Giả thuyết Ho: Mơ hình ban đầu khơng bỏ sót biến Kiểm đinh thống kê: F = 1.19
Prob > F = 0.3122 Xét cặp giả thuyết:
{H0:Hệ sốY^i2;Y^i3đồng thờibằng0(Mơ hìnhkhơng bỏ sót biến) H1:Hệ sốY^i2hoặcY^i3khác0(Mơ hìnhbỏ sót biến)
tại α=0,05
Từ kết quả trên, với p-value = 0.3122 > α = 0.05 => Chấp nhận H0. Mơ hình khơng bỏ sót biến
2.6. Kiểm định giả thuyết
2.6.1. Kiểm định đơn biến (kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy)
a. Kiểm định sự ảnh hưởng của biến faminc đối với bwght
Lập giả thuyết: {H0:β1=0
H1:β1≠0
ts= ^
βj−0
se(β^j)=0.99
ts tuân theo phân phối Student với bậc tự do 1184
Với mức ý nghĩa α=5 % ta có t0.0251184=1.96
Do|ts|<tα nên chấp nhận giả thuyết H0
- Phương pháp dùng P-value
p-value = 0.322 > α=5 % => Chấp nhận H0 ở mức ý nghĩa 5% - Phương pháp dùng khoảng tin cậy
β1∈(−0.0359;0.1949) => Chấp nhận H0
- Ý nghĩa:
Thu nhập gia đình khơng có ảnh hưởng mang tính thống kê đến cân nặng đứa bé khi sinh ( chất lượng sinh sản).
Ngoài ra, với khoảng tin cậy β1∈(−0.0359;0.1949) nên khi tăng thu nhập của hộ gia đình lên 1000USD thì cân nặng của trẻ khi sinh tại Mỹ trung bình tăng - 0.0359 ounces đến 0.1949 ounces với các điều kiện khác không đổi → Mối quan hệ giữa faminc và bwght chưa xác định nhưng thiên về thuận chiều
b. Kiểm định sự ảnh hưởng của biến fatheduc đến bwght
Lập giả thuyết: {H0:β2=0
H1:β2≠0
- Phương pháp giá trị tới hạn
ts= ^
βj−0
se(β^j)=1.54
ts tuân theo phân phối Student với bậc tự do 1184
Với mức ý nghĩa α=5 % ta có t0.025 1184
- Phương pháp dùng P-value
p-value = 0.124 > α=5 % => Chấp nhận H0 ở mức ý nghĩa 5% - Phương pháp dùng khoảng tin cậy
β2∈(−0.1190;0.9879) => Chấp nhận H0
- Ý nghĩa: Trình độ học vấn của người cha khơng có ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kê đến cân nặng đứa bé khi sinh (chất lượng sinh sản).
Ngoài ra, với khoảng tin cậy β2∈(−0.1190;0.9879) nên khi tăng số năm đi học của bố lên 1 năm thì cân nặng của trẻ khi sinh tại Mỹ trung bình tăng -0.119 ounces đến 0.9879 ounces với các điều kiện khác không đổi → Mối quan hệ giữa fatheduc và bwght chưa xác định nhưng thiên về thuận chiều
c. Kiểm định sự ảnh hưởng của biến motheduc đối với bwght
Lập giả thuyết: {H0:β3=0
H1:β3≠0
- Phương pháp giá trị tới hạn
ts= ^
βj−0
se(β^j)=−1.04
ts tuân theo phân phối Student với bậc tự do 1184
Với mức ý nghĩa α=5 % ta có t0.0251184=1.96
Do|ts|<tα nên chấp nhận giả thuyết H0
- Phương pháp dùng P-value
p-value = 0.301 > α=5 % => Chấp nhận H0 ở mức ý nghĩa 5% - Phương pháp dùng khoảng tin cậy
β3∈(−0.9567;0.2958) => Chấp nhận H0
- Ý nghĩa: Trình độ học vấn của người mẹ khơng có ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kê đến cân nặng đứa bé khi sinh (chất lượng sinh sản).
Ngoài ra, với khoảng tin cậy β3∈(−0.9567;0.2958) nên khi tăng số năm đi học của mẹ lên 1 năm thì cân nặng của trẻ khi sinh tại Mỹ trung bình tăng
-0.9567 ounces đến 0.2958 ounces với các điều kiện khác không đổi → Mối quan hệ giữa motheduc và bwght chưa xác định nhưng thiên về ngược chiều
d. Kiểm định sự ảnh hưởng của biến parity đến bwght Lập giả thuyết: {H0:β4=0
H1:β4≠0
- Phương pháp giá trị tới hạn
ts= ^
βj−0
se(β^j)=2.83
ts tuân theo phân phối Student với bậc tự do 1184
Với mức ý nghĩa α=5 % ta có t0.025 1184
=1.96
Do|ts|>tα nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1
- Phương pháp dùng P-value
p-value = 0.005 < α=5 % => Bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5% - Phương pháp dùng khoảng tin cậy
β4=0 không thuộc khoảng tin cậy (0.5734;3.1552) => Bác bỏ H0
- Ý nghĩa:
Thứ tự sinh của đứa bé có ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kê đến cân nặng đứa bé khi sinh (chất lượng sinh sản).
Với mẫu đã cho, thứ tự sinh của đứa bé càng tăng – đứa bé lần lượt được sinh sau đó có cân nặng trung bình của bé sẽ tăng dần 1,864 ounces, với điều kiện các yếu tố khác khơng đổi.
Ngồi ra, với khoảng tin cậy β4∈(0.5734;3.1552) nên khi thứ tự sinh tăng lên 1 đơn vị thì cân nặng của trẻ khi sinh tại Mỹ trung bình tăng 0.5734 ounces đến
3.1552 ounces với các điều kiện khác không đổi → Mối quan hệ giữa parity và bwght là mối quan hệ thuận chiều.
e. Kiểm định sự ảnh hưởng của biến white đến bwght
Lập giả thuyết: {H0:β5=0
H1:β5≠0
- Phương pháp giá trị tới hạn
ts= ^
βj−0
se(β^j)=2.85
ts tuân theo phân phối Student với bậc tự do 1184
Với mức ý nghĩa α=5 % ta có t0.0251184=1.96
Do|ts|>tα nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1
- Phương pháp dùng P-value
p-value = 0.004 < α=5 % => Bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5% - Phương pháp dùng khoảng tin cậy
β5=0 không thuộc khoảng tin cậy (1.4387;7.7727) => Bác bỏ H0
- Ý nghĩa:
Màu da (chủng tộc) có ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kê đến cân nặng của đứa bé khi sinh (chất lượng sinh sản).
Với mẫu đã cho, em bé da trắng có cân nặng trung bình khi sinh lớn hơn em bé không phải da trắng là 4.6058 ounces, với điều kiện các yếu tố khác khơng đổi.
Ngồi ra, với khoảng tin cậy β5∈(1.4387;7.7727) nên cân nặng trung bình của em bé da trắng khi sinh lớn hơn em bé không phải da trắng tại Mỹ trong khoảng 1.4387 ounces đến 7.7727 ounces với các điều kiện khác không đổi.
Lập giả thuyết: {H0:β6=0
H1:β6≠0
- Phương pháp giá trị tới hạn
ts= ^
βj−0
se(β^j)=−5.54
ts tuân theo phân phối Student với bậc tự do 1184
Với mức ý nghĩa α=5 % ta có t0.0251184=1.96
Do|ts|>tα nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1
- Phương pháp dùng P-value
p-value < α=5 % => Bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5% - Phương pháp dùng khoảng tin cậy
β6=0 không thuộc khoảng tin cậy (−0.8265;−0.3943) => Bác bỏ H0
- Ý nghĩa:
Số điếu thuốc người mẹ hút mỗi ngày khi mang thai có ảnh hưởng mang tính thống kê đến cân nặng đứa bé khi sinh ra.
Với mẫu đã cho, người mẹ cứ hút thêm 1 điếu thuốc mỗi ngày thì sẽ làm giảm cân nặng đứa bé là 0.6105 ounces với điều kiện các yếu tố khác khơng đổi. Ngồi ra, với khoảng tin cậy β6∈(−0.8265;−0.3943) nên khi người mẹ hút thêm 1 điếu thuốc thì cân nặng của trẻ khi sinh tại Mỹ trung bình giảm từ 0.3943 ounces đến 0.8265 ounces với các điều kiện khác không đổi → Mối quan hệ giữa cigs và bwght là mối quan hệ ngược chiều.
2.6.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình (kiểm định đa biến)
Kiểm định này nhằm xem xét trường hợp các tham số của biến độc lập βj
đồng thời bằng 0 có thể xảy ra hay khơng. Cặp giả thuyết thống kê được lập như sau:
{H0:β1=β2=β3=β4=β5=β6=0
H1:Tồntại βj≠0 với mức ý nghĩa α=5 %
Hay {H0:R2=0
H1:R2
>0
- Phương pháp giá trị tới hạn
Fs= R2 k−1 1−R2 n−k = R2×(n−k) (1−R2)×(k−1)= 1184× R2 6×(1−R2)
Tuân theo phân phối F(6, 1184)
Fs=9.37, F0.05(6, 1184) = 2.099
Fs>¿ F0.05(6, 1184) => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1
- Dùng stata
Nếu giá trị Prob > F nhỏ hơn mức ý nghĩa α=0.05 (p-value < α) thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức là hàm hồi quy mẫu phù hợp.
Chạy kiểm định F bằng lệnh test trong Stata, màn hình hiển thị kết quả sau: . test faminc fatheduc motheduc parity white cigs
(1) faminc = 0 (2) fatheduc = 0 (3) motheduc = 0 (4) parity = 0 (5) white = 0 (6) cigs =0 F(6, 1184) = 9.37 Prob >F = 0.0000
Ta thấy p-value < α=5 % => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Các hệ số hồi quy của biến độc lập khơng đồng thời bằng 0, mơ hình hồi quy phù hợp.
KẾT LUẬN
Từ việc phân tích trên, chúng ta thấy rõ được những yếu tố ảnh hưởng đến cân nặng khi sinh của các em bé khi chào đời ở Mỹ năm 1988, hiểu được tác động của trình độ học vấn của bố mẹ, thứ tự sinh của bé, thu nhập, màu da , tác hại của thuốc lá rõ rệt như nào qua q trình phân tích ở trên.
Yếu tố cân nặng khi sinh là tiêu chí chuẩn mực để đo lường chất lượng sinh sản. Mỗi đứa bé sinh ra là tài sản quý báu của mỗi gia đình và cả xã hội. Vì vậy, mỗi gia đình nên trang bị cho mình nền tảng tư tưởng đúng đắn , khơng phân biệt chủng tộc ,màu da, tìm tịi và học kiến thức về chất lượng sinh sản dù trình độ học vấn ở bất cứ mức nào. Đồng thời, để đảm bảo đứa bé sinh ra khỏe khoắc , có được cân nặng đảm bảo , bố mẹ phải biết cách chăm sóc sức khỏe của người mẹ mạng bầu, tránh xa những tác nhân độc hại như thuốc lá , rượi bia, phóng xạ…
Đối với các nhà làm cơng tác xã hội nên đưa ra những chính chính liên quan đến kinh tế (tăng thuế những đồ dùng độc hại hoặc các chế tài thưởng phạt khác) và xã hội (tuyên truyền, giáo dục về chất lượng sinh sản) để nhằm cải thiện chất lượng khi sinh.
Với tất cả nỗ lực cùng với sự tiếp thu những bài giảng cơ trên lớp chúng em đã hồn thành bài báo cáo thực hành kinh tế lượng đến đây. Đây là một cơ hội thực hành giúp chúng em có thể hiểu rõ hơn về các phân tích và kiểm định đặc trưng có liên quan, áp dụng kiến thức được học để đúc kết nên tầm nhìn xa hơn về mối tương quan khác nhau và sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các hiện tượng kinh tế xã hội.
Chúng em xin gửi đến cô lời cảm ơn sâu sắc nhất vì đã đưa đến cho chúng em kiến thức về Kinh tế lượng, tạo nền tảng giúp chúng em hồn thành cơng việc sau này.
PHỤ LỤC
- File dữ liệu:
https://drive.google.com/file/d/1T0tmQ50hzVz6vfWfWJYkH_LBp2KTX9Vr/ view?usp=sharing
- Kết quả chạy stata + Mô tả thống kê
+ Ma trận tương quan giữa các biến
+ Kiểm tra đa cộng tuyến
+ Kiểm tra phân phối chuẩn của nhiễu