Đang tải... (xem toàn văn)
Ứng Dụng SPSS Trong Phân Tích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Tới Tỉ Suất Chết Của Trẻ Dưới 1 Tuổi Trên Thế Giới Lựa chọn các chỉ tiêu và phương pháp phân tích Các Biến Đưa Vào Phân Tích Phương Pháp Phân Tích Phân Tích Đặt Điểm Tỉ Suất Chết Của Trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
MỞ ĐẦU Chết tượng tự nhiên, qui luật sinh học tránh khỏi thể sống Liên Hợp Quốc Tổ chức Y tế giới đưa định nghĩa: “Chết vĩnh viễn tất biểu sống thời điểm đó, sau có kiện sinh sống xảy ra” Đối với nhóm dân cư khác (về tuổi, giới, nghề nghiệp ) mức độ chết khơng Người ta sử dụng tỉ suất chết đặc thù để đo mức chết nhóm dân cư riêng biệt, đáng quan tâm tỉ suất chết trẻ em tuổi (IMR) Đây tương quan số trẻ em tuổi bị chết năm so với số trẻ em sinh cịn sống thời điểm, đơn vị tính phần nghìn (‰) Ngày nay, với phát triển khoa học - công nghệ kĩ thuật, việc ứng dụng phần mềm nghiên cứu giảng dạy Địa lí, đặc biệt nghiên cứu giảng dạy Địa lí kinh tế - xã hội theo hướng định lượng ngày trở nên phổ biến mang lại hiệu cao mà số phần mềm SPSS (Statistical Products for the Social Services) Thông qua việc sử dụng ứng dụng SPSS, nhân tố ảnh hưởng đến tỉ suất chết trẻ em tuổi phạm vi toàn giới mức độ ảnh hưởng làm rõ, từ đề biện pháp nhằm giảm tỉ suất chết trẻ em tuổi NỘI DUNG LỰA CHỌN CÁC CHỈ TIÊU, PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH 1.1 Nguồn số liệu Với mục đích phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi toàn giới, nguồn số liệu sử dụng chủ yếu lấy từ Microsoft Encarta Premium 2009 Các số liệu lấy từ bảng thống kê Encarta kết nối xử lí qua phần mềm Microsoft Office Excel 2003, SPSS 11.5 MapInfo 9.0 Tuy nhiên số liệu từ Microsoft Encarta Premium 2009 không đồng mặt thời gian khơng gian Chính vậy, phân tích này, tác giả giữ lại số lượng 162 quốc gia giới coi tiêu đồng năm 2008 Mặc dù số lượng quốc gia chưa thật đầy đủ điều khơng ảnh hưởng nhiều đến kết nghiên cứu Ngoài ra, liệu giới lấy World Development Indicator (WDI) Ngân hàng Thế giới (WB) Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 1.2 Các biến đưa vào phân tích Để phân tích tỉ suất chết trẻ em tuổi giới, tác giả lựa chọn biến sau: - Tỉ suất chết trẻ em tuổi (‰) (imr) - Tỉ suất sinh thô (‰) (cbr) - Tỉ suất chết thô (‰) (cdr) - Số dân trung bình/1 bác sĩ (dân) (bac_si) - Tỉ lệ dùng nước tổng dân số (%) (nuoc_sach) - GNP bình qn theo đầu người (USD) (GNP_bq) Có thể thấy tiêu thuộc nhân tố thể phát triển ngành Y tế công tác chăm sóc sức khỏe quốc gia (như số dân trung bình/ bác sĩ, tỉ lệ người dân sử dụng nước sạch), nhân tố thể đặc điểm nhân học (như tỉ suất chết trẻ em tuổi, tỉ suất sinh thô, tỉ suất chết thô) nhân tố kinh tế (GNP bình quân theo đầu người) 1.3 Phương pháp phân tích Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp phân tích số liệu thống kê SPSS sau: - Thủ tục Frequency để thu mô tả chi tiết tỉ suất chết trẻ em tuổi - Thủ tục Descriptives để thu thống kê - Tương quan nhị biến để phân tích mối tương quan tỉ suất chết trẻ em tuổi với nhân tố ảnh hưởng - Hồi quy tuyến tính đơn giản hồi quy tuyến tính bội để dự báo thay đổi tỉ suất chết trẻ em tuổi - Phân tích cụm (Cluster Analysis) để phân kiểu nước giới theo tiêu đưa Để trực quan hóa phân tích, kết nối liệu từ SPSS với phần mềm Microsoft Office Excel MapInfo thành lập đồ: - Tỉ suất chết trẻ em tuổi giới năm 2008 - Tỉ suất chết trẻ em tuổi giới năm 2008 theo phương pháp hồi quy bội - Sự chênh lệch tỉ suất chết trẻ em tuổi theo thực tế theo phương pháp hồi quy bội - Phân kiểu quốc gia giới theo tỉ suất chết trẻ em tuổi nhân tố ảnh hưởng Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 2 PHÂN TÍCH ĐẶC ĐIỂM TỈ SUẤT CHẾT CỦA TRẺ EM DƯỚI TUỔI TRÊN THẾ GIỚI 2.1 Khái quát chung Tỉ suất chết trẻ em tuổi thước đo đặc biệt quan trọng phân tích mức chết dân cư, phản ánh điều kiện sống, trình độ ni dưỡng, chăm sóc sức khoẻ trẻ em có ảnh hưởng lớn đến mức chết chung tuổi thọ trung bình dân cư Để phân tích thực trạng tỉ suất suất chết trẻ em tuổi quốc gia giới ta sử dụng thủ tục Frequencies SPSS: Menu/ Analyze/ Descriptive Statistics/ Frequencies - Chọn biến (Variable): imr - Nhấn nút Statistics: + Trong Central Tendency: chọn Mean, Meadian, Mode + Trong Percentile values: add 10 90 + Trong Distribution: chọn Skewness, Kutoris + Trong Dispersion: chọn Std deviation, Minimum, Maximum, Range - Nhấn nút Chart: chọn Histogram, With normal curve Ta thu kết sau: Bảng Statistics Statistics TØ st cđa chÕt cđa trỴ em d−íi ti Valid Missing Mean Median Mode Std Deviation Skewness Std Error of Skewness Kurtosis Std Error of Kurtosis Range Minimum Maximum Percentiles 10 90 N 162 37.658 23.750 11.7(a) 34.3345 1.354 191 1.926 379 180.0 2.3 182.3 4.530 87.970 a Multiple modes exist The smallest value is shown Qua bảng ta thấy: - Số lượng quốc gia phân tích 162 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới - Tỉ suất chết trẻ em tuổi trung bình tồn giới 37,658 ‰ Tỉ suất chết trẻ em tuổi trung vị 23,750 ‰ Như có 1/2 số nước phân tích có tỉ suất chết trẻ em tuổi cao 23,750 ‰ 1/2 số nước cịn lại có tỉ suất chết trẻ em tuổi thấp 23,750 ‰ Tỉ suất chết trẻ em tuổi trung bình cao trung vị cho thấy mẫu có phân phối không cân xứng - Độ lệch chuẩn mẫu (Std Deviation) 34,3 cho thấy độ lệch phân phối - Nhiều quốc gia có chung giá trị, nhiên giá trị phổ biến (có tần số lớn nhất) 11,7‰ Quốc gia có tỉ suất chết trẻ em tuổi thấp giới đạt 2,3‰ quốc gia có tỉ suất chết trẻ em tuổi cao giới đạt 182,3‰ Khoảng biến thiên thực tế (Range) 180,0 - 10% số nước có tỉ suất tử thơ thấp đạt từ 4,530 ‰ trở xuống; 10% số nước có tỉ suất tử thô cao đạt từ 87,97 ‰ trở lên Để xác định quốc gia có tỉ suất chết trẻ em tuổi cao nhất, thấp giới, ta thực bước sau: Menu/ Data/ Select Cases/ If condition is satisfield, chọn biến imr ≤ 4,53 imr ≥ 87,97 ta có bảng sau: 10% số nước có tỉ suất chết trẻ em tuổi thấp giới (≤ 4,53 ‰) STT Country Singapore Sweden Japan Iceland France Finland Norway Czech Republic imr 2.3 2.8 2.8 3.2 3.4 3.5 3.6 3.8 STT 10 11 12 13 14 15 16 Country Malta Germany Switzerland Slovenia Spain Denmark Austria Australia imr 3.8 4.0 4.2 4.3 4.3 4.4 4.5 4.5 10% số nước có tỉ suất chết trẻ em tuổi cao giới (≥ 87,97 ‰) STT Country Angola Sierra Leone Liberia Niger Somalia Mozambique Mali Guinea-Bissau imr STT 182.3 156.2 143.9 115.4 111.3 107.8 103.8 101.6 10 11 12 13 14 15 16 Country Zambia Chad Djibouti Bhutan Nigeria Malawi Ethiopia Burkina Faso imr 101 100.4 99.1 94.3 93.9 90.5 90.2 88.3 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới Biểu đồ thể tần suất tỉ suất chết trẻ em tuổi giới TØ st chÕt cđa trỴ em d−íi ti 40 30 Frequency 20 10 Std Dev = 34.33 Mean = 37.7 N = 162.00 0 18 0 17 0 16 0 15 0 14 0 13 0 12 0 11 0 10 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 TØ suÊt chÕt cđa trỴ em d−íi ti Qua quan sát biểu đồ bảng Statistics ta thấy: - Độ lệch (Sknewness) biểu đồ 1,354 Kết mang giá trị dương phân phối bị lệch phải Tỉ số độ lệch sai số chuẩn (Skewness/Std Error of Skewness): 1,354/0,191 = 7,089 cho thấy phân phối bị lệch với đuôi phải dài - Độ nhọn (Kurtosis) 1,926 tỉ số độ nhọn với sai số chuẩn (Kurtosis/ Std Error of Kurtosis): 1,926/0,379 = 5,08 đuôi phân phối dài đuôi phân phối chuẩn Để biểu đồ cân xứng hơn, ta tiến hành logarit số 10 biến imr lập biểu đồ tần xuất cho trị số Thực sau: vào Transform/ Compute - Trong ô Target Variable: nhập log_imr - Đến khoang Function: dùng dọc tìm đến hàm LG10[numexpr], chọn biến imr - Chạy Frequencies phần với biến (Variable) log_imr Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới Logarit cña tØ st chÕt cđa trỴ em d−íi ti 30 20 Frequency 10 Std Dev = 46 Mean = 1.37 N = 162.00 38 63 50 88 75 1.13 1.00 1.38 1.25 1.63 1.50 1.88 1.75 2.13 2.00 2.25 LOG_IMR Biểu đồ tần suất thể tỉ suất chết trẻ em tuổi đơn vị logarit số 10 Ta thấy cân xứng so với số liệu ban đầu 2.2 Tỉ suất chết trẻ em tuổi phân theo châu lục 2.2.1 Tình hình chung Để phân tích tỉ suất chết trẻ em tuổi theo châu lục ta thực bước: - Sử dụng công cụ Split file: Menu/ Data/ Split file chọn Compare group Trong mục Group based on: chọn chau_luc - Sử dụng công cụ Analyze/ Descriptive Statistics/ Descriptive/ chọn biến imr Tiếp tục nhấn vào Options kích chọn thẻ: Mean, Std devation, Minimum, Maximum Kết phép phân tích cho ta bảng: Descriptive Statistics TØ suÊt cña chÕt cña trỴ em d−íi ti Châu lục Europe Africa Asia North America South America Oceania N 34 49 38 18 13 10 Minimum 2.8 13.7 2.3 4.6 8.2 4.5 Maximum 56.4 182.3 94.3 62.3 49.1 51.1 Mean 9.921 74.339 32.608 20.283 23.115 21.600 Std Deviation 11.0413 34.3247 22.7372 12.7158 10.2099 15.8991 Nhằm mơ hình hóa trực quan tương quan tỉ suất chết trẻ em tuổi châu lục, sử dụng công cụ Graph để vẽ biểu đồ hộp Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới Cách làm: Menu/ Graph/ Boxplot Chọn Simple, Define Trong Variable: chọn biến imr ; Category Axis: chọn biến chau_luc ; Label cases by: chọn biến country, ta kết sau: 200 TØ suÊt chÕt cđa trỴ em d−íi ti Angola Sierra Leone Liberia 100 Haiti Azerbaijan Bolivia Vanuatu Turkey Romania Armenia Albania Bulgaria Chile -100 N= 34 49 Europe 38 Asia Africa 18 13 10 South America North America Oceania Ch©u lơc Từ bảng số liệu biểu đồ ta thấy: - Châu Phi châu lục có tỉ suất chết trẻ em tuổi cao giới với giá trị trung bình, cực đại, cực tiểu 74,339 ‰, 13,7‰, 182,3‰ cao so với châu lục khác Khoảng biến thiên tứ phân vị (chiều cao hộp) lớn chứng tỏ tỉ suất chết trẻ em tuổi có chênh lệch nước - Châu Âu châu lục có tỉ suất chết trẻ em tuổi thấp giới với trung bình 9,921 ‰ Khoảng biến thiên tứ phân vị không lớn chứng tỏ nước có chênh lệch - Tiếp theo đến Bắc Mĩ, châu Đại Dương, Nam Mĩ châu Á Trong châu Á châu lục có giá trị cực tiểu thấp (2,3‰) khoảng biến thiên tứ phân vị lại lớn nhất, chí châu Phi - Biểu đồ hộp cung cấp cho thấy trường hợp ngoại lai châu lục Châu Âu châu lục có nhiều trường hợp ngoại lai với quốc gia Azerbaijan, Turkey, Romania, Armenia, Albania, Bungaria Ngoài châu lục khác có trường hợp ngoại lai châu Phi có Angola, Sierra Leon Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới Liberia; Bắc Mĩ có Haiti ; Nam Mỹ có Bolivia, Chile Châu Đại Dương có Vanuatu Chỉ riêng châu Á khơng có trường hợp ngoại lai Để thấy rõ mức độ phân hóa tỉ suất chết trẻ em tuổi theo châu lục, ta phân chia nhóm Tiến hành thao tác Menu/ Transform/ Recode/ Recode into Different xếp tỉ suất chết trẻ em tuổi thành nhóm: - Nhóm 1: thấp (dưới 10‰) - Nhóm 2: trung bình (từ 10‰ đến 40‰) - Nhóm 3: cao (từ 40‰ đến 80‰) - Nhóm 4: cao (trên 80‰) Khi đó, ta có thêm biến nhom_imr Sau thực thao tác trên, để phân tích ta chạy bảng Menu/ Analyze/ Table/ General table Chọn row: chau_luc, col: nhom_imr; ô Edit Statistics chọn “count” “row%” Kết cho bảng sau: Châu lục Europe Africa Asia North America South America Oceania thấp Count Row % 27 79.4% phân nhóm imr trung bình cao Count Row % Count Row % 17.6% 2.9% 14.3% 21 42.9% 21 55.3% 12 31.6% 10.5% 16.7% 14 77.8% 5.6% 7.7% 11 84.6% 7.7% 20.0% 60.0% 20.0% cao Count Row % 21 42.9% 2.6% Qua bảng ta thấy: phần lớn nước châu Âu có tỉ suất chết trẻ em tuổi thấp châu Phi, tỉ suất chết trẻ em tuổi hầu mức cao cao Cịn châu lục khác tỉ suất chết trẻ em tuổi chủ yếu mức trung bình Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 2.2 Các châu lục Để phân tích đặc điểm tỉ suất chết trẻ em tuổi theo châu lục từng, ta thực thao tác gộp nhóm quốc gia theo châu lục lệnh Select Case: Menu/ Data/ Select Cases/ chọn If condition is satisfield/ chọn biến chau_luc tương ứng với chữ số (1, 2, 3, 4, 5, 6) Ở tác giả thực phân tích hai châu lục có tỉ suất chết trẻ em tuổi thấp cao châu Âu châu Phi a Châu Âu Bảng thống kê tỉ suất chết trẻ em tuổi châu Âu: Statistics TØ st cđa chÕt cđa trỴ em d−íi tuæi N Valid Missing Mean Median Std Deviation Skewness Std Error of Skewness Kurtosis Std Error of Kurtosis Minimum Maximum 34 9.921 5.700 11.0413 2.918 403 9.647 788 2.8 56.4 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới TØ st chÕt cđa trỴ em d−íi ti 30 20 Frequency 10 Std Dev = 11.04 Mean = 9.9 N = 34.00 5.0 15.0 10.0 25.0 20.0 35.0 30.0 45.0 40.0 55.0 50.0 TØ suÊt chÕt cña trỴ em d−íi ti Qua bảng biểu đồ ta thấy châu Âu châu lục có tỉ suất chết trẻ em tuổi 9,921‰, thấp nhiều so với mức trung bình tồn giới (37,658‰) Phân phối bị lệch phải lớn, đuôi phải dài so với phân phối chuẩn b Châu Phi Bảng thống kê tuổi thọ bình quân lúc sinh châu Phi: Statistics TØ suÊt cña chÕt cđa trỴ em d−íi ti N Valid Missing Mean Median Std Deviation Skewness Std Error of Skewness Kurtosis Std Error of Kurtosis Minimum Maximum 49 74.339 69.600 34.3247 714 340 1.371 668 13.7 182.3 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 10 - Model biến Số dân trung bình bác sĩ bị loại khỏi mơ hình Model Summary(c) Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate Change Statistics 916(a) 839 834 13.9943 R Square Change 839 915(b) 836 832 14.0632 -.003 F Change df1 df2 Sig F Change 162.629 156 000 2.550 156 112 a Predictors: (Constant), Logarit GNP_bq, Tỉ suất chết thơ, Tỉ suất sinh thơ, Số dân trung bình bác sĩ, Tỉ lệ dùng nước tổng số dân b Predictors: (Constant), ), Logarit GNP_bq, Tỉ suất chết thô, Tỉ suất sinh thô, Tỉ lệ dùng nước tổng số dân c Dependent Variable: Tỉ suất chết trẻ em tuổi Qua bảng ta thấy trị số R2 mơ hình với biến độc lập 0,839 R2 mơ hình với biến độc lập 0,836, tức thay đổi loại bỏ dần biến Như biến độc lập bị loại bỏ khơng có quan hệ nhiều với biến phụ thuộc Trị số R2 cho thấy biến độc lập đưa vào giải thích khoảng 84% biến thiên tỉ suất chết trẻ em tuổi, tăng khoảng gần 20% so với mơ hình sử dụng tỉ suất sinh thô biến độc lập phương pháp hồi quy tuyến tính đơn giản (R2 = 0,590) Do ta chọn mơ hình Coefficients(a) Model (Constant) Standardized Coefficients t Beta Collinearity Statistics Correlations Sig Zeroorder Partial Part Tolerance VIF 5.546 000 Tỉ suất sinh thô 859 140 296 6.112 000 768 440 196 441 2.269 Tỉ suất chết thô 2.415 276 341 8.746 000 667 574 281 677 1.476 000 000 074 1.597 112 692 127 051 478 2.090 -.405 097 -.219 -4.163 000 -.777 -.316 -.134 373 2.680 -10.871 2.561 -.219 -4.245 000 -.742 -.322 -.136 387 2.584 Số dân trung bình bác sĩ Unstandardized Coefficients Std B Error 64.937 11.710 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân Logarit GNP_bq (Constant) 68.965 11.491 6.002 000 Tỉ suất sinh thô 896 139 309 6.433 000 768 457 208 453 2.208 Tỉ suất chết thô 2.585 256 365 10.086 000 667 627 326 794 1.259 -.421 097 -.228 -4.336 000 -.777 -.327 -.140 377 2.650 -11.941 2.484 -.241 -4.807 000 -.742 -.358 -.155 415 2.408 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân Logarit GNP_bq a Dependent Variable: Tỉ suất chết trẻ em tuổi Bảng cho thấy Số dân trung bình bác sĩ có trị số t 1,597, khơng hữu ích hồi qui nên biến bị loại bỏ Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 18 Từ kết ta có phương trình hồi quy đa bội: imr = 68,965 + [0,896*cbr] + [2,585*cdr] - [0,421*nuoc_sach] - [11,941*log_gnp] Sau chuẩn hóa theo hệ số beta, phương trình hồi qui có dạng: zimr = [0,309*zcbr] + [0,365*zcdr] - [0,228*znuoc_sach] - [0,241*zLog_gnp] Pre_2 tính tốn dự báo tỉ suất chết trẻ em tuổi theo phương pháp hồi quy bội, Res_2 phần chênh lệch dư tỉ suất chết trẻ em tuổi thực tế với tỉ suất chết trẻ em tuổi theo phương pháp hồi qui bội Các kết phân tích SPPP xuất sang Excel kết nối liệu với MapInfo 9.0, từ thể phân bố không gian kết phân tích qua đồ: Tỉ suất chết trẻ em tuổi giới theo phương pháp hồi quy bội ; Phần chênh lệch tỉ suất chết trẻ em tuổi theo thực tế theo phương pháp hồi quy bội Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 19 PHÂN KIỂU CÁC QUỐC GIA THEO ĐẶC ĐIỂM TÍ SUẤT CHẾT CỦA TRẺ EM DƯỚI TUỔI VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG Tỉ suất chết trẻ em tuổi giới chịu tác động nhiều nhân tố khác với mức độ ảnh hưởng không giống Ngay quốc gia, châu lục tỉ suất có chênh lệch đáng kể Việc phân chia quốc gia thống kê thành nhóm, kiểu khác giúp ta có tranh tổng quan đặc điểm nhân tố tác động tới tỉ suất chết trẻ em tuổi 5.1 Lựa chọn tiêu Để tiến hành phân kiểu quốc gia theo tỉ suất chết trẻ em tuổivà nhân tố tác động, ta lựa chọn biến sau: - Tỉ suất chết trẻ em tuổi (‰) (imr) - Tỉ suất sinh thô (‰) (cbr) - Tỉ suất chết thô (‰) (cdr) - Số dân trung bình/1 bác sĩ (dân) (bac_si) - Tỉ lệ dùng nước tổng dân số (%) (nuoc_sach) - GNP bình quân theo đầu người (USD) (GNP_bq) 5.2 Các bước tiến hành Vào Menu/ Analyze/ Classify/ Hierarchical Cluster Trong hộp thoại ra: - Trong Variables: đưa biến lựa chọn vào (imr, cbr, cdr, bac_si, nuoc_sach, GNP_bq) Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 20 - Label cases by: country - Phần Cluster : chọn Cases Phần Display :chọn Statistics Plot - Nhấn vào Statistics, hộp thoại Statistics xuất Chọn Agglomeration Schedule Proximity Matrix - Nhấn vào Plots, hộp thoại Plots xuất hiện, chọn Dendrogram - Nhấn vào Method, hộp thoại Method xuất Chọn phương pháp phân cụm Ward’s method; thước đo Squared Euclidean distance, chuẩn hóa giá trị Z scores chọn By variable - Nhấn nút Save Hộp thoại Save New Variables xuất Ở khung Cluster Mambership có tùy chọn, chọn Range of Solutions, chẳng hạn từ cụm đến cụm Trong Data View xuất biến clu6_1, clu5_1, clu4_1, clu3_1 Các kết phân kiểu trình bày file output “phan kieu imr” Xuất file SPPP sang Excel ta có Bảng phân chia quốc gia theo trường hợp từ – nhóm: COUNTRY Albania Armenia Austria Azerbaijan Belarus Bosnia and Herzegovina Bulgaria Croatia Cyprus Czech Republic Denmark Estonia Finland F.Y.R.O Macedonia France Germany Hungary Iceland Latvia Luxembourg Malta Moldova Netherlands, The Norway Portugal Romania Slovakia Slovenia Spain Sweden CLU6_1 2 2 2 3 3 3 2 3 2 CLU5_1 2 2 2 3 3 3 2 3 2 2 CLU4_1 2 2 2 3 3 3 2 3 2 2 CLU3_1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 21 Switzerland Turkey Ukraine United Kingdom Algeria Angola Benin Botswana Burkina Faso Burundi Cameroon Cape Verde Central African Republic Chad Comoros Congo (ROC) Congo (DRC) Djibouti Egypt Equatorial Guinea Ethiopia Gabon Gambia, The Ghana Guinea Guinea-Bissau Kenya Lesotho Liberia Libya Madagascar Malawi Mali Mauritania Mauritius Morocco Mozambique Niger Nigeria Rwanda Senegal Seychelles Sierra Leone Somalia South Africa Sudan Swaziland Tanzania Togo Tunisia Uganda Zambia Zimbabwe 3 6 6 4 6 4 6 6 6 5 6 5 4 6 6 3 5 5 1 5 1 5 5 5 4 5 4 1 5 5 3 4 4 4 1 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 4 1 3 3 3 1 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 1 3 3 3 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 22 Bahrain Bangladesh Bhutan Cambodia China Georgia India Indonesia Iran Israel Japan Jordan Kazakhstan South Korea Kyrgyzstan Laos Lebanon Malaysia Maldives Mongolia Nepal Oman Pakistan Papua New Guinea Philippines Qatar Russia Saudi Arabia Singapore Sri Lanka Syria Tajikistan Thailand Turkmenistan United Arab Emirates Uzbekistan Vietnam Yemen Antigua and Barbuda Bahamas, The Barbados Belize Canada Costa Rica Dominica Dominican Republic El Salvador Grenada Guatemala Haiti Honduras Jamaica Mexico 1 1 1 4 4 2 1 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 23 Nicaragua Panama United States Argentina Bolivia Brazil Chile Colombia Ecuador Guyana Paraguay Peru Suriname Trinidad and Tobago Uruguay Venezuela Australia Fiji Islands Kiribati Marshall Islands Micronesia, Fed States of New Zealand Palau Solomon Islands Tonga Vanuatu 1 1 1 1 1 2 4 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Các kết phân kiểu trình bày sơ đồ hình (lưu file Output) thể đồ Các đặc trưng trung bình nhóm trình bày bảng thống kê cơng cụ Analyze/ Table/ Basic table - Trong Sumarries: đưa biến chọn vào - Trong Down: chọn biến phân kiểu vừa tạo clu6_1, clu5_1, clu4_1, clu3_1 - Nhấn vào Statistics: chọn Count, Mean - Nhấn vào Layout: chọn sau Ta có kết cụ thể nhóm sau: Các đặc trưng trung bình tiêu cụm theo phương án nhóm Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 24 Ward Method Count 50 Mean 24.2 50 21.3 50 50 50 50 37 37 5.6 1311 88 3582 11.4 11.1 Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thô 37 37 37 37 16 16 9.1 849 97 11041 4.1 10.1 Tỉ suất chết thơ 16 9.0 Số dân trung bình bác sĩ Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người 16 16 16 352 100 46079 Tỉ suất chết trẻ em tuổi 22 54.8 Tỉ suất sinh thô 22 23.0 Tỉ suất chết thơ Số dân trung bình bác sĩ Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người 22 22 22 22 9.4 4641 71 1787 Tỉ suất chết trẻ em tuổi 11 111.8 Tỉ suất sinh thô 11 41.9 Tỉ suất chết thô 11 11 11 18.1 32625 52 11 26 26 396 75.6 37.0 Số dân trung bình bác sĩ Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 26 26 26 14.5 10735 60 GNP bình quân theo đầu người 26 963 Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thơ Tỉ suất chết thơ Số dân trung bình bác sĩ Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thơ Tỉ suất chết thơ Số dân trung bình bác sĩ Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người Số dân trung bình bác sĩ Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thô Tỉ suất chết thô Trong phương án phân chia nước giới thành nhóm: - Nhóm có 50 nước bao gồm nước Nam Á, Bắc Phi, Trung Nam Mỹ (trừ Achentina) Đặc trưng nhóm tất tiêu mức trung bình thấp giới, tỉ suất chết trẻ em tuổi đạt 24,2‰ Việt Nam thuộc nhóm - Nhóm có 37 nước bao gồm nước Đơng Nam Âu, Hàn Quốc, Achentina… Nhóm có tỉ suất chết trẻ em tuổi mức thấp với 11,4‰, GNP bình quân đầu người cao, điều kiện y tế chăm sóc sức khoẻ tốt với bình quân 849 dân bác sĩ 97% dân số dùng nước Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 25 - Nhóm có 16 nước bao gồm nước Bắc Mĩ, Tây Âu, Nhật Bản Ơxtrâylia Đây nhóm có tỉ suất chết trẻ em tuổi thấp giới (4,1‰) nước phát triển, GNP bình quân theo đầu người cao (46079 USD), điều kiện y tế chăm sóc sức khoẻ tốt thể qua bình quân 352 dân bác sĩ 100% dân số dùng nước - Nhóm có 22 nước chủ yếu châu Á châu Phi Pakixtan, Campuchia, Mông Cổ, Nêpan, Cônggô, Nam Phi, Sudan… Các tiêu nhóm mức trung bình giới - Nhóm có 11 nước hầu hết thuộc châu Phi Angola, Burundi, Somalia, Siera Leon… Đây nhóm có tỉ suất chết trẻ em tuổi cao giới với 111,8‰, tỉ suất sinh thô tỉ suất chết thô cao nước nghèo, GNP bình quân theo đầu người thấp (chỉ có 396 USD), bình qn tới 32625 dân có bác sĩ tỉ lệ dân dùng nước có 52% - Nhóm có 26 nước gồm nước châu Phi vài nước châu Á Kenya, Camerun, Mali, Nigeria, Yemen, Butan, Lào… Tỉ suất chết trẻ em tuổi nhóm thuộc loại cao giới GNP bình quân đầu người tỉ lệ dân số dùng nước thấp (chỉ cao nhóm 5) Như vậy, với phương án nhóm trên, ta chia nhóm nước giới với tỉ suất chết trẻ em tuổi mức : cao (nhóm 5), cao (nhóm 6), trung bình (nhóm 4), trung bình thấp (nhóm 1), thấp (nhóm 2) thấp (nhóm 3) Trong phương án phân chia nước giới thành nhóm, gộp nhóm từ phương án nhóm thể qua bảng sau: Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 26 Ward Method Ward Method Group Total 50 50 37 37 16 16 22 22 11 Group Total 72 37 16 11 11 26 26 26 162 Bảng cho thấy nhóm phương án nhóm gộp thành nhóm (nhóm 1) gồm có 72 nước Tỉ suất chết trẻ em tuổi nhóm 33,6‰, tiêu khác mức trung bình giới Các nhóm cịn lại (2, 3, 5, 6) phương án nhóm khơng thay đổi chuyển sang phương án nhóm trở thành nhóm 2, 3, 4, Các đặc trưng trung bình tiêu cụm theo phương án nhóm Count Ward Method 72 33.6 Tỉ suất sinh thô 72 21.8 Tỉ suất chết thô 72 6.7 Số dân trung bình bác sĩ 72 2329 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 72 83 GNP bình quân theo đầu người 72 3034 Tỉ suất chết trẻ em tuổi 37 11.4 Tỉ suất sinh thô 37 11.1 Tỉ suất chết thô 37 9.1 Số dân trung bình bác sĩ 37 37 849 97 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người 37 11041 Tỉ suất chết trẻ em tuổi 16 4.1 Tỉ suất sinh thô 16 10.1 Tỉ suất chết thơ 16 9.0 Số dân trung bình bác sĩ 16 352 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thô 16 16 11 11 100 46079 111.8 41.9 Tỉ suất chết thô 11 18.1 11 32625 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người Tỉ suất chết trẻ em tuổi 11 11 26 52 396 75.6 Tỉ suất sinh thô 26 37.0 Tỉ suất chết thô 26 14.5 Số dân trung bình bác sĩ 26 10735 Số dân trung bình bác sĩ Mean Tỉ suất chết trẻ em tuổi Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 27 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 26 60 GNP bình quân theo đầu người 26 963 Như với phương án nhóm, chia nhóm nước mức : cao (nhóm 4), cao (nhóm 5), trung bình (nhóm 1), thấp (nhóm 2), thấp (nhóm 3) Từ phương án phân chia nước giới thành nhóm chuyển sang phương án nhóm, việc gộp nhóm diễn sau: Ward Method Ward Method 37 37 16 16 11 Group Total Group Total 72 72 72 37 16 11 26 26 37 162 Lúc này, nhóm 1, 2, phương án nhóm giữ nguyên sang phương án nhóm, cịn hai nhóm phương án nhóm gộp lại trở thành nhóm phương án nhóm Nhóm gồm có 37 nước, có tỉ suất chết trẻ em tuổi, tỉ suất sinh thô, tỉ suất chết thô, số dân trung bình bác sĩ cao giới tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân đầu người thấp giới Các đặc trưng trung bình tiêu cụm theo phương án nhóm Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 28 Ward Method Count 72 72 Mean 33.6 21.8 Tỉ suất chết thơ 72 6.7 Số dân trung bình bác sĩ 72 2329 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 72 83 GNP bình quân theo đầu người 72 3034 37 11.4 Tỉ suất sinh thô 37 11.1 Tỉ suất chết thô 37 9.1 Số dân trung bình bác sĩ 37 849 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 37 97 GNP bình quân theo đầu người 37 11041 Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thô 16 16 4.1 10.1 Tỉ suất chết thô 16 9.0 Số dân trung bình bác sĩ 16 352 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 16 100 GNP bình quân theo đầu người 16 46079 Tỉ suất chết trẻ em tuổi 37 86.4 Tỉ suất sinh thô 37 38.4 Tỉ suất chết thô 37 15.6 Số dân trung bình bác sĩ 37 17243 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 37 58 GNP bình quân theo đầu người 37 795 Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thô Tỉ suất chết trẻ em tuổi Như vậy, với phương án nhóm, chia nhóm nước với tiêu thành mức : cao (nhóm 4), cao (nhóm 1), trung bình (nhóm 2) thấp (nhóm 3) Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 29 Trong phương án nhóm, gộp nhóm từ phương án nhóm thể sau: Ward Method Ward Method 72 37 3 Group Total 72 37 16 Group Total 109 16 16 37 37 37 162 Nhóm phương án nhóm gộp lại thành nhóm phương án nhóm với 109 nước giới, tiêu đưa đạt mức trung bình giới tỉ suất chết trẻ em tuổi 26,0‰, GNP bình quân đầu người 5752 USD… Cịn nhóm phương án nhóm khơng thay đổi trở thành nhóm phương án nhóm Các đặc trưng trung bình tiêu cụm theo phương án nhóm Ward Method Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thô Count 109 Mean 26.0 109 18.1 Tỉ suất chết thô 109 7.5 Số dân trung bình bác sĩ 109 1826 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân GNP bình quân theo đầu người 109 109 16 88 5752 4.1 Tỉ suất chết trẻ em tuổi Tỉ suất sinh thô 16 10.1 Tỉ suất chết thơ 16 9.0 Số dân trung bình bác sĩ 16 352 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 30 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 16 100 GNP bình quân theo đầu người 16 46079 Tỉ suất chết trẻ em tuổi 37 86.4 Tỉ suất sinh thô 37 38.4 Tỉ suất chết thơ 37 15.6 Số dân trung bình bác sĩ 37 17243 Tỉ lệ dùng nước tổng số dân 37 58 GNP bình quân theo đầu người 37 795 Như với phương án nhóm, nhóm nước lúc chia thành mức: cao (nhóm 3), trung bình (nhóm 1) thấp (nhóm 2) Qua phân tích phân kiểu nước theo tiêu đưa ra, tác giả nhận thấy thay đổi nhóm kiểu quốc gia số lượng quốc gia nhóm tùy thuộc vào số lượng nhóm mà ta lựa chọn Tuy nhiên, qua phương án phân chia từ nhóm đến nhóm nhóm ln giữ ngun Nhóm bao gồm 16 nước phát triển giới, có kinh tế điều kiện sống cao, tỉ suất chết trẻ em tuổi thấp Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 31 KẾT LUẬN SPSS công cụ hữu dụng việc đánh giá, phân tích tiêu Địa lí kinh tế - xã hội cách khoa học có tính định lượng cao Trong nghiên cứu này, thông qua nguồn số liệu đáng tin cậy, tác giả dùng phần mềm SPSS kết hợp với phần mềm Map Info để khái quát tranh tỉ suất chết trẻ em tuổi giới, phân tích tiêu tác động đến tỉ suất chết trẻ em tuổi, xây dựng phương trình tính tốn, đồ dự báo khả xảy để từ có điều chỉnh hợp lí, đồng thời tiến hành phân kiểu nước giới theo tiêu lựa chọn Đây kết bước đầu, tạo tiền đề định hướng cho nghiên cứu dân cư kinh tế - xã hội tương lai TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Văn Liệu, Nguyễn Đình Cử, Nguyễn Quốc Anh SPSS - Ứng dụng phân tích liệu quản trị kinh doanh khoa học tự nhiên – xã hội NXB Giao thông vận tải [2] GS.TS Nguyễn Viết Thịnh – PGS.TS Đỗ Thị Minh Đức Phân kiểu kinh tế - xã hội cấp tỉnh cấp huyện Việt Nam NXB Từ điển bách khoa, H2005 [3] GS.TS Nguyễn Viết Thịnh Phân tích Địa lí kinh tế trang trại nuôi thủy sản qua tổng điều tra nông thôn, nơng nghiệp thủy sản năm 2006 Tạp chí Khoa học trường Đại học Sư phạm Hà Nội, số 2/2009 [4] Hồng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS NXB Thống kê, 2005 [5] Phần mềm Microsoft Encarta Premium 2009 Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết trẻ em tuổi giới 32