Ktnl07 07401067 le dinh nguyen bài 1

Trong đó : - MORT : Tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số

• 
  INCC : Thu nhập đầu người tính bằng USD
  
• 
  POV : Tỉ lệ của những người dân trong nước sống dưới mức nghèo khó
  
• 
  EDU1 : Tỉ lệ dân số đã học trung học
  
• 
  EDU2 : Tỉ lệ dân số đã học trung học và đại học.
  
• 
  ALCC : Tiêu dùng cồn ( rượu) tính bằng lít trên đầu người.
  
• 
  TOBC : Tiêu dùng thuốc lá đầu người tíng bằng bao
  
• 
  HEXC : Chi tiêu y tế bình quân đầu người (USD)
  
• 
  URB : Tỉ lệ dân số sống tại các khu vực thành thị
  
• 
  AGED : Tỉ lệ dân số có độ tuồi trên 65
  
• 
  PHYS : Các cán bộ y tế trên 1000.000 dân
  

1. 
   Chọn biến Mort là biến phụ thuộc – Đối với từng biến giải thích, hãy lý giải tại sao nó có thể có tác động lên tỉ lệ tử vong tổng thể và chỉ ra hướng tác động nầy?
   

+ Đối với INCC: thu nhập đầu người càng thấp thì tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số càng cao, do thu nhập thấp thì người dân có ít điều kiện hơn trong việc chăm sóc sức khỏe cho bản thân và gia đình về dinh dưỡng, y tế… từ dó có thể làm tăng khả năng tỉ lệ tử vong.

+ POV: Tỉ lệ của những người dân trong nước sống dưới mức nghèo khó càng cao thì việc chăm lo của người dân đến dinh dưỡng và tiếp cận đến các dịch vụ y tế.. càng thấp, làm cho tỉ lệ suy dinh dưỡng cao, nếu người dân mắc các bệnh tật thì cũng ít có khả năng chạy chữa, từ đó có thể làm tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số càng cao,

+ EDU1 và EDU2: Tỉ lệ dân số đã học trung học và tỉ lệ dân số đã học trung học và đại học càng cao cho thấy trình độ dân trí của người dân càng cao, dân trí cao thì người dân mới tiếp thu được những kiến thức tiến bộ về sức khỏe, y tế, khoa học….từ đó có thể giảm bớt được tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số do họ có thể bỏ nhưng hủ thục lạc hậu, những cách chữa bệnh không khoa học… có thể ảnh hưởng đến sức khỏe người dân.

nhưng EDU2 tác động mạnh hơn.

+ ALCC v à TOBC : khi tiêu dùng cồn ( rượu) tính bằng lít trên đầu người và tiêu dùng thuốc lá đầu người càng cao thì người dân sẽ dễ bị mắc các bệnh dạ dày, ung thư phổi…. nhiều từ đó tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số càng cao

HEXC : Chi tiêu y tế bình quân đầu người càng cao thì, Chi tiêu y tế bình quân đầu người càng cao nghĩa là người dân sẽ chi cho khám chữa bệnh cao, từ đó có thể phát hiện ra bệnh sớm, phòng ngừa và chữa trị bệnh kịp thời dẫn đến tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số càng thấp

URB : Tỉ lệ dân số sống tại các khu vực thành thị cao nghĩa là nhiều người sống ở khu vực thành thị, nơi có đầy đủ cơ sở vật chất hạ tầng, có đủ lực lượng y tế khám chữa bệnh cho người dân từ đó có thể làm giảm tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số

AGED : Tỉ lệ dân số có độ tuồi trên 65càng cao, tức là số người cao tuổi cao dẫn đến tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số cao do người già thì sức khỏe yếu, dễ mắc bệnh….

PHYS : Các cán bộ y tế trên 1000.000 dân càng cao nghĩa là số người được 1 cán bộ y tế chăm sóc càng ít,khi mà 1 cán bộ y tế chỉ chăm sóc ít bệnh nhân hơn thì người cán bộ y tế đó sẽ dồn hết tâm sức của mình cho người bệnh đó để mà khám chữa bệnh, từ đó có thể làm giảm tỉ lệ tử vong chung trên 100.000 dân số

2. 
   Ước lượng mô hình hồi qui đa biến bao gồm tất cả những biến giải thích đang có? Thực hiện kiểm định cho mức ý nghĩa tổng quát – Nhận xét sự thích hợp ? Kiểm định mức ý nghĩa đối với từng hệ số hồi qui ở mức = 10% và xác định các biến mà anh chị có thể muốn bỏ qua.
   

Giả thiết: Ho: R² = 0

F_R = 73.77592

Với mức ý nghĩa 10%, tra bảng phân phối Fisher: F > F_0.05(9,41) --- bác bỏ giả thiết Ho, tức là mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.

Qua mô hình ta thấy: R² = 0.948570  mức độ phù hợp của mô hình này cao, mô hình có ý nghĩa thống kê.

Giả thiết: Ho: b_i = 0

H1: b_i # 0

Với mức ý nghĩa 10%, tra bảng phân phối student: T_0.05(40) = 1.684

Bác bỏ Ho: tức là các biến đưa vào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mô hình gồm các biến này có ý nghĩa thống kê.

Các biến có thể bỏ qua: EDU1, INCC, URB

3. 
   Đầu tiên hãy thực hiện một kiểm định WALD đối với việc bỏ tất cả những biến nầy. Sau đó, bỏ tất cả chúng và ước lượng lại mô hình . hãy đánh giá chất lượng của phép hồi qui mới nầy ?
   

H1: R² # 0

Theo kết quả của bảng trên: F(3,40)=2.84 > 0.432276; 0.731>0.1 --- chấp nhận giả thiết Ho: R²=0. tức là mô hình không có ý nghĩa thống kê, hay các biến: EDU1, INCC, URB đưa vào mô hình không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc MORT. Vì vậy ta không nên đưa 3 biến này vào mô hình.