Tiếp cận không gian và phương pháp định lượng trong nghiên cứu ở Duy Tiên và Sa Pa

Trong cả hai trường hợp Sa Pa và Duy Tiên, các tác giả đã sử dụng phiếu điều tra nông hộ kết hợp với các dữ liệu thống kê thu thập được trên quy mô thôn, bản, xã và toàn huyện. Các đơn vị hành chính này được sử dụng làm đơn vị không gian trong phân tích. Ở đây, các cặp quan hệ được đánh giá nhờ vào các dữ liệu thống kê thu thập được tại các địa phương, các thông tin điều tra nông hộ. Riêng đối với nghiên cứu ở Sa Pa, chúng tôi đã sử dụng các ảnh vệ tinh đa thời gian để đánh giá biến động lớp phủ hiện trạng. Các đơn vị không gian được chọn có quy mô thay đổi từ cấp thôn bản đến cấp xã. Trong khi đó ở Duy Tiên, đơn vị không gian được sử dụng trong phân tích là các xã. Một cách ngầm định, các đối tượng nghiên cứu đã được đặt vào vị trí địa lý và được đặc tả bởi các dữ liệu số cả trên bình diện không gian lẫn các thuộc tính mà chúng tôi sẽ trình bày ở phần sau. Do dữ liệu thu thập được tại huyện Duy Tiên bao gồm một số lượng khá lớn các biến nên phương pháp phân tích thành phần chính là công cụ phân tích thống kê chủ đạo trong đánh giá các quan hệ này. PCA là công cụ phân tích nhân tố sử dụng với mục đích giảm số lượng các biến (dữ liệu). Thuật toán PCA tìm kiếm sự kết hợp tuyến tính giữa các biến có phương sai đạt cực đại để loại bỏ chúng ra khỏi mô hình và tìm kiếm sự kết hợp tuyến tính thứ hai để có thể giải thích tối đa phần còn lại của phương sai. Quá trình này tiếp tục được thực hiện tới khi tất cả các phương sai được loại trừ hết. Đây được gọi là phương pháp trục thành phần chính và kết quả chỉ ra các nhân tố trực giao (Jollie, 1986; Agilent Technologies, 2005).