3.5.1. Quy trình sàng lọc và xử lý dữ liệu
Sàng lọc bằng tay để phân loại các bảng câu hỏi người trả lời cung cấp thông tin khơng phù hợp. Mã hóa, nhập liệu trên phần mềm Excel, xử lý dữ liệu sơ bộ trên excel để kiểm tra độ chính xác của q trình nhập liệu, tính tốn. Chuyển dữ liệu sang Stata 12 để xử lý.
3.5.2. Phân tích thống kê mơ tả
Phân tích thống kê mơ tả nhằm xác định, kiểm tra các biến trong mơ hình, mơ tả lại mẫu nghiên cứu. Sử dụng phần mềm Stata để thực hiện. Phân tích tần số và tần suất của từng biến, lập biểu đồ mô tả cho từng biến. Khảo sát mối liên hệ giữa các biến được đề cập.
3.5.3. 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
+ Chấp nhận H0 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.
3.5.4. Phương pháp hồi quy Binary Logistic
Sử dụng phương pháp hồi quy Binary Logistic phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến thay đổi thu nhập của hộ gia đình.
Sử dụng phần mềm Stata 12.0 để phân tích.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày mơ hình và phương pháp nghiên cứu của đề tài. Khung phân tích của đề tài cho thấy 2 nhóm yếu tố ảnh hưởng đến khả năng chi trả cho việc sử dụng nước sạch nông thôn của hộ gia đình. Tác giả sử dụng mơ hình Binary Logistic với 8 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc. Mẫu được khảo sát gồm 160 hộ gia đình trên địa bàn huyện Vĩnh Thuận bằng phương pháp chọn mẫu phi xác suất, với cỡ mẫu đã định trước. Kết quả phân tích sẽ được thực hiện ở chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU