[Seminar] Chuỗi bài giảng Thống kê: Ứng dụng trong Kinh tế và Kinh doanh – Buổi 3: Descriptive Statistics: Numerical Measures

Vào 09h00 sáng thứ Sáu ngày 12 tháng 09 năm 2025, Khoa Khoa học cơ sở tổ chức sinh hoạt khoa học với chủ đề: “Chuỗi bài giảng Thống kê: Ứng dụng trong Kinh tế và Kinh doanh – Buổi 3: Descriptive Statistics: Numerical Measures”.

Người trình bày: ThS Nguyễn Thị Quý, Khoa Khoa học cơ sở, ĐHKTQD.

Thành phần tham dự: Toàn thể giảng viên Khoa Khoa học cơ sở và các giảng viên quan tâm.

Người trình bày đã trình bày các nội dung:

• Các đại lượng đo lường: vị trí, độ phân tán, hình dáng phân phối, vị trí tương đối và phát hiện các giá trị ngoại lai
• Phân tích dữ liệu thăm dò
• Các đại lượng đo lường mối liên hệ giữa hai biến
• Trung bình có trọng số và làm việc với dữ liệu được phân nhóm

Một số ý kiến trao đổi:

• Các đại lượng đo lường đóng vai trò nền tảng để mô tả dữ liệu. Các chỉ số như trung bình, trung vị, mode phản ánh vị trí trung tâm; phương sai, độ lệch chuẩn thể hiện mức độ phân tán; trong khi độ lệch và độ nhọn cho thấy hình dáng phân phối. Bên cạnh đó, việc sử dụng các thang đo vị trí tương đối như z-score hay percentiles giúp so sánh các quan sát trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Việc phát hiện giá trị ngoại lai đóng vai trò quan trọng vì chúng có thể làm sai lệch phân tích nếu không được xử lý hợp lý.
• Phân tích dữ liệu thăm dò là bước khởi đầu giúp hình dung, nhận diện đặc điểm cơ bản và phát hiện bất thường trong dữ liệu. Thông qua biểu đồ, thống kê mô tả và các công cụ trực quan hóa, phân tích dữ liệu thăm dò hỗ trợ nhà nghiên cứu đưa ra giả thuyết, định hướng phân tích chuyên sâu hơn. Phân tích dữ liệu thăm dò không chỉ để “nhìn” dữ liệu, mà còn để kiểm chứng chất lượng, từ đó giảm thiểu sai sót ở các bước phân tích tiếp theo.
• Các đại lượng đo lường mối liên hệ giữa hai biến không chỉ cho biết mức độ chặt chẽ của quan hệ mà còn định hướng cho việc xây dựng mô hình hồi quy hoặc dự báo. 
• Trung bình có trọng số giúp phản ánh chính xác hơn khi các quan sát có mức độ quan trọng khác nhau. Đối với dữ liệu phân nhóm, việc sử dụng trung điểm lớp và tần số để tính toán trung bình, phương sai hay độ lệch chuẩn là kỹ năng cần thiết, đòi hỏi sự cẩn trọng để tránh mất mát thông tin khi tổng hợp dữ liệu thô.

Một số hình ảnh