Phƣơng pháp xử lý số liệu

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố tác động đến sự gia nhập ngành cấp 2 trong ngành công nghiệp chế tạo, trường hợp việt nam giai đoạn 2006 2011 (Trang 33 - 35)

CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.4. Phƣơng pháp xử lý số liệu

Phương pháp phân tích sử dụng trong bài nghiên cứu bao gồm hai phương pháp: thống kê mơ tả và phân tích hồi quy. Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để mô tả và so sánh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập để xem xét mối tương quan giữa chúng. Sau đó, các biến độc lập và biến phụ thuộc sẽ được đưa vào mơ hình hồi quy tham số để tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa các biến này. Phần dưới trình bày hai phương pháp chính và đặc biệt để xử lý số liệu trong các phần sau.

3.4.1. Chuyển trục tọa độ

Trong nghiên cứu này, có hai phương pháp phân tích đáng chú ý và cần được nêu rõ. Thứ nhất là cách xử lý chuyển trục tọa độ. Trong nghiên cứu này, phương pháp chuyển trục tọa độ được áp dụng cho hai biến là biến phụ thuộc (số lượng doanh nghiệp mới gia nhập ngành) và biến độc lập (tỉ lệ tăng trưởng lợi nhuận gộp). Sở dĩ phải chuyển trục tọa độ là để dễ dàng xử lý các quan sát có giá trị nhỏ và bằng 0 vì khơng thể lấy logarit được.

Trục tọa độ mới được dời đi bằng cách lấy tất cả các quan sát trong biến trừ đi giá trị nhỏ nhất của một quan sát (do có giá trị âm nên phép trừ này có kết quả chung là cộng dồn hai giá trị tuyệt đối lại với nhau) và cộng thêm 1 để giá trị nhỏ nhất của tất cả các quan sát lúc này là bằng 1. Bằng phương pháp này, giá trị nhỏ nhất của biến

phụ thuộc mới là bằng 0, sau khi lấy logarit, tức ngay gốc tọa độ của trục tọa độ mới. Phương pháp xử lý này được xem là một trong những điểm mới của nghiên cứu. Cách chuyển trục tọa độ có điểm lợi là khơng làm thay đổi biểu đồ phân tán mà lại cho phép lấy logarit.

3.4.2. Xử lý quan sát dị biệt

Trong phần thống kê mô tả, từng biến độc lập sẽ được khảo sát riêng với biến phụ thuộc thông qua đồ thị phân tán. Bằng cách này, các quan sát dị biệt cũng như mối quan hệ tuyến tính hoặc phi tuyến sẽ được phát hiện ra, nếu có. Sau khi phát hiện ra những quan sát dị biệt, để xử lý chúng, nghiên cứu tiến hành tạo một biến giả với giá trị bằng 1 ở những quan sát dị biệt này và giá trị bằng 0 ở các quan sát cịn lại. Điều này có nghĩa là, các quan sát dị biệt được tách hẳn ra để xem xét các tác động của nó lên chính các biến.

Để kiểm tra mối quan hệ này, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tham số giữa biến phụ thuộc và biến độc lập này. Cụ thể, phương trình hồi quy gồm một biến phụ thuộc và biến độc lập và các biến giả, nếu có. Trong trường hợp kết quả mơ hình cho thấy biến giả có ý nghĩa thống kê, thì tức là các quan sát dị biệt này có ý nghĩa riêng và có tác động trực tiếp đến mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập này. Do đó, các biến giả gồm những quan sát dị biệt sẽ được giữ lại và đưa vào mơ hình hồi quy tổng thể. Cịn trong trường hợp các biến giả này khơng có ý nghĩa thống kê, thì chúng khơng có tác động đến mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, do đó những quan sát dị biệt này được bỏ qua. Trong nghiên cứu này, tất cả các biến đều có quan sát dị biệt.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố tác động đến sự gia nhập ngành cấp 2 trong ngành công nghiệp chế tạo, trường hợp việt nam giai đoạn 2006 2011 (Trang 33 - 35)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(81 trang)