Phương pháp Nghiên cứu Kinh tế TS Trần Thị Lan Hương Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam Email: lanhuongviames@yahoo.com Chương 7: Nhập xử lý số liệu số phần mềm 7.1 Nhập xử lý số liệu phần mềm Stata -Những vấn đề phần mềm Stata -Phân tích liệu Stata 7.2 So sánh tính phần mềm Stata với số loại phần mềm khác -Phần mềm SPSS -Ưu/nhược điểm phần mềm -Cách khắc phục Giới thiệu Stata  Stata phần mềm thống kê để quản lý, phân tích vẽ đồ thị số liệu Sức mạnh lớn Stata hồi quy Ưu điểm: dùng để phân tích liệu theo mẫu, có khả áp dụng chúng phân tích số liệu điều tra cơng cụ hồi quy Nhược điểm: Khả phân tích phương sai phân tích nhiều chiều  Có loại cửa sổ Stata: Command, Review, Variables Results  Cửa sổ Command cho phép đánh lệnh  Cửa sổ Review liệt kê lệnh sử dụng gần  Cửa sổ Variables liệt kê biến (variables) file liệu  Cửa sổ Results hình hiển thị kết thực lệnh Giới thiệu Stata  Ngồi ra, Stata có số cửa sổ khác lên ta chọn chúng Menu Windows, công cụ thực lệnh liên quan đến cửa sổ  Cửa sổ Graph: hiển thị đồ thị  Cửa sổ Viewer: hiển thị trợ giúp xem nội dung file văn  Cửa số Data Editor: cho phép hiệu đính file liệu dạng bảng Excel  Cửa sổ Do-file Editor: soạn thảo file chương trình  Cửa sổ Log: Để ghi nhật ký buổi làm việc  Cửa dổ Data Browse: Để xem tập liệu hoạt động Các Menu Stata  File: Open: Mở file số liệu Stata View: Xem file Stata cửa sổ Viewer Save: Lưu file số liệu với tên có Save as: Lưu file số liệu với tên File Name: Chọn tên file để đưa vào cửa sổ lệnh Log: đóng, mở xem file Log Save Graph: Lưu đồ thị Print Graph: in đồ thị Print Results: in kết Exit: Ra khỏi Stata Các Menu Stata  Edit: Copy text: copy văn đánh dấu Copy Table: copy bảng biểu đánh dấu Paste: Dán thông tin copy vào chỗ yêu cầu Table Copy options: tùy chọn copy bảng số liệu Graph copy options: tùy chọn copy đồ thị  Prefs: Tùy chọn màu sắc, font chữ , kích cỡ chữ Các Menu Stata  Data: Describe data: Cho biết thông tin biến, số thống kê biến Data editor: mở cửa sổ hiệu đính liệu Data browser: mở cửa sổ xem liệu Creat or change: tạo biến thay đổi nội dung biến Sort: xếp, phân tổ liệu Combine Datasets: Kết nối file liệu Label & Notes: Dán nhãn cho biến, cho trị số ghi lời cho tập liệu Variable Utilities: Đổi tên biến, so sánh hai biến Matrices: Một số lệnh ma trận Other Utilities: Một số lệnh khác biến ma trận Các Menu Stata  Graphs Easy graph: Vẽ đồ thị đơn giản: Scatter Plot, Line Graph, Bar Chat, Pie Chat Twoway Graphs: Vẽ đồ thị hai chiều Overlay Graphs: Vẽ nhiều đồ thị khung Bar chat: Đồ thị cột Pie chat: đồ thị bánh xe Historgram: đồ thị tần số Box plots: đồ thị hộp Scatter matrix: ma trận đồ thị phân tán Các Menu Stata  Statistics: Summaries, tables & tests: lập bảng kiểm định Linear regresstion and related: hồi quy tuyến tính lệnh liên quan Binary Outcomes: Hồi quy logistic Ordinal Outcomes: Hồi quy logistic thứ tự Categorical outcomes: Hồi quy logistic bội Selection models: Mơ hình Hecman Generalized linear modelss: Mơ hình tuyến tính tổng qt Nonparametric Analys: phân tích phi tham số Time series: Phân tích chuỗi thời gian Multivariate time series: Phân tích chuỗi thời gian chéo Survival analys: phân tích nguy Other multivariate analysis: phân tích nhiều chiều khác Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản  Phương trình biểu diễn tương quan hai biến (độc lập phụ thuộc) phương trình hồi quy đơn giản  Giả sử X biến độc lập, Y biến phụ thuộc  Y= αX + β phương trình hồi quy tuyến tính  Câu lệnh Stata: regress Y X Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản Year 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Thu nhập quốc dân (Yi) 20 22 25 27 30 32 33 35 36 37 Vốn đầu tư (Xi) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản Phân tích: Thu nhập quốc dân (Yi): biến phụ thuộc Vốn đầu tư (Xi): biến độc lập Câu lệnh Stata: regress Yi Xi scatter Yi Xi Muốn kiểm tra xem biến độc lập có ý nghĩa thống kê hay khơng ta nhìn vào số t Nếu t-value biến độc lập > (Hoặc >1,96) kết luận có mối quan hệ mặt thống kê Ý nghĩa thống kê: thay đổi biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản  Stata cho kết quả: t-stat=17.8 => biến số capital có ý nghĩa thống kê  R2= 0,976 =>97,6% độ biến thiên thu nhập quốc dân giải thích độ biến thiên vốn regress income capital 40 Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản income 30 25 20 scatter income capital => 35 Vẽ đồ thị: 10 12 14 capital 16 18 20 Phân tích hồi quy đa biến Mơ hình hồi quy đa biến có dạng Y=f(X) Với mơ hình phi tuyến tính chuyển thành dạng tuyến tính Ví dụ với dạng hàm số mũ chuyển thành tuyến tính cách lấy logaritm hai vé Hàm sản xuất: Y = AXα Lβ X, L vốn lao động Hàm chuyển thành dạng tuyến tính sau: ln(Y)= ln(A)+ αln(X) + βln(L) hay y= A0 + α x1 + β x2 Phân tích hồi quy đa biến Year 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Thu nhập quốc dân Vốn (Xi)- tỷ Lao động (Li) (Yi)- tỷ USD USD - triệu người 20 10 10 22 11 10.5 25 12 11 27 13 11.7 30 14 12 32 15 12.1 33 16 12.2 35 17 12.5 36 18 12.6 37 19 12.8 Phân tích hồi quy đa biến Cú pháp câu lệnh STATA Lệnh gen (viết tắt generate) nhằm tạo biến gen y=ln(Yi) gen x1=ln(Xi) gen x2=ln(x2) regress y x1 x2 Phân tích hồi quy đa biến Kết mơ hình: lưu ý ý nghĩa thống kê biến, R d Phân tích hồi quy đa biến Câu hỏi Trong mơ hình, vốn lao động có đóng góp tới thu nhập khơng? Các hệ số vốn lao động có ý nghĩa thống kê khơng? Hệ số R2 có ý nghĩa gì? Nếu vốn tăng 1% tăng trưởng kinh tế tăng %? Nếu lao động tăng 1% tăng trưởng kinh tế tăng % Phân tích hồi quy đa biến Hồi quy với biến giả (dummy variable) Cũng mơ hình số liệu trên, giả sử dự đoán việc VN tham gia WTO năm 2007 dẫn tới thay đổi mơ hình tăng trưởng Áp dụng mơ hình với biến giả wto= với năm từ 20072009 với năm từ 2000-2006 Cú pháp STATA: gen wto=0 replace wto=1 if year>=2007 regress y x1 x2 wto Phân tích hồi quy đa biến  Câu hỏi: Biến WTO có ý nghĩa thống kê khơng?  Viết phương trình hồi quy  Nếu mức ý nghĩa thống kê 1% biến có ý nghĩa thống kê Bài tập  Có số liệu hình bên:  Sử dụng Stata, nhập liệu hai cách  Nhập trực tiếp Stata (lệnh Edit)  Nhập vào Excel Import từ Stata  Chạy hồi quy điểm theo thu nhập gia đình  Rút nhận xét ý nghĩa thống kê, R2  Vẽ biểu đồ điểm (trục Y) theo thu nhập (trục X) Stata có đường thẳng thể phương trình hồi quy Điểm thi 10 9 8 7 6 5 Thu nhập gia đình 40 10 30 40 30 20 30 25 15 20 15 12 10 15 Bài tập Một sinh viên tiến hành nghiên cứu mối quan hệ Giá thuê nhà (triệu/tháng) Số phòng ngơi nhà Dữ liệu thu thập từ mẫu gồm 10 nhà cho thuê kết sau: Có thể dựa vào số phòng ngơi nhà để dự đốn giá th nhà không? Rút ý nghĩa thống kê biến X (Số phòng) Hệ số R2 mơ hình có ý nghĩa gì? Giả sử bạn thu thập thêm liệu để xác định biến số ảnh hưởng tới Giá thuê nhà Bạn thử liệt kê ba biến số ảnh hưởng tới Giá thuê nhà, lý giải dự đoán mối quan hệ biến số với Giá thuê nhà (thuận chiều hay ngược chiều) STT X = Số phòng Y = Giá thuê nhà (triệu/tháng) 1 2 5 6 15 10 12 So sánh Stata với SPSS, Sas Trên giới có chương trình phân tích thống kê thơng dụng, Stata, Spss Sas Sas chương trình mạnh quyền đắt nhất, người có trình độ cao ưa thích, khó học Stata thơng dụng trường học, có đến phiên Stata12, vừa dễ học lại rát mạnh, lệnh thực trực tiếp dễ dàng Spss dễ sử dụng + Quản lý liệu: Sas quản lý liệu tốt, cho phép thao tác liệu với cách Spss có soạn thảo liệu tương tự excel, nhiên quản lý liêu không mạnh Stata quản lý liệu Sas tốt Spss .. .Chương 7: Nhập xử lý số liệu số phần mềm 7.1 Nhập xử lý số liệu phần mềm Stata -Những vấn đề phần mềm Stata -Phân tích liệu Stata 7.2 So sánh tính phần mềm Stata với số loại phần mềm khác -Phần. .. file số liệu thỏa mãn biểu thức đưa vào xử lý In range: range giới hạn tập liên tiếp quan sát đưa vào xử lý Weight: quyền số điều tra mẫu Options: tùy chọn khác Ví dụ: list in 20/1: đọc liệu. .. -Phần mềm SPSS -Ưu/nhược điểm phần mềm -Cách khắc phục Giới thiệu Stata  Stata phần mềm thống kê để quản lý, phân tích vẽ đồ thị số liệu Sức mạnh lớn Stata hồi quy Ưu điểm: dùng để phân tích liệu