3.4.1. Quy trình sàng lọc và xử lý dữ liệu
Quy trình sàn lọc và xử lý số liệu được thực hiện bằng tay, tác giả tiến hành phân loại các bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp hộ gia đình, những trả lời nào không đáng tin cậy sẽ bị loại bỏ, khơng đưa vào nghiên cứu. Mã hóa, nhập liệu thông tin mẫu khảo sát trên phần mềm Excel. Chuyển dữ liệu sang Stata 12 để xử lý. Thực hiện thống kê mô tả, so sánh sự khác biệt về chi phí và hiệu quả sản xuất lúa giữa hai giai đoạn 2013 và 2016.
3.4.2. Phân tích thống kê mơ tả
Sử dụng phần mềm Stata 12.0 để phân tích thống kê mơ tả các đặc điểm về hộ, đặc điểm đánh giá hiệu quả sản xuất. Thơng qua đó, kiểm tra tính đại diện của mẫu cho tổng thể có tốt khơng. Phân tích số lượng, tần số của từng biến thông qua việc lập bảng hoặc lập biểu đồ mô tả cho từng biến. Khảo sát mối liên
hệ giữa các nhân tố đối với lợi nhuận của người trồng lúa. Phân tích những thuận lợi và khó khăn trong q trình sản xuất khi xâm ngập mặn diễn ra.
3.4.3. So sánh trung bình mẫu
Kiểm định trung bình hai mẫu độc lập (t-test):
Sử dụng phương pháp kiểm định t-test trong Stata12 để kiểm định trung bình của một biến ở hai mẫu độc lập có bằng nhau hay khơng.
Giả thiết H0: Trung bình hai biến như nhau Giả thiết H1: Trung bình hai biến 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 < α nên bác bỏ giả thiết 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 > α nên chấp nhận giả thiết H0: Trung bình hai biến là như nhau. Như vậy, trung bình của hai biến là như nhau.
Kiểm định hai biến định tính:
Sử dụng phương pháp kiểm định chi-squared với Stata 12 để kiểm định mối liên hệ giữa hai biến trong tổng thể.
Giả thiết H0: Hai biến khơng có mối liên hệ với nhau Giả thiết H1: Hai biến có mối liên hệ với nhau
Dựa vào giá trị p-value sau đó so sánh với giá trị α để kiểm định giả thiết: + Chấp nhận H1 nếu p-value > α tức là hai biến khơng có mối liên hệ với nhau ở mức ý nghĩa α.
+ Bác bỏ H0 nếu p-value ≥ α, nghĩa là hai biến có mối liên hệ với nhau ở mức ý nghĩa α.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu. Dữ liệu của đề tài dựa trên 2 nguồn chính là dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp. Mẫu nghiên cứu được chọn từ 80 hộ trồng lúa bị ảnh hưởng bởi xâm nhập mặn tại 4 xã trên địa bàn huyện An Biên gồm xã Tây Yên, Nam Yên, Nam Thái và Nam Thái A. Tác giả đề xuất phương pháp phân tích số liệu gồm quy trình sàn lọc dữ liệu, phân tích thống kê mơ tả, so sánh trung bình mẫu.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU