Sử dụng phương pháp này để so sánh về quy mô, hiệu quả chăn nuôi theo thời gian. Từ đó rút ra được sự thay đổi theo hướng tích cực hay tiêu cực từ hoạt động sản xuất chăn nuôi của nông hộ trên khu vực.
2.2.3.3 Phương pháp phân tích hồi quy nhị nguyên (Binary Logistic regression)
Nghiên cứu này sử dụng phần mềm SPSS để hỗ trợ trong việc phân tích số liệu. Mô hình hồi quy Binary Logistic được sử dụng để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận áp dụng biogas của các nông hộ chăn nuôi heo ở Vĩnh Long và Tiền Giang. Mô hình có phương trình:
Y = 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 ) 0 ( ) 1 ( log X X X X X X Y P Y P e + 7 X7+ 8 X8 + 9 X9 + 10X10+ 11 X11 + 12 X12 Trong đó: Y : Quyết định chấp nhận áp dụng biogas. Đây là biến phụ thuộc có hai biểu hiện: 1: chấp nhận áp dụng biogas
0: không chấp nhận áp dụng biogas
Các biến X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12 là các biến độc lập (biến giải thích).
: hệ số chặn (intercept). Giá trị của z khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
i : hệ số hồi quy (regression cofficients) của các yếu tố thứ i. Hệ số này cho biết độ mạnh cũng như chiều của sự ảnh hưởng của các yếu tố đến việc chấp nhận áp dụng biogas. Nếu hệ số hồi qui dương thì biến độc lập làm tăng khả năng (xác suất) xảy ra của sự kiện nghiên cứu và ngược lại.
Khả năng chấp nhận áp dụng mô hình biogas của người nông dân được tính toán bằng cách sử dụng phương trình sau đây:
ez PA = (Y=1) =
Trong đó: PA: xác suất mà nông hộ đồng ý áp dụng mô hình biogas vào chăn nuôi.
CHƯƠNG 3
GIỚI THIỆU VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU