Để đánh giá khả năng người tiêu dùng mua thịt gà an toàn hay không, mô hình Logit sẽ được áp dụng trong nghiên cứu này.
2.3.1. Sơ lược về Mô hình Logit (hồi qui Binary Logistics)
Mô hình Logit thường được sử dụng khi cần dự đoán khả năng (xác suất) một sự kiện nào đó xảy ra hay không với những thông tin của biến độc lập đã có, ví dụ sản phẩm mới được chấp nhận hay không, người tiêu dùng mua hay không mua …Khi đó, biến phụ thuộc có hai biểu hiện được mã hóa là 1 và 0 gọi là biến nhị phân, còn các biến độc lập thể hiện qua các biến số liên tục (tuổi,…), hay biến nhị phân (giới tính) hoặc các biến thứ bậc (thu nhập: cao, thấp...). Trong trường hợp này, biến phụ
thuộc là biến nhị phân thì các phương pháp phân tích như hồi qui tuyến tính không áp dụng được vì lúc này giả định phần dư có phân phối chuẩn là không phù hợp mà phải là phân phối nhị thức, và do đó hiệu lực của các kiểm định thống kê trong hồi qui thông thường không còn tác dụng. Giá trị ước lượng của biến phụ thuộc trong mô hình này phải nằm trong khoảng (0;1). Nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0,5 thì kết quả dự đoán sẽ là “có” xảy ra sự kiện, ngược lại là “không” xảy ra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 2.2. Cấu trúc dữ liệu trong mô hình LOGIT
Số TT Biến Loại
1 Phụ thuộc Nhị phân
2 Độc lập Liên tục hoặc rời rạc
Mô hình hàm Binary Logistics:
Pi = E(Y = 1 | Xi ) = z z e e + 1
Với: e là cơ số logarithm tự nhiên (xấp xỉ 2,72) z =β0+β1X, và β1 là hệ số của X.
Pi = E(Y = 1 | Xi ) = P (Y=1) là xác suất để xảy ra sự kiện nghiên cứu khi
biến độc lập X có giá trị cụ thể X1. Trường hợp xác suất không xảy ra sự kiện sẽ là P(Y=0) = 1 - P(Y=1). Việc dự đoán sự kiện xảy ra hay không phụ thuộc vào tỉ số tham số (odd ratio) của hai khả năng “có” và “không”, được biểu diễn như sau:
Odd = ) 0 ( ) 1 ( = = Y P Y P = i i P P − 1 = z z z z e e e e + − + 1 1 1 (*)
Để dự đoán odd, dùng biến đổi logistics hay còn gọi là logit.
Log (odd) = log (
i i P P − 1 ) = β0+β1X
Khi chuyển kết quả ngược trở lại từ logit (log odd) sang phương trình ban đầu (*), ta sẽ có giá trị dự đoán, đạt thấp nhất là 0 và cao nhất là 1.
Mô hình hồi qui Logit tổng quát được mô tả như sau: Y= Logit (Pi) = log ( i i P P − 1 ) = β0+β1X1 + ….βiXi +ɛ Trong đó:
Y : là biến phụ thuộc nhị phân được đo lường bằng giá trị 1 là sự kiện nghiên cứu xảy ra và 0 là ngược lại
β0 hệ số chặn, là giá trị của Y khi tất cả các biến độc lập =0
β1, …βi là hệ số hồi qui (regression cofficients) của các biến độc lập X1,… Xi. Hệ số hồi qui cho biết độ mạnh cũng như chiều của sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến xác suất xảy ra sự kiện nghiên cứu. Nếu hệ số mang dấu dương thì tăng Xi
sẽ làm tăng khả năng Y nhận giá trị 1 (khả năng xảy ra của sự kiện) và ngược lại. ɛ là sai số ngẫu nhiên
2.3.2. Ứng dụng mô hình logit trong một số nghiên cứu khác
2.3.2.1. Nghiên cứu của Ehirim Nnamdi Chukwuemeka (2010): Các yếu tố quyết định tới sự ưa thích tiêu dùng thịt gà an toàn ở bang Imo, Nigeria – Determinants of consumers’ Preference for Safe Chicken Consumption in Imo State, Nigeria. Nghiên cứu nhằm đánh giá sự quan tâm của người tiêu dùng đối với thịt gà an toàn và tách biệt các yếu tố làm tăng sự ưa thích tiêu dùng thịt gà an toàn tại bang Imo, Nigeria. Dữ liệu thu thập từ 80 người tiêu dùng ở 3 khu vực của bang Imo được phân tích dựa trên các công cụ thống kê đơn giản, phân tích bảng chéo và ước lượng logit hồi qui. Các đặc điểm kinh tế xã hội nhân khẩu học của người tiêu dùng được phân tích bằng công cụ thống kê mô tả trong khi những ước lượng về sự liên quan giữa thái độ người tiêu dùng với an toàn qua mức độ tự tin của người tiêu dùng được phân tích bằng phân tích bảng chéo - cross tabular (phân tích ngẫu nhiên). Nghiên cứu phát hiện một điều đáng ngạc nhiên là trình độ văn hóa, nỗ lực
đối với an toàn và số lượng nguồn thông tin an toàn có mối quan hệ nghịch với xác suất người tiêu dùng sẽ tham khảo về sản phẩm an toàn. Người tiêu dùng không thể gánh chịu chi phí của thịt gà an toàn trong khu vực mặc dù họ có trình độ giáo dục. Nghiên cứu cũng một lần nữa phát hiện rằng độ tuổi, thu nhập và tổng chi tiêu cho thực phẩm trong gia đình có ảnh hưởng đáng kể đối với sự ưa thích thịt gà an toàn trong khu vực, có nghĩa là tăng độ tuổi, thu nhập, chi tiêu chi thực phẩm sẽ làm tăng cơ hội của việc ưa thích thịt gà an toàn.
2.3.2.2. Nghiên cứu của Hoang Hai và Nakayasu Akira (2006): Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới việc tiêu dùng rau an toàn tại TP. HCM - Study on the Factors influcencing the Consumption of Safe Vegetables in Hochiminh City, Vietnam.
Nghiên cứu nhằm mục đích xác định xem tại sao việc tiêu thụ rau an toàn vẫn còn ở mức thấp mặc dù người tiêu dùng Việt Nam mong muốn dùng rau toàn đảm bảo cho sức khỏe. Đề tài được thực hiện qua việc khảo sát các gia đình tại TP. HCM. Phân tích hồi qui đa biến được sử dụng để phân tích các yếu tố kinh tế- xã hội ảnh hưởng tới việc tiêu dùng rau an toàn. Kết quả cho thấy các yếu tố như giá cả, thu nhập, học vấn, độ tuổi và số trẻ em trong hộ gia đình có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua rau an toàn. Người tiêu dùng có nhận thức về ngộ độc thực phẩm do rau nhiễm lẫn và họ mong muốn dùng rau an toàn để đảm bảo sức khỏe. Tuy nhiên, một số yếu tố kinh tế- xã hội như giá cả, thu nhập là rào cản đối với việc dùng rau an toàn. Nghiên cứu cũng phát hiện nhiều vấn đề liên quan tới việc tiêu dùng rau an toàn như: người tiêu dùng không biết rõ hoặc không tin tưởng vào chất lượng rau an toàn, giá rau còn khá cao so với mặt bằng thu nhập chung hiện nay.
2.3.2.3. Nghiên cứu của Abdullahi et al.(2011): Ảnh hưởng của các yếu tố xã hội – nhân khẩu học và đặc điểm sản phẩm tới thái độ đối với việc mua gạo đặc biệt của người tiêu dùng Malyasia -The influence of socio-demographic factors and product attributes on attitudes toward purchasing special rice among Malaysian consumers .
Nghiên cứu đã khám phá các yếu tố nhân khẩu-xã hội học và các đặc điểm sản phẩm có ảnh hưởng đến quyết định mua gạo đặc biệt của người Malaysia. Số nhân khẩu trong hộ gia đình, tình trạng hôn nhân, số trẻ em trong hộ, thu nhập và giới tính của người tiêu dùng là các yếu tố nhân khẩu – xã hội học chính có ảnh hưởng đáng kể tới sự lựa chọn gạo đặc biệt của chủ hộ tại khu vực Klang Valley. Các yếu tố của sản phẩm như mùi thơm, sự sẵn có, thương hiệu và chất lượng cũng có ảnh hưởng tới tần suất mua của người tiêu dùng. Tuy nhiên, giá cả và sự dễ chế biến không có ảnh hưởng vì người tiêu dùng nhận thức được gạo đặc biệt là đắt tiền và các loại gạo đều có cách nấu như nhau.
Biến phụ thuộc trong nghiên cứu là người tiêu dùng có mua gạo đặc biệt ít nhất hơn một lần hay không, với giá trị 1 là có mua và ngược lại là giá trị 0. Các biến độc lập các yếu tố nhân khẩu – xã hội học gồm: giới tính (gen), số nhân khẩu trong hộ (hsize), số trẻ em trong hộ (hchild), tuổi (age), thu nhập trung bình của gia đình (hinc), trình độ học vấn (edu), tình trạng hôn nhân (marit), tình trạng việc làm (ocup), sự lựa chọn của gia đình (fc) và các thuộc tính của gạo đặc biệt như chất lượng (qlt), mùi vị (tst), màu sắc (clor), hương thơm (aroma), loại của gạo (grade), thương hiệu (brand) , giá cả (bp), sự sẵn có (ava). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình nghiên cứu: Zi = log ( i i p p −
1 ) = α +β1edu + β2grade + β3brand +β4marit +β5ocup + β6age + β7clor + β8aroma + β9hsize + β10hinc + β11nchild + β12bp + β13tst + β14gen + β15ep + β16ava + β17qlt + β18fc + ԑ
Kết quả dự đoán mô hình dựa trên tỉ lệ odd ratio. Tỉ lệ này bao gồm cả hai nhóm biến nhân khẩu xã hội học và thái độ chỉ ra những yếu tố nào có ảnh hưởng đến tần suất mua gạo basmati. Kết quả hồi qui cho thấy tần suất mua của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như số người trong hộ, hương vị, thương hiệu, chất lượng, sự lựa chọn của gia đình, trình độ học vấn, sự sẵn có, số trẻ em trong hộ, giới tính
và khẩu vị của người tiêu dùng. Kết quả cũng cho thấy sự phù hợp của mô hình với LR = 38,52, p=0,001 là khá nhỏ.