Tên biến Ký hiệu Định nghĩa Đơn vị
tính Kì vọng Nhận xét Sử dụng biến phụ thuộc Y
Nhận giá trị 1 khi có kiểm tra sức khỏe, giá trị 0 nếu không kiểm tra sức khỏe
Thu nhập Income Tổng thu nhập của người được điều tra trong 12 tháng
1000 VNĐ +
Thu nhập cao sẽ làm tăng kiểm tra sức khỏe Thu nhập
bình phương
Sqr Income
Thu nhập bình phương của người được điều tra
1000 VNĐ +
Thu nhập càng cao sẽ làm tăng kiểm tra sức khỏe
Chi phí Cost
Chi phí kiểm tra sức khỏe. Nếu có đi kiểm tra sức khỏe, chi phí nội trú/ngoại trú khi điều trị bệnh
1000 VNĐ -
Chi phí cao làm giảm kiểm tra sức khỏe Chi phí
bình phương
SqrCost Chi phí bình phương của người được điều tra
1000 VNĐ -
Chi phí càng cao làm giảm mạnh kiểm tra sức khỏe
Khu vực Urban Thành thị là 1, nông thôn là
0 +
Người sống ở thành thị kiểm tra sức khỏe cao hơn nông thôn Hôn nhân Married Đang có vợ/chồng = 1, khác
= 0 -
Người khơng có vợ/chồng làm giảm kiểm tra sức khỏe
Dân tộc Kinh Dân tộc Kinh là 1, dân tộc
khác là 0 +
Dân tộc Kinh sẽ làm tăng kiểm tra sức khỏe
Giáo dục Edu Số năm đi học của người
được điều tra Năm +
Người có học vấn cao sẽ làm tăng kiểm tra sức khỏe Mối quan hệ với chủ hộ Family Chủ hộ = 1, vợ/chồng = 2, con = 3, bố/mẹ = 4, ông bà nội/ngoại = 5, khác = 6 -
Người có quan hệ xa với chủ hộ làm giảm kiểm tra sức khỏe
Bảo hiểm y
tế Ins
Có bảo hiểm y tế là 1,
khơng bảo hiểm y tế là 0 +
Có bảo hiểm y tế sẽ tăng kiểm tra sức khỏe Tuổi Age Là số tuổi của người được
điều tra Năm +
Những người lớn tuổi sẽ tăng đi kiểm tra sức khỏe Giới tính Gender Giới tính nam là 1, nữ là 0 - Nam giới sẽ đi kiểm tra
sức khỏe ít hơn nữ giới Bệnh viện Dhosp
Dhosp1 = 1 là bệnh viện trung ương, khác = 0. Dhosp2 = 1 là bệnh viện tỉnh/thành phố, khác = 0. Dhosp3 = 1 là bệnh viện tư nhân , khác = 0.
Dhosp4 = 1 là bệnh viện quận/huyện = 4, khác = 0.
Nguồn: Bảng mô tả các biến được phát triển trên khung phân tích kiểm tra sức khỏe
Để kiểm tra hiện tượng cộng tuyến trước khi ước lượng mơ hình hồi quy, bài viết sử dụng ma trận tương quan giữa các biến được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu. Ma trận tương quan cho thấy giữa các cặp biến độc lập và kiểm sốt của mơ hình có một số cặp biến có tương quan có ý nghĩa, đặc biệt là hai cặp biến Income, SqrIncome và Cost, SqrCost có hệ số tương quan lớn hơn 0,8 (mức xảy ra hiện tượng cộng tuyến). Tuy nhiên, đây là hai cặp biến có quan hệ phi tuyến, được đưa vào mơ hình nhằm giải thích thêm cho sự tác động của thu nhập và chi phí lên quyết định có kiểm tra sức khỏe hay khơng.
Căn cứ bảng các yếu tố ảnh hưởng (bảng 4.1) và khắc phục hiện tượng cộng tuyến và đa cộng tuyến, hàm hồi quy logit có dạng như bên dưới:
LnO0 = β0 + β1Income + β2SqrIncome + β3Cost + β4SqrCost + β5Urban + β6Married + β7Kinh + β8Edu + β9Family + β10Ins + β11Age + β12Gender + β13Dhosp1 + β14Dhosp2+ β15Dhosp3+ β16Dhosp4 + ε.
Kết quả hồi quy binary logit cho biết hệ số của các biến mang dấu dương có nghĩa, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tăng thêm một đơn vị của yếu tố này sẽ làm tăng xác suất kiểm tra sức khỏe của người dân và ngược lại.
Theo như bảng 4.2, kiểm định Wald test với mức ý nghĩa Sig.<0,05 trong mười sáu biến khảo sát có mười một biến có ý nghĩa thống kê là: thu nhập
(Income); thu nhập bình phương (SqrIncome); chi phí (Cost); chi phí bình phương (SqrCost); khu vực (Urban); dân tộc (Kinh); trình độ học vấn (Edu); bệnh viện 1 (Dhosp1); bệnh viện 2 (Dhosp2); bệnh viện 4 (Dhosp4); bảo hiểm y tế (Ins). Còn biến mối quan hệ với chủ hộ (Family) có ý nghĩa thống kê ở mức Sig.<0,1.
Kết quả hồi quy bảng 4.2 có giá trị (Chi)2 là 811,21 có ý nghĩa với p=0,000 (<0,01) chứng tỏ rằng có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và tập biến giải thích, độ mạnh của mối quan hệ này khi giá trị Pseudo-R2 là 0,1949.