CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CÚU
3.3. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
Dùng biện pháp thủ công để để phân loại các phiếu điều tra, tách ra những phiếu mà người trả lời cung cấp thông tin không phù hợp.
Tiến hành mã hóa và nhập liệu trên phần mềm Excel đồng thời xử lý sơ bộ số liệu trên Excel để kiểm tra độ chính xác của q trình nhập dữ liệu.
Chuyển dữ liệu sang phần mềm Stata 14 để xử lý.
Thực hiện thống kê mô tả, so sánh sự khác biệt về chi phí và hiệu quả sản xuất lúa giữa các hộ nông dân trong và ngoài hợp đồng bao tiêu sản phẩm với Tập đoàn Lộc Trời.
3.3.2. Phương pháp phân tích số liệu thống kê.
Sử dụng phương pháp phân tích thống kê mơ tả để xác định, kiểm tra và mơ tả lại các biến trong mơ hình với các tiêu chí như giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, tần suất nhằm chỉ ra sự khác biệt về chi phí sản xuất, giá thành, lợi nhuận giữa hai nhóm hộ. Tìm hiểu mối liên hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của nơng dân để từ đó phân tích những thuận lợi và khó khăn của cả hai bên trong quá trình tham gia sản xuất theo mơ hình bao tiêu của Tập đoàn Lộc Trời.
3.3.3. Phương pháp định lượng
a. Kiểm định trung bình hai mẫu độc lập: sử dụng phương pháp kiểm định t-test trong
Stata14 để kiểm định trung bình của một biến ở hai mẫu độc lập có bằng nhau hay khơng.
Giả thuyết H0: Trung bình hai biến là như nhau.
Giả thuyết H1: Trung bình hai biến là khác nhau.
Dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai tổng thể đã tính được, ta sẽ xem xét kết quả:
+ Nếu giá trị p-value < nên bác bỏ giả thuyết H0: Trung bình hai biến là như nhau. Như vậy, trung bình của hai biến của hai nhóm là khác nhau.
+ Nếu giá trị p-value > nên chấp nhận giả thuyết H0: Trung bình hai biến là như
b. Phân tích định luợng với mơ hình hồi quy đa biến.
Dùng phần mềm STATA 14, các kỹ thuật phân tích định lượng thông qua các kiểm định hồi quy, xác định biến có ý nghĩa thống kê và khơng có ý nghĩa thống kê dựa trên các giá trị p-value. Các kiểm định cụ thể như sau:
- Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình: đánh giá mức độ phù hợp, độ tin cậy của mơ hình bằng hệ số hiệu chỉnh R2. Nếu mơ hình phù hợp thì tiến hành các bước kiểm định về các vi phạm giả thiết nghiên cứu.
- Kiểm định hệ số hồi quy dựa vào hệ số Prob của các biến độc lập trong bảng kết quả mơ hình hồi quy: Nếu p-value có giá trị < thì có thể khẳng định các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa . Ngược lại, nếu p-value có giá trị > , có thể kết luận rằng giữa hai biến độc lập và biến phụ thuộc tương quan khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình nghiên cứu.
- Kiểm định đa cộng tuyến dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor): nhằm xem xét mối liên hệ giữa từng biến độc lập với các biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là chặt chẽ, thì cho thấy sự khả quan trong mơ hình hồi quy tuyến tính. Tuy nhiên, nếu các biến độc lập có sự tương quan chặt chẽ với nhau, có thể ảnh hưởng đến kết quả hồi quy và gây nên hiện tượng đa cộng tuyến. Lúc đó, ta cần kiểm định thêm hệ số phóng đại phương sai VIF. Nếu có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra thì chúng ta loại trừ dần các biến cho đến khi mơ hình khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định phương sai của sai số không đổi: dựa vào hệ số Prob > chi2 của kiểm định Breusch-Pagan. Nếu hệ số Prob > chi2 quá nhỏ và < thì mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi; ngược lại nếu Prob > chi2> thì mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.