logic, T-tests và tương quan được giới thiệu trước, sau đó là ANOVA và hồi quy bội Các quy trình này liên quan với nhau về mặt tốn... biệt giữa trung bình của X1 và X2, cho biết phương sai của hai mẫu? 17 General Linear Model: t và F tests General Linear Model: t và F tests F-test là gì? Khả năng của sự khác biệt giữa trung bình của hai biến bất kỳ, cho biết phương sai của các mẫu? t-test là trường hợp đặc biệt của F-test khi chỉ có hai nhóm General Linear Model: t-test và r t- General Linear Model: t-test và r t- t-test giống hệ số... có cùng phân phối thì hai nhóm phải phân tán ngẫu nhiên qua quá trình sắp hạng, nghóa là số runs càng nhỏ càng dễ bác bỏ H 63 64 TESTS FOR SEVERAL INDEPENDENT SAMPLES TESTS FOR SEVERAL INDEPENDENT SAMPLES H0: k mẫu có cùng phân phối Kruskal-Wallis H: H0: k mẫu có cùng phân phối Median: ◦ Tương ứng với One-way ANOVA ◦ Liệt kê số trường hợp lớn hơn và nhỏ hơn trung vò cho từng nhóm ◦ Số liệu có phân phối... các giá trị trong bộ cơ sở dữ liệu Covariates là các biến có thang đo qng Các đối tượng trước đây có mã là 4 trong biến Class giờ đây nhận giá trị 1 trong biến upperClass và 0 ở các biến dummy khác Thứ hai, đưa biến giả vào hộp Fixed Factors Các mã có thể có được trình bày trong cơ sở dữ liệu Thứ ba, chọn nút Options để xác định kết quả bổ sung 19 General Linear Model: ANOVA và Hồi quy bội • • Kết quả... Model: Tương quan hai biến và Hồi quy bội ương biế • • • Tương quan hai biến là trường hợp đơn giản của hồi quy tuyến tính đơn Sai số e là phần phương sai của biến phụ thuộc khơng được giải thích bởi biến độc lập Pearson r là 1.0, 100% phương sai được giải thích Pearson r là 0.6, 36% phương sai được giải thích, còn lại 64% phương sai chưa giải thích được General Linear Model: t và F tests t-test là gì?...ONEONE-SAMPLE KOLMOGOROVKOLMOGOROVSMIRNOV TEST TWO-INDEPENDENTTWO-INDEPENDENT-SAMPLES TESTS H0: Số liệu phù hợp với phân phối lý thuyết K-S test: H0: Hai mẫu có cùng phân phối U của Mann-Whitney: ◦ Hai mẫu được sắp theo thứ tự tăng dần ◦ Tính sai lệch lớn nhất giữa hai đường phân phối tích lũy thực nghiệm và lý thuyết ◦ U là số lần giá trò trong mẫu thứ nhất nhỏ hơn giá trò trong mẫu thứ hai ◦ Sai lệch... TESTS TESTS FOR SEVERAL RELATED SAMPLES H0: Hai mẫu liên quan có cùng phân phối McNemar: H0: k mẫu liên quan có cùng phân phối Friedman: ◦ Khi hai biến lấy giá trò nhò phân và có liên quan ◦ Tương ứng với Two-way ANOVA Marginal Homogeneity: ◦ k biến trong mỗi trường hợp được sắp hạng lại từ 1 tới k ◦ Mở rộng của McNemar cho trường hợp dữ kiện đa thức (multinomial) ◦ Fr tính dựa trên các hạng này Fr = . 1 PhươngPhương pháppháp ghiênghiên cứucứu v và PhânPhân tíchtích d dữ liệuliệu CâuCâu hhỏỏii nghiênnghiên ccứứuu 2 MMụục tiêu nghiên cc tiêu nghiên cứứuu Xác ñịnh những. loạại phân tích di phân tích dữ liliệệuu Phân tích dữ liệu ñể khám phá (EDA) ◦ Dữ liệu hướng dẫn lựa chọn phân tích - hay xem lại phân tích ñã dự kiến Phân tích dữ liệu ñể khẳng ñịnh (CDA) ◦. hình phân tíchmô hình phân tích 7 Employer needs Employability Learning approach Graduate competencies Student involvement Part-time experience PHÂ TÍCH DỮ LIỆU TROG PHÂ TÍCH DỮ LIỆU