Đang tải... (xem toàn văn)
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập cá nhân
Đề tài: sử dụng phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định mô hình) Giảng viên: TS. Trần Quang Trung SVTH: Nhóm 5 ễ ộ ệ ạ ị ! "# $ệ % &ễ ị ả ' (ễ ị &) ị ươ *+,- ,ị . ễ ị ,ạ I. Đặt vấn đề - Mục tiêu nghiên cứu Thu nhập của người dân ở mọi nơi đều thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu cho dù các quốc gia giàu mạnh, nghèo đói hay những địa phương nhỏ. Vì thu nhập cá nhân là chỉ báo quan trọng có ý nghĩa kinh tế để đánh giá mức độ phát triển của một quốc gia, mức sống của một khu vực địa lý. Thu nhập có thể khác nhau giữa các khu vực, giữa thành thị và nông thôn. Riêng trong khu vực thành thị, thu nhập cũng khác nhau giữa các cá nhân và có sự chênh lệch lớn tạo nên bất bình đẳng xã hội tại khu vực đô thị. Việc gia tăng thu nhập cá nhân, cải thiện mức sống người dân và giảm bất bình đẳng xã hội là một vấn đề đang được chỉnh phủ các nước quan tâm. Nhằm đưa ra những thông tin cần thiết để thực hiện cải thiện mức thu nhập của người dân, nhóm thực hiện nghiên cứu I. Đặt vấn đề - Mục tiêu nghiên cứu (tt) II. Các giả thuyết nghiên cứu H1: Tổng thu nhập của gia đình có tác động đến thu nhập cá nhân (Total family income) H2: Chỉ số kinh tế xã hội của cá nhân tác động đến thu nhập cá nhân (Respondent socieconomic index) H3: Tuổi cho lần kết hôn đầu tác động đến thu nhập cá nhân (Age when first maried) II. Các giả thuyết nghiên cứu (tt) H4: Tuổi của cá nhân có tác động đến thu nhập cá nhân (Respondent Age) H5: Tổng số năm đi học tác động đến thu nhập cá nhân (Highest year of school completed) H6: Trình độ học vấn có tác động đến thu nhập cá nhân (R’s highest degree) ! "#$% Chọn Mẫu: Dựa vào cơ sở dữ liệu GSS93. Kích thước mẫu 1500 Công cụ + Sử dụng công cụ phân tích tương quan để kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc (Respondent’s Income) + Sử dụng cụ phân tích hồi quy để tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến và kiểm định mức độ phù hợp của mô hình. ƯƠ ƯƠ / ))ả " 01234+&56768 ))!9) :6) 84-";ệ ứ ệ ươ +&<70=,-= )=&>9:>9?>+>>9>?9>@>?9>ượ !"#$%&'() $%& *"+,$-ử ừ ặ A B 4 ) 0=C>ướ ự ệ &++>=)> 23+)> < 4,-DE) ) 8 3&ư ươ &?=>+4=>:9 :6) 89 =& 5 < F$!& $!Gọ ệ ươ ọ ạ ể ị ặ HI 5)8 J=>H)$)ậ ả ở /)) $%012$%+ 2ươ ữ "+,$+$&(34567+$&(35 8,)01 -ả !"#$%&'()(9$" &:&"+,$-ử ộ 8,)01 -ả [...]... 0.425 Cá nhần có chỉ sôế là kinh tếế h ội càng cao thì thu nh ập càng cao xã + degree& rincom91 có tương quan thu n với h ệ sôế 0,353 Cá nhần học vầế càng cao thì thu nh ập càng cao là n + educ & rincom91 có tương quan thu n với h ệ sôế 0,342 cá nhần có sôế là năm đi học càng nhiếầ thì thu nh ập càng cao u + agewed & rincom91 có tương quan thu n với hệ sôế 0,120 càng cưới trễ thì thu nhập càng... chầế nh ận gi ả thuyếế sai là 1%) t p t Sig < mức ý nghĩa bác bỏ giả thuyếế Ho 2 biếế đang xét có tương quan t n Sig > mức ý nghĩa chầế nhận giả thuyếế Ho 2 biếế đang xét không có tương quan p t n Xét các giá trị Pearson Correlation, Sig., N c ủa từng cặp biếế đang xét, ta thầế: n y + income91 & rincom91 có tương quan thu n v ới h ệ sôế 0,707 Gia đình càng khá giả thì R có thu nh ập càng cao... bội đôếvới các biếế tiếế theo là : i i n p 2 Biếế phụ thu c là Respondent’s Incom và biếế độc lập là Highest Year of School n n Competed 3 Biếế phụ thu c là Respondent’s Incom và biếế độc lập là R’s highest Degree n n 4.Biếế phụ thu c là Respondent’s Incom và biếế độc lập là Agre of Respondent n n 5 Biếế phụ thu c là Respondent’s Incom và biếế độc lập là Agre When first Married n n 6 Biếế phụ thu c là... TÍNH 1 Mô tả các bước thực hiện trên SPSS 16.0 a) Mô hình hồi quy đơn biến b) Vẽ biểu đồ 2 Kết quả mô hình hồi quy đơn biến tuyến tính 1 Mô tả các bước thực hiện trên SPSS 16.0 a) Mô hình hồi quy đơn biến • • Bước 1: Vào Menu Analyze -> Regression -> Liner Bước 2: Đưa biến vào Ô Dependent, Independent Rồi nhấn vào Save => Continue => Ok 2 Kết quả mô hình hồi quy đơn biến tuyến tính • Giả thuyết H0:... nhập càng cao là + age & rincom91 có tương quan thu n v ới h ệ sôế 0,189 cá nhần có tuổi càng lớn thì thu nh ập càng cao là 4.2 TƯƠNG QUAN RIẾNG PHÂẰ (PARTIAL CORRELATION) N Mục đích sử dụng: kiểm tra môế quan hệ tuyếế tính của hai biếế khi loại tr ừ ảnh h ưởng của yếế tôế i n n u khác Từ bảng tương quan 2 biếế trến, ta thầế biếế degree có tương quan thu n v ới biếế educ v ới h ệ sôết ương quan là... square = 0,500 cho thầế biếế Total Family Income giải thích đ ược 50% biếế y n n Respondent’s Income Tỷ lệ phương sai giải thích được là 0,500 có nghĩa là Thu nhập của gia đình (Total Family Income) giải thích được 50% cho s ự biếế thiến c ủa n thu nhập của người được phỏng vầế (Respondent’s Income) n Tổng bình phương phầầ hôầqui (Regression) giữa hai biếế = 15141,713 n i n Tổng bình phương phầầ dư (Residual)... thứ 2 của bảng biểu Coefficients chỉ ra răầ g có th ể có vầế đếầ ới đa n n n v cộng tuyếế n 6 1 HỒI QUY BỘI – PHƯƠNG PHÁP ENTER(TT) • Hầầ hếế các biếế khác có Partital & Part đếầ rầế nh ỏ so v ới Zero-order, nh ưng biếế Total Family u t n u t n Income la các giá trị này gầầ băầ g nhau Đếầ này có nghỉa là nhiếầ biếế nào được gi ải thích b ởi n n u u n Total Family Income thì cũng được giải thích băầ... ,027 a Dependent Variable: Respondent's Income Beta Sig -1,480 ,707 t ,139 31,241 ,000 • Trong bảng này ta nhận thầế: sôế y 0,848 mang dầế d ương, có nghĩa là t ổng thu nh ập u của gia đình (Total family income) có tương quan thu n v ới Thu nh ập của ng ười được phỏng vầế (Respondent’s Income) Từ đầy ta có thể viếế đ ược phương trình n t hôầ quy đơn như sau: Respondent’s Income = - 0,667 + 0,848 * Total... BỘI – PHƯƠNG PHÁP ENTER(TT) • Collinearity Diagnostics chỉ ra răầ g có nhiếầ vầế đếầ c ộng tuyếế n u n vếầ n HỒI QUY BỘI – PHƯƠNG PHÁP ENTER(TT • Eigenvalue có nhiếầ giá trị gầầ băầ g 0 chỉ ra răầ g các biếế đ ộc l ập có quan h ệ liến u n n n n quan cao và một sự thay đổi nhỏ vếầ trị d ẫn đếế sự thay đổi lớn trong sự ước giá n lượng Coefficent 6.1 HỒI QUY BỘI – PHƯƠNG PHÁP ENTER(TT) • Những giá... Respondent’s Incom và biếế độc lập là Respondent Socieconomic n n Index • • Sau khi thực hiện phần tích hôầquy đơn bội nhận thầế: i y + Biếế độc lập income91 (total family income) giải thích đ ược biếế phụ thu c n n rincome91 nhiếầ nhầế với r square là 0.500 ~ 50% u t • + Biếế agewed (age when first maried) giải thích đ ược biếế rincome91 thầế nhầế v ới n n p t r square là 0.014 ~ 1,4% có thể loại biếế này . Đề tài: sử dụng phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định mô hình) Giảng viên: TS. Trần Quang Trung SVTH: Nhóm 5 . "#$% Chọn Mẫu: Dựa vào cơ sở dữ liệu GSS93. Kích thước mẫu 150 0 Công cụ + Sử dụng công cụ phân tích tương quan để kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập với biến. 16.0. a) Mô hình hồi quy đơn biến. b) Vẽ biểu đồ. 2. Kết quả mô hình hồi quy đơn biến tuyến tính. 23$4 5 6789 992:; <3$=>?!4 Bước 1: Vào Menu Analyze