56 Chương 6 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU TỔNG THỂ 6 1 Giới thiệu khái niệm 6 1 1 Khái niệm Thiết kế nghiên cứu là tầm nhìn của nhà nghiên cứu về kết quả nghiên cứu với các chuẩn mực về độ chặt chẽ và tính phổ[.]
Chương THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU TỔNG THỂ 6.1 Giới thiệu khái niệm 6.1.1 Khái niệm Thiết kế nghiên cứu tầm nhìn nhà nghiên cứu kết nghiên cứu với chuẩn mực độ chặt chẽ tính phổ qt, quy trình nguồn lực tương ứng nhằm đạt chuẩn mực Thiết kế nghiên cứu phải gắn chặt với câu hỏi nghiên cứu khung lý thuyết Thiết kế nghiên cứu trung tâm kết nối hoạt động dự án nghiên cứu: xác định mẫu, thước đo, quy trình thu thập liệu, phương pháp phân tích liệu để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu Thiết kế nghiên cứu dạng đơn lẻ kết hợp Thiết kế nghiên cứu đơn lẻ việc sử dụng phương pháp nghiên cứu cụ thể (ví dụ: khảo sát thực nghiệm) Thiết kế kết hợp việc sử dụng nhiều phương pháp 6.1.2 Vai trò thiết kế nghiên cứu Vai trò đảm bảo chuẩn mực nghiên cứu: Thiết kế nghiên cứu giúp đảm bảo liệu thu thập cho phép trả lời câu hỏi cách rõ ràng chặt chẽ Nói khác đi, thiết kế nghiên cứu việc trả lời câu hỏi: Cần liệu để trả lời câu hỏi cách thuyết phục nhất? Vai trị kế hoạch: Thiết kế nghiên cứu có vai trò giúp nhà nghiên cứu chuẩn bị nguồn lực lên kế hoạch cho hoạt động cách phù hợp Khi lựa chọn thiết kế, nhà nghiên cứu tính tốn trước hạn chế nghiên cứu xác định liệu hạn chế chấp nhận không 6.1.3 Phân biệt thiết kế nghiên cứu với đề cương báo cáo Thiết kế nghiên cứu việc hoạch định quy trình, phương pháp nguồn lực nhằm trả lời câu hỏi nghiên cứu cách chặt chẽ, thuyết phục Trong đề cương báo cáo đơn việc dự kiến mục trình bày báo cáo Thiết kế quan tâm tới trình thực nghiên cứu, đề cương báo cáo quan tâm tới trình bày kết nghiên cứu Thiết kế vấn đề tư phải thể gắn kết mục tiêu nghiên cứu với quy trình, phương pháp, nguồn lực Báo cáo nghiên cứu thiên vấn đề trình bày: Cùng nghiên cứu báo cáo khác tùy theo đối tượng Trước tiến hành nghiên cứu, nhà nghiên cứu nên xây dựng bảo vệ thiết kế 56 nghiên cứu Đề cương báo cáo nên dừng mức độ tham khảo 6.2 Các yêu cầu thiết kế nghiên cứu 6.2.1 Tính chặt chẽ Một nghiên cứu khơng đơn giản tìm liệu chứng phù hợp với giả thuyết hay luận điểm định trước Tính chặt chẽ địi hỏi nghiên cứu phải tìm đủ chứng/dữ liễu để bác bỏ kiểm sốt giả thuyết “cạnh tranh” khác Ví dụ minh họa điều này: Một người nghiên cứu muốn kiểm định vai trò vốn người tới thành đặt cá nhân Tác giả thu thập liệu kết minh chứng học vấn cao (vốn người cao) thăng tiến công việc cao (sự thành đạt) Nghiên cứu mô sau: Học vấn Sự thành đạt Sơ đồ 6.1 Mô học vấn cao thành đạt Nếu nghiên cứu dừng chưa đảm bảo chặt chẽ chưa tính tới giả thuyết “cạnh tranh” Một giả thuyết cạnh tranh Học vấn khơng ảnh hưởng tới Sự thành đạt Chẳng qua người có học vấn cao người có quan hệ nhiều với người thành đạt Như vốn người (học vấn) mà vốn xã hội (quan hệ) mang lại thành đạt Giả thuyết mơ sau: Học vấn Q trình học tập Quan hệ Sự thành đạt Sơ đồ 6.2 Mơ q trình học tập dẫn tới thành đạt 6.2.2 Tính khái quát Một chuẩn mực nghiên cứu khoa học tính phổ biến kết nghiên cứu Tính khái qt hóa nghiên cứu địi hỏi kết nghiên cứu phải có khả suy rộng Có loại tổng quát hóa sau: - Khái quát cho tổng thể đối tượng nghiên cứu: Kết từ mẫu nghiên cứu liệu suy rộng cho tổng thể nghiên cứu hay khơng? Ví dụ Kết nghiên cứu từ mẫu gồm 200 sinh viên đại học liệu suy rộng cho tổng thể sinh viên đại học hay khơng? rộng nữa, liệu có 57 thể suy rộng cho trí thức trẻ khơng? Điều phụ thuộc nhiều tính đại diện mẫu nghiên cứu, quy trình chọn mẫu quy mơ mẫu có ý nghĩa định - Khái quát cho bối cảnh nghiên cứu khác nhau: Kết nghiên cứu suy rộng cho bối cảnh khác hay khơng? Ví dụ Một nghiên cứu cảm nhận trải nghiệm người dân tham nhũng 10 tỉnh, thành phố suy rộng cho tỉnh thành phố nước hay không? Điều phụ thuộc vào việc 10 tỉnh, thành phố nghiên cứu đại diện cho 63 tỉnh thành phố cảnh kinh tế, xã hội, văn hóa hay khơng? - Khái qt cho thời điểm khác nhau: Liệu kết nghiên cứu có trường tồn theo thời gian không? Điều phụ thuộc nhiều liệu thời gian cho làm thay đổi khung cảnh làm thay đổi kết nghiên cứu hay không Những nghiên cứu mang tính mơ tả (ví dụ: mơ tả thực trạng kinh tế hay giá trị văn hóa) khơng có tính trường tồn cao Những nghiên cứu hướng vào mối quan hệ có tính quy luật có tính trường tồn cao Tuy nhiên, bối cảnh thay đổi lớn kết thay đổi 6.2.3 Tính khả thi Khơng có nghiên cứu có nguồn lực vơ hạn Ngồi ra, kết nghiên cứu cịn phụ thuộc vào liệu sẵn có Vì vậy, thiết kế nghiên cứu vượt khả nguồn lực tiếp cận liệu khơng có ý nghĩa thực thi Vì vậy, nhà nghiên cứu cần cân đối hai yêu cầu (tính chặt chẽ tính khái qt hóa) với nguồn lực khả tiếp cận liệu thiết kế 6.3 Giới thiệu số thiết kế nghiên cứu 6.3.1 Các bước thiết kế nghiên cứu Bước Chọn đề tài nghiên cứu Bước Xác định câu hỏi nghiên cứu Bước Mô tả thiết kế nghiên cứu để thực - Cách thu thập số liệu - Những thông tin cần thu thập để trả lời câu hỏi nghiên cứu - Các phương pháp đề tài sử dụng để thu thập liệu - Ưu nhược điểm thiết kế nghiên cứu 6.3.2 Ví dụ thiết kế nghiên cứu cụ thể Xét thiết kế cụ thể cho bảng sau 58 Mục tiêu Giả thuyết Dữ liệu Phương pháp Hạn chế nghiên cứu nghiên cứu cần thiết Mục tiêu 1: Giả thuyết Dữ liệu Khảo sát Dữ liệu Nghiên cứu nghiên cứu: cấp độ ngẫu khảo sát mối quan hệ Học vấn cá nhân: nhiên khơng cho học vấn cao có thu Thu nhập mẫu biết mối thu nhập nhập cao người quan hệ Giả thuyết cạnh Mối quan trưởng nhân quả: tranh 1: thành Vì học Học vấn hệ xã hội thu thập Càng nhiều mối (số lượng, vấn cao, quan hệ có nhóm, ) có nhiều thu nhập cao Sự trợ giúp mối quan Giả thuyết bố mẹ hệ nên thu cạnh tranh 2: (tài chính, nhập cao Sự trợ giúp định hướng hay ngược bố mẹ nghề lại nhiều nghiệp) có thu Tuổi, giới nhập cao tính, dân tộc, Mục tiêu 2: … … … Nghiên cứu mối quan hệ học vấn thăng tiến cơng việc Bảng 6.1 Ví dụ thiết kế 59 … 6.4 Câu hỏi thảo luận Câu hỏi Thiết kế nghiên cứu tổng thể gì? Nêu u cầu thiết kế nghiên cứu tổng thể Câu hỏi Giả thuyết cạnh tranh gì? Tại thiết kế nghiên cứu phải quan tâm tới giả thuyết cạnh tranh? Làm để đảm bảo giả thuyết cạnh tranh trọng kiểm soát thiết kế nghiên cứu? Câu hỏi Thiết kế nghiên cứu tổng thể kết hợp nhiều phương pháp có ưu/nhược điểm gì? Hãy nêu ví dụ cụ thể thiết kế nghiên cứu kết hợp bình luận điểm mạnh, điểm yếu thiết kế Câu hỏi Giả thuyết cạnh tranh gì? Tại thiết kế nghiên cứu phải quan tâm tới giả thuyết cạnh tranh? Câu hỏi Một người cho “ Hướng đổi phương pháp dạy học nghiên cứu phải áp dụng nghiên cứu định tính” Anh/chị có đồng tình với nhận định hay khơng? Tại sao? 60 Thuật ngữ chương Tiếng Anh Tiếng Việt Assumptions Giả thiết Data collection process Quy trình thu thập liệu Data analysis Phân tích liệu Data over time Dữ liệu theo thời gian Data collection Thu thập liệu External validity Tính khái qt hóa Factor scale Thang đo nhân tố For example Ví dụ General Khái quát Internal validity Tính chặt chẽ Main design Thiết kế Models Mơ hình New points of research Điểm nghiên cứu Research outline Đề cương nghiên cứu Report Báo cáo Research report Báo cáo nghiên cứu Research restrictions Hạn chế nghiên cứu Research summary Tóm tắt nghiên cứu Research models Mơ hình nghiên cứu Scale Thang đo Scheme Kế hoạch 61 Chương XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG CHO NGHIÊN CỨU 7.1 Tổng quan kiến thức thống kê sử dụng kỹ thuật thống kê 7.1.1 Phân tích mơ tả khám phá 7.1.1.1 Thống kê mô tả Thống kê mô tả cung cấp số biến số với liệu mẫu nghiên cứu Hầu hết nghiên cứu định lượng cần cung cấp số thống kê mô tả để giúp người đọc hiểu liệu sử dụng Các số cách trình bày khác với biến định lượng biến định danh Đối với biến có giá trị liên tục (biến định lượng) Các nhà nghiên cứu thường cung cấp số giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ độ lêch chuẩn biến Trong số trường hợp cần thêm giá trị trung vị Đối với biến định danh Các nhà nghiên cứu thường cung cấp số tần suất, tỷ lệ phần trăm tổng số, giá trị trung vị, giá trị yếu vị Ví dụ Cho bảng thống kê mơ tả biến định lượng Bảng 7.1 Thống kê mô tả Trong - Mean: Trung bình lượng biến 62 - Median: Trung vị lượng biến - Maximun: Giá trị lớn lượng biến - Minimun: Giá trị nhỏ lượng biến - Std Dev: Độ lệch chuẩn lượng biến - Skewness: Hệ số bất đối xứng - Kurtosis: Hệ số nhọn - Jarque – Bera: Giá trị thống kê Jarque – Bera dùng để kiểm định phân phối chuẩn - Probability: Giá trị xác suất thống kê Jarque – Bera dùng để kiểm định phân phối chuẩn - Sum: Tổng giá trị lượng biến - Sum Sq Dev: Độ lệch chuẩn tổng - Observations: Tổng số quan sát 7.1.1.2 Ma trận hệ số tương quan Các biến số có tương quan với nhau, ma trận hệ số tương quan công cụ ban đầu để giúp tác giả người đọc quan sát mối tương quan cặp biến Công đoạn giúp tác giả nhận biết tượng bất thường đề phòng trường hợp đa cộng tuyến biến độc lập có tương quan lớn Ví dụ Cho ma trận tương quan biến định lượng sau: Bảng 7.2 Ma trận tương quan biến Ý nghĩa Ma trận tương quan cho biết mối tương quan biến mơ hình Ví dụ hệ số tương quan X X3 0,480173; hệ số tương quan Y X 0,782281; hệ số tương quan Y X3 0,904627 7.1.1.3 Phân tích nhân tố khám phá Phân tích nhân tố khám phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn tập gồm nhiều biến quan sát có liên hệ với thành tập biến (gọi nhân tố) để chúng có ý nghĩa chứa đựng hầu hết nội dung thông 63 tin tập biến ban đầu (Hair cộng sự, 1998) Phân tích nhân tố khám phá thường sử dụng nhiều nghiên cứu khảo sát mà tác giả phải dùng nhiều câu hỏi để thu thập thông tin vấn đề trừu tượng hơn, đặc biệt thông tin tâm lý, thái độ, chí hành vi Kể sử dụng thước đo tác giả trước phát triển kiểm định nên thực kỹ thuật xem liệu mệnh đề/câu hỏi có “nhóm” theo thước đo ban đầu hay khơng Kết phân tích nhân tố sở để tạo biến số cho phân tích 7.1.1.4 Phân tích độ tin cậy thước đo Phân tích độ tin cậy cho phép xác định thuộc tính thước đo mà chủ yếu liệu mệnh đề/câu hỏi thước đo có “thống nhất” với hay không Thông thường tác giả sử dụng số Cronbach’ alpha từ 0,7 trở lên, song giá trị tối thiểu để thước đo sử dụng 0,63 (DeVellis, 1990) Phân tích độ tin cậy thước đo thường sử dụng với phân tích nhân tố khám phá để định mệnh đề/câu hỏi cho thước đo Lý tưởng thước đo đủ ba điều kiện: - Các câu hỏi/mệnh đề thước đo phát triển dựa lý thuyết tác giả trước xây dựng kiểm định - Các câu hỏi/mệnh đề thước đo “nhóm” với thực phân tích nhân tố khám phá - Các câu hỏi/mệnh đề có số Crobach’s alpha từ 0,7 trở lên, 0,63 7.1.2 So sánh nhóm Một dạng nghiên cứu định lượng thông dụng so sánh khác biệt nhóm số Dưới liệt kê cơng cụ chính: - T – test (kiểm định t) : sử dụng để so sánh hai giá trị trung bình - ANOVA ANCOVA (Analysis of Covariance) : Khi có nhiều hai nhóm cần so sánh sử dụng ANOVA Khi so sánh nhóm, đồng thời kiểm sốt tác động biến liên tục khác sử dụng ANCOVA - MANOVA (Multivariate Analysis of Variance): Tương tự ANOVA sử dụng có nhiều biến phụ thuộc biến phụ thuộc lại tương quan chặt với 64 7.2 Hồi quy tuyến tính cho phân tích liệu định lượng 7.2.1 Mơ hình hồi quy đơn 7.2.1.1 Hàm hồi quy tổng thể Giả sử ta có số liệu X i , Yi, j cho tổng thể, với i 1, 2, , n; j 1, 2, , m(i) Ứng với giá trị X, X X i , với i 1,2, ,n, ta có nhiều giá trị Y tương ứng nên quan hệ Y theo X không quan hệ “hàm số” Tuy nhiên, ứng với giá trị X, X X i , ta có giá trị trung bình E Y | X Xi , nên quan hệ trở thành quan hệ hàm số E Y | X Xi f (Xi ) hàm số gọi hàm hồi quy tổng thể, PRF (Population Regression Functions) mà trường hợp này, ta gọi hàm hồi quy đơn (hồi quy hai biến), có biến độc lập Trường hợp có nhiều biến độc lập, ta gọi hàm hồi quy bội Trước hết, giả sử PRF hàm tuyến tính E Y | X Xi 1 2 Xi mà ta viết E Y | X 1 2 X , 1 2 tham số chưa biết cố định, gọi hệ số hồi quy; 1 gọi hệ số tự hay hệ số chặn, 2 gọi hệ số góc (nó cho biết tỷ lệ thay đổi Y X) Dạng ngẫu nhiên Y 1 2 X , đại lượng ngẫu nhiên 7.2.1.2 Hàm hồi quy mẫu Hàm hồi quy quy tuyến tính mẫu có dạng = Y β1 β2X , ước lượng điểm E Y | X , Y β1 ước lượng điểm β1 β ước lượng điểm β 7.2.1.3 Phương pháp bình phương bé 65 Phương pháp bình phương nhỏ nhất, OLS (Ordinary Least Square), nhà toán học Đức Carl Fredrich Gauss đưa Với phương pháp này, kèm theo vài giả thiết, ước lượng thu có số tính chất đặc biệt mà nhờ trở thành phương pháp hồi quy mạnh phổ biến Nội dung phương pháp OLS Giả sử Yi β1 β X i PRF cần tìm Ta tìm cách ước lượng cách xây dựng SRF dạng i Y β1 β2Xi từ mẫu gồm n quan sát Xi , Yi , với i 1, 2, ,n Khi đó, ứng với i, sai biệt giá trị xác, Yi , giá trị ước lượng, i i =Y Y β1 β X i , ei Yi Y i β1 β X i , mà ta gọi phần dư Phương pháp OLS nhằm xác định tham số β1, β cho tổng bình phương phần dư, RSS e12 e22 e2n n ei2 , đạt nhỏ i1 , Chú ý tổng bình phương phần dư hàm theo hai biến β1,β n RSS Yi β1 β Xi i1 với đạo hàm riêng theo biến n RSS β1 , β Yi β1 β Xi β i 1 n RSS β1 , β 2Xi Yi β1 β 2Xi β i 1 Giá trị nhỏ RSS, có, phải đạt điểm dừng nó, nghĩa RSS β1 RSS β2 β , β β , β Do đó, ta nhận hệ phương trình 66 n nβ1 n β X 1 i i 1 β2 Xi i 1 n β2 X i2 n Yi i 1 n i 1 Xi Yi i 1 Giải hệ phương trình trên, ta n β2 = n n n Xi X Yi Y n X i Yi Xi Yi i=1 i=1 n n Xi2 i=1 n i=1 = i=1 Xi i=1 n Xi X i=1 β1 Y β2X , X , Y trung bình mẫu X, Y Các giá trị β1 β nhận công thức gọi ước lượng bình phương nhỏ β1 β Ví dụ Bảng sau cho số liệu lãi suất ngân hàng (Y) tỷ lệ lạm phát (X) năm 1988 nước X 7,2 4,0 3,1 1,6 4,8 51,0 2,0 6,6 4,4 Y 11,9 9,4 7,5 4,0 11,3 66,3 2,2 10,3 7,6 Giả sử X Y có quan hệ tuyến tính Hãy ước lượng hàm hồi quy mẫu Giải Lập bảng ta tính số đại lượng sau : Bảng 7.3 Kết tính tốn tổng Thay vào hệ phương trình trên, ta có 67 9 1 84,7 2 84,71 2770,972 1 2,74169 3694, 29 2 1, 24941 130,5 từ suy hệ số hồi quy 2, 74169 1, 24941X Ta nhận SRF: Y 7.2.1.4 Các giả thiết mơ hình Để dùng cơng cụ thống kê toán nhằm đánh giá chất lượng mơ hình hồi quy tuyến tính, ta cần giả thiết sau biến số X đại lượng sai số ngẫu nhiên ε Giả thiết Biến giải thích X biến phi ngẫu nhiên, nghĩa giá trị hồn tồn xác định Giả thiết đương nhiên thỏa mơ hình hồi quy tuyến tính Theo giả thiết giá trị biến độc lập X giá trị có sẵn Ví dụ tìm mối quan hệ thu nhập chi tiêu mức thu nhập xác định từ trước để xem chi tiêu thay đổi tương ứng với mức thu nhập sẵn có Giả thiết Kỳ vọng sai số ngẫu nhiên ε 0, nghĩa E(i ) E i | X Xi Giả thiết có nghĩa yếu tố khơng xuất mơ hình, đại diện đại lượng ngẫu nhiên ε , không ảnh hưởng cách có hệ thống đến giá trị trung bình Y Với giá trị cho trước biến độc lập Xi có tập hợp giá trị biến phụ thuộc Y xoay quanh giá trị trung bình, có số giá trị nằm đường trung bình giá trị khác nằm đường trung bình tạo sai số i Giả thiết giả định giá trị kỳ vọng sai số Nói cách khác, tác động dương sai số triệt tiêu tác động âm sai số khác làm cho tổng ảnh hưởng sai số đến biến phụ thuộc Giả thiết Phương sai sai số không đổi (phương sai nhất), nghĩa Var(εi )=Var(ε j )=σ , với i, j Giả thiết có nghĩa giá trị cụ thể Y tương ứng với giá trị X phân bố xung quanh giá trị trung bình với mức độ phân tán Giả thiết Khơng có tương quan sai số, nghĩa Cov(εi ,ε j )=0 , với i, j Giả thiết có nghĩa sai số số liệu quan sát khơng ảnh hưởng tới sai số số liệu quan sát khác Giả thiết Sai số biến giải thích khơng có tương quan, nghĩa Cov(ε,X)=0 Giả thiết cần thiết cho phép tách bạch ảnh hưởng X yếu tố không 68 xuất mơ hình đến giá trị Y Giả thiết đương nhiên thỏa X phi ngẫu nhiên Giả thiết 6: i tuân theo phân phối chuẩn với trị bình quân i phương sai 2 hay i N(0, ) 7.2.1.5 Tính chất cho hàm hồi quy mẫu Hàm hồi quy mẫu Y 1 X có tính chất i) SRF qua trung bình mẫu X,Y , nghĩa Y 1 2X với giá trị trung bình quan sát Y, nghĩa Y Y ii) Giá trị trung bình Y iii) Giá trị trung bình phần dư e 0, nghĩa e n ei n i1 n ei Y i không tương quan, nghĩa iv) Phần dư e Y i1 n iv) Phần dư e X không tương quan, nghĩa ei X i i 1 7.2.1.6 Hệ số xác định mơ hình Gọi TSS (Total Sum of Squares) tổng bình phương sai số giá trị quan sát Yi với giá trị trung bình chúng, n i TSS Yi Y i 1 ESS (Explained Sum of Squares) tổng bình phương sai lệch giá trị Y tính theo hàm hồi quy mẫu với giá trị trung bình, n ESS i 1 i Y Y n 2 β Xi X i 1 RSS (Residual Sum of Squares) tổng bình phương sai lệch giá trị quan sát Y giá trị nhận từ hàm hồi quy mẫu, n n i 1 i 1 i RSS ei2 Yi Y Khi đó, TSS đo độ xác số liệu thống kê, ESS đo độ xác hàm hồi quy so với trung bình, 69 RSS đo độ xác hàm hồi quy mẫu so với hàm hồi quy tổng thể Nhận xét TSS ESS RSS Nếu số liệu quan sát Y nằm SRF RSS ESS TSS Nếu hàm hồi quy mẫu phù hợp tốt với số liệu quan sát ESS lớn so với RSS Ngược lại, hàm hồi quy mẫu phù hợp với số liệu quan sát RSS lớn so với ESS Với nhận xét trên, ta dùng hệ số xác định (coefficient of determination) R2 ESS RSS 1 TSS TSS để đo mức độ phù hợp hàm hồi quy Ta có R R rX,Y , với rX,Y hệ số tương quan X Y Do đó, Khi R , ta đường hồi quy “hoàn hảo”, sai lệch Y (so với trung bình) giải thích mơ hình hồi quy Khi R , X Y khơng có quan hệ tuyến tính 7.2.1.7 Khoảng tin cậy kiểm định giả thuyết Khoảng tin cậy cho β j Để ước lượng hệ số hồi quy tổng thể β j , ta dùng thống kê sau βj βj T= St(n 2), j=1,2 se β j Do β j tính từ mẫu nên với độ tin cậy γ cho trước, ta suy β j se mức ý nghĩa α=1 γ , tra bảng phân phối Student ta có giá trị tới hạn C=t αn-2 Từ khoảng tin cậy T, ta suy khoảng tin cậy cho β j β j β Cse βj ; β j Cse β j , j 1, j So sánh 2 với 02 cho trước Ta có tốn kiểm định H : 2 02 H1 : 2 2 70 Nếu giả thuyết H đúng, ta có thống kê sau T= β β 02 St(n 2) se β Với nguy sai lầm cho trước, tra bảng phân phối Student, ta có giá trị tới hạn C=t αn-2 Nếu T >C , bác bỏ giả thuyết H Nếu T C , chưa đủ sở bác bỏ H nên ta chấp nhận H Đặc biệt, với 02 , giả thiết H có nghĩa “biến độc lập X khơng ảnh hưởng tới biến phụ thuộc Y” Khi đó, thống kê tương ứng T= β2 se β St(n 2) Chẳng hạn, với số liệu ví dụ 3, ta có T= β2 se β 1, 249407 32, 0,0388 Với nguy sai lầm 0, 05 , tra bảng phân phối Student với n độ tự do, ta giá trị C 2,365 Vì T C nên ta bác bỏ H , chấp nhận H1 ta kết luận tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng đến lãi suất ngân hàng, với nguy sai lầm 0, 05 7.2.1.8 Kiểm định phù hợp mơ hình Trong phần này, ta khảo sát việc phân tích hồi quy theo quan điểm phân tích phương sai Việc phân tích cung cấp cho ta phương pháp hữu ích khác việc giải vấn đề phán đoán thống kê Xuất phát từ tính chất TSS ESS RSS R ESS , TSS Từ thống kê này, ta kiểm định giả thiết H : 2 , H1 : 2 nghĩa kiểm định giả thiết cho biến độc lập X khơng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y Chú ý đó, nghĩa ( H ) đúng, giá trị F tính cơng thức 71 β nS2X 2 F σ ESS R 2TSS (n 2)R 1 RSS (1 R )TSS 1 R2 n2 n2 Do đó, q trình phân tích phương sai cho phép ta đưa phán đoán thống kê độ thích hợp hàm hồi quy Chẳng hạn, với số liệu ví dụ 3, ta có F (n 2)R (9 2) 0,9933 1037,7761 0,9933 1 R2 Với nguy sai lầm 0, 05 , tra bảng phân phối Fisher với độ tự (1,7) , ta C f 0,05 (1,7) 5,59 Vì F C nên ta bác bỏ H , chấp nhận H1 , nghĩa biến độc lập X (tỷ lệ lạm phát) có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y (lãi suất ngân hàng) 7.2.1.9 Ứng dụng phân tích hồi quy vào dự báo Ta dùng hàm hồi quy mẫu để dự báo giá trị biến phụ thuộc Y tương ứng với giá trị biến độc lập X Có hai loại dự báo Dự báo giá trị trung bình Y ứng với X X0 Dự báo giá trị cá biệt Y ứng với X X0 Dự báo trung bình Với X X0 , ta muốn dự báo giá trị trung bình Y biết X lấy giá trị X , E Y | X X 1 X ước 0 Hàm hồi quy mẫu cho ta ước lượng điểm Y β1 β X , Y 0 lượng điểm, khơng chệch có phương sai nhỏ E Y | X X Tuy nhiên, Y sai khác so với giá trị thực Để có khoảng tin cậy cho E Y | X X , ta ý có phân phối chuẩn với trung bình X phương sai Y 2 ) (X X) Var(Y nS2X n Với mức ý nghĩa , ta tìm giá trị C t n 2 bảng phân phối Student, suy ước lượng khoảng cho giá trị trung bình E Y | X X Cse Y ;Y Cse Y E Y | X X0 Y 72 Dự báo giá trị riêng biệt Y0 đại lượng Nếu muốn dự báo giá trị riêng biệt Y0 X X0 , ta ý Y0 Y ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình phương sai (X X) 2 Var(Y0 Y ) 1 nS2X n Với mức ý nghĩa , ta tìm giá trị C t n 2 bảng phân phối Student, suy ước lượng khoảng cho giá trị riêng biệt Y0 Cse Y Y ;Y Cse Y Y Y0 Y 0 7.2.2 Mơ hình hồi quy tuyến tính k biến 7.2.2.1 Hàm hồi quy tổng thể Xét hàm hồi quy tổng thể k biến dạng E Y X , X3 , , X k 1 2 X 3X3 k X k , Hay dạng ngẫu nhiên Y 1 2 X 3X3 k X k 7.2.2.2 Ước lượng tham số Hàm hồi quy mẫu SRF có dạng Y 1 2 X 3 X k X k , nghĩa Yi 1 2 X 2,i 3X3,i k X k,i ei , Với phương pháp bình phương nhỏ nhất, hệ số 1 , , , k chọn cho tổng bình phương phần dư (RSS) nhỏ nhất, nghĩa n n i 1 i 1 RSS ei2 Yi 1 2X2,i k Xk,i đạt giá trị nhỏ Ví dụ Số liệu quan sát mẫu cho bảng sau Trong Y : Lượng hàng bán loại hàng hóa (tấn / tháng) X : Thu nhập người tiêu dùng (triệu / năm) X3 : Giá bán loại hàng (ngàn đồng / kg) Y X2 X3 Y 73 X2 X3 20 17 18 16 19 15 18 13 17 12 Vậy hàm hồi quy cần tìm i 14,99215 0,76178X 0,58901X Y 2i 3i 7.2.2.3 Hệ số xác định hồi quy bội Hệ số xác định hồi quy bội R tính hai công thức sau R2 1 RSS ESS TSS TSS Trong T 2 TSS YT Y n Y ; ESS XT Y n Y ; RSS TSS ESS 7.2.2.4 Ma trận tương quan ˆ ˆ X ˆ X Ký hiệu r hệ số tương quan biến thứ Giả sử Y 2 k k t, j t biến thứ j Với t r1, j hệ số tương quan biến Y biến X j n n yi x i, j r1, j i 1 n yi2 n i 1 x t,i x j,i , rt, j x 2j,i i 1 n x 2t,i n i 1 i 1 , x 2j,i i 1 đó: x j,i X j,i X j Dễ thấy rt, j rj,t rj, j ma trận hệ số tương quan có dạng r1,2 r 2,1 R rk,1 rk,2 r1,k r2,k 7.2.2.5 Ma trận hiệp phương sai 74 Để kiểm định giả thiết, tìm khoảng tin cậy thực suy đoán thống kê khác, ta cần phải tìm var ˆ j , với j 1, 2, , k cov ˆ i , ˆ j Phương pháp ma trận giúp ta thực điều Ma trận hiệp phương sai ˆ có dạng tổng quát cov cov cov cov , , cov , k , 1 cov k , 2 1 cov 1 , 2 cov 1, k cov 2 , k cov k , k 7.2.2.6 Khoảng tin cậy kiểm định giả thiết Khoảng tin cậy cho β j Để ước lượng hệ số hồi quy tổng thể β j , ta dùng thống kê sau βj βj T= St(n 2), j=1,2, ,k se β j Do β j tính từ mẫu nên với độ tin cậy γ cho trước, ta suy β j se mức ý nghĩa α=1 γ , tra bảng phân phối Student ta có giá trị tới hạn C=t αn-k Từ khoảng tin cậy T, ta suy khoảng tin cậy cho β j β j β Cse βj ; β j Cse β j , j 1, 2, , k j Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy Xuất phát từ thống kê T j j St(n k) se j ta kiểm định giả thiết H0 : j 0j H1 : j j với 0j cho trước Từ đó, ta dễ dàng kiểm định giả thiết hệ số hồi quy riêng 75 ... mơ sau: Học vấn Quá trình học tập Quan hệ Sự thành đạt Sơ đồ 6 .2 Mơ q trình học tập dẫn tới thành đạt 6 .2. 2 Tính khái quát Một chuẩn mực nghiên cứu khoa học tính phổ biến kết nghiên cứu Tính... liệu Phương pháp Hạn chế nghiên cứu nghiên cứu cần thiết Mục tiêu 1: Giả thuyết Dữ liệu Khảo sát Dữ liệu Nghiên cứu nghiên cứu: cấp độ ngẫu khảo sát mối quan hệ Học vấn cá nhân: nhiên khơng cho học. .. kế 6.3 Giới thiệu số thiết kế nghiên cứu 6.3.1 Các bước thiết kế nghiên cứu Bước Chọn đề tài nghiên cứu Bước Xác định câu hỏi nghiên cứu Bước Mô tả thiết kế nghiên cứu để thực - Cách thu thập số