So sánh SAS, SPSS và STATA

n−íc cã thÓ diÔn ra theo ba h×nh thøc: §Çu h¬n so víi nÒn kinh tÕ ®ãng. ViÖc t×m ra m¾t<br /> t− vèn trong n−íc (I), mua tµi s¶n ë n−íc xÝch chñ ®¹o nµo trong chuçi c¸c t¸c ®éng<br /> ngoµi (CA) vµ mua kho¶n nî cña chÝnh phñ bªn trong, bªn ngoµi ®ã ®Ó thùc hiÖn môc<br /> (G - T). Tõ ®©y ta thÊy, víi mét nÒn kinh tÕ tiªu trong nh÷ng bèi c¶nh cÇn thiÕt lµ hÕt<br /> më nhµ ®Çu t− sÏ cã mét kh«ng gian réng søc quan träng. Nh−ng râ rµng kh¶ n¨ng<br /> h¬n ®Ó t×m c¬ héi ®Çu t− cã hiÖu qu¶ cao. thùc hiÖn mét tèc ®é t¨ng tr−ëng cao æn ®Þnh<br /> nh− dù kiÕn h¬n so víi ®ãng, kh«ng tham<br /> BiÓu thøc (1) võa nªu cã thÓ viÕt l¹i<br /> gia héi nhËp<br /> CA = Sp - I - (G - T)<br /> (1) Thùc ra, khi Y thay ®æi cuèi cïng còng g©y ra<br /> Tõ ®©y chóng ta l¹i thÊy: Sù gia t¨ng<br /> nh÷ng thay ®æi trong møc gi¸, lµm dÞch chuyÓn nÒn<br /> cña tiÕt kiÖm t− nh©n sÏ lµm t¨ng thÆng d−<br /> kinh tÕ tíi tr¹ng th¸i c©n b»ng dµi h¹n cña nã. C¸c yÕu<br /> trong tµi kho¶n v·ng lai, cßn sù gia t¨ng ®Çu<br /> tè s¶n xuÊt ®−îc sö dông sÏ quyÕt ®Þnh møc s¶n l−îng<br /> t− hoÆc t¨ng th©m hôt ng©n s¸ch sÏ lµm<br /> thùc tÕ (Y), tû gi¸ hèi ®o¸i thùc tÕ sÏ ®iÒu chØnh ®Ó lµm<br /> gi¶m thÆng d− trong tµi kho¶n v·ng lai.<br /> c©n b»ng møc s¶n l−îng thùc tÕ dµi h¹n víi tæng cÇu<br /> Do ®Çu t− liªn quan ®Õn tiÕt kiÖm, mµ<br /> Tμi liÖu tham kh¶o:<br /> tiÕt kiÖm l¹i liªn quan ®Õn tµi kho¶n v·ng lai<br /> råi liªn quan ®Õn chi tiªu vµ ng©n s¸ch chÝnh 1. Toµn cÇu ho¸, t¨ng tr−ëng vµ nghÌo ®ãi,<br /> phñ. Tøc lµ tiÕt kiÖm t− nh©n, ®Çu t−, tµi S¸ch dÞch. TËp thÓ t¸c gi¶, NXB V¨n ho¸ Th«ng<br /> kho¶n v·ng lai vµ th©m hôt cña chÝnh phñ lµ tin, Hµ Néi – 2002<br /> nh÷ng biÕn sè ®−îc quyÕt ®Þnh ®ång thêi. 2. Globalisation and problems of an Optimal<br /> Sù ph©n tÝch trªn cho thÊy môc tiªu s¶n Development Strategy. N. Ivanov MEMO -<br /> l−îng trong nÒn kinh tÕ héi nhËp víi thÕ giíi N02/2000<br /> bªn ngoµi c¶ trong ng¾n h¹n vµ dµi h¹n l¹i 3. Kinh tÕ ngµy nay. TËp thÓ t¸c gi¶. S¸ch<br /> ®−îc quyÕt ®Þnh bëi tæng thÓ nhiÒu yÕu tè dÞch. NXB §¹i häc Quèc gia, Hµ Néi- 2003<br /> <br /> <br /> So s¸nh SAS, SPSS vμ STATA<br /> Lª §ç M¹ch<br /> ViÖn khoa häc thèng kª<br /> HiÖn nay cã ba bé ch−¬ng tr×nh l¹i ®¾t nhÊt, nªn trong giai ®o¹n hiÖn nay Ýt<br /> chuyªn dông phôc vô cho xö lý vµ ph©n tÝch ®−îc phæ biÕn ë n−íc ta; cßn hai bé ch−¬ng<br /> sè liÖu thèng kª rÊt th«ng dông trªn thÕ tr×nh SPSS vµ STATA nhiÒu ng−êi biÕt vµ<br /> giíi, ®ã lµ SAS, SPSS vµ STATA. C¸c ®ang sö dông trong nghiªn cøu thèng kª tõ<br /> ch−¬ng tr×nh nµy kh«ng nh÷ng ®−îc gi¶ng ®Çu nh÷ng n¨m 1990.<br /> d¹y trong c¸c tr−êng ®¹i häc mµ cßn lµ<br /> nh÷ng c«ng cô kh«ng thÓ thiÕu ®−îc ®èi víi VËy, sù kh¸c nhau cña STATA víi<br /> c¸c nhµ thèng kª vµ c¸c nghiªn cøu quan SAS vµ SPSS lµ nh− thÕ nµo? vµ bé<br /> s¸t thèng kª ë nhiÒu lÜnh vùc kh¸c nhau. ch−¬ng tr×nh nµo lµ tèt nhÊt. Mçi bé ch−¬ng<br /> Trong sè ba bé ch−¬ng tr×nh th× SAS lµ tr×nh ®Òu cã ®Æc tr−ng riªng cña nã, nh÷ng<br /> ch−¬ng tr×nh lín nhÊt vµ m¹nh nhÊt nh−ng ®iÓm m¹nh vµ yÕu cña nã. Bµi viÕt nµy sÏ<br /> <br /> Trang 12 - Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004<br /> tãm t¾t ®Æc tr−ng, ®iÓm m¹nh vµ ®iÓm yÕu 2. VÒ qu¶n lý d÷ liÖu<br /> riªng cña tõng bé ch−¬ng tr×nh trªn c¶ bèn<br /> SAS rÊt m¹nh trong lÜnh vùc qu¶n lý d÷<br /> ph−¬ng diÖn:<br /> liÖu, cho phÐp ng−êi sö dông thao t¸c d÷ liÖu<br /> 1. VÒ sö dông hÇu nh− víi mäi c¸ch cã thÓ. SAS còng ®−a<br /> vµo thñ tôc Proc sql cho phÐp thùc hiÖn mäi<br /> SAS lµ bé ch−¬ng tr×nh mµ nhiÒu ng−êi<br /> c©u hái Sql (Structured query language) trªn<br /> sö dông cã tr×nh ®é cao −a thÝch bëi søc<br /> file d÷ liÖu. Tuy nhiªn ph¶i mÊt nhiÒu thêi<br /> m¹nh vµ kh¶ n¨ng lËp tr×nh cña nã. Do SAS<br /> gian ®Ó häc vµ hiÓu ®−îc c¸ch qu¶n lý d÷<br /> lµ mét bé ch−¬ng tr×nh m¹nh nh− vËy nªn liÖu cña SAS vµ nhiÒu nhiÖm vô qu¶n lý<br /> khã häc nhÊt. §Ó sö dông SAS, ta ph¶i viÕt phøc t¹p cña nã l¹i ®−îc thùc hiÖn b»ng<br /> ch−¬ng tr×nh ®Ó thao t¸c d÷ liÖu vµ thùc hiÖn nh÷ng lÖnh ®¬n gi¶n trong SPSS vµ STATA.<br /> c¸c ph©n tÝch d÷ liÖu cña m×nh. NÕu ch−¬ng Thay vµo ®ã, SAS cã thÓ lµm viÖc víi nhiÒu<br /> tr×nh m¾c lçi, c¸i khã lµ ph¶i biÕt t×m lçi ë file d÷ liÖu cïng mét lóc; ®iÒu nµy gi¶m ®i<br /> ®©u vµ c¸ch söa thÕ nµo. tÝnh phøc t¹p trong chuÈn bÞ d÷ liÖu ®èi víi<br /> nh÷ng nhiÖm vô ph©n tÝch ®ßi hái ph¶i lµm<br /> SPSS lµ mét bé ch−¬ng tr×nh mµ nhiÒu<br /> viÖc víi nhiÒu file d÷ liÖu cïng mét lóc.<br /> ng−êi sö dông −a thÝch do nã rÊt dÔ sö<br /> Trong khi ®ã mçi thêi ®iÓm STATA hoÆc<br /> dông. SPSS cã mét giao diÖn gi÷a ng−êi vµ<br /> SPSS chØ lµm viÖc ®−îc víi mét file d÷ liÖu.<br /> m¸y cho phÐp sö dông c¸c menu th¶ xuèng SAS cã thÓ qu¶n lý nh÷ng file d÷ liÖu khæng<br /> ®Ó chän c¸c lÖnh thùc hiÖn. Khi thùc hiÖn lå lªn ®Õn 32.768 biÕn vµ sè l−îng b¶n ghi lµ<br /> mét ph©n tÝch chØ ®¬n gi¶n chän thñ tôc cÇn rÊt lín chØ phô thuéc vµo kÝch cì cña ®Üa<br /> thiÕt vµ chän c¸c biÕn ph©n tÝch vµ bÊm OK cøng. ¦u ®iÓm nµy cã thÓ lµm ®¬n gi¶n ho¸<br /> lµ cã kÕt qu¶ ngay trªn mµn h×nh ®Ó xem trong khi tæ chøc xö lý vµ ph©n tÝch trªn mét<br /> xÐt. SPSS còng cã mét ng«n ng÷ có ph¸p khèi l−îng rÊt lín d÷ liÖu v× d÷ liÖu chØ chøa<br /> cã thÓ häc b»ng c¸ch d¸n có ph¸p lÖnh vµo trong mét file.<br /> cöa sæ có ph¸p tõ mét lÖnh võa chän vµ SPSS cã mét bé so¹n th¶o d÷ liÖu<br /> thùc hiÖn, nh−ng nãi chung kh¸ phøc t¹p vµ t−¬ng tù nh− excel, bé so¹n th¶o cho phÐp<br /> kh«ng trùc gi¸c. vµo c¸c d÷ liÖu vµ m« t¶ c¸c thuéc tÝnh cña<br /> STATA lµ mét bé ch−¬ng tr×nh mµ chóng, tuy nhiªn SPSS kh«ng cã nh÷ng<br /> c«ng cô qu¶n lý d÷ liÖu thËt m¹nh (mÆc dï<br /> nhiÒu ng−êi míi b¾t ®Çu vµ sö dông m¹nh<br /> SPSS phiªn b¶n 11 cã thªm c¸c lÖnh<br /> ®Òu −a thÝch v× nã võa dÔ häc cã nhiÒu kh¶<br /> chuyÓn cÊu tróc d÷ liÖu theo chiÒu ngang<br /> n¨ng. STATA sö dông c¸c lÖnh trùc tiÕp, cã<br /> thµnh cÊu tróc d÷ liÖu theo chiÒu däc vµ<br /> thÓ vµo mçi lÖnh ë mét thêi ®iÓm ®Ó thùc<br /> ng−îc l¹i....). SPSS xö lý mçi file d÷ liÖu ë<br /> hiÖn (chÕ ®é nµy ®−îc ng−êi míi b¾t ®Çu −a mét thêi ®iÓm vµ kh«ng ph¶i lµ rÊt m¹nh khi<br /> thÝch) hoÆc cã thÓ so¹n th¶o thµnh mét thùc hiÖn c¸c nhiÖm vô ph©n tÝch cÇn lµm<br /> ch−¬ng tr×nh bao gåm nhiÒu lÖnh cho mét viÖc víi nhiÒu file d÷ liÖu cïng mét lóc. C¸c<br /> nhiÖm vô vµ thùc hiÖn cïng mét lóc. ThËm file d÷ liÖu cã thÓ cã ®Õn 4096 biÕn vµ sè<br /> chÝ nÕu m¾c lçi trong ch−¬ng tr×nh th× cã thÓ l−îng b¶n ghi chØ bÞ giíi h¹n trong dung<br /> nhËn biÕt vµ söa ch÷a dÔ dµng. l−îng cña ®Üa cøng.<br /> <br /> <br /> Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004 - Trang 13<br />  STATA hoµn toµn kh«ng cã kh¶ n¨ng §èi víi ph©n tÝch thèng kª, søc m¹nh<br /> qu¶n lý d÷ liÖu m¹nh nh− SAS, nh−ng c¸c lín nhÊt cña SAS cã thÓ t×m thÊy trong ph©n<br /> lÖnh qu¶n lý d÷ liÖu cña nã vÉn cã nhiÒu søc tÝch ANOVA, ph©n tÝch m« h×nh hçn hîp vµ<br /> m¹nh, l¹i rÊt ®¬n gi¶n. Chóng cho phÐp thùc ph©n tÝch nhiÒu chiÒu, trong khi nã l¹i tá ra<br /> hiÖn c¸c thao t¸c phøc t¹p vÒ d÷ liÖu mét yÕu víi håi qui logistic kiÓu thø tù vµ kiÓu<br /> c¸ch dÔ dµng. Tuy nhiªn, mçi thêi ®iÓm ph¹m trï (v× c¸c lÖnh nµy lµ ®Æc biÖt khã) vµ<br /> STATA chØ lµm viÖc ®−îc víi mét file d÷ liÖu, c¸c ph−¬ng ph¸p −íc l−îng m¹nh. Nã còng<br /> v× vËy nh÷ng nhiÖm vô xö lý cÇn nhiÒu file d÷ cã hç trî mét Ýt cho ph©n tÝch d÷ liÖu theo<br /> liÖu cïng mét lóc ®èi víi STATA lµ phøc t¹p l−îc ®å mÉu, nh−ng l¹i h¹n chÕ h¬n so víi<br /> h¬n. Víi viÖc ®−a vµo bé gi¶i phãng STATA.<br /> STATA/Se, sè l−îng biÕn cã thÓ cã ®Õn<br /> Søc m¹nh lín nhÊt cña SPSS lµ lÜnh<br /> 32.768 biÕn trong mét file d÷ liÖu STATA, vµ<br /> vùc ph©n tÝch ph−¬ng sai (SPSS cho phÐp<br /> kÝch cì cña file còng chØ phô thuéc vµo dung<br /> thùc hiÖn nhiÒu lo¹i kiÓm ®Þnh t¸c ®éng riªng<br /> l−îng ®Üa cøng.<br /> biÖt) vµ ph©n tÝch nhiÒu chiÒu (thÝ dô ph©n<br /> 3. VÒ ph©n tÝch thèng kª tÝch ph−¬ng sai nhiÒu chiÒu, ph©n tÝch nh©n<br /> tè, ph©n tÝch nhãm tæ). SPSS phiªn b¶n 11<br /> SAS, SPSS, STATA cïng tÝnh to¸n<br /> cßn bæ sung thªm mét sè kh¶ n¨ng ph©n<br /> nh÷ng thèng kª m« t¶ vµ thùc hiÖn nh÷ng<br /> tÝch c¸c m« h×nh hçn hîp. C¸i yÕu nhÊt cña<br /> ph©n tÝch thèng kª chung nhÊt nh− håi qui,<br /> SPSS lµ kh¶ n¨ng xö lý ®èi víi nh÷ng vÊn<br /> håi qui logistic, ph©n tÝch tån t¹i, ph©n tÝch<br /> ®Ò −íc l−îng phøc t¹p vµ do ®ã khã ®−a ra<br /> ph−¬ng sai, ph©n tÝch nh©n tè, vµ ph©n tÝch<br /> ®−îc c¸c −íc l−îng sai sè ®èi víi c¸c −íc<br /> nhiÒu chiÒu.<br /> l−îng nµy. SPSS còng kh«ng hç trî c¸c<br /> Tr−íc hÕt xin bµn vÒ kh¶ n¨ng tæng hîp c«ng cô ph©n tÝch d÷ liÖu theo l−îc ®å mÉu.<br /> sè liÖu (tÝnh to¸n c¸c thèng kª m« t¶). Mét<br /> Søc m¹nh lín nhÊt cña STATA lµ håi<br /> trong nh÷ng c«ng viÖc th−êng xuyªn ph¶i<br /> qui (rÊt dÔ sö dông c¸c c«ng cô ®o¸n nhËn<br /> lµm ®èi víi c¸n bé nghiÖp vô thèng kª lµ<br /> håi qui), håi qui logistic (nh÷ng bæ sung míi<br /> tæng hîp sè liÖu theo c¸c biÓu b¶ng ®· thiÕt<br /> lµm ®¬n gi¶n ho¸ viÖc gi¶i thÝch kÕt qu¶ håi<br /> kÕ tr−íc ®èi víi sè liÖu thu ®−îc. NÕu ai ®·<br /> qui logistic, cßn håi qui logistic thø tù vµ håi<br /> tõng sö dông SPSS vµ STATA, ®Òu thÊy<br /> qui logistic ph¹m trï lµ rÊt dÔ thùc hiÖn).<br /> r»ng kh¶ n¨ng lËp c¸c biÓu b¶ng sè liÖu<br /> STATA còng cã nhiÒu ph−¬ng ph¸p −íc<br /> tæng hîp, c¸c b¸o c¸o thèng kª trªn tËp sè<br /> l−îng m¹nh rÊt dÔ sö dông, bao gåm c¶ håi<br /> liÖu c¬ së trong SPSS lµ hÕt søc ®a d¹ng vµ<br /> qui m¹nh vµ håi qui víi sai sè chuÈn m¹nh,<br /> linh ho¹t víi nhiÒu chiÒu ph©n tæ kh¸c nhau<br /> vµ nhiÒu lÖnh −íc l−îng kh¸c kÌm theo sai<br /> vµ dÔ dµng thùc hiÖn kh«ng ph¶i lËp tr×nh.<br /> sè chuÈn m¹nh. STATA còng tréi h¬n vÒ lÜnh<br /> C¸c b¶ng biÓu, c¸c b¸o c¸o ®−îc tr×nh bµy<br /> vùc ph©n tÝch d÷ liÖu theo l−îc ®å mÉu, cho<br /> ®Ñp, chÊt l−îng cao ®−îc hiÖn trªn cöa sæ,<br /> kh¶ n¨ng ¸p dông chóng trong ph©n tÝch sè<br /> cã thÓ tiÕp tôc hiÖu chØnh, in ra hoÆc chuyÓn<br /> liÖu ®iÒu tra bëi c¸c c«ng cô håi qui, håi qui<br /> sang c¸c tµi liÖu kh¸c. §©y lµ mét −u ®iÓm<br /> logistic, håi qui poisson, håi qui probit,...<br /> næi bËt cña SPSS, v× ®Ó lËp tr×nh t¹o ra mét<br /> §iÓm yÕu nhÊt lµ kh¶ n¨ng ph©n tÝch ph−¬ng<br /> biÓu b¶ng nh− ý lµ mét c«ng viÖc hÕt søc tØ<br /> sai vµ ph©n tÝch nhiÒu chiÒu truyÒn thèng<br /> mÈn vµ nÆng nhäc.<br /> <br /> Trang 14 - Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004<br /> nh− ph©n tÝch ph−¬ng sai nhiÒu chiÒu, ph©n cao, khã häc vµ nhÊt lµ lóc ban ®Çu. Tuy<br /> tÝch nhãm tæ. nhiªn nh÷ng ng−êi sö dông m¹nh thÝch<br /> søc m¹nh qu¶n lý d÷ liÖu vµ kh¶ n¨ng lµm<br /> 4. VÒ vÏ ®å thÞ<br /> viÖc cïng mét lóc víi nhiÒu file d÷ liÖu lín<br /> SAS cã c¸c c«ng cô vÏ ®å thÞ m¹nh cña SAS.<br /> nhÊt (SAS/Graph) so víi hai bé ch−¬ng tr×nh<br /> SPSS nh¾m vµo môc tiªu dÔ sö dông,<br /> cßn l¹i. §Ó sö dông SAS/Graph ph¶i yªu cÇu<br /> khÈu hiÖu cña hä lµ thùc sù lµm, thùc sù dÔ,<br /> cã chuyªn m«n vµ kh«ng ®¬n gi¶n. Cã thÓ<br /> vµ môc tiªu nµy ®· thµnh c«ng. Nh−ng nÕu<br /> t¹o ra c¸c ®å thÞ ®a d¹ng b»ng có ph¸p, tuy<br /> ta dù ®Þnh sö dông SPSS nh− mét ng−êi sö<br /> nhiªn SAS 8 cã giao diÖn gi÷a ng−êi vµ m¸y<br /> dông m¹nh, th× nã cã thÓ kh«ng ®¸p øng<br /> ®Ó t¹o ra c¸c ®å thÞ, nh−ng kh«ng dÔ sö<br /> ®−îc yªu cÇu. SPSS m¹nh vÒ lÜnh vùc ®å thÞ<br /> dông nh− SPSS.<br /> vµ lËp biÓu b¶ng, b¸o c¸o tæng hîp sè liÖu,<br /> SPSS cã mét giao diÖn gi÷a ng−êi vµ nh−ng l¹i yÕu h¬n vÒ mét sè thñ tôc thèng<br /> m¸y rÊt ®¬n gi¶n ®Ó t¹o ra c¸c ®å thÞ vµ khi kª nh− ph−¬ng ph¸p −íc l−îng m¹nh vµ<br /> ®· t¹o ®−îc mét ®å thÞ, nhê giao diÖn nµy thiÕu v¾ng ph−¬ng ph¸p ph©n tÝch d÷ liÖu<br /> mµ ng−êi sö dông cã thÓ tuú ý hiÖu chØnh ®å theo l−îc ®å mÉu.<br /> thÞ còng nh− hoµn thiÖn chóng. C¸c ®å thÞ cã<br /> STATA cho mét kÕt hîp tèt gi÷a dÔ sö<br /> chÊt l−îng rÊt cao vµ cã thÓ d¸n vµo c¸c tµi<br /> dông vµ søc m¹nh. Trong khi STATA dÔ häc<br /> liÖu kh¸c, thÝ dô nh− Word hoÆc Powerpoint.<br /> vµ còng cã nh÷ng c«ng cô m¹nh vÒ qu¶n lý<br /> SPSS cã ng«n ng÷ có ph¸p ®Ó t¹o ra c¸c ®å<br /> d÷ liÖu, nh−ng còng nh− ®· nªu trong phÇn<br /> thÞ, nh−ng nhiÒu ®iÓm trong giao diÖn t¹o ®å<br /> ph©n tÝch cã mét sè thñ tôc thèng kª còng bÞ<br /> thÞ l¹i kh«ng s½n sµng trong ng«n ng÷ có<br /> c¾t bá. Trong STATA kh¶ n¨ng t¶i c¸c<br /> ph¸p. Ng«n ng÷ có ph¸p cña SPSS phøc<br /> ch−¬ng tr×nh ph¸t triÓn bëi nh÷ng ng−êi sö<br /> t¹p h¬n so víi STATA, nh−ng l¹i cã phÇn<br /> dông kh¸c vÒ lµ dÔ dµng vµ ®ång thêi cã kh¶<br /> ®¬n gi¶n h¬n, Ýt m¹nh h¬n SAS.<br /> n¨ng t¹o ra c¸c ch−¬ng tr×nh riªng cña ng−êi<br /> Gièng nh− SPSS, c¸c ®å thÞ STATA cã sö dông, ®Ó chóng trë thµnh mét bé phËn<br /> thÓ t¹o ra b»ng sö dông lÖnh hoÆc giao diÖn cña STATA.<br /> gi÷a ng−êi sö dông vµ m¸y (STATA 8),<br /> Nh− mét tæng thÓ, c¸c ch−¬ng tr×nh<br /> nh−ng kh¸c h¬n SPSS ë chç c¸c ®å thÞ cña<br /> SAS, SPSS, STATA h×nh thµnh mét tËp hîp<br /> STATA kh«ng thÓ hiÖu ®Ýnh b»ng bé hiÖu<br /> c¸c c«ng cô ®a d¹ng trªn mét ph¹m vi réng<br /> ®Ýnh ®å thÞ. Có ph¸p cña c¸c lÖnh ®å thÞ lµ<br /> dïng trong ph©n tÝch thèng kª. Víi ch−¬ng<br /> dÔ sö dông nhÊt trong sè ba bé ch−¬ng tr×nh<br /> tr×nh Stat/Transfer, rÊt dÔ dµng chuyÓn c¸c<br /> vµ còng lµ m¹nh nhÊt. C¸c ®å thÞ STATA cã<br /> file d÷ liÖu tõ bé ch−¬ng tr×nh nµy sang bé<br /> chÊt l−îng cao vµ chÊt l−îng xuÊt b¶n còng<br /> ch−¬ng tr×nh kh¸c mét c¸ch nhanh chãng.<br /> cao. Thªm vµo ®ã c¸c ®å thÞ STATA cßn cã<br /> Do ®ã, ®Ó tËn dông ®−îc thÕ m¹nh cña tõng<br /> chøc n¨ng bæ sung cho ph©n tÝch thèng kª,<br /> bé ch−¬ng tr×nh khi ph©n tÝch sè liÖu, chóng<br /> thÝ dô nh− cã nhiÒu lÖnh lµm ®¬n gi¶n ho¸<br /> ta cã thÓ chuyÓn tõ bé ch−¬ng tr×nh nµy<br /> viÖc t¹o ra c¸c ®å thÞ chÈn ®o¸n håi qui.<br /> sang bé ch−¬ng tr×nh kia ®Ó ph©n tÝch, ®iÒu<br /> Tãm l¹i, SAS lµ mét bé ch−¬ng tr×nh ®ã phô thuéc vµo b¶n chÊt cña vÊn ®Ò ®ang<br /> h−íng tíi nh÷ng ng−êi sö dông cã tr×nh ®é nghiªn cøu. ThÝ dô nÕu trong khi ®ang thùc<br /> <br /> Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004 - Trang 15<br /> hiÖn ph©n tÝch cÇn sö dông m« h×nh hçn hîp tÝch ph−¬ng sai hoÆc nhãm tæ cã thÓ chän<br /> th× cã thÓ chän SAS, nh−ng nÕu lµm håi qui SPSS vµ ®Ó tæng hîp sè liÖu theo biÓu b¶ng<br /> logistic cã thÓ chän STATA, cßn nÕu ph©n th× dïng SPSS<br /> <br /> <br /> mét sè vÊn ®Ò cÇn ®−îc nghiªn cøu trao ®æi<br /> vÒ chÕ ®é thèng kª thuû s¶n<br /> Hµ Quang TuyÕn<br /> Vô Thèng kª N«ng, L©m nghiÖp vµ Thuû s¶n<br /> <br /> B¶ng ph©n ngµnh kinh tÕ quèc d©n ban 1. Thèng kª diÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n<br /> hµnh theo NghÞ ®Þnh sè 75/CP ngµy<br /> Thùc tÕ thu thËp th«ng tin thèng kª ë<br /> 27/10/1993 cña ChÝnh phñ ®· ®−a ngµnh<br /> c¸c ®Þa ph−¬ng hiÖn ®ang cã hai vÊn ®Ò ®Æt<br /> thuû s¶n tõ ngµnh kinh tÕ cÊp III lªn ngµnh<br /> ra lµ:<br /> kinh tÕ cÊp I. Nh÷ng n¨m gÇn ®©y Nhµ n−íc<br /> cã nhiÒu chñ tr−¬ng, chÝnh s¸ch ®Çu t− ph¸t (1) DiÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n bao<br /> triÓn kinh tÕ vïng biÓn §«ng, ban hµnh Ph¸p gåm nhiÒu lo¹i kh¸c nhau: diÖn tÝch chuyªn<br /> lÖnh b¶o vÖ nguån lîi thuû s¶n, x©y dùng vµ nu«i trång thuû s¶n cã thÓ cho thu ho¹ch 2<br /> c¶i t¹o nhiÒu c¶ng c¸, bÕn c¸, khuyÕn khÝch vô mçi n¨m, diÖn tÝch nu«i lu©n canh 1 vô<br /> ng− d©n ph¸t triÓn ®¸nh b¾t xa bê b»ng cho lóa + 1 vô t«m (c¸), diÖn tÝch nu«i xen canh<br /> vay vèn −u ®·i ®Ó ®ãng míi vµ c¶i ho¸n tµu, t«m (c¸) + lóa hoÆc rõng l©m nghiÖp ngËp<br /> thuyÒn ®¸nh c¸ cã c«ng xuÊt tõ 90 CV trë n−íc. C¸c lo¹i diÖn tÝch trªn ph¸t triÓn m¹nh<br /> lªn,v.v… nªn s¶n xuÊt thuû s¶n ®· cã b−íc ë vïng §ång b»ng s«ng Cöu Long, miÒn<br /> ph¸t triÓn nhanh vµ phong phó ®a d¹ng. KÕt Trung. Theo qui ®Þnh cña chÕ ®é thèng kª<br /> qu¶ s¶n xuÊt cña ngµnh Thuû s¶n t¨ng thuû s¶n hiÖn hµnh th× mçi n¨m ®−îc tÝnh<br /> tr−ëng kh¸ theo c¶ 2 chØ tiªu gi¸ trÞ s¶n xuÊt mét lÇn diÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n (nh−<br /> (gi¸ cè ®Þnh 1994) vµ tæng s¶n l−îng: n¨m diÖn tÝch ®Êt canh t¸c) kh«ng cßn phï hîp<br /> 1996 ®¹t 15369 tû ®ång vµ 1 701 ngh×n tÊn, víi t×nh h×nh thùc tÕ hiÖn nay. §ã lµ ch−a<br /> ®Õn n¨m 2003 ®¹t 30570 tû ®ång vµ 2850 ph¶n ¸nh ®−îc qui m« ph¸t triÓn vÒ diÖn tÝch<br /> ngh×n tÊn, gÊp 2 lÇn vÒ gi¸ trÞ. Gi¸ trÞ thuû nu«i trång thuû s¶n v× nhiÒu diÖn tÝch tr−íc<br /> s¶n xuÊt khÈu n¨m 2003 ®¹t 2,3 tû USD. ®©y chØ nu«i mét vô trong n¨m nay ®· cã thÓ<br /> nu«i hai vô; ch−a ®ång nhÊt víi ph¹m vi tÝnh<br /> ChÕ ®é b¸o c¸o thèng kª thuû s¶n ban<br /> n¨ng suÊt thuû s¶n trªn mét ®¬n vÞ diÖn tÝch<br /> hµnh theo QuyÕt ®Þnh sè 657/2002/Q§ -<br /> nu«i trång thuû s¶n cña c¸c lo¹i diÖn tÝch<br /> TCTK ngµy 2/10/2002 cña Tæng côc Thèng<br /> trªn. Theo chóng t«i ®Ó kh¾c phôc ®−îc<br /> kª, trong thêi gian qua ®· tõng b−íc ®¸p<br /> nh÷ng bÊt cËp trªn nªn qui ®Þnh mçi vô thu<br /> øng ®−îc yªu cÇu th«ng tin cña c¸c cÊp, c¸c<br /> ho¹ch s¶n phÈm ®−îc tÝnh mét lÇn diÖn tÝch<br /> ngµnh. Tuy nhiªn, hiÖn nay mét sè vÊn ®Ò<br /> nu«i trång thuû s¶n.<br /> vÒ thèng kª thuû s¶n kh«ng cßn phï hîp víi<br /> thùc tÕ ph¸t triÓn cña ngµnh thuû s¶n cÇn (2) §èi víi diÖn tÝch nu«i t«m c«ng<br /> ®−îc nghiªn cøu trao ®æi ®Ó hoµn thiÖn. nghiÖp, diÖn tÝch mÆt n−íc thùc nu«i chØ<br /> <br /> Trang 16 - Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004<br />