Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của cá nhân” (sử dụng phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định mô hình)

Chia sẻ: Sfdsf Sdfsd | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:48

0
40
lượt xem
14
download

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của cá nhân” (sử dụng phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định mô hình)

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

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

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của cá nhân” (sử dụng phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định mô hình)

  1. Đề tài: “ Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của cá nhân” (sử dụng phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định mô hình) • Giảng viên: TS. Trần Quang Trung • SVTH: Nhóm 5 1. Nguyễn Thanh Quế Anh 5. Phan Văn Thuộc 9. Hà Văn Thiện 2. Phạm Thị Hòa 6.Lê Minh Chính 10. Lê Thanh Điệp 3. Nguyễn Thị Thảo 7. Nguyễn Thị Thúy 11. Cao thị Thanh Thương 12 Phạm Minh Tuấn 4. Trần Thị Thanh Vân 8. Nguyễn Thị Thanh Mai
  2. 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.
  3. I. Đặt vấn đề - Mục tiêu nghiên cứu (tt) • Nhằm đưa ra những thông tin cần thiết để thực hiện cải thiện mức thu nhập của người dân, nhóm thực hiện nghiên cứu “ Các yếu tố tác động đến thu nhập của cá nhân”
  4. 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)
  5. 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)
  6. III. Phương Pháp và công cụ nghiên cứu 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.
  7. IV. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN BẰNG SPSS 4.1 TƯƠNG QUAN 2 BIẾN (BIVARIATE CORRELATION) Giả thuyết H0i: “ Biến i và biến rincom91 không có mối quan hệ tuyến tính, tức hệ số tương quan bằng 0” Trong đó: i lần lượt là income91, sei, degree, educ, agewed, age Xử lý bằng SPSS cho từng cặp biến: + Các bước thực hiện: Analyze  Correlate  Bivariate  đưa 2 biến cần xét tương quan vào module Variables, chọn hệ số tương quan, chọn loại kiểm định (2 phía hoặc 1 phía)  OK  Nhận kết quả ở file Output
  8. Vd: Xét tương quan giữa 2 biến income91 & rincom91 Kết quả:
  9.  Xử lý bằng SPSS cho toàn bộ các biến:
  10. Kết quả:
  11.  Nhận xét:  **: mức ý nghĩa được chọn là 0,01 (tức là xác suất chấp nhận giả thuyết sai là 1%)  Sig < mức ý nghĩa  bác bỏ giả thuyết Ho  2 biến đang xét có tương quan  Sig > mức ý nghĩa  chấp nhận giả thuyết Ho  2 biến đang xét không có tương quan  Xét các giá trị Pearson Correlation, Sig., N của từng cặp biến đang xét, ta thấy: + income91 & rincom91 có tương quan thuận với hệ số là 0,707  Gia đình càng khá giả thì R có thu nhập càng cao + sei & rincom91 có tương quan nghịch với hệ số là 0.425  Cá nhân có chỉ số kinh tế xã hội càng cao thì thu nhập càng cao + degree& rincom91 có tương quan thuận với hệ số là 0,353 Cá nhân học vấn càng cao thì thu nhập càng cao + educ & rincom91 có tương quan thuận với hệ số là 0,342  cá nhân có số năm đi học càng nhiều thì thu nhập càng cao + agewed & rincom91 có tương quan thuận với hệ số là 0,120  càng cưới trễ thì thu nhập càng cao + age & rincom91 có tương quan thuận với hệ số là 0,189 cá nhân có tuổi càng lớn thì thu nhập càng cao.
  12. 4.2 TƯƠNG QUAN RIÊNG PHẦN (PARTIAL CORRELATION) Mục đích sử dụng: kiểm tra mối quan hệ tuyến tính của hai biến khi loại trừ ảnh hưởng của yếu tố khác. Từ bảng tương quan 2 biến trên, ta thấy biến degree có tương quan thuận với biến educ với hệ số tương quan là 0.864, tức là thời gian học càng dài (số năm học cao) thì trình độ học vấn càng cao  Như vậy ta thử loại bỏ tác động của biến educ khi xét mối tương quan của degree với rincom91
  13. Kết quả: Nhận xét: Sau khi đưa biến edu làm biến control thì hệ số tương quan của biến degree và rincom91 sẽ giảm từ 0,352 xuống còn 0,114 nhưng sig=0.000  Như vậy có tác động của biến educ trong mối tương quan này, tuy nhiên ta vẫn kết luận được rằng giữa 2 biến degree & rincome91 có tương quan với nhau.
  14. V. HỒI QUY ĐƠN BIẾN TUYẾN 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.
  15. 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.
  16. 2. Kết quả mô hình hồi quy đơn biến tuyến tính. • Giả thuyết H0: Không có tương quan tuyến tính giữa 2 biến Respondent’s Income và Total Family Incom. • Biến phụ thuộc: Respondent’s Income. • Biến độc lập: Total Family Income.
  17. Kết quả như sau Model Summaryb Std. Error Adjusted R of the Model R R Square Square Estimate 1 ,707a ,500 ,499 3,939 a. Predictors: (Constant), Total Family Income b. Dependent Variable: Respondent's Income
  18. • R square = 0,500 cho thấy biến Total Family Income giải thích được 50% biến 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 sự biến thiên của thu nhập của người được phỏng vấn (Respondent’s Income). • Tổng bình phương phần hồi qui (Regression) giữa hai biến = 15141,713 • Tổng bình phương phần dư (Residual) trong hai biến = 15157,551 • Trung bình bình phương hồi qui: 15141,713/ 1 = 15141,713 • Trung bình bình phương phần dư: 15157,551/ 977= 115,514 • F= 234,752/1,212 = 193,643 và p

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản