dịch vụ sức khỏe và mô hình thành phần sai số

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ BÀI TIỂU LUẬN MÔN HỌC Khoa học dịch vụ DỊCH VỤ SỨC KHỎE VÀ MƠ HÌNH THÀNH PHẦN SAI SỐ Danh sách sinh viên thực hiện: Lê Lương Tuấn Anh Đỗ Hải Bình Nguyễn Thanh Minh Vũ Quốc Tuấn Phùng Đình Xn (Nhóm 3) HÀ NỘI – 2018 MỤC LỤC MỤC LỤC BẢNG CHÚ GIẢI VIẾT TẮT PHẦN PHÂN CƠNG CƠNG VIỆC CỦA NHĨM SINH VIÊN PHẦN TRỰC QUAN HĨA Q TRÌNH DỊCH VỤ TRONG DỊCH VỤ CHĂM SÓC ĐIỀU DƯỠNG SỬ DỤNG MƠ HÌNH CHUYỂN TIẾP TRẠNG THÁI Tóm tắt 2.1 GIỚI THIÊU ̣ 2.2 PHÂN LOẠI NHIỆM VỤ CHO DỊCH VỤ ĐIỀU DƯỠNG-CHĂM SĨC 2.3 MƠ TẢ Q TRÌNH DỊCH VỤ CHĂM SĨC ĐIỀU DƯỠNG VỚI MƠ HÌNH CHUYỂN GIAO TRẠNG THÁI 2.4 TỔNG QUAN QUY TRÌNH DỊCH VỤ CHĂM SĨC ĐIỀU DƯỠNG 10 11 2.4.1 Đánh giá dịch vụ chăm sóc điều dưỡng 2.4.2 Tổng quan q trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng 11 2.4.3 So sánh quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng 14 15 2.5.CÁC Ý KIẾN TRAO ĐỔI VỀ NGHIÊN CỨU 2.6 KẾT LUẬN VÀ CÔNG VIỆC TƯƠNG LAI CỦA NGHIÊN CỨU NÀY 16 PHẦN DỊCH VỤ TỰ PHỤC VỤ GIÁM SÁT SỨC KHỎE VÀ ĐƯA RA CHẨN ĐOÁN 16 3.1 GIỚI THIỆU 16 16 3.2 XU THẾ TỒN CẦU HĨA CHĂM SĨC SỨC KHỎE 17 Bảng : Những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong xã hội cơng nghiệp hóa 3.3 HIỂU RÕ VỀ BÉO PHÌ 18 19 3.4 MƠ HÌNH BÉO PHÌ SỬ DỤNG HỆ THỐNG ĐỘNG LỰC 23 3.5 MƠ HÌNH PHÂN BỐ VẬN CHUYỂN MỚI NỔI LÊN 3.6 MƠ HÌNH TỰ CHĂM SÓC BIẾN ĐỔI SỨC KHỎE NHƯ THẾ NÀO (THAM KHẢO) 23 24 3.7 KẾT LUẬN PHẦN NGHIÊN CỨU VỀ TĂNG CƯỜNG NĂNG SUẤT TRONG THỰC HÀNH Y TẾ BẰNG VIỆC CHO RA MẮT ỨNG DỤNG Y TẾ TRÊN MÁY TÍNH BẢNG CẦM TAY 24 24 4.1 MỞ ĐẦU 4.2 HỒ SƠ Y TẾ ĐIỆN TỬ (EMR) TRONG DỊCH VỤ Y TẾ NHẬT BẢN 25 4.2.1 SỰ RA ĐỜI CỦA PHẦN MỀM HỒ SƠ Y TẾ ĐIỆN TỬ (EMR) 25 4.2.2 LỢI ÍCH CỦA PHẦN MỀM HỒ SƠ Y TẾ ĐIỆN TỬ (HSYTĐT) 4.2.3 KHÓ KHĂN KHI ỨNG DỤNG HỒ SƠ Y TẾ ĐIỆN TỬ (EMR) TẠI VIỆT NAM 4.3 CƠNG NGHỆ THƠNG TIN TIỆN ÍCH TRONG CÀI ĐẶT Y TẾ 4.4 RA MẮT MÁY TÍNH BẢNG TRONG THỰC HÀNH Y TẾ 26 27 28 30 PHẦN : MƠ HÌNH CÁC THÀNH PHẦN SAI SỐ 5.1 M ​ Ơ HÌNH VÀ CÁC TÍNH CHẤT 5.1.1.Mơ hình 5.1.2 Một số biến đổi hữu ích 5.1.3.Các giả thuyết liên quan đến sai số 5.2 ƯỚC LƯỢNG BÌNH PHƯƠNG TỐI THIỂU ( OLS) 5.2.1 Bình phương tối thiểu thơng thường liệu thơ: Mơ hình gộp 5.2.2 Cơng cụ ước tính 5.2.3 Cơng cụ ước tính bên 33 PHẦN PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG TỐI THIỂU TỔNG QUÁT 6.1 GIỚI THIỆU 6.2 GIỚI THIỆU VỀ PHƯƠNG PHÁP GLS 6.3 ƯỚC LƯỢNG CÁC BIẾN THỂ CỦA CÁC THÀNH PHẦN SAI SỐ 47 47 47 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 34 34 35 36 38 38 40 41 BẢNG CHÚ GIẢI VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt WHO World Health Organization Tổ chức y tế giới MHLW Ministry of Health, Labour Bộ Y tế, Lao động Phúc lợi and Welfare ICF International Classification Phân loại quốc tế chức of Functioning STAMP BPMN IASO Suggested Time And Motion Thời gian đề xuất thủ tục Procedures chuyển động Business Process Model Ký hiệu mơ hình quy trình Notation kinh doanh International Association for Hiệp hội quốc tế nghiên cứu the Study of Obesity béo phì EI Energy intake Năng lượng tiêu thụ EE Energy expenditure Chi tiêu lượng PAF Physical activity factor Yếu tố hoạt động thể chất EMR Electronic Medical Record Hồ sơ y tế điện tử GLS Generalized Least Squares Bình phương tối thiểu PHẦN PHÂN CƠNG CƠNG VIỆC CỦA NHĨM SINH VIÊN Số Họ tên sinh viên Công việc thực TT Lê Lương Tuấn Anh Chương 1:Trực quan hóa q trình dịch vụ dịch vụ chăm sóc điều dưỡng sử dụng mơ hình chuyển tiếp trạng thái Có Tham gia biên soạn tài liêụ chung Phùng Đình Xuân Chương : Dịch vụ tự phục vụ giám sát sức khỏe đưa chẩn đốn Có tham gia biên soạn tài liệu chung Đỗ Hải Bình Chương 3: Nghiên cứu tăng cường suất thực hành y tế việc cho mắt máy tính bảng cầm tay Vũ Quốc Tuấn Chương : Mơ hình thành phần sai số Phần 2.1:Mơ hình tính chất Phần 2.2:Uớc lượng bình phương tối thiểu(OLS) Nguyễn Thanh Minh Chương : Mơ hình thành phần sai số Phần 2.3: Phương pháp bình phương tối thiểu PHẦN TRỰC QUAN HĨA Q TRÌNH DỊCH VỤ TRONG DỊCH VỤ CHĂM SÓC ĐIỀU DƯỠNG SỬ DỤNG MƠ HÌNH CHUYỂN TIẾP TRẠNG THÁI Chương 1- Phần Advances in the Human Side of Service Engineering Tóm tắt Nhân viên sở chăm sóc điều dưỡng hợp tác với cung cấp dịch vụ chăm sóc điều dưỡng theo kế hoạch thiết kế để đáp ứng điều kiện nhu cầu thể chất cư dân Theo truyền thống, cải thiện suất dịch vụ dựa kinh nghiệm cảm nhâṇ nhà quản lý nhân viên Phương pháp kỹ thuật để đạt cải tiến cách tiếp cận tương đối cần thiết Trong nghiên cứu này, tác giả Advances in the Human Side of Service Engineering phát triển phân loại nhiệm vụ cho dịch vụ chăm sóc điều dưỡng mơ tả quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng cách sử dụng mơ hình chuyển đổi trạng thái để trực quan hóa quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng hỗ trợ cải thiện suất dịch vụ trình bày 2.1 GIỚI THIÊU ̣ Các dịch vụ chăm sóc điều dưỡng phân loại thành dịch vụ chăm sóc sở dịch vụ chăm sóc nhà Nhật Bản Có khoảng 15.000 sở cho dịch vụ chăm sóc viện chăm sóc sức khỏe dài hạn cho người già, viện phúc lợi chăm sóc dài hạn cho nhà chăm sóc người già nhà chăm sóc chuyên môn năm 2009 Những loại sở tăng lên hàng năm (MHLW, 2011) Nhân viên sở nhân viên chăm sóc, y tá người quản lý chăm sóc cung cấp dịch vụ chăm sóc điều dưỡng theo kế hoạch chăm sóc thiết kế để đáp ứng điều kiện nhu cầu thể chất người dân Mặt khác, nhân viên yêu cầu phải cải thiện suất dịch vụ đồng thời trì chất lượng dịch vụ khối lượng cơng việc để tăng lợi nhuận Nói chung, đo lường, cơng cụ trực quan đánh giá dịch vụ có hiệu để cải thiện suất dịch vụ Tuy nhiên, theo thông lê,̣ biện pháp không dựa phương pháp kỹ thuật mà dựa cảm hứng nhà quản lý nhân viên tham gia vào dịch vụ chăm sóc điều dưỡng Các tác giả xác định quy trình dịch vụ dịng chảy người, đối tượng, thông tin, công cụ, thời gian tiền bạc lĩnh vực dịch vụ xác định quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng trình dịch vụ sở điều dưỡng Các nghiên cứu thời gian chuyển động,cái mà đo lường hành vi nhân viên với quan sát tự quan sát người thứ ba, thường sử dụng để đo lường quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng Có thể so sánh sở nhân viên cách sử dụng mã phân loại nhiệm vụ Phân loại nhiệm vụ nghiên cứu nhiều lĩnh vực Phân loại quốc tế chức (ICF) phương pháp phân loại hành vi tiếng (WHO, 2008) Tuy nhiên, khơng đủ để mô tả hành vi nhân viên dịch vụ chăm sóc điều dưỡng chủ yếu mơ tả hành vi người tình trạng vâṭ lý Đối với viêc̣ phân loại nhiệm vụ nhân viên chăm sóc, mã chăm sóc đề xuất Bộ Y tế, Lao động Phúc lợi (MHLW), Nhật Bản (MHLW, 2007) Mã diễn tả hỗ trợ điển hình cung cấp nhân viên chăm sóc sử dụng cấu trúc ba lớp Tuy nhiên, có nhiều chức cung cấp dịch vụ chăm sóc điều dưỡng sở điều dưỡng Mã chăm sóc khơng thể bao gồm nhiều nhiệm vụ chức vụ thực Numasaki đồng nghiệp đề xuất mã phân loại nhiệm vụ cho y tá bệnh viện (Numasaki, Harauchi Ohno, cộng sự, 2007) Mã họ phân loại hoạt động điều dưỡng với cấu trúc ba lớp, có đủ khả để mô tả dịch vụ điều dưỡng Zheng đề xuất STAMP (Thời gian đề xuất thủ tục chuyển động) để cải thiện phương pháp luận kết cách báo cáo tính thống thời gian nghiên cứu chuyển động (Zheng, Guo Hanauer, 2011) Trong lĩnh vực sản xuất hàng loạt, nghiên cứu chủ đông ̣ tiến hành để thiết kế hệ thống dịch vụ sản phẩm tối ưu Biểu đồ phát triển, biểu đồ Gantt Ký hiệu mơ hình quy trình nghiệp vụ (BPMN) sử dụng để mô tả hành vi viêc̣ làm nhân viên theo trình tự thời gian (White, 2009) (Aalst, 1999) Shimomura đề xuất kỹ thuật dịch vụ kỹ thuật mơ hình hóa dịch vụ (Shimomura, 2005) Hara áp dụng phương pháp cho sản xuất hàng loạt để thiết kế hình dung trình dịch vụ (Hara, 2009) Những phương pháp hoạt động tốt dịch vụ tự động hóa cao hệ thống dịch vụ sản xuất tương tự Dịch vụ chăm sóc điều dưỡng có đặc điểm khác để chủ động phục vụ (1) Nhiều nhiệm vụ bất thường: nhân viên thường xuyên bị gián đoạn từ khách hàng nhân viên khác (2) Nhiều nhu cầu phương pháp phục vụ khách hàng khác nhau: quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng thay đổi tùy theo tình trạng khách hàng có nhiều cách để cung cấp dịch vụ (3) Các nhiệm vụ đồng thời: nhân viên làm việc nhiều nhiệm vụ song song Các phương pháp trước sử dụng để mô tả hành vi nhân viên theo thứ tự thời gian khó áp dụng dịch vụ chăm sóc điều dưỡng Do đó, phương pháp trực quan hóa quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng phát triển, điều có hiệu để cải thiện suất dịch vụ Báo mô tả phương pháp để hình dung q trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng 2.2 PHÂN LOẠI NHIỆM VỤ CHO DỊCH VỤ ĐIỀU DƯỠNG-CHĂM SĨC Để đo lường quy trình dịch vụ, cần phân loại mã hóa cách hành vi cơng việc nhân viên Luật pháp, môi trường văn hóa nước dịch vụ làm trung tâm người điều quan trọng Thông tin lĩnh vực dịch vụ coi quan trọng Để làm rõ hành vi nhân viên làm việc dịch vụ chăm sóc điều dưỡng, nhóm nghiên cứu quan sát ghi lại công việc nhân viên chăm sóc, y tá, nhà trị liệu nghề nghiệp, người quản lý chăm sóc chuyên viên dinh dưỡng, nhân viên vấn ba sở điều dưỡng; Wakouen (Viện chăm sóc sức khỏe lâu dài Nanao, Nhật Bản), Super Hirano (nhà chăm sóc chuyên ngành Osaka, Nhật Bản) Super Minami-hanayashiki (nhà cao tuổi Kawanishi, Nhật Bản) Kết là, công việc nhân viên bao gồm nhiều hoạt động thay đổi vị trí, hỗ trợ tham gia hỗ trợ tiết Sau trích xuất 108 hoạt động thảo luận Ngoài ra, hoạt động phân loại thành cấu trúc ba lớp bao gồm "loại dịch vụ", "tình hình" "hoạt động" sử dụng tham chiếu đến nghiên cứu trước (MHLW, 2007) (Numasaki, Harauchi Ohno, et al., 2007 ) Hình cho thấy cấu trúc phân loại nhiệm vụ cho dịch vụ chăm sóc điều dưỡng Tầng loại dịch vụ, lớp trên, bao gồm bảy yếu tố; "Chăm sóc", "điều dưỡng", "phục hồi chức năng", "quản lý chăm sóc", "cơng việc gián tiếp", "hết nhiệm vụ" "lỗi đo lường" Những yếu tố xác định loại công việc hoạt động Chăm sóc, điều dưỡng, phục hồi chức quản lý chăm sóc nhiệm vụ liên quan đến dịch vụ trực tiếp cho người dân Công việc gián tiếp bao gồm hoạt động kinh doanh liên quan đến công việc họp chuyển giao nhân viên Sau trích xuất tình liên quan đến hoạt động, tìm thấy 12 tình dịch vụ chăm sóc, năm tình dịch vụ điều dưỡng, ba tình dịch vụ phục hồi, tình quản lý chăm sóc, ba tình cơng việc gián tiếp, tình lỗi đo lường Sau đó, nhóm tác giả gán tất hoạt động thu cách quan sát hành vi vấn lớp vận hành, lớp Ngồi ra, số hành vi phổ biến tất loại dịch vụ tình Vì vâỵ cần cần thêm bốn tình huống, "chia sẻ thông tin", "ghi liệu", "xác nhận" "tương tác với gia đình khách hàng", với loại dịch vụ hai hoạt động "chuẩn bị" "rửa tay" tình Ngồi ra, “dịch vụ khác” thêm vào tình để bao gồm hành vi khơng mong muốn Cuối cùng, nhóm nghiên cứu đưa tất hoạt động mã để phát triển phân loại nhiệm vụ cho dịch vụ chăm sóc điều dưỡng Hình Cấu trúc ba lớp phân loại nhiệm vụ cho dịch vụ chăm sóc điều dưỡng Ngồi tham khảo cách phân loại khác với nghiên cứu   “Health Care Comes Home: The Human Factors”, tác giả chia dịch vụ điều dưỡng gồm có nhóm chính:1) bảo trì sức khỏe, thúc đẩy sức khỏe phúc lợi chung, phòng ngừa bệnh tật khuyết tật; (2) chăm sóc đợt tối ưu hóa kết kiện sức khỏe liên quan đến mang thai, sinh nở bệnh chấn thương nhẹ cấp tính; (3) chăm sóc mãn tính, quản lý điều trị liên tục bệnh mãn tính suy yếu; (4) chăm sóc cuối đời, giải khía cạnh thể chất tâm lý chết 2.3 MƠ TẢ Q TRÌNH DỊCH VỤ CHĂM SĨC ĐIỀU DƯỠNG VỚI MƠ HÌNH CHUYỂN GIAO TRẠNG THÁI Q trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng có ba đặc điểm; "Nhiều nhiệm vụ bất thường", "nhiều nhu cầu phương pháp dịch vụ khách hàng" "đồng thời nhiệm vụ" Các tác giả chọn mơ hình chuyển tiếp trạng thái để mô tả đặc điểm nhân viên điều kiện khách hàng thay đổi q trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng Sau đó, coi hành vi nhiệm vụ nhân viên trạng thái quan sát nhân viên sở chăm sóc điều dưỡng để ghi lại phong cách làm việc nhân viên Kết là, sáu mơ hình chuyển tiếp trạng thái tìm thấy hành vi làm việc Hình Hình cho thấy thứ tự chuyển tiếp trạng thái chuyển tiếp Trong hầu hết trường hợp, chuyển đổi trạng thái nhân viên từ trạng thái sang trạng thái khác thể Hình (a) Nó đặt tên "Quy trình nối tiếp" “Quy trình song song” nơi chuyển đổi nhân viên từ trạng thái sang hai trạng thái trở lên (xem Hình (b) - (e)) “Quy trình gián đoạn” nơi trạng thái nhân viên bị đình tiếp tục chuyển sang trạng thái khác (xem Hình (f)) Sáu mẫu chuyển tiếp trạng thái kết hợp quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng thực tế Sau đó, tiếp tục mơ tả quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng với chuyển tiếp trạng thái Để mô tả trạng thái nhân viên, tác giả coi nhiệm vụ trạng thái nhân viên thêm bảy thuộc tính vào nhiệm vụ; "Id", "thời gian bắt đầu", "thời gian kết thúc", "công việc", "địa điểm", "đối tượng cư trú" "thông tin chi tiết" Thuộc tính tác vụ chọn từ phân loại nhiệm vụ cho dịch vụ chăm sóc điều dưỡng Q trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng mơ tả chuyển tiếp trạng thái nhân viên với bảy thuôc̣ tính Ngay điều kiện chuyển đổi độc lập với thứ tự thời gian gián đoạn, phương pháp đề xuất thể trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng “Nhiều nhiệm vụ khơng theo quy tắc”, đặc điểm quy trình dịch vụ chăm sóc điều dưỡng, mơ tả phương pháp đề xuất việc chuyển đổi từ trạng thái sang nhiều trạng thái kết hợp "Đồng thời nhiệm vụ" mô tả Hơn nữa, trạng thái nhân viên chuyển từ trạng thái sang trạng thái khác, chọn trạng thái trung gian Lơ ̣ trình chuyển tiếp bao gồm cách cung cấp dịch vụ nhiều lơ ̣ trình khác chấp nhận “Nhu cầu đa dạng khách hàng phương pháp dịch vụ” mơ tả Do đó, phương pháp đề xuất mơ tả ba đặc điểm q trình chăm sóc điều dưỡng Hình Mơ hình chuyển tiếp trạng thái q trình chăm sóc điều dưỡng 10 (y⊤ − 𝛾⊤Z⊤)(y − Z𝛾) điều kiện đặt hàng cho mức tối thiểu (tối đa hệ số nhân −2): Z⊤𝜖̂ = (5.13) Cột Z vectơ liên kết với, phần tử Do đó, việc chia phần tử vectơ cho số lượng quan sát dẫn đến: y = 𝛼̂ + x̄⊤𝛽̂ (5.14) Đây kết tiếng giá trị trung bình mẫu, tức là, (x̄, y) nằm đường hồi quy công cụ ước lượng bình phương nhỏ thơng thường Các điều kiện đặt hàng khác K ngụ ý ∑ n ∑ t 𝜖̂ntxknt = 0,có thể viết lại, phần dư trung bình 0: (∑ n ∑ t (𝜖̂nt − ̄ 𝜖̂)(xknt − x̄ k))/(N*T) = (5.15) có nghĩa hiệp phương sai mẫu phần dư hiệp phương sai Giải (5.13), có ước lượng bình phương nhỏ bình thường cho toàn vectơ hệ số: 𝛾̂ols = (Z⊤Z) −1 Z⊤y (5.16) Thay y Z𝛾 + (2.16) ŷols − 𝛾 = (Z⊤Z) −1 Z⊤𝜖 (5.17) Để lấy cơng cụ ước tính sườn, người ta chia Z (j, X) 𝛾̂⊤ in (𝛼, ̂ 𝛽̂⊤): Công thức nghịch đảo ma trận phân vùng đưa bởi: (5.18) Ta có : với F = (X⊤(I − ̄ J)X) −1 ̄ Jz trả vectơ có độ dài NT mà tất phần tử vectơ có nghĩa z̄ Người ta dễ dàng kiểm tra xem ma trận có phải idempotent khơng Chúng tơi sau có: 𝛽̂ = (X⊤(I − ̄ J)X) −1 X⊤(I − ̄ J)y (5.19) công thức tương tự (2.16), với biến nhân trước I - ̄J, phép biến đổi loại bỏ trung bình tổng thể biến Đối với phần chặn, thấy giống 40 biểu thức (5.14) Để phân tích đặc tính cơng cụ ước tính ols, chúng tơi thay (5.19) y theo 𝛼j + X𝛽 + 𝜖 : 𝛽̂ = 𝛽 + (X⊤(I − ̄ J)X) −1 X⊤(I − ̄ J)𝜖 Cơng cụ ước tính sau khơng thiên vị (E (𝛽̂) = 𝛽) E (X⊤ (I - J)) = 0, tức là, hiệp phương sai lý thuyết hiệp phương sai sai số Kết liên kết trực tiếp với biểu thức (2.13), công cụ ước lượng ols tính tốn cho hiệp phương sai theo kinh nghiệm phần dư hiệp phương sai Công cụ ước lượng phù hợp nếu: plim 𝛽̂ = 𝛽̂ Biểu thức là: Thuật ngữ ma trận hiệp phương sai dân số hiệp phương sai thứ hai vectơ hiệp phương sai dân số hiệp phương sai sai số Do đó, cơng cụ ước lượng phù hợp ma trận hiệp phương sai hiệp phương thức tồn tại, hiệp phương sai biến số sai số Phương sai cơng cụ ước tính ols cho bởi: (5.20) Lưu ý mơ hình thành phần lỗi, ma trận hiệp phương sai lỗi Ω giảm xuống vô hướng nhân với ma trận danh tính mối tương quan gây hiệu ứng riêng lẻ Do đó, phương sai cơng cụ ước tính ols khơng giảm xuống cịn V(𝛾̂ols) = 𝜎2(Z⊤Z) −1,và sử dụng biểu thức kiểm tra dẫn đến suy luận sai lệch Tóm lại, cơng cụ ước tính ols, khơng thiên vị qn, có hai hạn chế: • điều cơng cụ ước tính thơng thường phương sai khơng xác nên thay biểu thức phức tạp hơn, • thứ hai là, bối cảnh này, ols công cụ ước lượng không thiên vị tuyến tính tốt nhất, có nghĩa có tồn cơng cụ ước tính khơng thiên vị tuyến tính khác hiệu 5.2.2 Cơng cụ ước tính Cơng cụ ước tính cơng cụ ước tính ols áp dụng cho mơ hình nhân trước B, tức là, mơ hình phương tiện cá nhân By = BZ𝛾 + B𝜖 = 𝛼j + BX𝛽 + B𝜖 Lưu ý mục mơ hình don don trưng bày biến thể cá nhân không bị ảnh hưởng chuyển đổi Đây trường hợp cột liên quan đến đánh chặn, ma trận (IN ⊗ jT) liên quan đến hiệu ứng riêng lẻ số hiệp phương sai khơng có cá nhân, ví dụ giới tính mẫu cá nhân Cũng lưu ý N × T Các quan sát mơ hình thực tế quan sát riêng biệt 41 phương tiện T lặp lại lần Sử dụng trường hợp cơng cụ ước tính ols, cơng thức nghịch đảo phân vùng ma trận, cơng cụ ước tính là: (5.21) B̄ = B − ̄ J ma trận biến đổi biến phương tiện riêng lẻ sai lệch so với trung bình tổng thể Phương sai 𝛽̂ có cách thay y 𝛼j + X𝛽 + 𝜖: Biểu thức cho (5.12) ngụ ý B̄Ω = 𝜎2 𝜄 (B − ̄ J) Do đó, biểu thức phương sai cơng cụ ước tính đơn giản là: V(𝛽̂ b) = 𝜎2 𝜄 (X⊤BX̄ ) −1 (5.22) Đối với vectơ đầy đủ hệ số (bao gồm phần chặn 𝛼), công cụ ước tính phương sai là: 𝛾̂b = (Z⊤BZ) −1 Z⊤By (5.23) V(𝛾̂b) = 𝜎2 𝜄 (Z⊤BZ) −1 (5.24) Để ước tính 𝜎2𝜄, chúng tơi sử dụng độ lệch mơ hình : q̂B = 𝜖̂ ⊤ b B𝜖̂b Dùng (5.23) (5.9) : Ma trận Mb idempotent, dấu vết là, sử dụng thuộc tính mà dấu vết bất biến theo hoán vị chu kỳ : tr(Mb) = tr(B) − tr(IK+1) = N − K − Sau ta có q̂ b = 𝜖⊤Mb𝜖 E(q̂ b) = E(tr(𝜖⊤Mb𝜖)) = E(tr(Mb𝜖𝜖⊤)) = tr(MbΩ)) = 𝜎2 𝜄 tr(Mb) Công cụ ước tính khơng thiên vị 𝜎2i sau 𝜎̂ 𝜄 = q̂ b⁄(N − K − 1) Chương trình trả chương trình ols : q̂ b⁄(NT − K − 1) ma trận hiệp phương sai hệ số nên nhân với (NT − K − 1)⁄ (N − K − 1) 5.2.3 Cơng cụ ước tính bên Cơng cụ ước tính bên có cách áp dụng cơng cụ ước tính ols cho mơ hình nhân trước ma trận W Wy = W(𝛼j + X𝛽 + 𝜖) = WX𝛽 + W𝜖 Phép biến đổi bên loại bỏ vectơ liên kết với phần chặn ma trận liên quan đến vectơ hiệu ứng riêng lẻ Nó loại bỏ đồng biến mà don hiến biểu biến thể cá thể Áp dụng ols cho mơ hình chuyển đổi dẫn đến cơng cụ ước tính bên trong: 𝛽̂ w = (X⊤WX) −1 X⊤Wy (5.25) Phương sai 𝛽̂ w : 42 V(𝛽̂ w)=(X⊤WX) −1 X⊤WΩWX(X⊤WX) −1 WΩ = W(𝜎2 𝜈W + 𝜎2 𝜄 B) = 𝜎𝜈W Do đó, chuyển đổi bên tạo mối tương quan Trong số lỗi mơ hình Phương sai cơng cụ ước tính bên giảm xuống: V(𝛽̂ w) = 𝜎2 𝜈 (X⊤WX) −1 (5.26) sau có, có mối tương quan này, biểu thức chuẩn phương sai Để ước tính 𝜎2 , người ta sử dụng độ lệch công cụ ước tính bên trong:q̂w = 𝜖̂ ⊤ wW𝜖̂w Sử dụng (5.25) (5.10): Ma trận Mw idempotent dấu vết tr(Mw) = tr(W) − tr(IK ) = NT − N − K Sau ta có E(q̂w) = E(tr(𝜖⊤Mw𝜖)) = E(tr(Mw𝜖𝜖⊤)) = tr(MwΩ)) = 𝜎2 𝜈 tr(Mw) Công cụ ước lượng không thiên vị 𝜎2v 𝜎̂ 𝜈 = q̂w⁄(NT − N − K) trả chương trình ols là: q̂w⁄(NT − K − 1) Ma trận hiệp phương sai hệ số nên nhân với: (NT − K − 1)⁄(NT − N − K) Mơ hình bên cịn gọi mơ hình hiệu ứng cố định phạm vi biến giả hình bình phương nhỏ mơ hình, lấy mơ hình tuyến tính hiệu ứng riêng lẻ ước tính sau lấy làm tham số cố định Mơ hình viết: y = X𝛽 + (IN ⊗ jT )𝜂 + v vectơ tham số ước tính Do có tham số N + K ước tính mơ hình này.1 Ước tính mơ hình khả thi mặt tính tốn N khơng q rộng Trong bảng vi mơ có kích thước lớn, việc ước tính trở nên có vấn đề Sự tương đương hai mơ hình thiết lập định lý Frisch-Waugh sử dụng công thức nghịch đảo ma trận phân vùng Định lý Frisch-Waugh nói tương đương với hồi quy y tập hợp biến số X1, X2 hồi quy phần dư y từ hồi quy X2 phần dư X1 hồi quy X2 Việc áp dụng định lý Frisch-Waugh bối cảnh bao gồm việc hồi quy biến X2 = IN ⊗ jT nhận phần dư Ở đây, với biến, phần dư znt − 𝜂̂n Điều kiện bậc tổng tối thiểu dư bình phương X⊤ = X2 ma trận chọn cá thể, cuối nhận cho cá nhân, biểu thị z̄n = (∑T t=1 znt )/T: Do đó, có 𝜂̂n = z̄n phần dư độ lệch biến so với phương tiện riêng Do đó, định lý Frisch-Waugh ngụ ý mơ hình hiệu ứng cố định ước 43 tính cách áp dụng cơng cụ ước lượng ols cho mơ hình chuyển đổi theo độ lệch so với phương tiện riêng lẻ, tức cách hồi quy Wy WX Với hệ số bên có sẵn, lần chặn cụ thể cho cá nhân mẫu 𝛼 + n sau tính tốn: 𝛼̂n = yn − x̄⊤ n 𝛽̂ z̄n vectơ phương tiện cá nhân z z̄n vectơ phương tiện riêng z Nếu người ta muốn xác định hiệu ứng riêng lẻ với trung bình mẫu, tính tốn chặn chung: 𝛼̂ = ̄ - x̄ 𝛽̂, z̄ giá trị trung bình chung z Sau đó, chúng tơi có cho cá nhân mẫu 𝜂̂n = 𝛼̂n − 𝛼̂ = (yn − ̄ y)−(x̄n − ̄ x̄) ⊤ 𝛽̂ VÍ DỤ : cơng cụ ước tính - tập liệu TobinQ Để minh họa ước tính cơng cụ ước tính thấy chương này, sử dụng liệu TobinQ gói pder Những liệu liên quan đến 188 công ty Mỹ 35 năm (từ 1951 đến 1985) Schaller (1990) muốn thử nghiệm lý thuyết đầu tư Tobin (1969) Trong mơ hình này, biến giải thích đầu tư tỷ lệ giá trị cơng ty chi phí thay vốn vật chất nó, tỷ lệ gọi siêu tốc Tob Tobin Q tựa Nếu thị trường tài hồn hảo, giá trị công ty với giá trị thực tế lợi nhuận tương lai Nếu Tobin Q lớn 1, điều có nghĩa lợi nhuận đầu tư lớn chi phí khoản đầu tư có giá trị Do đó, câu trả lời tỷ lệ đầu tư (đầu tư chia cho vốn cổ phần) hiệp phương sai Tobin Q Gói plm cung cấp hàm plm để ước tính mơ hình tuyến tính liệu bảng Chính đối số là: • cơng thức, mơ tả biểu tượng mơ hình, • data, data.frame, data.frame thơng thường pdata.frame; trường hợp đầu tiên, mục thêm vào để số cá nhân thời gian, • mơ hình, cơng cụ ước tính mà người ta muốn tính tốn: phạm vi, tầng, nhóm cơng cụ ước tính ols) liên tục ngẫu nhiên (là cơng cụ ước tính gls trình bày phần tiếp theo) Đầu tiên tạo pdata.frame hàm pdata.frame Điều thực mục: • vectơ ký tự có độ dài hai số cá nhân thời gian, • vectơ ký tự có độ dài số riêng lẻ (trong trường hợp này, giả sử khơng có số thời gian liệu), 44 • số nguyên cho biết số lượng thời gian (chỉ dành cho bảng cân có quan sát trước đặt hàng cá nhân sau theo thời gian), • NULL, mặc định: trường hợp này, giả sử hai cột data.frame chứa cá nhân số thời gian Những khả khác minh họa bên dưới, hai cột TobinQ chứa số cá nhân số thời gian : Hàm pdim sử dụng để kiểm tra kích thước cá nhân thời gian liệu Nó có phương thức cho đối tượng pdata.frame (khơng có đối số nữa) cho data.frame Trong trường hợp sau, đối số mục đặt; khơng, lần giả định hai cột data.frame chứa số cá nhân số thời gian Một pdata.frame có thuộc tính index, data.frame chứa mục Nó trích xuất hàm index: Sau chúng tơi ước tính ba mơ hình mà chúng tơi mơ tả Việc in kết đơn giản mở rộng thu bình thường với R áp dụng phương thức print.plm Tóm lược.plm cho đối tượng chứa mơ hình trang bị Ví dụ: cơng cụ ước tính bên trong, nhận được: 45 Đối với công cụ ước tính bên trong, phương thức fixef.plm tính toán hiệu ứng riêng lẻ Ba hương vị hiệu ứng cố định thu tùy thuộc vào giá trị đối số loại: • Cấp độ cao, giá trị mặc định, trả lần chặn riêng lẻ, tức , 𝛼̂ + 𝜂̂n, • dfirst xếp lại hiệu ứng riêng lẻ sai lệch so với cá nhân đầu tiên; trường hợp đánh chặn cho cá nhân đầu tiên, • Phần mềm dmean hồi giáo trả hiệu ứng riêng lẻ theo độ lệch so với giá trị trung bình chúng; trường hợp này, trung bình cá nhân chặn Sau đó, chúng tơi minh họa tương đương cơng cụ ước tính bên cơng cụ ước lượng biến giả bình phương nhỏ Đối với cơng cụ ước tính sau này, chúng tơi sử dụng hàm lm với biến cusip sử dụng hiệp phương sai, mục riêng lẻ Hành vi mặc định lm loại bỏ cấp độ yếu tố Các hiệu ứng cố định sau 46 với hiệu ứng thu cách sử dụng hàm fixef.plm với loại đối số với dfirst 47 PHẦN PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG TỐI THIỂU TỔNG QUÁT Phần 2.3 Panel Data Econometrics with R 6.1 GIỚI THIỆU Phương pháp ước lượng phương pháp hồi quy liệu chuyển đổi cho biến độc lập , biến mơ hình hồi quy GLS coi biến độc lập tham số ước tính Mặt khác, phương pháp GLS cịn coi biến độc lập yếu tố ngẫu nhiên phân bố chuẩn tìm kiếm để ước lượng tham số để có hiểu ước lượng cao 6.2 GIỚI THIỆU VỀ PHƯƠNG PHÁP GLS Khi sai số không tương quan với phương sai đặc trưng ma trận phương sai vô hướng Ω, kết ước lượng phương pháp GLS là: ŷ​GLS​ = (Z​⊤​Ω​−1​ Z) −1​ ​ (Z​⊤​Ω​−1​ y) (2.27) Để tính phương sai ŷGLS​, thay y Z𝛾 + є Rồi ta có: ŷ​GLS​ − 𝛾 = (Z​⊤​Ω​−1​Z)​−1​Z​⊤​Ω​−1​є Sử dụng kết luận tương tự (2.20), phương sai ước lượng sau: V(ŷ​GLS​ ) = (X​T​ Ω​-1​Z)​-1​X​T​ Ω -1​​ E(єє​T​)Ω​-1​X(X​-T​Ω​-1​X)​-1 = (X​⊤​Ω​−1X​)​-1 (2.28) ​ Giả thuyết mà sử dụng liên quan đến sai số ngụ ý ma trận phương sai sai số cho 2.12: Ω = 𝜎​2​𝜈​W + (T𝜎​2​𝜂 + 𝜎​2​𝜈​)B, tổ hợp tuyến tính hai ma trận không thay đổi giá trị ma trận trực giao Biến Ω phụ thuộc vào hai tham số là: hai phương sai điều kiện biến (𝜎​2​𝑣 𝜎​2​ŋ​) Chúng ta trình bày, tiểu mục 2.1.2, hai ma trận không thay đổi giá trị (B x W W x W = W) ma trận trực giao (B x W = 0) Các biểu thức Ω đơn giản: Ω​𝑣​ = 𝜎​2𝑣​𝜄​ B + 𝜎​2𝜈​𝑣​W (2.29) Và phương pháp GSL ước tính sai số mơ hình hồi quy phương sai nó: ŷGLS = ( T Z WZ σ2l + T Z BZ σ2l −1 ) ( T Z Wy σ v2 + T Z By σ2t ) 48 V (ŷ GLS ) = ( ZT W Z σv2 + Z T BZ σ2t −1 ) Phương pháp ước lượng gọi ước lượng ngẫu nhiên mơ hình hồi quy mẫu Thực tế là, trương hợp này, quan sát, ta thấy biến độc lập coi phương sai, sai số ngẫu nhiên, tham số phân phối chuẩn mà tìm đẻ ước lượng Kích thước ma trận kích thước mẫu Nếu mẫu lớn, tính tốn theo cơng thức ma trận (2.27) Thêm cách hiệu áp dụng phương pháp OLS liệu chuyển đổi cách phù hợp Để kết thúc, ta phải tính tốn ma trận C cho:C​T​C=Ω​-1 Và sau sử dụng ma trận để biến đổi tất biến mẫu Biểu thị ỹ=Cy Ẑ=CZ biến chuyển đổi, ước tính OLS trến biến chuyển đổi cho ta: −1 −1 −1 ŷ = (ẐT Ẑ) ẐT ỹ = (Z T C T CZ) Z T C T C y = (Z T Ω−1 Z) Z T Ω−1 y Đó cơng thức phương pháp GLS cho (2.30) Biểu thức ma trận C thu cách sử dụng phương trình (2.29), cho v= -0,5 ta được: C = Ω−0.5 = σl B − σv W Phép biến đổi bao gồm kết hợp tuyến tính hệ số biến đổi với trọng số tùy thuộc vào phương sai sai số Trên thực tế, trước nhân biến với σ v Ω -0.5 ​(tương đương với nhân Ω -0.5​), trọng biến trở thành σσv Biến l chuyển đổi là: ẑnt = Cùng với biểu thức ∅ = σv σl z n σv σl ( + (z nt − z n ) = z nt − − σv σl )z n = z nt − θz n : θ=1−∅=1− √ σ v2 T σŋ2+σ v2 =1− √ 1+T σ2 ŋ σ 2v Và giải thích chi tiết tầm quan trọng biến độc lập sai số hỗn hợp, đo lường tỉ lệ phần trăm phương sai, xác định mức độ xác ước lượng OLS gộp lại, trường hợp đặc biệt tương ứng phương sai biến độc lập σ ŋ chi phối (θ → 1) làm biến (θ → 0) 6.3 ƯỚC LƯỢNG CÁC BIẾN THỂ CỦA CÁC THÀNH PHẦN SAI SỐ Để vận hành ước lương, số dư từ ước lượng phải phù hợp sử dụng để ước tính tham số khơng xác định σ v σ ŋ Ước lượng thu sau gọi ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi 49 Xem xét sai số mơ hình mẫu εnt − εn , ý nghĩa riêng εn độ lệch chúng từ số trung bình độc lập εnt − εn Theo giải thuyết, có: V (εnt ) = σ 2v + σ 2ŋ Cho với số trung bình độc lập, ta được: εn = T T ∑ εnt = ŋn + t=1 T T ∑ v nt t=1 σ2l T V (εnt ) = T1 σ v + σ 2ŋ = Phương sai độ lệch so với số trung bình độc lập dễ dàng thu cách tách cụm εnt : T εnt − εn = εnt − T ∑ εnt = (1 − t=1 T ) εnt − T1 ∑ εst s≠t tổng số sau T-1 Phương sai là: V (εnt − εn ) = (1 − T1 ) σ 2v + (T T2 − 1)σ 2v cuối dẫn đến: V (εnt − εn ) = T −1 T σv Nếu biết ε , ước lượng ngẫu nhiên phương sai σ 2v là: N ∑ ε−2 n σˆ l2 = T n=1N N σˆ 2v = T T −1 N T ∑ ∑ ε−2 n T = T εN Bϵ T = = T n=1Nt=1T T N ∑ ∑ (εnt −εn ) n=1 t=1 NT = T εT Bϵ N ∑ ∑ (εnt −εn ) n=1 t=1 N (T −1) = εT W ϵ N (T −1) Các Ước lượng dựa định mức sai số chuyển đổi cách sử dụng biến ma trận Tất nhiên, sai số không xác định, ước lượng quán của chênh lệch thu cách thay sai sót số dư thu từ ước lượng mơ hình Trong số ước lượng có sẵn ước lượng đề xuất bơi Wallace Husain (1969) đơn giản bao gồm việc sử dụng số dư phương pháp OLS để viết mẫu đối ứng phương trình (2.34) (2.35) σˆ l2 = εˆ TOLS Bεˆ OLS N σˆ 2v = εˆ TOLS W εˆ OLS N (T −1) Phương sai sai số biến độc lập sau thu là: σˆ l2 = σˆ 2l −σˆ v2 T 50 Ví dụ 2.2: Mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên – Tập liệu TobinQ Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên thu cách đặt mơ hình thành "ngẫu nhiên" Đối số cụ thể cách phương sai ước tính ● random.method ​là ‘​walhus​’ Wallace Hussain (1969), ’​swar’​ Swamy Arora (1972), ‘​amemiya’​ Amemiya (1971), ’​ht​’ Hausman Taylor (1981) ’​nerlove​’ Nerlove (1971) ● random.models thay cho đối số ​random.methods:​ vectơ ký tự có độ dài cho biết ước tính sơ thực để ước tính phương sai; ví dụ, ​c("within", "between") sử dụng phần dư để ước tính 𝜎𝜈 phần dư để ước tính 𝜎𝜄, ​c("pooling") h​ oặc ​("pooling", "pooling") sử dụng phần dư gộp để ước tính hai phương sai ● Random.dfcor vectơ số có độ dài 2; mẫu số hai dạng bậc hai Nếu : - Số lượng quan sát sử dụng (NT, N) - Tử số công thức lý thuyết sử dụng (N (T - 1), N) - Số lượng tham số ước tính suy (N (T - 1) - K, N - K - 1) Hai lệnh sau ước tính mơ hình Swamy Arora (1972): 51 Kết phần phương sai hiệu ứng riêng lẻ khoảng phần tư Tham số có tên A phần giá trị trung bình riêng loại bỏ khỏi biến cho cơng cụ ước tính GLS Nó viết − 73% √ 1=T σ2 ŋ σ 2v Giá trị cao kích thước thời gian lớn bảng (T = 35) Điều ngụ ý công cụ ước tính GLS gần với cơng cụ ước tính ​within (𝜃 = 1) so với cơng cụ ước tính OLS (= 0) Một phần kết liên quan đến ước tính hai thành phần lỗi thu cách áp dụng hàm ​ercomp cho mơ hình trang bị gls sử dụng giao diện formula – data: 52 Sau đó, chúng tơi so sánh kết thu với phương pháp ước tính mà chúng tơi trình bày: Lệnh A trích xuất từ đối tượng ercomp phần tử B, cho biết tỷ lệ trung bình riêng loại bỏ khỏi biến Chúng gần đó, hệ số ước tính cho mơ hình gần giống hệt TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 Advances in the Human Side of Service Engineering Panel Data Econometrics with R Health Care Comes Home: The Human Factors​ ​- ​nguồn How self-monitoring is transforming health - ​nguồn http://tuvanphanmem.vn/ho-so-y-te-dien-tu-emr http://moh.gov.vn/news/Pages/TinHoatDongV2.aspx?ItemID=2554 http://hosodientu.vn/#C4 https://www.behance.net/gallery/37958749/Miracle-EMR-Mobile-App-Design 54 ... Quốc Tuấn Chương : Mơ hình thành phần sai số Phần 2.1:Mơ hình tính chất Phần 2.2:Uớc lượng bình phương tối thiểu(OLS) Nguyễn Thanh Minh Chương : Mơ hình thành phần sai số Phần 2.3: Phương pháp... HÀNH Y TẾ 26 27 28 30 PHẦN : MƠ HÌNH CÁC THÀNH PHẦN SAI SỐ 5.1 M ​ Ơ HÌNH VÀ CÁC TÍNH CHẤT 5.1.1.Mơ hình 5.1.2 Một số biến đổi hữu ích 5.1.3.Các giả thuyết liên quan đến sai số 5.2 ƯỚC LƯỢNG BÌNH... suất dịch vụ trình bày 2.1 GIỚI THIÊU ̣ Các dịch vụ chăm sóc điều dưỡng phân loại thành dịch vụ chăm sóc sở dịch vụ chăm sóc nhà Nhật Bản Có khoảng 15.000 sở cho dịch vụ chăm sóc viện chăm sóc sức