Bài giảng phần 3 Công cụ phân tích trong nghiên cứu PGS.TS. Đinh Phi Hổ

Bài giảng phần 3 Công cụ phân tích trong nghiên cứu do PGS.TS. Đinh Phi Hổ biên soạn với các nội dung như: Một số khái niệm biến số và thang đo, mô hình kinh tế lượng, mô hình hồi quy tuyến tính,...

PGS.TS Đinh Phi Hổ

Phần 3

CÔNG CỤ PHÂN TÍCH TRONG NGHIÊN CỨU

(Analysis Tools for Research)

GIỚI THIỆU

NỘI DUNG

- Hồi quy tuyến tính đa biến

- Hồi quy Binary Logistic

Các yếu tố ảnh hưởng đến thu hút đầu

tư trực tiếp nước ngoài (FDI).

Các yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi thu nhập của người dân bị thu hồi đất ở các khu công nghiệp.

TÀI LIỆU THAM KHẢOTIẾNG VIỆT

Đinh Phi Hổ (2014), Phương pháp nghiên cứu kinh tế & Viết luận văn Thạc sĩ,

Nxb Phương Đông , Tp HCM.

Đinh Phi Hổ (2012), Phương pháp nghiên cứu định lượng & những nghiên cứu thực tiễn trong kinh tế phát triển – Nông nghiệp, Nxb Phương Đông , Tp.

HCM.

Đinh Phi Hổ (2011), “Tác động của yếu tố văn hóa truyền thống Việt Nam đến

đạo đức nghề nghiệp trong các doanh nghiệp”, Nghiên cứu kinh tế, Số 5(396).

Đinh Phi Hổ (2011), “Các yếu tố tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp đối với người lao động: Trường hợp nghiên cứu điển hình ở tỉnh Bến Tre”,

Kinh Tế & Phát Triển, Số 168.

Đinh Phi Hổ (2011), “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của doanh nghiệp

có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đối với dịch vụ hỗ trợ thuế (Trường hợp

nghiên cứu điển hình ở Đồng Nai), Phát triển kinh tế, Số 254.

Đinh Phi Hổ (Chủ nhiệm), Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự (2006), Công nghiệp hoá, hiện đại hoá nông nghiệp nông thôn tỉnh Bình Phước 2006 – 2020, Sở

Đinh Phi Hổ (2009), “Nghèo và môi trường tự nhiên trong quá trình phát

triển nông nghiệp bền vững ở Đồng bằng sông Cửu Long”, Phát triển kinh

tế, Số 220.

Đinh Phi Hổ (2008),“Mô hình định lượng đánh giá mức độ hài lòng của

khách hàng: Ứng dụng cho hệ thống ngân hàng thương mại.”, Quản lý kinh tế, Bộ Kế hoạch Đầu tư, Số 26.

Lê Văn Huy (Cb) và Trương Trần Trâm Anh (2012), Phương pháp

nghiên cứu trong kinh doanh, Nxb Tài Chính.

Nguyễn Đình Thọ (2011), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong

kinh doanh, Nxb Lao động Xã hội.

Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011), Ứng dụng mô

hình cấu trúc tuyến tính SEM, Tái bản lần 2, Tp.HCM: NXB Lao

động, trang 3-85.

Chaudhuri, A., (1999), “Does Brand Loyalty Mediate Brand Equity

Outcomes?” Journal of Marketing Theory and Practice, Spring 99,

136-146 4.

Cobb, C W and Douglas, P H (1928) "A Theory of Production".

American Economic Review 18 (Supplement): 139–165.

Domar, E (1946), "Capital Expansion, Rate of Growth, and

Employment" Econometrica, 14 (2): 137–47.

Durbin, J., and Watson, G S (1951), "Testing for Serial Correlation in

Least Squares Regression, II." Biometrika 38, 159–179.

Đinh Phi Hổ (2011), “Factors affecting foreign investor satisfaction with vietnamese industrial parks: A quantitative model and policy

recommendations”, Economic Development Review, No.208.

Đinh Phi Hổ (2011), “Changes in Personal Income after Land Expropriation for Industrial Parks: Influential Factors and Policy

Recommendations”, Economic Development Review, No.203.

Đinh Phi Hổ (2009), “Factors affecting customer satisfaction: Case

study of HCM branch of Vietinbank”, Economic Development Review,

No.186.

Đinh Phi Hổ (2011),“Factors affecting community satisfation from development of industrial parks: A case study of Ben Tre province”,

Economic Development Review, No.191.

Đinh Phi Hổ (2001), “What makes formal rural finacial institutions

successful in Vietnam”, Italy : Savings and Development, No XXV.

Geogre E.B and Michael A.B (2002), “Advertising and Promotion”,

Harvard Business Review.

Green W.H (2003), Econometric Analysis, Upper Saddle River NJ:

Prentice-Hall 9.

Harrod, Roy F (1939), "An Essay in Dynamic Theory",The Economic

Journal, 49 (193): 14–33.

Hair J.F, Black W.C, Babin B.J, Anderson R.E, Tatham R.L (2009),

Multivariate Data Analysis, Upper Saddle River NJ: Prentice-Hall.

Kaldor N (1957), “A model of economic growth”, The Economic Journal,

67 (268), pp 591-624.

Keller, K L (1993), "Conceptualizing measuring, and managing

consumer-based brand equity", Journal of Marketing, Vol 57, January,

pp.l-22.

Keller (1998), Strategic Branch Management, Prentice Hall, New Jersey.

Karttunen, K.A (2009), Rural Income Generation and Diversification: A Case Study in Eastern Zambia, Rural development consultant, Finland.

Krugman, Paul (1991), “Increasing Returns and Economic Geography”, A.E.R 70 (December 1991): 950-59.

Lewis, W A (1954), “Economic Development with Unlimited Supplies of

Labour”, Manchester School of Economic and Social Studies, 22, 131-91.

Likert R.A (1932), “A Technique for the Measurement of Attitudes”,

Archives of Psychology, No 140.

Lucas, R., (1988), “On the mechanics of economic development”, Journal

of Monetary Economics.

Nunnally, J.C (1978), Psychometric Theory, McGraw-Hill 16.

Mankiw, N.G (1998), Principles of Economics (1st ed.), Fort Worth, Texas:

Dryden Press.

Mincer, J.A (1974), Schooling, Experience, and Earnings, National Bureau

of Economic Research, Inc.

Norusis, J.Marija (1993), SPSS for Windows, Base system user’s guide,

SPSS Inc.

Reardon, Thomas, Christopher D., Maltlon P (1992), “Determinants and effects of income diversification amongst farm households in Burkina

Faso”, The Journal of Development studies 28(2):264 – 296.

Ricardo, D (1817), “Principles of Political Economy and Taxation”, Trích

dẫn theo Piero Sraffa (1967), The Works and Correspondence of David

Ricardo, Cambridge University Press.

Romer, M., (1986), “Increasing returns and long-run growth”, Journal of Political Economy.

Scoones I (1998), Sustainable Rural Livelihoods: A Framework for Analysis, IDS Working Paper, Institute of Development Studies.

Singh, I., Squire, L., and Strauss, J (1986), Agricultural household models: Extensions, applications, and policy, Baltimore: Johns Hopkins University

Press.

Spearman, C (1904), "The proof and measurement of association between

two things" Amer J Psychol, 15: 72–101.

Sharp, B (1995), “Brand Equity and Market-based Assets of Professional Service Firms” Journal of Professional Services

Marketing, (USA), Vol.13 No.1, pp.3-13.

Shapiro, Stewart, Deborah J MacInnis, and Susan E Heckler (1997), "Measuring and Assessing the Impact of Preattentive

Processing on Ad and Brand Attitudes," in Measuring Advertising

Effectiveness, William D Wells, ed., Lawrence Erlbaum Associates,

Inc., Hillsdale, N.J., 27-44 21.

Park, R.E (1966), “Estimation with Heteroscedastic error terms”,

Econometrica, vol.34, no.4, October 1966, 888.

Park, S.S (1997), Growth and Development: A Physical Output and

Employment Strategy, Martin Robertson.

Parasuraman, Zeithaml and Berry (1985), "A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research", Journal

of Marketing, Fall 1985, pp 41-50.

Peterson, R.A (1994), “A meta-analysis of Cronbach’s coefficient

alpha”, Journal of consumer research, 21, 381-391 28.

Solow, Robert M (1956), “A Contribution to the Theory of Economic

Growth”, The Quarterly Journal of Economics, Vol 70, No 1 (Feb.,

1956), pp 65-94.

Tabachnick, B.G and L.S Fidell (1996), Using Multivariate Statistics,

3rd edition, New York: Harper Collins.

White, H (1980), “A Heterosdasticity Consistent Variance Matrix

Estimator and a Direct Test of Heterosdasticity”, Econometrica,

BIẾN SỐ VÀ THANG ĐO

(1) Biến số

Varkevisser, Pathmanathan, Brownlee (1991):

Biến số là những đại lượng có thể thay đổi từ người này sang người khác hay từ thời điểm này sang thời điểm khác.

Biến số định tính - biến số định lượng

Nếu biến số thể hiện một đại lượng nó được gọi là biến số định lượng (quantitative variable).

Có giá trị là những con số Luôn đi kèm theo đơn vị.

Minh họa: Tuổi, chiều cao,

cân nặng, quy mô vốn,

trình độ văn hóa, doanh

thu, lợi nhuận…

- Có thể nói người này 20 tuổi, người kia 32 tuổi.

- Đơn vị (Tuổi, mét, trọng lượng, tiền )

Biến số định lượng

3.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM

Biến số định tính

Nếu biến số nhằm thể hiện một đặc tính, biến số được gọi là

biến định tính (qualitative variable).

Biến loại hộ với hai giá trị là nghèo và khác nghèo.

Biến phụ thuộc và độc lập

Khi quan tâm đến việc lí giải nguyên nhân của sự việc,

biến số được phân thành biến độc lập và biến phụ thuộc.

Biến phụ thuộc (dependent variable)

Yếu tố được cho là gây ảnh hưởng đến yếu tố khác.

Biến độc lập (independent variable) Yếu tố được cho là bị ảnh

hưởng bởi yếu tố khác.

Gán cho các biểu hiện

cùng loại của tiêu thức

nghiên cứu một con số

giống nhau.

Thang đo định danh (nominal scales)

1 không có nghĩa là lớn hơn hoặc tốt hơn 0.

Thang đo định danh, trong đó số đo dùng để so sánh thứ tự,

nó không có nghĩa về lượng.

Thang đo thứ bậc (ordinal scales)

Minh họa:

Bạn vui lòng xếp thứ tự theo sở thích của bạn các thương hiệu bánh ngọt sau theo cách thức sau đây: (1) thích nhất, (2) thích thứ nhì, (3) thích thứ 3, vv.

Loại thương hiệu Xếp sở thích theo thư tự

Thang đo Likert (Likert, 1932)

Một chuỗi các phát biểu liên

quan đến thái độ trong câu

hỏi được nêu ra và người trả

lời người trả lời sẽ chọn duy

Thang đo Likert có thể là 5,7 hoặc 9 điểm

Minh họa: Thang đo Likert

Cho điểm với đồng tình về một phát biểu

Hoàn toàn

không đồng ý

Không đồng ý Trung lập Đồng ý Hoàn toàn đồng ý

Thang

đo Chế độ chính sách đầu tư (CSDT) 1 2 3 4 5

1 Lãnh đạo địa phương năng động trong hỗ trợ DN

2 Văn bản về luật pháp được triển khai nhanh đến DN

3 Chính sách ưu đãi đầu tư hấp dẫn

4 DN vẫn đầu tư nếu địa phương không có những

chính sách hấp dẫn

Q1 Xin vui lòng cho biết ý kiến bằng cách đánh dấu (X) vào các

ô tương ứng.

X X

X X

3.2 MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Có ba mô hình chính

PHÂN TÍCH CÁC MÔ HÌNH DỰA TRÊN CHƯƠNG TRÌNH

SPSS (18.0)

(1) Mô hình hồi quy tuyến tính

(2) Mô hình phân tích nhân tố khám phá

Dữ liệu chéo

Dữ liệu theo thời gian

(3) Mô hình hồi quy Binary Logistic.

3.3.1 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH

3.3.1.1 HỒI QUY TUYẾN TÍNH VỚI DỮ LIỆU CHÉO

Các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng đối với sản phẩm Xoài cát Hòa Lộc Cái Bè Tiền Giang.

3.3 MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Có ba mô hình chính:

(1) Mô hình hồi quy tuyến tính

(2) Mô hình phân tích nhân tố khám phá

(3) Mô hình hồi quy Binary Logistic.

PHÂN TÍCH CÁC MÔ HÌNH DỰA TRÊN CHƯƠNG

TRÌNH SPSS (18.0)

3.3.1 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH

Các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng đối với sản phẩm Xoài cát Hòa Lộc, Cái Bè Tiền Giang.

Mô hình khái quát:

Y = b 0 + b1X1 + b2X2 + … + biXi

Sử dụng phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least

Square, OLS) trong kinh tế lượng để ước lượng bi.

Vấn đề: Ước lượng bi và xác

định tương quan tuyến tính

của Xi đối với Y.

Sử dụng SPSS

U: Phần dư (Residuals)

Phương trình ước lượng:

Y   b b X  b X   bX  u

Y: biến phụ thuộc; Xi: biến độc lập

2 Khung lý thuyết:

Giả thuyết

I Biến phụ thuộc

1

KNMUA (Y)

Khả năng mua lặp lại của khách hàng đối với XCHL (được đo bằng thang đo Likert có giá trị từ

1 đến 5, với 1 là chắc chắn không mua lại ; 2 là ít khả năng mua lại ;

3 là có thể sẽ mua lại; 4 là sẽ mua lại ; 5 là chắc chắn sẽ mua lại).

Ambastha and Momaya (2004), Porter (1990), Aaker (1991), Keller (1998).

II Biến độc lập

1

ANT (X1)

(X1) An toàn của XCHL, được đo bằng mức độ hài lòng của khách hàng, (thang đo Likert, 5 mức độ).

Ambastha and Momaya (2004), Wangwe (1995). +

2 Khung lý thuyết:

Giả thuyết

2 THONGTIN

(X2)

Thông tin truyền thông.

Khách hàng có tiếp nhận được thông tin của XCHL qua các phương tiện truyền thông Thông tin được đo

biến giả. Giá trị bằng 1 khi

có tiếp nhận, nhận giá trị 0 nếu không có tiếp nhận.

Flanagan (2005), Ambastha and

Momaya (2004), Aaker (1996), Keller

+

Flanagan (2005), Ambastha and Momaya (2004).

+

Mô hình có 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc:

n ≥ 50 + 8(5) ≥ 90

Theo Green (1991), Tabachnick & Fidell (2007)

Nghiên cứu chọn n = 100

Mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập.

(3) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Độ phóng đại phương sai

(Variance Inflation Factor, VIF)

Không có hiện tượng cộng tuyến.

đã không còn tin cậy.

Trị số thống kê Durbin–Watson (d) của mô hình:

1 2

e e d

d U (Trị số thống kê trên) và d L (Trị số thống

kê dưới).

(Heteroskedasticity)

Hiện tượng các giá trị

phần dư có phân phối

không giống nhau.

Kiểm định White (White, 1980) Khi số quan sát lớn (>100)

Ước lượng OLS của các hệ số hồi quy không tin cậy.

Hình 1: Sơ đồ xác định hiện tượng tự tương quan

Tự tương

quan dương

Không kết luận

Không có tự

kết luận

Tự tương quan âm

d lớn hơn d U và nhỏ hơn (4 – d U )

Không có hiện tượng tự tương quan trong phần dư của mô hình hồi quy tuyến tính.

Kết quả của mô hình hồi quy:

n số quan sát của nghiên cứu;

R 2 : kết quả có được từ mô hình hồi quy phụ (2).

Xác định hệ số White: nR 2

Xây dựng mô hình hồi quy phụ:

U 2 = a 0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 +

a6(X1) 2 + a7(X2) 2 + a8(X3) 2 + a9(X4) 2 + a10(X5) 2

+ a11(X1*X2*X3*X4*X5) + v (2)

- Mức ý nghĩa 90%,

95%, 99%

MH hồi quy phụ.

Phương sai phần dư không đổi

Bảng phân phối Chi bình phương (χ2 , Chi-square)

Xác định giá trị Chi bình phương trong Bảng.

- Số biến độc lập của

mô hình hồi quy phụ.

(nR 2 ) < giá trị Chi bình phương (Tra Bảng)

ANALYSE / REGRESSION/ LINEAR

Dependent: Nhập biến KNMUA (Y)

Independents: Nhập biến X1,X2,X3,X4,X5

PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY DỰA TRÊN CHƯƠNG

TRÌNH SPSS (18.0)

Bước 1: Khai báo các biến trong SPSS

Bước 2: Nhập dữ liệu vào SPSS

Bước 3: PHÂN TÍCH HỒI QUY

Chọn hộp thoại “Statistics”

Chọn các chức năng được đánh dấu trong bảng Linear Regression: Statistics.

Nhận diện các biến độc lập có ý nghĩa

Giá trị Sig (significance) ≤ 0,05.

Biến X3 có Sig > 0,05

Hệ thống kiểm định (Tests)

(1) Kiểm định hệ số hồi quy

Tương quan không

có ý nghĩa với biến Y.

Biến X1, X2, X4, X5 có Sig ≤ 0,06

Tương quan có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy 94% trở lên.

R 2 điều chỉnh = 0,596 (Kiểm định F, sig

≤ 0,05)

Ý nghĩa của

R 2 điều chỉnh

(Adjusted R

square) 59,6% thay đổi của Y được giải thích bởi 5 biến độc lập.

(2) Kiểm định mức độ giải thích và phù hợp mô hình

- Mức độ giải thích

(2) Kiểm định mức độ phù hợp mô hình

- Mức độ phù hợp mô hình

Phân tích phương sai (ANOVA)

Độ tin cậy 99% (Sig ≤ 0,01)

Mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu thực tế.

Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.

VIF, Variance Inflation Factor (Độ phóng đại phương sai)

VIF > 10 Có hiện tượng

cộng tuyến

Bảng trên cho thấy VIF < 10

Kết luận: Không có hiện tượng cộng tuyến.

(3) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple

Collinearity)

(4) Kiểm định tự tương quan

Trị số thống kê Durbin–Watson (d): 1,888

Số quan sát = 100, số tham số (k-1) = 5, mức ý nghĩa 0.01

(99%) trong Bảng thống kê Durbin – Watson, d L (Trị số thống kê dưới) = 1.441 và d U (Trị số thống kê trên) = 1.647.

d U < (d = 1,888) < (4-d U = 2,353) Không có hiện tượng

tự tương quan.

dL dU

(5) Kiểm định phương sai của phần dư thay đổi

TÍNH CÁC BIẾN MH HỒI QUY PHỤ TRONG SPSS

Mô hình hồi quy phụ:

u 2 = a 0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 +

a6(X1) 2 + a7(X2) 2 + a8(X3) 2 + a9(X4) 2 + a10(X5) 2 +

a11(X1*X2*X3*X4*X5) + v (2)

Trở lại giao diện SPSS/ Transform/Compute Variables

còn lại:(X1) 2, , (X5) 2 ,

(X1*X2*X3*X4*X5).

CROSPRO (Cross – product)

(Tích chéo)

XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ

Mô hình hồi quy phụ:

u 2 = a 0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 +

a6(X1) 2 + a7(X2) 2 + a8(X3) 2 + a9(X4) 2 + a10(X5) 2 +

a11(X1*X2*X3*X4*X5) + v

Trở lại giao diện SPSS/ ANALYZE/ REGRESSION/LINEAR Nhập các biến độc lập và phụ thuộc vào mô hình hồi quy.