3.1. Mơ hình nghiên cứu
3.1.2. Mơ hình kinh tế lượng
Một số phương pháp có thể được áp dụng để phân tích mơ hình chi phí y tế. Đầu tiên dữ liệu chi phí có thể ước tính bằng bình phương bé nhất (OLS). OLS có lợi thế là dễ dàng thực hiện và có thể dự tốn trên qui mơ tiền tệ ban đầu. OLS có nhược điểm có thể sinh ra dự đốn âm, điều này là vô nghĩa đối với các dữ liệu chi phí. Do hiện diện các biến ngẫu nhiên, các giả định cổ điển cho OLS bị vi phạm. Các hệ số sẽ bị thiên lệch nhưng ước lượng sẽ không hiệu quả, tức là OLS sẽ khơng thể tuyến tính tốt nhất với các ước lượng không thiên lệch khi biến ngẫu nhiên được hiện diện. Các sai số chuẩn thường quá thấp và thống kê quá lớn. Đây là vấn đề đặc biệt khi dữ liệu nhỏ và các quan sát bằng 0. Phương pháp tiếp cận là chuyển thành log của biến phụ thuộc và áp dụng OLS. Sự chuyển đổi này đạt được phân phối bình thường, gia tăng độ mạnh (robust) và cải thiện độ chính xác. Trong khi log chuyển đổi có thể giải quyết các vấn đề về độ lệch (skewness) và làm giảm các vấn đề của biến ngẫu nhiên và độ nhọn (kurtosis), ước lượng khơng tính trên quy mơ tiền tệ gốc và phải chuyển đổi liên quan khi có nhu cầu được áp dụng. Lũy thừa đơn thu được khơng cung cấp được giá trị trung bình tốn học của chi phí nhưng nó có ý nghĩa về trung bình hình học của chi phí. Mơ hình log OLS, nghĩa tốn học là log của chi phí, nó cũng là ý nghĩa hình học. Nó được chứng minh rằng log của trung bình khơng bằng trung bình của log (Glick et al, 2007). Một vấn đề khác của việc sử dụng log OLS là log chi phí 0 khơng được định nghĩa (Glick et al, 2007).
Để cho kết quả hồi quy bằng phương pháp OLS tốt nhất ta cần xem xét bộ dữ liệu có hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi hay không?
Cách kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Có nhiều cách để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Cách kiểm tra áp dụng thơng thường trong các mơ hình nghiên cứu:
- Kiểm tra các hệ số tương quan từng đôi (pair-wise correlations) giữa các biến hồi qui độc lập: Một qui tắc kinh nghiệm khác được nêu ra là nếu hệ số
tương quan từng đôi hoặc bậc 0 giữa hai biến hồi qui độc lập cao, trên 0,8 thì đa cộng tuyến trở thành một vấn đề nghiêm trọng.
- Hệ số phóng đại phương sai (VIF): Giá trị VIF càng lớn thì biến càng “phức tạp” hoặc càng cộng tuyến cao. Như một qui tắc kinh nghiệm, nếu VIF của một biến vượt quá 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Damodar N. Gujarati, 2011).
- Hiện tượng phương sai thay đổi được khắc phục bởi kỹ thuật ước lượng sai số chuẩn mạnh (robust) sau câu lệnh stepwise (Arellano.M ,1987).