3.2.1.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
Phương pháp thu thập số liệu thứ cấp là một phương pháp quan trọng và không thé thiếu trong bat kì bài nghiên cứu khoa học nào. Các số liệu được thu thập chủ yếu từ các tài liệu, bài nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến rừng ngập mặn, mô hình Multiple Linear Regression Model (Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến). Ngoài ra đề tài còn được tham khảo từ một số bài báo, tạp
chí, nghị định, nghị quyết của nhà nước
34
Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập bằng cách đi điều tra khảo sát số liệu ở địa phương.
Các tài liệu và số liệu sau khi được thu thập thì sẽ được tông hợp, phân tích và chọn lọc để sử dụng các thông tin phù hợp và chính xác nhất cho bài
nghiên cứu.
Số liệu sơ cấp được thu thập băng cách sử dụng bảng hỏi do nhóm tác giả phỏng vấn (Phụ lục 3)
3.2.1.2. Phương pháp chọn mẫu và phương pháp điêu tra bảng hỏi
Việc chọn mẫu là bước quan trọng trong việc đưa ra kết quả nghiên cứu.
Việc kết quả nghiên cứu đưa ra có đáng tin cậy không dựa vào việc chọn mẫu phù hợp cho từng đề tài nghiên cứu. Kích thước mẫu phụ thuộc vào mức độ chỉ tiết của mô hình, mức độ phổ biến, đối tượng chọn làm mẫu và khu vực nghiên
cứu.
Thiết kế bảng hỏi
Bảng hỏi về tình trạng kinh tế hộ gia đình bao gồm các câu hỏi về đặc điểm nhân khẩu học của các hộ gia đình, đất đai, các hoạt động kinh tế (sản xuất nông nghệp, chăn nuôi, tiền lương, buôn bán, nguồn thu từ thuỷ sản, sản vật từ rừng ngập mặn và các hoạt động trong rừng ngập mặn, v.v...). Phần thứ hai của bảng hỏi tập chung vào việc sử dụng nguồn lợi từ rừng ngập mặn của người dân và nhận thức về vai trò của rừng ngập mặn đối với kinh tế, môi trường - sinh thái. Cuối cùng là vai trò, đặc điểm của quản lý rừng ngập mặn và nhận thức sự thay đôi của rừng ngập mặn tại địa phương cùng với các giải pháp đề cải thiện, nâng cao việc khai thác kinh tế từ rừng ngập mặn bền vững
Thiết kế cỡ mẫu
ĐỀ xác định được số lượng mẫu cần thu thập cho việc thực hiện nghiên cứu, bài nghiên cứu dựa trên công thức tính độ lớn của mẫu được đề xuất bởi Tabachnick và Fidell, 1996 như sau: N= 50+8m: với m là số biến độc lập [48].
35
Trong nghiên cứu này, cụ thé hơn, nghiên cứu có kích thước mẫu phải là 146 vì số lượng nhân tố độc lập là 12 biến
Như vậy số lượng mẫu khảo sát tối thiểu cần tiến hành khảo sát của bài nghiên cứu là 146 mẫu khảo sát, để tăng thêm độ tin cậy cho kết quả nghiên cứu, cũng như dé loại bỏ những đữ liệu không có giá trị cho nghiên cứu nên số lượng mẫu được đề xuất dự kiến là 200 mẫu. Tuy nhiên do khó khăn về sự chênh lệch thời gian của người đi khảo sát và đối tượng khảo sát nên sau khi đi khảo sát tại thực địa thì tôi đã thu về được 166 phiếu khảo sát hợp lệ.
Don vị lay mẫu và đơn vị điều tra: Bảng hỏi được tác giả dùng khảo sát trực tiếp các hộ gia đình sống xung quanh RNM tại địa bàn của xã Phù Long, thuộc dao Cat Ba, Cát Hai, Hải Phong. Tác gia đã di dén tung nha dé khảo sát và nhờ trưởng thôn và UBND xã giúp đỡ mời người dân trên địa bàn đến Nhà văn hóa Thôn đề điền khảo sát.
Thời gian đi thực hiện khảo sát: Là 03/06/2022 - 06/06/2022
3.2.2. Phương pháp xử lý số liệu
3.2.2.1. Phương pháp phân tích so sánh
Phân tích so sánh là quá trình so sánh các chỉ tiêu đã được lượng hóa, có
tính chất tương tự với nhau đề phân biệt được những điểm tương đồng và khác biệt giữa các chỉ tiêu, từ đó có thé đánh giá được mức độ biến động và dự đoán
xu hướng của các chỉ tiêu. Trong bài nghiên cứu này, thu nhập từ rừng ngập
mặn và thu nhập từ các nguồn khác được so sánh với nhau để xác định đâu là
thu nhập chính của hộ gia đình và sự khác biệt giữa các nhóm hộ gia đình, xác định mức độ phụ thuộc vào rừng ngập mặn của các hộ gia đình.
3.2.2.2. Phương pháp phân tích thống kê mô tả
Việc nhập liệu và phân tích số liệu được thực hiện trên phần mềm thống kê STATA 14 và có sự hỗ trợ của phần mềm Microsoft Excel. Phân tích thống kê mô tả được áp dung dé mô tả tỷ lệ thu nhập ròng từ các nguồn của hộ gia
36
đình, thu nhập trung bình hàng tháng của từng nguồn thu nhập chính cho từng hộ gia đình trong xã. Bên cạnh đó phân tích mô tả cũng được sử dụng đề mô tả
số lượng hộ gia đình, đóng góp của RNM và tỉ lệ đóng góp của RNM vào tông
thu nhập của hộ gia đình.
3.2.3. Phương pháp phan tích dữ liệu
Trong phân tích thực trạng, nghiên cứu sử dụng phương pháp tông hợp dir liệu và phân tích. Dựa trên các dữ liệu thứ cấp thu thập được dé phan loai theo van dé và mục tiêu nghiên cứu, đồng thời tổng hop các dit liệu đó bang công cụ bảng biểu, sơ đồ, đồ thị để đánh giá vai trò và dong góp của RNM vào thu
nhập HGD
Mô hình Multiple Linear Regression Model (Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến) được thực hiện trên phần mềm STATA 14
Mô hình hồi quy có dạng thức tổng quát như sau:
Y =ÿ0+BI*XI + B2*X2 +...+ Bn*Xn +u
Các khuyết tật của mô hình nghiên cứu đề xuất cũng được kiểm tra và khắc phục theo quy trình dưới đây:
Bảng 3.1: Các khuyết tật của mô hình
Khuyết 3 ak Nguyên nhân va £
Các biến độc lập | Do quá trình chon biến Cân nhắc loại trong mô hình có | và đặc thù của dữ liệu bỏ các biến độc tương quan tương | khiến các biến có tương | lập gây ra hiện đối chặt hoặc chặt quan cao với nhau. tượng tương
kiểm tra độ lớn Nhân tử | mô hình
phóng đại phương sai - Thay đổi dang
37
Khuyết R k Nguyên nhân va Ẻ
VIF, hoặc độ lớn của hệ | mô hình
số tương quan cặp giữa | - Cân nhắc thay các biến độc lập. thế biến độc lập
- Nếu VIF > 10, mô hình | bằng biến đại
xảy ra hiện tượng đa diện, ...
cộng tuyến
- Nếu hệ số tương quan cặp giữa 2 biến độc lập có độ lớn đại số từ 0.6 trở lên, cần lo ngại về vấn đề đa cộng tuyến
trong mô hình
Phương | Phương sai của sai | Do biến độc lập trong Sử dụng tính sai sai số | số ngẫu nhiên mô hình có tương quan | năng robust
thay đôi | trong mô hình Với sai sô ngau nhiên, trong câu lệnh
tại các quan sát trong sai số ngẫu nhiên | khắc phục hiện
khác nhau Hiện tượng phương sai | tượng nay
sai số thay đôi có thé
được phát hiện thông
qua kiểm định White, kiểm định Breusch -
Pagan
(Nguôn: Tác giả tổng hợp)
38