tiểu luận kinh tế lượng các yếu tố ảnh hưởng tới thời gian giấc ngủ

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾTIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THỜI GIAN NGỦ CỦA CON NGƯỜI Nhóm thực hiện: 7Lớp tín chỉ: KTE309.2Giảng viên hướng dẫn: TS.. Thông

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN

THỜI GIAN NGỦ CỦA CON NGƯỜI

Nhóm thực hiện: 7Lớp tín chỉ: KTE309.2Giảng viên hướng dẫn: TS Chu Thị Mai PhươngNhóm sinh viên thực hiện:

1 Bùi Thị Hồng 1711120071

2 Chu Minh Châu 1711120025

3 Nguyễn Lê Hiền Nhi 1617720044

4 Trần Thị Thuỳ Trang 1617720059

5 Nguyễn Hữu Phúc 1612210178

Hà Nội, ngày 30 tháng 03 năm 2020

DANH MỤC CÁC BẢNG 4

LỜI GIỚI THIỆU 5

1 Tính cấp thiết của đề tài 5

2 Mục đích nghiên cứu 5

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 5

4 Phương pháp nghiên cứu 5

5 Bố cục đề tài 6

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 7

1.1 Tổng quan về vai trò của thời gian ngủ với con người 7

1.2 Tình hình nghiên cứu liên quan tới đề tài 7

CHƯƠNG II: MIÊU TẢ DỮ LIỆU THỐNG KÊ 9

2.1 Mô tả các biến khả dụng 9

2.2.1 Chạy lệnh DES 9 2.2.2 Chạy lệnh SUM 9 2.2.3 Chạy lệnh TAB 10 2.2 Mô hình hồi quy và sự tương quan giữa các biến 14

2.2.1 Thiết lập mô hình 14 2.2.2 Xét tương quan giữa các biến phụ thuộc 15 2.2.3 Xét mối quan hệ tương quan giữa các biến 16 2.2.4 Dùng lệnh Regression 16 CHƯƠNG III: KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT 19

3.1 Kiểm định hệ số hồi quy riêng 19

3.1.1 Kiểm định T 19 3.1.2 Phương pháp kiểm định P-value 19 3.1.3 Kiểm định ý nghĩa tổng thể của mẫu 20 3.1.4 Kiểm định đa cộng tuyến 21 CHƯƠNG IV: KIỂM CHỨNG MÔ HÌNH 22

4.2 Phương sai sai số không đồng nhất 24

KẾT LUẬN 26

TÀI LIỆU THAM KHẢO 27

ĐÓNG GÓP THÀNH VIÊN 28

Bảng 1 Kết quả từ chạy lệnh DES 6

Tóm tắt: Mục tiêu của bài luận là tìm hiểu những yếu tố ảnh hưởng tới thời gian ngủ Số liệu được phân tích, đánh giá qua việc chạy mô hình hồi quy trên phần mềm Stata.

LỜI GIỚI THIỆU

1 Tính cấp thiết của đề tài

đều là những nhu cầu cơ bản và thiết yếu của con người Tuy nhiên, thiếu ngủ đã trở thành

nhớ và sức khỏe, gây nên những bệnh lý như trầm cảm, kiệt sức, các vấn đề về trí nhớ, cânnặng, huyết áp cao, tiểu đường, đau tim hoặc đột quỵ… Vì vậy, hầu như tất cả các chuyên giasức khỏe đều khuyên mọi người nên ăn, ngủ và làm việc vừa phải và hợp lý

Có nhiều yếu tố quyết định chất lượng giấc ngủ, trong đó, quan trọng nhất là thời gian ngủ Lý

do dẫn đến việc thiếu thời gian ngủ có thể là do áp lực công việc, trình độ học vấn (nhữngngười có trình độ học vấn cao hơn thường ngủ ít hơn những người có trình độ học vấn thấphơn), khác biệt giới tính, v.v Việc cho trẻ ăn cũng khiến phụ huynh ngủ ít hơn bình thường.Việc xác định yếu tố chính làm ảnh hưởng tới thời lượng giấc ngủ tới giờ vẫn là một chủ đềgây tranh cãi Nhận thấy tính cấp thiết của đề tài, nhóm chúng em quyết định chọn chủ đề này

để thực hiện nghiên cứu Thông qua đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng tới thời gian giấc ngủ",nhóm chúng em hy vọng có thể làm sáng tỏ vấn đề bằng cách định lượng các yếu tố dựa trênkết quả khảo sát thực tế

2 Mục đích nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu là tìm ra mối liên hệ giữa thời gian ngủ với các yếu tố như thời gian làmviệc, tình trạng hôn nhân, con cái, giới tính… Qua đó sáng tỏ vấn đề yếu tố nào ảnh hưởngnhiều đến thời gian ngủ, mức độ tác động của nó ra sao Theo phán đoán chủ quan ban đầucủa nhóm thì thời gian làm việc sẽ ảnh hưởng nhiều đến thời gian ngủ, ngoài ra các yếu tốkhác cũng tiềm ẩn khả năng thời gian ngủ như: tình trạng hôn nhân, tình trạng con cái

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu những tác động và các yếu tố ảnh hưởng đến biến Cslpnap Phạm vi nghiên cứudựa trên số liệu từ 239 người tham gia khảo sát được thực hiện trong hai năm 1975 và 1981,với 20 biến được đem ra nghiên cứu

4 Phương pháp nghiên cứu

Trong báo cáo này, nhóm 7 sử dụng phương pháp phân tích định lượng Nhóm thực hiện các lệnh

để quan sát mẫu, thống kê những biến khả dụng, và ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bằngphương pháp bình phương thông thường nhỏ nhất (OLS) Sau khi phân tích số liệu, kiểm

định và xây dựng độ tin cậy, nhóm sẽ rút ra kết luận nhân tố nào có tác động tới thời gian ngủ.Công cụ chính được sử dụng là phần mềm Stata phiên bản 12.0.

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI1.1 Tổng quan về vai trò của thời gian ngủ với con người

Giấc ngủ đóng vai trò rất quan trọng với con người Giấc ngủ điều chỉnh đồng hồ sinh học của

cơ thể, giúp cho bộ não được nghỉ ngơi, loại trừ stress, tăng cường khả năng tập trung, trí nhớ

và sự sáng suốt Trong đó, thời gian ngủ là yếu tố then chốt quyết định tới chất lượng của giấcngủ Một giấc ngủ được cho là phù hợp nếu có thời gian khoảng 7-8 tiếng/ngày, Theo mộtnghiên cứu khoa học gần đây thì để cho đầu óc được minh mẫn, con người mỗi đêm cần ngủ 7giờ, không nên ngủ nhiều hơn hay ít hơn

Trong cuộc nghiên cứu Nurses' Health của tiến sĩ khoa học Elizabeth Devore ở bệnh việnBrigham ở Boston (Mỹ), sử dụng dữ liệu của 15.000 phụ nữ mỗi đêm ngủ 5 giờ và ít hơn nữacho thấy chỉ số minh mẫn thấp hơn mức tiêu chuẩn, thấp hơn so với những người mỗi đêmngủ 7 giờ Phụ nữ ngủ 9 giờ hoặc nhiều hơn nữa cũng cho thấy chỉ số minh mẫn thấp hơn sovới những người mỗi đêm ngủ 7 giờ

Từ đó, tiến sĩ khoa học Elizabeth Devore kết luận về mối liên hệ giữa thời gian ngủ và sựminh mẫn ở lứa tuổi trung niên và tuổi già Việc mỗi đêm ngủ dưới 7 giờ làm tăng nguy cơ bịbệnh tim mạch và tiểu đường Do vậy ngủ ít quá hay nhiều quá đều không tốt cho sức khỏecon người, gây rối loạn khiến cơ thể dễ rơi vào tình trạng mệt mỏi về cả thể chất lẫn tinh thần

Từ đó làm giảm chất lượng cuộc sống của bạn Vì thế, chúng ta cần xem xét các yếu tố tácđộng lên thời gian ngủ để từ đó có cách cải thiện, giúp nâng cao chất lượng giấc ngủ, nâng caochất lượng cuộc sống

1.2 Tình hình nghiên cứu liên quan tới đề tài

Vấn đề “Thời gian ngủ và các nhân tố ảnh hưởng” thực sự là một đề tài thú vị và thu hút đượcnhiều sự quan tâm nhất là trong cuộc sống hiện nay Xã hội ngày càng hiện đại và phát triển,cuộc sống con người càng trở nên phức tạp hơn Do đó, một giấc ngủ đủ, có chất lượng làđiều mà rất nhiều người mong muốn hiện nay nhưng lại không dễ gì có được Cuộc sống hiệnđại khiến đa phần chúng ta ngủ ít hơn 7-8 tiếng 1 ngày (thời gian ngủ lý tưởng), một số kháclại ngủ nhiều hơn 8 tiếng, điều đó khiến chúng ta hầu như luôn trong trạng thái mệt mỏi về thểchất lẫn tinh thần

Tổ chức quốc gia nghiên cứu về giấc ngủ Mỹ National Sleep Foundation vừa đưa ra n hững

khuyến cáo mới về thời lượng ngủ riêng cho người khỏe mạnh theo từng nhóm tuổi, hầu hếtđều theo hướng nới rộng khung giờ ngủ

Việc ngủ ít có liên quan đến các vấn đề sức khỏe, bao gồm cả béo phì và huyết áp cao cũngnhư năng suất giảm lao động và lái xe buồn ngủ Ngủ quá nhiều có liên quan với tình trạngsức khỏe cũng như bệnh tim và tử vong sớm.

Theo kết quả nghiên cứu của GS Franco Cappuccio, thuộc khoa tim mạch và dịch tễ tại ĐHWarwick (Anh), Thì những người có thời gian ngủ ít hơn 7 tiếng mỗi ngày có tỷ lệ chết sớmhơn 12% so với nhóm ngủ từ 7-8 tiếng/ngày Tuy nhiên không phải ngủ càng nhiều thì càngtốt, mọi chuyện có thể còn tệ hơn với những người ngủ quá nhiều Nhóm những người ngủnhiều hơn 8 tiếng mỗi ngày có tỷ lệ chết sớm cao hơn những 30% so với nhóm ngủ ít hơn 7tiếng/ngày

Ở một nghiên cứu độc lập khác, GS Shawn Youngstedt thuộc ĐH Bang Arizona (Mỹ) kết luận người trưởng thành không nên ngủ quá nhiều Shawn đã yêu cầu 14 người lớn ngủ thêm 2 tiếng mỗi tối trong suốt 3 tuần lễ Kết quả, hàm lượng protein IL-6 trong máu của những người được khảo sát tăng lên cao, dẫn đến cảm giác " chán nản" và nguy cơ viêm nhiễm, đau lưng, nhức mỏi Theo GS Youngstedt, đây có thể là hệ quả của việc nằm bất động lâu trong thời gian dà Kết quả của hàng loạt nghiên cứu sau nhiều năm đã chỉ ra quá nhiều nhân tố có thể chi phối thời gian ngủ của mỗi người Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào đủ rộng và đủ cơ sở chắc chắn

để có thể mang tính đại diện Đây sẽ là đề tài được nhiều nhà nghiên cứ u, nhiều nhà giáo dục cũng như học sinh, sinh viên tiếp tục tìm hiểu trong tương lai

CHƯƠNG II: MIÊU TẢ DỮ LIỆU THỐNG KÊ2.1 Mô tả các biến khả dụng

2.2.1 Chạy lệnh DES

Thông tin quan trọng nhất sau khi sử dụng lệnh DES là tên biến

des cslpnap ceduc cgdhlth cmarr ctotwrk cyngkid.

Tên biến Dạng lưu trữ Hình thức Tên Biến

Bảng 1 Kết quả từ chạy lệnh DES

Bằng việc sử dụng lệnh DES chúng ta biết rõ về các biến Theo các kết quả, chúng ta có:

2.2.2 Chạy lệnh SUM

Lệnh sum cho biết số lượng quan sát (Obs), giá trị trung bình (mean), độ lệch chuẩn (std dev.)

cũng như giá trị lớn nhất (max) và nhỏ nhất (min) của các biến:

sum cslpnap ceduc cgdhlth cmarr ctotwrk cyngkid.

Sử dụng lệnh SUM trên 239 mẫu quan sát chúng ta có:

Biến Số lượng Giá trị trung Độ lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn

tab1 cslpnap ceduc cgdhlth cmarr ctotwrk cyngkid

Thay đổi trong Tần suất Tỉ lệ Tích luỹ

slpnap

Bảng 3 Kết quả từ chạy lệnh TAB

Ví dụ phân tích thông tin từ bảng:

+ Biến cslpnap dao động từ - 2434 à 1940

Thay đổi trong educ Tần suất Tỉ lệ Tích luỹ

Bảng 4 Kết quả chạy lệnh TAB với educ

Ví dụ phân tích thông tin từ bảng:

+ Biến ceduc dao động từ 0 đến 5

+ Gía trị phổ biến nhất của biến là 0

Thay đổi trong Tuần suất Tỉ lệ Tích luỹ gdhlth

Bảng 5 Kết quả chạ y lệnh TAB với cgdhlth

Ví dụ phân tích thông tin từ bảng:

+ Biến cgdhlth dao động từ -1 đến 1

+ 70,71% quan sát ở giá trị cgdhlth=0

Thay đổi trong marr Tuần suất Tỷ lệ Tích luỹ

-1 22 9.21 9.21

Bảng 6 Kết quả chạy TAB với cmarr

Ví dụ phân tích thông tin từ bảng

+ Biến cmarr dao động trong khoảng từ -1 đến 1

+ 82,43% quan sát ở giá trị cmarr=0

Thay đổi trong Tuần suất Tỉ lệ Tích luỹ

+ Biến ctotwrk dao động trong khoảng từ -4325 đến 2797

+ Các quan sát có phân phối xác suất giống nhau (0,42%)

Thay đổi trong Tuần suất Tỉ lệ Tích luỹ

+ Biến cyngkid dao động trong khoảng từ -1 đến 1

+ 79,50% quan sát ở giá trị cyngkid =0 (sửa lại số liệu ở trên)

2.2 Mô hình hồi quy và sự tương quan giữa các biến

2.2.1 Thiết lập mô hình

a Mô hình

Mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc cslpnap và các biến độc lập ceduc,

cgdhlth, cmarr, ctotwrk, cyngkid theo phương trình

(PRF) cslpnap=0+1 ceduc+ 2 ×cgdhlth+ 3 ×cmarr+ 4 ×ctotwrk+ 5 ×cyngkid+ ui

(SRF) cslpnap=0+1 ceduc+ 2 ×cgdhlth+ 3 ×cmarr+ 4 ×ctotwrk+ 5 ×cyngkid+ u

2.2.2 Xét tương quan giữa các biến phụ thuộc

Sử dụng lệnh CORR corr cslpnap ceduc cgdhlth cmarr ctotwrk cyngkid

Bảng 9 Kết quả của chạy biến Corr với các biến độc lập

2.2.3 Xét mối quan hệ tương quan giữa các biến

Nhìn chung, các biến độc lập có tương quan khá yếu với biến phụ thuộc Cá biệt có biếnctotwrk có tương quan mạnh nhất ( -0.3700) Ngoài hệ số tương quan âm của biến ctwrwrk,các biến độc lập còn lại có hệ số tương quan dương cho thấy chúng ảnh hưởng đến biến phụthuộc theo cùng một hướng

Mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập cũng yếu, hệ số thấp nhất là -0,0072 giữa biếncgdhlth và biến cmarr Các biến độc lập có hế số tương quan <0.8, vì vậy mô hình không gặpphải hiện tượng đa cộng tuyến

2.2.4 Dùng lệnh Regression

Dùng lệnh regress để thiết lập phương trình hồi quy thu được kết quả như sau

F (5, 233) = 8.19

Dư 83482611.7 233 358294.471 Prob > F = 0.0000

R-squared = 0.1495Tổng 98157309.9 238 412425.672

Adj R-squared = 0.1313Root SME = 598.58

Bảng 10 Kết quả dùng lệnh regression để thiết lập phương trình hồi quy

Phương trình hồi quy thu được:

cslpnap=-92.63404 - 0.0244717ceduc+87.57785cgdhlth+ 104.2139 ×cmarr -0.2266694 ctotwrk+94.6654 cyngkid+ ui

Phương trình hồi quy mẫu:

cslpnap=-92.63404 - 0.0244717ceduc+87.57785cgdhlth+ 104.2139 ×cmarr-0.2266694

CHƯƠNG III: KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT3.1 Kiểm định hệ số hồi quy riêng

3.1.1 Kiểm định T

Mục đích của kiểm định là để kiểm tra ảnh hưởng của mỗi biến độc lập, bao gồm các biến ceduc, cgdhlth, cmarr, ctotwrk, cyngkid lên giá trị kì vọng của biến phụ thuộc, tức biến myopia Trong

phần này, nhóm nghiên cứu sử dụng kiểm định hai mặt với cặp giả thiết { 0: & = 0 1 : &≠0

4 5ST@OU79: *

*

1.08

Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, hệ số dốc của biến ctotwrk có ý nghĩa thống kê.

3.1.2 Phương pháp kiểm định P-value

Nhóm nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp kiểm định P- value để kiểm định hệ số của các biến

Dựa trên dữ liệu từ Stata, có thể dễ dàng thấy rằng:

Chỉ có p-value của ctotwrk là nhỏ hơn mức ý nghĩa = 0.05do đó ta phủ nhận 0 và chấp nhận 1 Do đó, hệ số hồi quy của ctotwrk là có ý nghĩa thống kê.

Hơn nữa, kết quả thu được từ phương pháp kiểm định P-value cũng giống với kết quả thu được từ phương pháp kiểm định T phía trên

3.1.3 Kiểm định ý nghĩa tổng thể của mẫu

Kiểm định F này đánh giá giả thuyết H0 rằng tất cả các hệ số của các biến độc lập đều bằng 0

và giả thuyết H1 là giả thuyết có ít nhất một hệ số bằng 0

Ta thiết lập cặp giả thiết như sau:

{ 0: 1= 2= 3=⋯= 6 =0 1:ớ í ℎấR≠0hoặc tương đương:

Ta cũng có thể thực hiện kiểm định trên Stata và thu được kết quả:

test ceduc cgdhlth cmarr ctotwrk cyngkid

( 3) cmarr = 0

F ( 5, 223) = 8.19Prob > F = 0.0000

Bảng 11: Kết quả từ việc chạy hàm với 5 biến độc lập

Từ kết quả có thể thấy, P-value cho kiểm định F của kiểm định ý nghĩa tổng thể là thấp hơn

của biến độc lập không đồng thời bằng 0 Kết luận, mô hình hồi quy là phù hợp

3.1.4 Kiểm định đa cộng tuyến

Cho rằng bộ gồm 4 yếu tố ceduc, cgdhlth, ctotwrk, cyngkid không có ảnh hưởng lên biến độclập, tức là giá trị kì vọng của lương là bằng với giá trị doanh thu bán hàng, lợi nhuận trên vốnchủ sở hữu và lợi nhuận từ cổ phiếu của công ty

Do đó, giả thuyết của chúng ta sẽ là:

{ 0: 1= 2= 4= 5=0 1: ớ í ℎấ 1, 2, 4, 5 ≠0

Sử dụng lệnh kiểm định trên Stata với 4 biến: ceduc, cgdhlth, ctotwrk, cyngkid để kiểm định,

ta thu được kết quả:

test ceduc cgdhlth ctotwrk cyngkid

Như đã thấy từ kết quả trong Bảng 11, P-value cho kiểm định F của kiểm định ý nghĩa tổng

Bài báo cáo trên của nhóm 8 chúng em đã tiến hành chạy mô hình hồi quy với 239 mẫu quan sát,trong đó biến phụ thuộc cần nghiên cứu là thời gian ngủ (cslpnap) dựa vào phân tích mối tươngquan với 5 biến độc lập rời rạc khác là: thời gian làm việc (ctotwrk),tình trạng sức khỏe (cgdhlth),tình trạng hôn nhân (cmarr), số lượng con cái (cyngkid) và trình độ học vấn (ceduc)

Các biến độc lập trong mô hình đều có ảnh hưởng cùng chiều (cgdhlth, cmarr và cyngkid)hoặc ngược chiều (ctotwrk và ceduc) đến biến phụ thuộc thời gian ngủ với mức độ ảnh hưởngkhác nhau Trong đó thời gian làm việc (ctotwrk) là các yếu tố tác động lớn nhất tới thời gianngủ Giấc ngủ là lúc cơ thể nghỉ ngơi, lấy lại sức sau một ngày hoạt động Một giấc ngủ đủthời gian sẽ giúp các cơ quan hồi phục để có thể tiếp tục hoạt động

Tuy nhiên, trong khuôn khổ mẫu quan sát, các biến được chỉ ra hầu hết là nguyên nhân khách quan, chưa mang tính đại diện

Bên cạnh đó, dù không thể phủ nhận tầm quan trọng của thời gian ngủ, nhưng cũng không phảiyếu tố duy nhất để đánh giá chất lượng của giấc ngủ Còn rất nhiều yếu tố khách quan tác động

lên giấc ngủ như môi trường, tư thế ngủ… Các nhà khoa học đã chứng minh rằng, thời gian

ngủ tốt cho sức khỏe nhất là 8 tiếng 1 ngày, ngủ ít quá hay nhiều quá đều không tốt cho cơ thể,

khiến cơ thể rơi vào tình trạng mệt mỏi, dẫn tới làm việc kém hiệu quả Vì vậy để đáp có một

giấc ngủ có chất lượng giúp cơ thể hồi phục tốt nhất, chúng ta cần chú ý thời gian ngủ, thông

qua việc cân đối, sắp xếp các yếu tố khác tác động lên nó như một số ví dụ chúng tôi nêu trong

bài, bên cạnh đó cũng cần chú ý tới các yếu tố khách quan khác

CHƯƠNG IV: KIỂM CHỨNG MÔ HÌNH4.1 Đa cộng tuyến

Tại sao là đa cộng tuyến?

Nếu mục tiêu chỉ là dự đoán Y từ một tập hợp các biến X, thì đa cộng tuyến không phải là vấn đề.Các dự đoán sẽ vẫn chính xác và R2 tổng thể (hoặc R2 được điều chỉnh) định lượng mức độ môhình dự đoán các giá trị Y chính xác như thế nào Nếu mục tiêu là để hiểu các biến X khác nhauảnh hưởng đến Y như thế nào, thì đa cộng tuyến là một vấn đề lớn Một vấn đề là các giá trị Priêng lẻ có thể gây hiểu nhầm (giá trị P có thể cao, mặc dù biến là quan trọng) Vấn đề thứ hai làkhoảng tin cậy trên các hệ số hồi quy sẽ rất rộng Khoảng tin cậy thậm chí có thể bao gồm 0, điều

đó có nghĩa là không thể khẳng định liệu việc tăng giá trị X có liên quan đến tăng hay giảm, trong

Y Bởi vì khoảng tin cậy rất rộng, ngoại trừ một đối tượng (hoặc thêm một