Hướng dẫn sử dụng SPSS, Minitab, R

Hướng dẫn sử dụng SPSS, Minitab, R

Comments

Chào Anh/ Chị! Mình đang tìm hiểu về Logistic regression. Trong quá trình đọc tài liệu, mình có thắc mắc là trong trường hợp số mẫu mình thu được là 500 mẫu, nhưng trong đó chỉ có 50 mẫu Y = 0 (failure), còn lại 450 mẫu Y =1 (success), vậy mình có thể áp dụng losgistic regression để phân tích ảnh hưởng của các predictors đến Y không ạ? Phiền Anh/ Chị giúp mình với nha. Mình cảm ơn nhiều ạ!
Ví dụ 10 (36/30): Một trung tâm sức khỏe cộng đồng công bố rằng trung bình mỗi gia đình sử dụng 350 gallon nước mỗi ngày. Để kiểm tra công bố này, một nghiên cứu với 20 gia đình được chọn ngẫu nhiên được kiểm tra với kết quả là lượng nước được sử dụng trung bình mỗi ngày của 20 gia đình này như sau: 340 344 362 375 356 386 354 364 332 402 340 355 362 322 372 324 318 360 338 370 Dữ liệu có mâu thuẫn với công bố của trung tâm với mức độ ý nghĩa là 5% không? chào anh chị.có ai rành minitab chỉ giúp em làm trên phần mền này với ạ..em cảm ơn nhiều
Chào các bạn! Mình đang vướng 1 thắc mắc muốn nhờ các bạn giúp. Mình có 1 bài thì nghiệm, cần xác định số lần làm thì nghiệm, các yếu tố thay đổi trong mỗi lần làm thì nghiệm đó. Thầy giao có bảo là tìm và sử dụng phần mềm Minitab nhưng ngắt nỗi là mình cũng chưa nghe thấy bao giờ. Vậy nhờ các bạn và bác Thông giúp. Thông số đầu vào như sau: - kích thước vật lieu: 0,2; 0,4; 0,7 - Lực tác dụng: 4kj/m3; 260kj/m3 - Tốc độ quay: 2,5hz Cảm ơn và chờ tin các bác
Em cũng có làm như hướng dẫn nhưng không xuất hiện cửa sổ Chart Editor, nên khg điền giá trị vào duoc. Em đang sử dụng SPSS 11.0.
Chào admin ạ, em muốn hỏi 1 số vấn đề liên quan đến phân tích hồi quy logistic ạ. Trong phần categorical, có phần change contrast, thì đối với biến có >=2 giá trị thì mình thường chọn là indicator, còn đối với biến thứ hạng và biến danh mục thì mình chọn như thế nào ạ? Em cám ơn, mong ad hướng dẫn giúp em ạ.
Cho mình hỏi lamd sao so sánh giá trị trùng bình giữa nc của mình với một nc khác trên SPSS vậy ad?

Hướng dẫn sử dụng phần mềm thống kê bằng SPSS, Minitab, R

Operating as usual

Thống kê là làm sao để các con số nó "biết nói"

Ví dụ bạn là chủ của 1 ngân hàng trước câu hỏi làm sao để biết khách hàng có hài lòng với dịch vụ ngân hàng mình không?

Đơn giản ai cũng trả lời được muốn biết khách hàng thì đi hỏi họ thôi. Nhưng ngoặc cái ngân hàng có cả triệu khách hàng, 9 người 10 ý thì hỏi xong biết nghe ai bây giờ :(:(:( Thống kê sẽ giúp bạn tìm ra câu trả lời trong hàng triệu ý kiến của khách hàng của bạn.

Bằng những phương pháp toán học chúng ta không cần phải đi hỏi tất cả các khách hàng vì nguồn lực không đủ mà chỉ cần thu thập 1 lượng mẫu nhất định thì kết quả xử lý đủ để mô tả tổng thể. Bằng những mô hình phân tích toán học giúp bạn thống kê ra những con số diễn tả gần với thực tế như vậy giúp nhà quản lý đưa ra quyết định sát sườn đi vào thực tế ngay.

Bạn nào gặp khó khăn trong xử lý số liệu bằng SPSS thì chúng ta cùng chia sẽ nào

#SPSS #thốngkê

Những hình ảnh chụp trong 2 buổi học SPSS diễn ra vào ngày 21, 22 tháng 09 năm 2013 tại Cafe Tượng

[05/07/19]   Dữ liệu định lượng không màng tới cảm xúc, trong khi dữ liệu định tính lại đắm chìm trong cảm xúc. Nhiều người có xu hướng thích dịnh lượng hơn là định tính vì định lượng thì cân đo đong đếm được. Trong thực tế chúng ta phải biết kết hợp định lượng và dịnh tính, dữ liệu định lượng trả lời câu hỏi "cái gì" và "bao nhiêu" còn dữ liệu định tính trả lời cho câu hỏi "tại sao"

[12/04/17]   Một cty sản xuất nhờ mình tuyển giúp 1 bạn admin thống kê
Chi tiết công việc như bên dưới, bạn nào quan tâm ib addmin hoặc email về [email protected] để nộp hồ sơ nhé

1. Mô tả công việc:
Làm việc tại Tp.HCM
• Thiết lập các hệ thống thống kê và chạy báo cáo theo yêu cầu của cấp trên.
• Thống kê chi tiết các dự án
• Quản lý theo dõi xuất nhập tồn các hàng hóa kho Marketing.
• Lưu trữ sắp xếp hồ sơ tài liệu bộ phận theo hệ thống.
• Hỗ trợ công việc các dự án trong phòng.
• Một số công việc khác do cấp trên yêu cầu.
2. Yêu cầu:
• Có kinh nghiệm xây dựng hệ thống số liệu để xuất báo cáo theo yêu cầu.
• Có kinh nghiệm 01 năm ở vị trí tương đương.
• Sử dụng tốt Excel (Sử dụng hàm, Pivot table, Macro), Access
• Ưu tiên ứng viên biết sử dụng phần mềm SPSS
3. Quyền lợi:
• Lương từ 7 - 9tr
• Làm việc trong môi trường năng động và thoải mái sáng tạo
• Được tham gia BHXH, BHYT theo quy định của Pháp luật
• Tham gia các hoạt động ngoại khóa và phong trào của công ty.
• Được làm việc trong đội ngũ trẻ, năng động, tiềm năng và nhiều cơ hội cho tương lai.
• Thời gian làm giờ hành chính, được nghỉ lễ, tết theo quy định của nhà nước.
• Được đảm nhận các vị trí quan trọng trong công ty nếu có triển vọng và khẳng định được
năng lực cá nhân.
• Được đào tạo nâng cao kỹ năng làm việc nhóm và làm việc độc lập.

ngothong.wordpress.com

Bài 2: Biên tập số liệu trên SPSS

BÀI 2: BIÊN TẬP SỐ LIỆU TRÊN SPSS

Bài 1: Khai báo và nhập liệu trên SPSS

Sau khi chúng ta đưa dữ liệu thô vào SPSS, bạn dễ dàng thấy rằng dữ liệu đó có thể bị lỗi trong lúc nhập liệu hoặc dữ liệu hiện tại tổ chức không theo cách chúng ta muốn phân tích. Một cách để chúng ta giảm bớt lỗi xảy ra trong quá trình nhập liệu và tổ chức lại dữ liệu để chúng ta dễ dàng làm việc và đọc dữ liệu hơn. Phần này sẽ giúp bạn một số phương pháp để biên tập dữ liệu mà không làm mất thông tin.

Các bạn xem chi tiết ở link đính kèm

P/S: Nếu có thắc mắc bạn đọc cứ comment bên dưới bài viết đừng comment dưới status này mình sẽ cố gắng giải đáp tất cả. Các comment dưới bài viết thì những thắc mắc của bạn bây giờ sẽ giúp được những bạn đọc lần sau.

ngothong.wordpress.com Biên tập số liệu trên SPSS Bài 1: Khai báo và nhập liệu trên SPSS Sau khi chúng ta đưa dữ liệu thô vào SPSS, bạn dễ dàng thấy rằng dữ liệu đó có thể bị lỗi trong lúc nhập liệu hoặc dữ liệu hiện tại…

cafebiz.vn

Big Data đã giúp Trump chiến thắng trong cuộc Bầu cử Mỹ

Một bài viết khá thú vị về big data trong đời sống cụ thể là chiến dịch tranh cử tổng thống Mỹ vừa qua. Mọi người nên dành 3 phút để đọc bài này, rất hay
Những việc này chúng ta hoàn toàn làm được, các bạn nào thích thú làm app thu thập data kg lập team start thu thập data xử lý và cung cấp cho các công ty.

cafebiz.vn Tờ Das Magazin, Thụy sĩ xuất bản bằng tiếng Đức một cuộc điều tra về cách thức mà các nhà khoa học về dữ liệu (data scientist) kết hợp các công ty phân...

Hướng dẫn sử dụng SPSS, Minitab, R's cover photo

computingforpsychologists.wordpress.com

JASP might finally be the SPSS replacement we've been waiting for

Admin được một bạn Pham Cong Dinh chia sẽ một phần mềm tương tự SPSS mà miễn phí, mọi người cùng test thử nhé

computingforpsychologists.wordpress.com I use SPSS for statistical analysis, but I don't like it. Every time I do, I feel like the victim in some kind of emotionally abusive relationship. The interface is deeply horrid, the outputs are b...

Hướng dẫn sử dụng SPSS, Minitab, R's cover photo

Chúc mừng năm mới 2016

Thay mặt nhóm addmin xin gửi lời chúc sức khỏe và thành công đến cả nhà trong năm 2016.

Cám ơn cả nhà đã đồng hành cùng fanpage trong thời gian qua, hứa hẹn năm 2016 nhóm sẽ tiếp tục hỗ trợ cộng đồng, tiếp tục đưa ra những bài viết một cách dễ hiểu nhất để mọi người đỡ mất thời gian đọc sách.

Xin cám ơn, Happy new year 2016
https://ngothong.wordpress.com/2015/12/31/happy-new-year-2016/

[12/24/15]   Mừng Chúa giáng sinh xin chúc cả nhà mùa giáng sinh an lành cùng gia đình và người thân.

ngothong.wordpress.com

Chỉ 1 ngày có ngay data SPSS

Sắp đến ngày nộp bài mà dữ liệu bạn đang gặp vấn đề:
Kiểm định cronbach alpha nhỏ hơn 0.7!?
Các nhân tố hội tụ không như mô hình!?
PT Hồi quy hệ số R Square dưới 0.5!?
Đừng lo, chỉ 1 ngày là có ngay data thỏa các yêu cầu

ngothong.wordpress.com 1 Kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach alpha. 2 Phân tích nhân tố khám phá. 3 Phân tích tương quan. 4 Phân tích hồi quy tuyến tính. 5 Kiểm định sự khác biệt ANOVA, T-Test, Chi bình phương

ngothong.wordpress.com

Chỉ 1 ngày có ngay data SPSS

Sắp đến ngày nộp bài mà dữ liệu bạn đang gặp vấn đề:
Kiểm định cronbach alpha nhỏ hơn 0.7!?
Các nhân tố hội tụ không như mô hình!?
PT Hồi quy hệ số R Square dưới 0.5!?
Đừng lo, chỉ 1 ngày là có ngay data thỏa các yêu cầu

ngothong.wordpress.com 1 Kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha. 2 Phân tích nhân tố khám phá EFA. 3 Phân tích tương quan. 4 Phân tích Hồi quy tuyến tính. 5. Kiểm định ANOVA, T-Test, Chi bình phương

[11/27/15]   số lượng đăng ký khoá học rất nhiều ngày mai chắc full chỗ đây :), hẹn gặp các bạn ngày mai

ngothong.wordpress.com

Khai giảng khoá học SPSS tháng 11/2015

Nhằm tạo điều kiện cho các bạn sinh viên và nghiên cứu sinh sử dụng được phần mềm phân tích dữ liệu SPSS, hôm nay Gia Sư Văn Thông tổ chức khai giảng khóa học ngắn hạn về xử lý dữ liệu thống kê bằng SPSS chi tiết như sau:

ngothong.wordpress.com Nội dung: Trong khuôn khổ thời lượng của khóa học này học viên sẽ được trang bị kiến thức cơ bản về thống kê và kỹ năng thực hành phần mềm SPSS cụ thể bao gồm những nội dung như sau:

Buổi 1:
1. Quy trình thực hiện một nghiên cứu định lượng
2. Nguyê

[11/11/15]   Hôm nay sao fb ad không trả lời bình luận được, các bạn nào bị như ad không vậy, google tối giờ mà vẫn chưa được :(

ngothong.wordpress.com

Tài liệu về R

Bài trước mình post lại bài viết của GS.Nguyễn Văn Tuấn hỏi đáp về việc tại sao nên học R. Hôm nay mình chia sẽ với các bạn các tài liệu mà mình đã theo học khoá học của Thầy bên trường Tôn Đức Thắng tổ chức cách đây mấy năm các bạn tải trọn bộ tại đây, như mình được biết thì sắp tới Thầy cũng sẽ khai giảng khoá học này bên trường Tôn Đức Thắng bạn nào quan tâm đến thống kê thì nên theo học khoá học này của Thầy, thông tin các bạn có thể xem ở link đính kèm tại đây

Ngoài ra trên youtube Thầy cũng có post một loạt bài giảng về hướng dẫn sử dụng R một cách trực quan, dễ hiểu. Các bạn xem chi tiết tại đây

ngothong.wordpress.com Bài trước mình post lại bài viết của GS.Nguyễn Văn Tuấn hỏi đáp về việc tại sao nên học R. Hôm nay mình chia sẽ với các bạn các tài liệu mà mình đã theo học khoá học của Thầy bên trường Tôn Đức Thắ...

ngothong.wordpress.com

Tại sao học R: vấn & đáp

Câu hỏi 1: Tại sao tôi phải học R trong khi đó ở Việt Nam người ta giảng dạy về Stata và SPSS?
Trả lời: Có nhiều lí do để học R, và tôi nghĩ đến 4 lí do sau đây:
· Thứ nhất là nó miễn phí, chứ không tốn tiền như Stata và SPSS (mà phần lớn bạn ở VN dùng là lậu, bất hợp pháp).
· Thứ hai là R được thiết kế bởi giới làm về khoa học thống kê, và những phương pháp phân tích hiện đại nhất, mới nhất đều được triển khai trong R trước. Điều đó có nghĩa là chúng ta sẽ làm chủ phương pháp sớm nhất và do đó nghiên cứu có cái "mới" sớm nhất.
· Thứ ba là R là ngôn ngữ chính cho Dữ liệu Lớn (Big Data), còn các software khác như Stata và SPSS thì chỉ dùng cho những nghiên cứu tầm nhỏ và trung mà thôi. Vì thế, học R các bạn sẽ tiếp cận và cập nhật hoá với khoa học "nóng" như Big Data rất nhanh.
· Thứ tư là biểu đồ trong R có phẩm chất tốt hơn hẳn các software thông thường khác như SPSS và Stata.

ngothong.wordpress.com Tại sao học R: vấn & đáp Bài này trên facebook của GS.Nguyễn Văn Tuấn, xin copy về chia sẽ cùng các ban Mới post cái note về lớp học mà có nhiều bạn gửi email hỏi han. Tôi sẽ cố gắng trả lời ch...

ngothong.wordpress.com

Bài 1: Khai báo và nhập liệu trên SPSS

Để tiến hành nhập số liệu này vào SPSS chúng ta phải thực hiện hai bước khai báo biến và nhập số liệu, chi tiết như sau:

Bước 1: Khai báo biến chúng ta phải khai báo để SPSS xác định tên biến và các đặc điểm của biến. Đây là bước đầu tiên chúng ta phải thực hiện nếu muốn nhập liệu trực tiếp trên SPSS

Chương trình SPSS sau khi được mở có 2 Sheet giống như trong excel có tên là Data View và Variable View. Bước 1 khai báo biến trong SPSS được thực hiện ở Sheet Variable View bạn có thể xem ở Hình 1, tất cả các định nghĩa về biến được đặt trên cùng của cửa sổ, chúng ta phải vào tất cả các cột để khai báo cho biến

Ở cửa sổ Variable View chúng ta chỉ khai báo biến, việc nhập liệu sẽ được thực hiện ở cửa sổ Data View sẽ hướng dẫn ở bước 2

https://ngothong.wordpress.com/2015/10/10/bai-1-khai-bao-va-nhap-lieu-tren-spss/

ngothong.wordpress.com Đầu tiên chúng ta phải thực hiện việc mã hoá dữ liệu, bao gồm tên biến và các lựa chọn cho biến trước khi thực hiện thao tác trên SPSS. Việc mã hoá này không theo quy định tuy nhiên chúng ta mã hoá sao cho khi phân tích dễ nhận biết tên biến cũng như

[10/20/15]   Tìm ý tưởng để làm cái ảnh bìa page :)

ngothong.wordpress.com

Một cách để đo lường chất lượng dịch vụ

Mỗi khi nhắc tới việc đo lường chất lượng dịch vụ người ta đều nhắc đến thang đo SERVQUAL kinh điển này của Parasuraman, thang đo SERVQUAL không chỉ được sử dụng để nghiên cứu trong lĩnh vực marketing mà còn được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác như đo lường dịch vụ chăm sóc sức khoẻ (Babakus & Mangold, 1992, Bebko & Garg, 1995), đo lường dịch vụ ngân hàng và dịch vụ giặt khô (Cronin & Taylor, 1992), dịch vụ bán lẻ (Teas, 1993) (trích từ Asubonteng & ctg, 1996), dịch vụ tín dụng (Hồ Tấn Đạt, 2004), dịch vụ siêu thị (Nguyễn Thị Mai Trang & Nguyễn Đình Thọ, 2003),chất lượng đào tạo Đại học tại Đại học An Giang (Nguyễn Thành Long, 2006), v.v…

ngothong.wordpress.com Ngày nay hai từ dịch vụ được nhắc hằng ngày trong mỗi chúng ta, các hoạt động gần gũi như như đi siêu thị mua bó rau hay vào quán ăn một tô phở bước ra ngoài mà khách hàng cảm thấy không được như ý...

ngothong.wordpress.com

Bài 1: Khai báo và nhập liệu trên SPSS

SPSS là một chương trình được sử dụng rộng rãi trong ngành khoa học xã hội, quản trị kinh doanh. Nó cũng được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu thị trường, các nhà nghiên cứu y tế, công ty khảo sát, chính phủ, các nhà nghiên cứu giáo dục, các tổ chức tiếp thị vv. Các tính năng chính của phần mềm SPSS như sau:

ngothong.wordpress.com Dự định của mình trong năm nay (2015) phải hoàn thành bộ tài liệu hướng dẫn sử dụng SPSS ở mức cơ bản đảm bảo đủ kiến thức thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học, luận án tốt nghiệp dành cho đối tượn...

ngothong.wordpress.com

Cách hiển thị giá trị trên đồ thị trong SPSS

Rất nhiều bạn hỏi ad làm thế nào để vẽ đồ thị trong SPSS mà hiển thị được giá trị lên đồ thị? Bài viết này hướng dẫn chi tiết từng bước giúp các bạn nhanh chóng thực hiện việc hiển thị giá trị trong đồ thị trong SPSS.

ngothong.wordpress.com Cách hiển thị giá trị trên biểu đồ khi chạy biểu đồ tần số, tần suất trong SPSS: Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies xuất hiện cửa sổ Frequencies Bạn chọn biến cần chạy cho vào ô Variable, s...

Giới thiệu sách “Phân tích dữ liệu với R”
Tác giả Nguyễn Văn Tuấn
Cuối cùng thì cuốn sách mà các bạn từng hỏi cũng đã in xong và phát hành. Do đó, tôi rất hân hạnh giới thiệu cùng các bạn và đồng nghiệp cuốn sách “Phân tích dữ liệu với R” do tôi viết và mới được Nhà xuất bản Tổng Hợp ấn hành vào tuần vừa qua (1). Đây là một trong những cuốn sách tâm đắc nhất của tôi trong số 13 cuốn đã in ở Việt Nam, vì tôi nghĩ cuốn sách sẽ giúp cho hàng triệu sinh viên, nghiên cứu sinh, giảng viên và các nhà khoa học một phương tiện rất hữu hiệu cho phân tích dữ liệu. Nhân dịp này tôi muốn nói đôi lời về cuốn sách và ý tưởng đằng sau nó.
Phân tích dữ liệu (data analysis) là một qui trình không thể thiếu được trong nghiên cứu khoa học và thương mại. Theo kinh nghiệm và cái nhìn của tôi, phân tích dữ liệu là một việc khám phá. Thử tưởng tượng sau khi chúng ta làm xong thí nghiệm hay hoàn tất một công trình nghiên cứu, chúng ta phải làm gì với rừng dữ liệu? Dĩ nhiên, chúng ta bắt đầu với mô tả, sau đó là cố gắng phát hiện những xu hướng và mối liên quan. Các mô hình và phương pháp thống kê đóng vai trò cục kì quan trọng cho mục tiêu mô tả và khám phá dữ liệu. Từ kinh nghiệm thực tế tôi có thể nói rằng không có thống kê học, hàng tỉ dữ liệu về gen chỉ là những con số vô hồn và vô dụng; nhờ thống kê học mà các nhà khoa học khám phá gen liên quan đến bệnh tật. Tư duy thống kê còn được ứng dụng trong việc đánh giá hiệu quả của thuốc trong y khoa, thẩm định hiệu quả của can thiệp trong giáo dục, xác định ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến các biến cố xã hội, và phát triển mô hình dự đoán trong kinh tế. Vai trò quan trọng của thống kê học trong đời sống xã hội và hoạt động khoa học đã được khẳng định từ hơn 200 năm qua.
Phân tích dữ liệu còn là một cách suy nghĩ vì nó cho phép chúng ta đặt câu hỏi nghiên cứu. Người bình thường có lẽ dừng ở bước tìm hiểu mối tương quan, nhưng người có tư duy phân tích dữ liệu sẽ đặt thêm câu hỏi về tầm quan trọng của mối liên quan. Trong thời đại “big data” (dữ liệu lớn) phân tích dữ liệu đang dần dần trở thành một khoa học: khoa học dữ liệu hay data science. Đây là một khoa học mới và đầy hào hứng mà các bạn có thể dấn thân. Do đó, muốn hay không thì tất cả các nhà chuyên môn, không chỉ nhà khoa học, cần phải làm quen hay ít ra là có kiến thức về phương pháp và mô hình phân tích dữ liệu.
Tuy nhiên, phân tích dữ liệu ở VN vẫn còn là một lĩnh vực khá mới mẻ và có thể nói là hơi sơ khai. Ở nước ngoài, hầu như đại học nào cũng có bộ môn thống kê học, nhưng hầu hết các đại học VN không có chương trình dạy khoa học thống kê cấp cử nhân. Có trường có chương trình dạy thống kê, nhưng chương trình dạy thì thuộc vào loại … cổ điển từ thời bao cấp. Một số chương trình dạy thì nhìn qua rất nặng về toán, nhưng cũng chỉ là loại toán thống kê sơ đẳng. Những chương trình dạy như thế không giúp gì cho sinh viên trong hội nhập quốc tế, mà còn làm cho họ thấy rối rắm thêm và chán nản thống kê học. Chính vì thế mà có nhiều công trình nghiên cứu được thiết kế chưa tốt, thậm chí sai, vì tác giả chưa am hiểu nguyên lí thống kê. Rất nhiều bài báo khoa học ở VN chỉ dừng lại ở mức phân tích mô tả, nhưng ngay cả phân tích mô tả cũng có khá nhiều sai sót. Đây là một thiệt thòi cho khoa học VN vì nhiều công trình nghiên cứu sẽ không có cơ hội xuất hiện trên tập san quốc tế do phân tích dữ liệu chưa đúng phương pháp.
Nội dung sách này được soạn nhằm đáp ứng một phần nhu cầu của khoa học dữ liệu. Sách bao gồm 22 chương và 2 phụ lục, giải thích các phương pháp phân tích thống kê đơn giản đến các mô hình phân tích tinh vi. Sau phần các mô hình hồi qui tuyến tính, sách giải thích mô hình hồi qui logistic và mô hình phân tích sống còn (survival analysis) vốn thường được ứng dụng trong y khoa và xã hội học. Mô hình ảnh hưởng hỗn hợp (mixed effects model) được dành riêng một chương với những ví dụ cụ thể và giải thích từng bước một mà bất cứ ai cũng có thể hiểu được và áp dụng được. Phân tích dãy số liệu thời gian (time series analysis) cũng được dành một chương khá dài, và các khái niệm như autoregressive, moving average, và các mô hình AR, MA, ARIMA đều được minh hoạ bằng những ví dụ cụ thể. Ngoài ra, tôi còn thêm 4 chương về phương pháp phân tích tổng hợp (meta-analysis), phương pháp bootstrap, phương pháp Bayes (và phần mềm WinBUGS), và phương pháp ước tính cỡ mẫu. Riêng chương phương pháp ước tính cỡ mẫu có lẽ là đầy đủ nhất so với tất cả các sách giáo khoa ngoại quốc, và tôi tin rằng bạn đọc sẽ thích.
Kinh nghiệm của tôi cho thấy người mới dùng R khó nhớ hết các lệnh, vì thế tôi soạn phần phụ lục có tất cả các lệnh/hàm R cho mỗi mục tiêu phân tích. Các bạn có thể xem đây như là một tham khảo chính khi cần đến cú pháp R. Nói chung, tôi tin rằng cuốn sách này sẽ giúp ích cho rất nhiều bạn đang có nhu cầu học và ứng dụng thống kê.
Tôi xem cuốn sách này thuộc vào nhóm ứng dụng, chứ không phải lí thuyết. Nhiều phương pháp và mô hình phân tích, tôi chỉ nói qua khái niệm và ý tưởng là chính, chứ không đào sâu chứng minh những phát biểu. Do đó, bất cứ ai, kể cả học sinh trung học, cũng có thể sử dụng những phương pháp và mô hình mô tả trong sách. Tôi đặc biệt quan tâm đến cách diễn giải kết quả phân tích, vì tôi nghĩ nếu phân tích xong mà không biết ý nghĩa của kết quả là gì là một sự phí thời gian. Dĩ nhiên, để giải thích kết quả phân tích cặn kẽ đòi hỏi người phân tích phải am hiểu lĩnh vực nghiên cứu của mình. Tôi là một chuyên gia về loãng xương, nên tôi minh hoạ những ví dụ phân tích bằng các nghiên cứu loãng xương của chính tôi và một số dữ liệu của đồng nghiệp. Nhưng qua các ví dụ minh hoạ, tôi tin rằng các bạn sẽ thấy rất dễ ứng dụng cho trường hợp của các bạn.
Tại sao R? Đối với các bạn đã quen với những phần mềm phân tích thống kê thì sẽ không ngạc nhiên với cái tên “R”, nhưng đối với các bạn chưa nghe qua R, thì tôi nghĩ tôi cần phải có đôi lời giải thích. R được xem như là một ngôn ngữ và môi trường cho phân tích thống kê (chứ không đơn giản chỉ là một phần mềm). Lịch sử ra đời của R khởi đầu từ năm 1995, khi hai nhà thống kê học là Ross Ihaka và Robert Gentleman thuộc Đại học Auckland (Tân Tây Lan) phát triển R và tất cả mã máy tính đều được công bố và cộng đồng thống kê học có thể sử dụng và cải tiến. Chỉ trong vòng 5 năm, R đã trở thành một “phần mềm” máy tính dùng cho giảng dạy thống kê. Sau đó, R đã được phổ biến và phát triển cực kì nhanh, và một cách không chính thức trở thành một ngôn ngữ thống kê học. Cho đến nay, R đã được sử dụng cho phân tích dữ liệu (và giảng dạy) trong hầu hết các trường đại học và trung tâm nghiên cứu trên thế giới. Các đại công ti như Google và Microsoft cũng đều sử dụng R trong phân tích dữ liệu. Nhật báo New York Times cũng chú ý đến sự phổ biến của R vì càng ngày càng có nhiều tập đoàn kĩ nghệ sử dụng R trong quản lí và phân tích dữ liệu.
Sự phổ biến của R có nhiều lí do, kể cả sự miễn phí và năng lực khoa học. Không giống như các phần mềm thương mại như SAS, SPSS hay Stata đều tốn khá nhiều tiền, R hoàn toàn miễn phí. Bất cứ ai ở bất cứ nơi nào trên thế giới có truy cập mạng internet đều có thể tải R về máy tính, tốn vài phút cài đặt, và bắt đầu sử dụng. Trước đây, chỉ có một thiểu số nhà nghiên cứu trên thế giới (chủ yếu là ở các nước tiên tiến) mới có điều kiện sử dụng các phần mềm thống kê, nhưng từ ngày có R bất cứ ai trên thế giới cũng đều có điều kiện áp dụng những phương pháp phân tích tinh vi nhất và hiện đại nhất cho nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu. Do đó, sự ra đời của R đã làm một cuộc cách mạng thống kê ở qui mô toàn cầu. R còn “dân chủ hoá” việc tiếp cận các phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến nhất trên thế giới.
Cuốn sách nào cũng có một lịch sử của nó, và cuốn này cũng không phải là ngoại lệ. Tôi bắt đầu làm quen với R (nói đúng hơn là học R) từ năm 2004. Lúc đó, tôi có một dự án phân tích gen khá lớn (ngày nay gọi là “big data”) và người ta đến chào hàng tôi một phần mềm với cái giá 100 ngàn USD. Ngân sách của dự án không có phần nào dành cho mua phần mềm nên tôi đành lắc đầu. Đang lúng túng chẳng biết làm gì với dữ liệu quan trọng này, thì một em nghiên cứu sinh trong lab của tôi tên là Steven Frost đề ra giải pháp: dùng R. Sau đó Steven giới thiệu tôi đến các chương trình chuyên dụng dùng R cho phân tích gen. Thế là tôi có một phần mềm phân tích dữ liệu lớn mà chẳng tốn một cent. Càng sử dụng R tôi càng thích và bỏ qua các phần mềm thương mại khác. Cho đến nay, tôi sử dụng R và chỉ R cho tất cả các công trình nghiên cứu của tôi, từ phân tích biểu đồ đến mô hình dữ liệu.
Có lẽ tôi là người đầu tiên giới thiệu và du nhập R vào VN. Năm 2005, trong một workshop tại Đại học Bách Khoa TPHCM tôi giới thiệu R trong phân tích dữ liệu. Có người than khó, nhưng cũng có người rất thích. Năm 2006, tôi viết cuốn sách về R và xuất bản chỉ 800 quyển (còn số lưu hành thì chắc nhiều hơn con số đó). Từ đó, tôi đã đi từ Nam chí Bắc thực hiện các workshop về phương pháp nghiên cứu khoa học bằng R cho rất nhiều đại học và trung tâm nghiên cứu. Tôi thậm chí còn có cơ hội giảng dạy về R cho các tổ chức quốc tế như WHO và World Bank. Có thể nói rằng VN đã và đang hình thành một cộng đồng R. Do đó, cuốn sách này được soạn ra để đáp ứng nhu cầu của cộng đồng R và cộng đồng đại học nói chung ở VN.
Như tôi có viết trong lời dẫn nhập của sách, không có một cuốn sách nào là hoàn hảo cả, và cuốn này cũng chắc chắn không phải là một ngoại lệ. Cuốn sách này là một nỗ lực cá nhân trong những ngày … dưỡng bệnh, và vì “Nhân vô thập toàn” nên sách chắc có thiếu sót và sai sót. Do đó, nếu các bạn tìm thấy những sai sót trong sách, các bạn có thể email về cho tôi để lần tái bản sau hoàn chỉnh hơn. Bây giờ tôi mời các bạn đi một hành trình về khoa học thống kê qua cuốn “Phân tích dữ liệu với R”.
Chi tiết sách:
Số trang: 517
Kích thước: 18 x 25 cm
Giá bán: 250,000 đồng

Want your school to be the top-listed School/college in Ho Chi Minh City?

Click here to claim your Sponsored Listing.

Location

Category

Telephone

Address


Đường Nguyễn Sơn
Ho Chi Minh City
Other Education in Ho Chi Minh City (show all)
Liên Đội THCS Bình Thọ - Quận Thủ Đức Liên Đội THCS Bình Thọ - Quận Thủ Đức
39/Thống Nhất/Phường Bình Thọ/Quận Thủ Đức
Ho Chi Minh City, 71306

Đây là trang thông tin về tất cả hoạt động phong trào Đội và phong trào thiếu nhi của THCS Bình Thọ: - Facebook : https://www.facebook.com/binhthosecondaryschool - Bình Thọ confession : https://www.facebook.com/BinhThocfs/

Hội Cờ Vua - Sân chơi trí tuệ Hội Cờ Vua - Sân chơi trí tuệ
47 Dương Văn An, Phường An Phú, Quận 2
Ho Chi Minh City, +84 866826600

Sân chơi Trí Tuệ cho các bạn Trẻ - Nơi Tư Duy không giới hạn www.stoneeducation.vn

Dạy nghề Tóc Chuyên Nghiệp - SIM Dạy nghề Tóc Chuyên Nghiệp - SIM
06 Phan Đình Giót, Phường 2, Quận Tân Bình
Ho Chi Minh City, 700000

Dạy nghề Kỹ Thuật Tóc chuyên nghiệp: Cắt tóc nam/ nữ; Nhuộm-Uốn-Duỗi; Kỹ thuật Uốn-Duỗi-Gội; Nối tóc; Sấy tạo kiểu.

Luyện Thi Toeic Luyện Thi Toeic
Ho Chi Minh City, 084

TOEIC Testing Master, Luyện thi TOEIC, Tài Liệu học tập luyện thi TOEIC miễn phí, Thư viện tài liệu học tập tiếng Anh

Thế giới Mần Non Thế giới Mần Non
Ho Chi Minh City

Cộng đồng dành cho Mẹ & Bé

SELF Project - AIESEC HCMC SELF Project - AIESEC HCMC
Ho Chi Minh City, +84

SELF Project - aims to develop self-leadership skill of Vietnamese youth and to create a brand new generation leaders for the future.

Tất Phun Hàn Quốc Tất Phun Hàn Quốc
144A Lê Trọng Tấn, Quận Tân Phú
Ho Chi Minh City, 700000

Tất phun Hàn Quốc chuyên phân phối tất phun sỉ và lẻ trên toàn quốc. Gọi ngay: 094 2020 345

Phong Đông Kinh Phong Đông Kinh
122 Vĩnh Khánh P10 Q4 ( Kế Bên Chilli Quán )
Ho Chi Minh City

Hair Salon Phong Đông Kinh tạo mẫu tóc nam_ nữ chuyên nghiệp

Sách Kỹ Thuật Viết Bài PR - Quảng Cáo Đúng Tâm Lý Khách Hàng Sách Kỹ Thuật Viết Bài PR - Quảng Cáo Đúng Tâm Lý Khách Hàng
643 Điện Biên Phủ, P.1, Q.3
Ho Chi Minh City, 70000

Viết PR phải Chân thực - Phù hợp - Khác biệt www.vietpr.edu.vn

IELTS KITA IELTS KITA
33 - Đường 19 - Khu Phố 4 - P. Hiệp Bình Chánh - Q. Thủ Đức
Ho Chi Minh City, 084

Tận tâm tư vấn và tận tình đào tạo Anh văn thiếu nhi, thiếu niên, người lớn, Starters, Movers, Flyers, KET, PET và IELTS với lộ trình khoa học.

Du học Philippines Du học Philippines
279 Trần Nhân Tôn, P.2, Quận 10
Ho Chi Minh City, 70000

Du học Philippines - Nơi giảng dạy tiếng Anh chất lượng: http://duhocinec.com/du-hoc-philippines Đăng ký tư vấn du học: https://goo.gl/VCAC6M

Samsung Training Academy Samsung Training Academy
Tòa Nhà Bitexco Tầng 25 Số 2 Hải Triều Q1
Ho Chi Minh City

Official page of Samsung Training Vietnam [Mobile Division]

About   Privacy   Login C