Kiến thức R & Python: Giới thiệu phân tích định lượng (P2)

Giới thiệu Phân tích định lượng – Các câu lệnh cơ bản trong Python

Phép cộng, trừ, nhân, chia

Phép gán giá trị

Các kiểu dữ liệu cơ bản

Type()

Float: Số thực

Biến bool: là biến logic => Nhận giá trị TRUE/FALSE

Str: Kiểu dữ liệu (chuỗi)

Vector

Loại dữ liệu:

Xuất dữ liệu (phần tử) của vector:

Các phép toán trong vector

• Sum(vector)
• Max(vector)
• Min(vector)

Đưa dữ liệu từ excel/csv vào python

Ví dụ với file dữ liệu “longley”

Truy cập tới trường “year”

Lọc ra những dòng có year>1954

Ví dụ 1: Một câu hỏi được đưa ra là quan điểm chính trị giống nhau giữa người bỏ phiếu và người không bỏ phiếu. Câu hỏi này thuộc loại câu hỏi mô tả.

Chúng ta thực hiện thu thập dữ liệu từ những người bỏ phiếu và không bỏ phiếu.

Chúng ta lấy dữ liệu bầu cử ở Anh:

• Thực hiện khảo sát dữ liệu bầu cử.
• Phỏng vấn face-to-face.

Sử dụng R

Lưu ý: File “turnout” nằm cùng thư mục với file R đang chạy

Đọc file csv dữ liệu vừa thu thập được:

Trung bình tuổi những người tham gia bầu cử

Trung bình về quan điểm chính trị

=> Kết quả là 7 => thiên về cánh hữu hơn

Trả lời câu hỏi yêu cầu: quan điểm chính trị giống nhau giữa người bỏ phiếu và người không bỏ phiếu

Bước 1: Lọc ra những người bỏ phiếu hay không bỏ phiếu

Bước 2: Sự khác biệt giữa 2 nhóm

Tuổi tác:

=> những người tham gia bầu cử có độ tuổi TB trẻ hơn

Học vấn

=> Những người tham gia bầu cử không có sự chênh lệch về bằng cấp

Những người không tham gia bầu cử có xu hướng có bằng cấp hơn

Quan điểm chính trị:

=> Những người tham gia bầu cử hầu hết theo cánh tả

Kết luận của chương 1 – Giới thiệu phân tích định lượng

• Phương pháp tích tính định lượng là tập các công cụ cho phép khảo sát các câu hỏi nghiên cứu.
• Dữ liệu tính định lượng là tập các dữ liệu có cấu trúc gồm các giá trị và các biến.
• Giới thiệu phân tích định lượng, cụ thể các thống kê về giá trị trung tâm (gồm giá trị trung bình, trung vị, mode) của một biến số.
• Chúng ta có thể so sánh các nhóm đối tượng theo giá trị trung tâm.

>> Xem thêm:

• Kiến thức R & Python: Giới thiệu phân tích định lượng (P1)
• Kiến thức R & Python: Thống kê mô tả với R và chọn mẫu