Bài 7. Tế bào nhân sơ

CẤU TRÚC CỦA TẾ BÀO NHÂN SƠ
CHƯƠNG ii
BÀI 7:
TẾ BÀO NHÂN SƠ
TẾ BÀO NHÂN SƠ
TẾ BÀO
TẾ BÀO NHÂN THỰC
ĐỊNH NGHĨA : Tế bào là đơn vị cơ bản cấu tạo nên mọi cơ thể sinh vật.
ĐẶC ĐIỂM CHUNG CỦA TẾ BÀO NHÂN SƠ
Chưa có nhân hoàn chỉnh.
Tế bào chất không có hệ thống nội màng.
Không có các bào quan có màng bao bọc.
Rất nhỏ, chỉ = 1/10 của tế bào nhân thực
Kí hiệu S/V là tỉ lệ giữa "diện tích bề mặt tế bào / thể tích tế bào.
Trong đó: S diện tích bề mặt tế bào
V thể tích tế bào
CẤU TẠO CỦA TẾ BÀO NHÂN SƠ
Khái niệm : tế bào nhân sơ cấu tạo khá đơn giản.
Gồm 3 thành phần chính :
Màng sinh chất
Tế bào chất
Vùng nhân

HIỆU CHỈNH DỮ LIỆU

Hiệu chỉnh dữ liệu hay còn gọi biên tập dữ liệu là việc kiểm tra và sửa lại các sai sót do ghi chép hoặc dùng ngôn từ thiếu chuẩn xác.
Lưu ý: Hiệu chỉnh chỉ góp phần làm rõ thêm thông tin chứ không tạo ra thông tin. Người hiệu chỉnh không được tuỳ tiện sửa chữa thông tin theo ý mình.
NỘI DUNG HIỆU CHỈNH
Những câu trả lời không đầy đủ hoặc không rõ ràng.

Câu hỏi: “ Bạn có bao giờ đến khách sạn 5 sao chưa?”
Trả lời: Cách đây 1 năm tôi chưa đến.
 Tôi đã từng đến khách sạn 5 sao.
Những câu trả lời dùng sai ngôn từ của bảng câu hỏi.
Câu hỏi: Trung bình 1 tuần, bạn tốn bao nhiêu tiền xăng?
Trả lời: “5 lít”
 Khi đó ta phải đổi lít thành đơn vị đồng (số tiền)

Điền nhầm ô trả lời

Chẳng hạn: “Chị có thường uống nước ngọt không?”
a. Có Không

Nhưng đến các câu sau khi hỏi về thông tin về màu sắc, mùi vị của nước ngọt thì đối tượng đều trả lời đầy đủ.
b.
3.Mã hoá(Coding):
a/ Khái niệm:
Mã hoá là việc gán một kí hiệu ( kí tự số hoặc chữ) cho một tình huống trả lời ghi trong bảng câu hỏi.
Mục đích của mã hoá là nhằm đơn giản hoá việc tập lập bảng thay vì phải ghi cả câu trả lời, ta chỉ ghi một kí hiệu.
VÍ DỤ VIỆC MÃ HÓA CÂU HỎI ĐÓNG:
Trong các loại điện thoại di động dưới đây, bạn sử dụng loại điện thoại di động nào?
@ NOKIA
@ SAMSUNG
@ SIEMEN
@ MOTOROLA
@ SONY ERICSSON
$.VÍ DỤ VIỆC MÃ HÓA CÂU HỎI MỞ:
Bạn hãy cho biết lý do vì sao bạn thường hay mua quần áo mới?
Khi được hỏi mỗi người sẽ có những câu trả lời khác nhau như: vì thấy đẹp,rẻ,vì thấy quần áo ở nhà đã cũ,không hợp thời trang,vì chuẩn bị đi dự một buổi tiệc lớn gặp gỡ nhiều người,vì muốn giống bạn bè cùng nhóm.đối với những câu trả lời trên ta có thể khái quát được 4 lý do:
$ lý do giao tiếp
$ lý� do làm đẹp
$ lý do nhu cầu thay đổi
$ lý do khác
Để tránh những sai sót xảy ra, khi mã hoá cần thực hiện các nguyên tắc sau :
Các nguyên tắc mã hoá.
+ Nguyên tắc về xác định số "kiểu mã" thích hợp
+ Nguyên tắc về những sự khác biệt giữa các thông tin giữa các loại mã
Ví dụ: ta hỏi về sở thích người tiêu dùng đối với mùi dầu gội đầu X.MEN, các tình huống trả lời sẽ được mã hoá như sau:
Loại m� Các tình huống tr? lời
T1 Đặc biệt ưa thích
T2 Rất thích
T3 Thích vừa phải
T4 Bình thường
T5 Không thích lắm
T6 Rất khó chịu
T7 Đặc biệt khó chịu
Ví dụ: câu hỏi về thu nhập
Mức thu nhập Loại mã
<200 $ r1
200-400 R2
400-600 R3
600-800 R4
800-1000 R5
>1000 R6
Nguyên tắc về phân lớp trong dữ liệu định lượng
c/ Lập danh mục mã hoá (code book)
Danh mục mã hoá là một bảng gồm nhiều cột, mỗi cột ghi các lời giải thích về các mã hiệu đã được sử dụng.
$ Mục đích của việc lập danh mục mã hóa:
+ Giúp cho nhân viên xử lí dữ liệu nhập dữ liệu vào bảng tính hoặc máy tính không bị nhầm lẫn.
+ Giúp nhà nghiên cứu có thể đọc được các kết quả từ bảng tính hay từ máy vi tính






II. THÖÏC HIEÄN XÖÛ LÍ DÖÕ LIEÄU
Xöû lí döõ lieäu coù theå thöïc hieän baèng:
*Phöông phaùp thuû coâng (baèng tay).
*Baèng maùy ñieän toaùn.
Tuy nhieân: máy điện tóan giúp ta xử lý nhanh hơn việc thực hiện bằng tay.






Lập bảng tính:
Bước đầu tiên để xử lí dữ liệu là lập bảng tính. Nếu xử lí bằng tay, ta lấy giấy khổ lớn (giấy có kẻ ô càng tốt) để lập bảng.
Nếu xử lí bằng máy, ta dùng các phần mền thích hợp để lập bảng trên màn hình.
Cấu trúc của bảng dữ liệu:
Bảng bao gồm nhiều dòng, nhiều cột
Mỗi một bảng câu hỏi hoặc phiếu điều tra sẽ được thể hiện trên mộ dòng gọi là một mẩu(Record).
Tập hợp các thông tin trên một cột là tập hợp các dạng trả lời giống nhau về một dấu hiệu nào đó gọi là trường tin (field).
Tập hợp toàn bộ các mẫu tin có liên quan với nhau trong cùng một bảng tính gọi là một tập tin (file).

2.Nhập dữ liệu vào bảng:
Ta sẽ lần lượt đọc từng câu trả lời trong từng bảng câu hỏi, và đánh dấu vào các cột tương ứng với các tình huống trả lời
Nếu xử lí trên máy tính, ta đánh dấu máy sẽ không hiểu gì; khi đó ta phải đánh mã hiệu đã được mã hóa cho tình huống trả lời ở phần trên
3.Đếm các tần số
Sau khi nhập xong dữ liệu vào bảng, ta thực hiện đếm các tần số của các câu trả lời để làm cơ sở lập các bảng thống kê sau này
Nếu xử lí bằng tay, ta chỉ cần đếm tất cả các kí hiệu đành dấu ở từng cột và ghi t?ng số ở dòng cuối cùng của bảng tính.
Còn xử lí bằng máy, ta chỉ cần ra lệnh cho máy đếm số trường hợp các mã hiệu cùng loại, máy sẽ cho ra kết quả nhanh chóng
4.Vấn đề tỷ lệ trả lời
Số người trả lời luôn luôn nhỏ hơn con số kích thước mẫu.
Sở dĩ có vấn đề tỉ lệ trả lời nhỏ hơn kích thước mẫu là do một trong các nguyên nhân sau:
Do tỉ lệ trả lời nhỏ hơn kích thước mẫu nên đặt ra một số vấn đề phải sử lí trong quá trình xử lí dữ liệu.
a/ Vấn đề tính toán các số trung bình, số tỉ lệ và phương sai mẫu
a/Vấn đề tính toán các số trung bình, số tỉ lệ và phương sai mẫu. Vì tỉ lệ trả lời ở các câu hỏi có thể khác nhau nên việc tính toán các đặc trưng mẫu phải căn cứ vào tỉ lệ trả lời ở từng câu hỏi
b/ Vấn đế ước lượng:
Khi định kích thước mẫu, ta ấn định trước hệ số tin cậy và sai số tối đa có thể chấp nhận, nhưng thực tế tỉ lệ trả lời nhỏ hơn kích thước mẫu nên ta phải tính toán lại các hệ số tin cậy và sai số có thể có, làm cơ sở ước lượng tham số thực cuả tổng thể
Bây giờ biết n, biết S2; ta có thể ấn định trước sai số e để tính Z2
c/ Caùch xaùc ñònh tæ leä traû lôøi :
Caùc nhà nghieân cöùu ñöa ra nhieàu caùch xaùc ñònh tæ leä traû lôøi những phöông phaùp ñöôïc xem laø hôïp lí nhaát laø phöông phaùp sau:
Người trả lời đạt yêu cầu phải hội đủ các điều kiện sau:
  Đúng là người cần hỏi.
  Phải trả lời một cách khách quan (nguồn thu nhập dữ liệu có thể phán đoán điều này).
Trả lời các câu hỏi không mâu thuẫn nhau
5.Xử lí và phân tích dữ liệu bằng máy vi tính (Micro Computer)
a/ Vai troø của maùy vi tính ñối với coâng taùc nghieâu cứu Marketing
Ngaøy nay cuøng với sự phaùt triển veà ứng dụng rộng raõi của coâng nghệ tin học vaø tất cả caùc lĩnh vực của đời sống xaõ hội, việc ứng dụng tin học maø cụ thể laø sử dụng maùy ñiện toaùn caù nhaân veà nghieân cứu, xử lí vaø phaân tích dữ liệu ñiều tra ñem lại những hiệu quả to lớn, nhờ coù maùy vi tính, người ta coù thể nối mạng với ñiện thoại hoặc caùc maùy tính với nhau vaø tieán haønh thu thập dữ liệu treân haøng vạn ñối tượng trong một khoảng thời gian ngắn.

Máy tính có th? tham gia vào h?u h?t vào công vi?c c?a ti?n trình nghiê�n c?u marketing nhu thi?t k? b?ng câu h?i, mã hóa, phát hi?n sai sót x? lí, phân tích.
b/ M?t s? luu � khi s? d?ng m�y vi tính v�o cơng t�c nghi�n c?u marketing
1) Ph?i cĩ ti?ng nĩi chung gi?a nh� thi?t k? chuong trình nghi�n c?u v?i nh�n vi�n di?n tốn t? vi?c l?y m?u, thi?t k? b?ng c�u h?i, m� hố v.v
Tốt nhất là có sự phối hợp trực tiếp giữa nhân viên điện toán và người thiết kế nghiên cứu trong việc xây dựng các chương trình nghiên cứu. Chắng hạn, khi thiết kế bảng câu hỏi, nếu không có ý kiến của nhân viên điện toán, nhiều câu trả hỏi có thể không xử lí được nghĩa là ý đồ của nhà thiết kế không thể thực hiện được

(2) �Phải xác định rõ yêu cầu xử lí và phân tích dữ liệu:
Tuỳ từng đề tài hay vấn đề nghiên cứu, nhà ngiên cứu phải dự kiến trước các yêu cầu về xử lí dữ liệu và phân tích chẳng hạn các trị số nào cần phải được phân tích. từ đó liệt kê và lưa chọn các phần mềm vi tính có thể đáp ứng các yêu cầu xử lí đó
(3) Dự kiến trứơc tự tính toán:
Phải nêu ra một trình tự tính toán khoa học. Cụ thể phải thực hiện các yêu cầu :
���
� Nêu ra các tính toán nào phải phụ thuộc vào kết quả tính toán của các bước trước (chẳng hạn muốn tính độ lệch chuẩn thì phải tính trước trị số trung bình v.v.)
� Những tính toán nào khác phải chờ đợi những kết quả của các tính toán khác thì mới có thể kết luận kết quả tính toán đó có ý nghĩa hay không ?

Dự kiến trứơc tự tính toán:
Phải nêu ra một trình tự tính toán khoa học. Cụ thể phải thực hiện các yêu cầu :
Nêu ra các tính toán nào phải phụ thuộc vào kết quả tính toán của các bước trước (chẳng hạn muốn tính độ lệch chuẩn thì phải tính trước trị số trung bình v.v.)
Những tính toán nào khác phải chờ đợi những kết quả của các tính toán khác thì mới có thể kết luận kết quả tính toán đó có ý nghĩa hay không ?

1)�(4)�chúng có đáp ứng được đầy đủ yêu cầu nghiên cứu hay Các phần mền được lựa chọn phải được trắc nghiệm thực sự để xem không? Có thể trắc nghiệm trên các phiếu điều tra của các cuộc nghiên cứu tương tự trước đó hoặc trên ngay các phiếu điều tra của cuộc nghiên cứu hiện tại.
Vấn đề cuối cùng cần lưu í là khi nào thì dùng đến máy vi tính. Mặc dù máy vi tính có vai trò rát to lớn trong lĩnh vực nghiên cứu, tuy nhiên sử dụng máy vi tính trước hết phải phụ thuộc vào máy, phụ thuộc các phần mền xử lí, phụ thuộc nhân viên điện toán .
Tất cả những thứ đo �có thể ngốn nhiều thời gian của cuộc nghiên cứu, vì vậy trong các trừong hợp qui mô nghiên cứu nhỏ, kích thứoc mẫu khoảng vài trăm trở lai, yêu cầu xử lí không phức tạp, việc xử lí bằng tay có khi cho ta kết quả nhanh hơn và hiệu quả hơn khi xử lí bằng máy
- Diễn giải dữ liệu là việc làm cho dữ liệu có ý nghĩa.
Bản chất của diễn giải dữ liệu là phải làm thế nào để các con số biết nói.
Phương pháp lập các bản phân tích thống kê và tính toán các đặc trưng tập trung của tập dữ liệu sẽ giúp ta làm điều đó.
DiỄN GiẢI DỮ LiỆU
-Khi diễn giải cần lưu ý:
+Diễn giải một cách thực và tỉnh táo
+Luôn khách quan và đặt các nguyên tắc đơn giản lên hàng đầu
+Chú ý đến giới hạn của cả thông tin nhỏ
+Công bằng khách quan với mọi dữ liệu
+Chú ý đúng mức đến các câu hỏi quan trọng bất thường
+Phân biệt giữa ý kiến và sự kiện
+Tìm các nguyên nhân và đừng lầm chúng với kết quả
Lập bảng đơn: ( Simple Tabulation )
- Bảng đơn là bảng chỉ xem xét tần suất xuất hiện của một biến số.
-��� Cấu trúc của bảng đơn:
Bao gồm 2 cột chủ yếu: cột thứ nhất là cột "biến số", cột thứ 2 là cột tần suất xuất hiện của biến số.
+ Về tần suất
Là tần suất tuyệt đối, tần suất tương đối và tần suất tích lũy.
+ Về biến số: Ta lưu ý có 2 loại biến là bién định lượng và biến định tính. Biến định lượng, các giá trị của nó là các con số định lượng có phân lớp hoặc không phân lớp. Còn ở biến định tính các giá trị của nó là các phạm trù ( tên).
VD bảng đơn:
Tốc độ phát triển và tỷ trọng của các loại hình sản xuất (Đơn vị tính: % )

Lập bảng phức hợp ( bảng chéo - Cross Tabulation)
- Bảng phức hợp là loại bảng xem xét mối quan hệ về tần suất giữa 2 hay nhiều biến số.
A/ Bảng chéo 2 biến (tần suất tuyệt đối)
Bảng chéo 2 biến chỉ xem xét mối liên quan về tần suất giữa 2 bié�n số. Khi đó ta lập bảng bằng cách để một biến "dòng" và một biến "cột".
Việc xếp biến nào là biến dòng hoặc cột, có thể xếp tùy ý.
Người ta thường xếp biến nào được giả thuyết là biến tác nhân là biến dòng và biến hệ quả làm biến cột.
VD: bảng 2 biến:

B/ Lập bảng chéo đa biến
Từ bảng 2 biến, ta có thể lập ra các bảng đa biến
bằng cách đưa vào các biến phụ. VD:
Cách diễn giải các sai biệt:
Để dễ theo dõi ta đưa ra ví dụ sau: Một công ty kinh doanh 1 loại dầu ăn (cooking oil). Công ty này thực hiện một chương trình quảng cáo ở một thành phố (cả nội thành và ngoại thành). Ta có số đo lượng bán ra trước và sau quảng cáo ở nội và ngoại thành như sau:

Bây giờ ta diễn giải các sai biệt giữa số đo sau và trước quảng cáo.

(1) Sai biệt tuyệt đối
Nội thành = 7850 - 5500 = 2300 thùng/ngày
Ngoại thành = 4200 - 2000 = 2200 thùng/ngày
Như vậy, nếu xét về sai biệt tuyệt đối (mức sai biệt) giữa số bán ra bình quân trước và sau quảng cáo thì ở nội thành có mức sai biệt cao hơn (2.300 so với 2.200).
(2) Sai biệt tương đối (so sánh mức sai biệt với số đo gốc là trước quảng cáo)
Nội thành = (7800 - 5500) / 5500 = 0,418 (41,8%)
Ngoại thành = (4200 - 2000) / 2000 = 1,10 (110%)
Như vậy nếu xét về sai biệt tương đối (phần trăm sai biệt so với số đo gốc) ta thấy phần trăm sai biệt ở ngoại thành cao hơn nhiều (3 lần) so với nội thành và như vậy chương trình quảng cáo có tác dụng ở ngoại thành rõ hơn.
Vậy ta có thể kết luận : Mức sai biệt tuyệt đối chỉ cho ta biết quy mô sai biệt còn sai biệt tương đối cho ta biết tính chất của sai biệt.
4.Đo lường khuynh hướng trung tâm và độ phân tán của tập dữ liệu.
Khi cần so sánh, đánh giáhay nhiều tập dữ liệu với nhau ta phải dùng các đặc trưng trung tâm hay độ phân tán để thực hiện.
A/ Số trung bình (mean)



Trong đó:
Xi: là giá trị quan sát thứ i
N: là số lần quan sát
Nếu dãy phân phối có phân lớp, số trung bình sẽ được tính như sau:




fi làtần suất của lớp I
Xi là giá trị giữa của lớp I
B/ Số trung vị (median)


C/ Số mode


D/ Khoảng biến thiên (Range)


E/ Phương sai : (variance )
R = Xl -Xs
F/ Độ lệch chuẩn (Standard deviation)



Hay:

G/ Hệ số biến thiên (Coefficient of variation)
NHỮNG SAI SÓT - BIỆN PHÁP KHẮC PHỤC TRƯỚC, TRONG VÀ SAU KHI XỬ LÝ DỮ LIỆU
Trước khi xử lý:
Các sai sót:
Bỏ qua các thông tin sai sót, không có giá trị, thông tin bị sai lệch
không kịp thơì sửa chửa.
Không xem xét các phương pháp và biện pháp thu thập có đúng yêu cầu hay không
Mã hoá thông tin bị sai lệch.
Thiếu sự tham khảo ý kiến cuả các chuyên gia
Biện pháp khắc phục:
Kiểm tra đánh giá các thông tin thu thập được.
Loại bỏ các thông tin sai sót, sai lệch.
Mã hoá thông tin cụ thể theo nguyên tắc mã hóa.
Tham khảo ý kiến chuyên gia về chuyên ngành.

2.Trong xử lý:
Sai sót:
Nhập sai dữ liệu.
Dùng sai phương pháp tính tóan số liệu.
Phương pháp tính toán không thể hiện, giải thích được kết quả dữ liệu
Không diễn giải được hình ảnh dữ liệu qua con số thống kê
Sai sót do chủ quan cuả người xử lý dữ liệu.
Khắc phục:
Kiểm tra dữ liệu sau khi nhập
Xem xét , so sánh các phương pháp tính toán thích hợp cụ thể
Sử dụng các phương pháp khác thay thế ( nếu có)
Dùng hình ảnh để thể hiện kết quả.
Khắc phục tính chủ quan .
3.Sau khi xử lý:
Sai sót:
Không hoàn thành cuộc nghiên cứu, thiếu sự so sánh giữa các số liệu thu thập được.
Không hòan thành báo caó kết quả.
Không thể tổng kết kết quả nghiên cưú.
Biện pháp:
Khắc phục và hoàn thiện các sai sót trong quá trình xử lý
Đưa ra các biện pháp tốt hơn cho cuộc nghiên cứu sau.