Ứng Dụng SPSS Trong Phân Tích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Tới Tỉ Suất Chết Của Trẻ Dưới 1 Tuổi Trên Thế Giới
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (901.96 KB, 32 trang )
MỞ ĐẦU
Chết là một hiện tượng tự nhiên, là qui luật sinh học không thể tránh khỏi đối với
mỗi cơ thể sống. Liên Hợp Quốc và Tổ chức Y tế thế giới đã đưa ra định nghĩa: “Chết
là sự mất đi vĩnh viễn tất cả những biểu hiện của sự sống ở một thời điểm nào đó, sau
khi có sự kiện sinh sống xảy ra”.
Đối với các nhóm dân cư khác nhau (về tuổi, giới, nghề nghiệp...) thì mức độ
chết không như nhau. Người ta đã sử dụng các tỉ suất chết đặc thù để đo mức chết của
các nhóm dân cư riêng biệt, trong đó đáng quan tâm nhất là tỉ suất chết của trẻ em dưới
1 tuổi (IMR). Đây là tương quan giữa số trẻ em dưới 1 tuổi bị chết trong năm so với số
trẻ em sinh ra còn sống ở cùng thời điểm, đơn vị tính là phần nghìn (‰).
Ngày nay, với sự phát triển của khoa học - công nghệ kĩ thuật, việc ứng dụng các
phần mềm trong nghiên cứu và giảng dạy Địa lí, đặc biệt là nghiên cứu và giảng dạy
Địa lí kinh tế - xã hội theo hướng định lượng ngày càng trở nên phổ biến và mang lại
hiệu quả cao mà một trong số đó là phần mềm SPSS (Statistical Products for the Social
Services). Thông qua việc sử dụng các ứng dụng của SPSS, các nhân tố ảnh hưởng đến
tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên phạm vi toàn thế giới cũng như mức độ ảnh
hưởng của nó sẽ được làm rõ, từ đó đề ra được các biện pháp nhằm giảm tỉ suất chết
của trẻ em dưới 1 tuổi.
NỘI DUNG
1. LỰA CHỌN CÁC CHỈ TIÊU, PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH
1.1. Nguồn số liệu
Với mục đích phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất chết của trẻ em dưới 1
tuổi trên toàn thế giới, nguồn số liệu sử dụng chủ yếu được lấy từ Microsoft Encarta
Premium 2009.
Các số liệu lấy từ các bảng thống kê trong Encarta được kết nối và xử lí qua các
phần mềm Microsoft Office Excel 2003, SPSS 11.5 và MapInfo 9.0. Tuy nhiên các số
liệu từ Microsoft Encarta Premium 2009 không đồng nhất cả về mặt thời gian và không
gian. Chính vì vậy, trong phân tích này, tác giả chỉ giữ lại số lượng 162 quốc gia trên thế
giới và coi các chỉ tiêu này đồng nhất là của năm 2008. Mặc dù số lượng các quốc gia
chưa thật đầy đủ nhưng điều đó cũng không ảnh hưởng nhiều đến kết quả của nghiên cứu.
Ngoài ra, các dữ liệu về thế giới còn được lấy trong World Development
Indicator (WDI) của Ngân hàng Thế giới (WB).
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
1
1.2. Các biến đưa vào phân tích
Để phân tích tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi của thế giới, tác giả lựa chọn các
biến sau:
- Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi (‰) (imr)
- Tỉ suất sinh thô (‰) (cbr)
- Tỉ suất chết thô (‰) (cdr)
- Số dân trung bình/1 bác sĩ (dân) (bac_si)
- Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng dân số (%) (nuoc_sach)
- GNP bình quân theo đầu người (USD) (GNP_bq)
Có thể thấy các chỉ tiêu trên thuộc các nhân tố thể hiện sự phát triển của ngành Y tế
và công tác chăm sóc sức khỏe ở mỗi quốc gia (như số dân trung bình/ 1 bác sĩ, tỉ lệ
người dân được sử dụng nước sạch), các nhân tố thể hiện đặc điểm về nhân khẩu học
(như tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi, tỉ suất sinh thô, tỉ suất chết thô) và các nhân tố
về kinh tế (GNP bình quân theo đầu người).
1.3. Phương pháp phân tích
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các phương pháp phân tích số liệu thống kê
trong SPSS sau:
- Thủ tục Frequency để thu được các mô tả chi tiết về tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi.
- Thủ tục Descriptives để thu được các thống kê cơ bản.
- Tương quan nhị biến để phân tích mối tương quan của tỉ suất chết của trẻ em
dưới 1 tuổi với các nhân tố ảnh hưởng.
- Hồi quy tuyến tính đơn giản và hồi quy tuyến tính bội để dự báo sự thay đổi của
tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
- Phân tích cụm (Cluster Analysis) để phân kiểu các nước trên thế giới theo các
chỉ tiêu đã đưa ra.
Để trực quan hóa phân tích, kết nối dữ liệu từ SPSS với phần mềm Microsoft
Office Excel và MapInfo thành lập các bản đồ:
- Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới năm 2008.
- Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới năm 2008 theo phương pháp hồi
quy bội.
- Sự chênh lệch tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi theo thực tế và theo phương
pháp hồi quy bội.
- Phân kiểu các quốc gia trên thế giới theo tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi và
các nhân tố ảnh hưởng.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
2
2. PHÂN TÍCH ĐẶC ĐIỂM TỈ SUẤT CHẾT CỦA TRẺ EM DƯỚI 1 TUỔI TRÊN THẾ
GIỚI
2.1. Khái quát chung
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi là thước đo đặc biệt quan trọng trong phân tích
mức chết của dân cư, vì nó phản ánh điều kiện sống, trình độ nuôi dưỡng, chăm sóc sức
khoẻ của trẻ em và có ảnh hưởng rất lớn đến mức chết chung và tuổi thọ trung bình của
dân cư.
Để phân tích thực trạng tỉ suất suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi của các quốc gia
trên thế giới ta sử dụng thủ tục Frequencies trong SPSS: Menu/ Analyze/ Descriptive
Statistics/ Frequencies
- Chọn biến (Variable): imr.
- Nhấn nút Statistics:
+ Trong Central Tendency: chọn Mean, Meadian, Mode.
+ Trong Percentile values: add 10 và 90.
+ Trong Distribution: chọn Skewness, Kutoris.
+ Trong Dispersion: chọn Std. deviation, Minimum, Maximum, Range.
- Nhấn nút Chart: chọn Histogram, With normal curve.
Ta thu được các kết quả như sau:
9 Bảng Statistics
Statistics
TØ suÊt cña chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
Valid
Missing
Mean
Median
Mode
Std. Deviation
Skewness
Std. Error of Skewness
Kurtosis
Std. Error of Kurtosis
Range
Minimum
Maximum
Percentiles
10
90
N
162
0
37.658
23.750
11.7(a)
34.3345
1.354
.191
1.926
.379
180.0
2.3
182.3
4.530
87.970
a Multiple modes exist. The smallest value is shown
Qua bảng trên ta thấy:
- Số lượng các quốc gia được phân tích là 162.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
3
- Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trung bình của toàn thế giới là 37,658 ‰. Tỉ
suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trung vị là 23,750 ‰. Như vậy sẽ có 1/2 số nước được
phân tích có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi cao hơn 23,750 ‰ và 1/2 số nước còn lại
có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi thấp hơn 23,750 ‰. Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1
tuổi trung bình cao hơn trung vị cho thấy mẫu có phân phối không cân xứng.
- Độ lệch chuẩn mẫu (Std. Deviation) là 34,3 cho thấy độ lệch của phân phối.
- Nhiều quốc gia có chung giá trị, tuy nhiên giá trị phổ biến nhất (có tần số lớn
nhất) là 11,7‰. Quốc gia có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi thấp nhất thế giới đạt
2,3‰ trong khi quốc gia có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi cao nhất thế giới đạt
182,3‰. Khoảng biến thiên thực tế (Range) là 180,0.
- 10% số nước có tỉ suất tử thô thấp nhất chỉ đạt từ 4,530 ‰ trở xuống; 10% số
nước có tỉ suất tử thô cao nhất đạt từ 87,97 ‰ trở lên.
Để xác định các quốc gia có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi cao nhất, thấp nhất
thế giới, ta thực hiện các bước như sau: Menu/ Data/ Select Cases/ If condition is
satisfield, chọn biến imr ≤ 4,53 hoặc imr ≥ 87,97 ta có bảng sau:
10% số nước có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi thấp nhất thế giới (≤ 4,53 ‰)
STT
1
2
3
4
5
6
7
8
Country
Singapore
Sweden
Japan
Iceland
France
Finland
Norway
Czech Republic
imr
2.3
2.8
2.8
3.2
3.4
3.5
3.6
3.8
STT
9
10
11
12
13
14
15
16
Country
Malta
Germany
Switzerland
Slovenia
Spain
Denmark
Austria
Australia
imr
3.8
4.0
4.2
4.3
4.3
4.4
4.5
4.5
10% số nước có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi cao nhất thế giới (≥ 87,97 ‰)
STT
1
2
3
4
5
6
7
8
Country
Angola
Sierra Leone
Liberia
Niger
Somalia
Mozambique
Mali
Guinea-Bissau
imr
STT
182.3
156.2
143.9
115.4
111.3
107.8
103.8
101.6
9
10
11
12
13
14
15
16
Country
Zambia
Chad
Djibouti
Bhutan
Nigeria
Malawi
Ethiopia
Burkina Faso
imr
101
100.4
99.1
94.3
93.9
90.5
90.2
88.3
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
4
9 Biểu đồ thể hiện tần suất tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
TØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
40
30
Frequency
20
10
Std. Dev = 34.33
Mean = 37.7
N = 162.00
0
0
0.
18 .0
0
17 0
0.
16 .0
0
15 .0
0
14 .0
0
13 .0
0
12 0
0.
11 .0
0
10
.0
90 0
.
80 0
.
70
.0
60 0
.
50 0
.
40
.0
30 0
.
20 0
.
10
0
0.
TØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
Qua quan sát biểu đồ và bảng Statistics ta thấy:
- Độ lệch (Sknewness) của biểu đồ là 1,354. Kết quả mang giá trị dương chỉ ra
rằng phân phối bị lệch phải. Tỉ số giữa độ lệch và sai số chuẩn của nó (Skewness/Std.
Error of Skewness): 1,354/0,191 = 7,089 cho thấy phân phối bị lệch với đuôi phải khá dài.
- Độ nhọn (Kurtosis) là 1,926 và tỉ số giữa độ nhọn với sai số chuẩn của nó
(Kurtosis/ Std. Error of Kurtosis): 1,926/0,379 = 5,08 chỉ ra rằng đuôi của phân phối
dài hơn đuôi của phân phối chuẩn.
Để biểu đồ cân xứng hơn, ta tiến hành logarit cơ số 10 của biến imr và lập một
biểu đồ tần xuất cho trị số này. Thực hiện như sau: vào Transform/ Compute.
- Trong ô Target Variable: nhập log_imr .
- Đến khoang Function: dùng thanh cuốn dọc tìm đến hàm LG10[numexpr],
chọn biến imr.
- Chạy Frequencies như ở phần trên nhưng với biến (Variable) là log_imr.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
5
Logarit cña tØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
30
20
Frequency
10
Std. Dev = .46
Mean = 1.37
N = 162.00
0
.38
.63
.50
.88
.75
1.13
1.00
1.38
1.25
1.63
1.50
1.88
1.75
2.13
2.00
2.25
LOG_IMR
Biểu đồ tần suất này thể hiện tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi dưới đơn vị
logarit cơ số 10. Ta thấy nó cân xứng hơn so với số liệu ban đầu.
2.2. Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi phân theo các châu lục
2.2.1. Tình hình chung
Để phân tích tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi theo các châu lục ta thực hiện các
bước:
- Sử dụng công cụ Split file: Menu/ Data/ Split file chọn Compare group. Trong
mục Group based on: chọn chau_luc.
- Sử dụng công cụ Analyze/ Descriptive Statistics/ Descriptive/ chọn biến imr.
Tiếp tục nhấn vào Options và kích chọn các thẻ: Mean, Std. devation, Minimum,
Maximum. Kết quả của phép phân tích cho ta bảng:
Descriptive Statistics
TØ suÊt cña chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
Châu lục
Europe
Africa
Asia
North America
South America
Oceania
N
34
49
38
18
13
10
Minimum
2.8
13.7
2.3
4.6
8.2
4.5
Maximum
56.4
182.3
94.3
62.3
49.1
51.1
Mean
9.921
74.339
32.608
20.283
23.115
21.600
Std. Deviation
11.0413
34.3247
22.7372
12.7158
10.2099
15.8991
Nhằm mô hình hóa trực quan hơn tương quan tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
giữa các châu lục, sử dụng công cụ Graph để vẽ biểu đồ hộp.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
6
Cách làm: Menu/ Graph/ Boxplot. Chọn Simple, Define. Trong Variable: chọn
biến imr ; trong Category Axis: chọn biến chau_luc ; trong Label cases by: chọn biến
country, ta sẽ được kết quả sau:
200
TØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
Angola
Sierra Leone
Liberia
100
Haiti
Azerbaijan
Bolivia
Vanuatu
Turkey
Romania
Armenia
Albania
Bulgaria
Chile
0
-100
N=
34
49
Europe
38
Asia
Africa
18
13
10
South America
North America
Oceania
Ch©u lôc
Từ bảng số liệu và biểu đồ trên ta thấy:
- Châu Phi là châu lục có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi cao nhất thế giới
với các giá trị trung bình, cực đại, cực tiểu là 74,339 ‰, 13,7‰, 182,3‰ đều cao hơn
so với các châu lục khác. Khoảng biến thiên tứ phân vị (chiều cao của hộp) khá lớn
chứng tỏ tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi có sự chênh lệch giữa các nước.
- Châu Âu là châu lục có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi thấp nhất thế giới
với trung bình là 9,921 ‰. Khoảng biến thiên tứ phân vị không lớn chứng tỏ giữa các
nước ít có sự chênh lệch.
- Tiếp theo là đến Bắc Mĩ, châu Đại Dương, Nam Mĩ và châu Á. Trong đó châu
Á là châu lục có giá trị cực tiểu thấp nhất (2,3‰) nhưng khoảng biến thiên tứ phân vị
lại lớn nhất, thậm chí hơn cả châu Phi.
- Biểu đồ hộp cũng cung cấp cho chúng ta thấy được các trường hợp ngoại lai ở
mỗi châu lục. Châu Âu là châu lục có nhiều trường hợp ngoại lai nhất với các quốc gia
Azerbaijan, Turkey, Romania, Armenia, Albania, Bungaria. Ngoài ra các châu lục
khác cũng có các trường hợp ngoại lai như châu Phi có Angola, Sierra Leon và
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
7
Liberia; Bắc Mĩ có Haiti ; Nam Mỹ có Bolivia, Chile và Châu Đại Dương có Vanuatu.
Chỉ riêng châu Á là không có trường hợp ngoại lai nào.
Để thấy rõ hơn mức độ phân hóa của tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi theo các
châu lục, ta có thể phân chia ra các nhóm.
Tiến hành thao tác Menu/ Transform/ Recode/ Recode into Different và xếp tỉ
suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi thành các nhóm:
- Nhóm 1: thấp (dưới 10‰).
- Nhóm 2: trung bình (từ 10‰ đến 40‰)
- Nhóm 3: cao (từ 40‰ đến 80‰)
- Nhóm 4: rất cao (trên 80‰)
Khi đó, ta sẽ có thêm 1 biến mới là nhom_imr.
Sau khi thực hiện thao tác trên, để phân tích ta chạy bảng Menu/ Analyze/ Table/
General table. Chọn row: chau_luc, col: nhom_imr; trong ô Edit Statistics chọn
“count” và “row%”. Kết quả cho bảng sau:
Châu
lục
Europe
Africa
Asia
North
America
South
America
Oceania
thấp
Count
Row %
27
79.4%
phân nhóm imr
trung bình
cao
Count
Row %
Count
Row %
6
17.6%
1
2.9%
7
14.3%
21
42.9%
21
55.3%
12
31.6%
4
10.5%
3
16.7%
14
77.8%
1
5.6%
1
7.7%
11
84.6%
1
7.7%
2
20.0%
6
60.0%
2
20.0%
rất cao
Count
Row %
21
1
42.9%
2.6%
Qua bảng trên ta thấy: phần lớn các nước châu Âu có tỉ suất chết của trẻ em
dưới 1 tuổi thấp trong khi ở châu Phi, tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi của hầu hết
các nước đều ở mức cao và rất cao. Còn các châu lục khác thì tỉ suất chết của trẻ em
dưới 1 tuổi chủ yếu ở mức trung bình.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
8
2.2. Các châu lục
Để phân tích đặc điểm tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi theo châu lục từng, ta
thực hiện thao tác gộp nhóm các quốc gia theo châu lục bằng lệnh Select Case: Menu/
Data/ Select Cases/ chọn If condition is satisfield/ chọn biến chau_luc và tương ứng
với các chữ số (1, 2, 3, 4, 5, 6).
Ở đây tác giả chỉ thực hiện phân tích hai châu lục có tỉ suất chết của trẻ em dưới
1 tuổi thấp nhất và cao nhất là châu Âu và châu Phi.
a. Châu Âu
9 Bảng thống kê về tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi của châu Âu:
Statistics
TØ suÊt cña chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
N
Valid
Missing
Mean
Median
Std. Deviation
Skewness
Std. Error of Skewness
Kurtosis
Std. Error of Kurtosis
Minimum
Maximum
34
0
9.921
5.700
11.0413
2.918
.403
9.647
.788
2.8
56.4
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
9
TØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
30
20
Frequency
10
Std. Dev = 11.04
Mean = 9.9
N = 34.00
0
5.0
15.0
10.0
25.0
20.0
35.0
30.0
45.0
40.0
55.0
50.0
TØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
Qua bảng và biểu đồ trên ta thấy châu Âu là châu lục có tỉ suất chết của trẻ em
dưới 1 tuổi là 9,921‰, thấp hơn nhiều so với mức trung bình toàn thế giới (37,658‰).
Phân phối bị lệch phải khá lớn, đuôi phải dài hơn so với phân phối chuẩn.
b. Châu Phi
9 Bảng thống kê về tuổi thọ bình quân lúc sinh của châu Phi:
Statistics
TØ suÊt cña chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
N
Valid
Missing
Mean
Median
Std. Deviation
Skewness
Std. Error of Skewness
Kurtosis
Std. Error of Kurtosis
Minimum
Maximum
49
0
74.339
69.600
34.3247
.714
.340
1.371
.668
13.7
182.3
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
10
TØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
10
8
6
Frequency
4
2
Std. Dev = 34.32
Mean = 74.3
N = 49.00
0
0
0.
18 .0
0
17 .0
0
16 .0
0
15 .0
0
14 .0
0
13 .0
0
12 .0
0
11 .0
0
10
.0
90 0
.
80 0
.
70 0
.
60 0
.
50
.0
40 0
.
30 0
.
20 0
.
10
TØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
Qua bảng và biểu đồ trên ta thấy châu Phi là châu lục có tỉ suất chết của trẻ em
dưới 1 tuổi là 74,339‰, cao hơn nhiều so với mức trung bình toàn thế giới (37,658‰).
Phân phối bị lệch phải, đuôi phải dài hơn so với phân phối chuẩn.
3. PHÂN TÍCH MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA TỈ SUẤT CHẾT CỦA TRẺ EM DƯỚI
1 TUỔI VỚI CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi chịu tác động của nhiều nhân tố. Trong phân
tích này, tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi (imr) được xem là biến phụ thuộc, các biến độc
lập được đưa vào mô hình gồm:
- Tỉ suất sinh thô (‰) (cbr)
- Tỉ suất chết thô (‰) (cdr)
- Số dân trung bình/1 bác sĩ (dân) (bac_si)
- Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng dân số (%) (nuoc_sach)
- GNP bình quân theo đầu người (USD) (GNP_bq)
Để tìm hiểu mức độ tác động cũng như mối quan hệ giữa các nhân tố trên, ta sử
dụng phân tích tương quan nhị biến.
Cách làm: Menu/ Analyze/ Correlate/ Bivariate, hộp thoại hiện ra,
- Chọn biến imr và 5 biến trên là cbr, cdr, bac_si, nuoc_sach, GNP_bq.
- Chọn hệ số tương quan hạng Pearson
- Chọn Two-tailed (do chưa biết mối quan hệ là thuận hay nghịch)
- Ở Options chọn Excluces cases listwise để loại bỏ tất các các trường hợp có giá
trị khuyết thiếu ở ít nhất một trong các biến nghiên cứu.
Kết quả của phép phân tích cho ta bảng sau:
Correlations(a)
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
11
Tỉ suất chết
của trẻ em
dưới 1 tuổi
Tỉ suất chết của
trẻ em dưới 1 tuổi
Tỉ suất
sinh thô
Tỉ suất
chết thô
Số dân trung
bình trên 1
bác sĩ
Tỉ lệ dùng
nước sạch
trong tổng số
dân
GNP bình
quân theo
đầu người
Pearson
Correlation
1
.768(**)
.667(**)
.692(**)
-.777(**)
-.481(**)
Sig. (2-tailed)
.
.000
.000
.000
.000
.000
.768(**)
1
.381(**)
.575(**)
-.691(**)
-.468(**)
.000
.
.000
.000
.000
.000
.667(**)
.381(**)
1
.543(**)
-.441(**)
-.129
.000
.000
.
.000
.000
.102
.692(**)
.575(**)
.543(**)
1
-.593(**)
-.291(**)
.000
.000
.000
.
.000
.000
-.777(**)
-.691(**)
-.441(**)
-.593(**)
1
.473(**)
.000
.000
.000
.000
.
.000
-.481(**)
-.468(**)
-.129
-.291(**)
.473(**)
1
.000
.000
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
a Listwise N=162
.102
.000
.000
.
Tỉ suất sinh thô
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
Tỉ suất chết thô
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
Số dân trung bình
trên 1 bác sĩ
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
Tỉ lệ dùng nước
sạch trong tổng
số dân
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
GNP bình quân
theo đầu người
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
Do phân bố của GNP bình quân theo đầu người lệch phải mạnh nên ta sử dụng
phép biến đổi logarit của biến này để phân bố của nó trở nên cân xứng hơn.
Tỉ suất chết của
trẻ em dưới 1
tuổi
Pearson Correlation
Tỉ suất sinh thô
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
Sig. (2-tailed)
Tỉ suất chết thô
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
Số dân trung
bình trên 1 bác
sĩ
Pearson Correlation
Tỉ lệ dùng nước
sạch trong tổng
số dân
Logarit của
GNP_bq
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
Sig. (2-tailed)
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
Correlations(a)
Tỉ suất
chết của
Tỉ suất
trẻ em
sinh thô
dưới 1 tuổi
1
.768(**)
Tỉ suất
chết thô
Số dân trung
bình trên 1
bác sĩ
.667(**)
.692(**)
Tỉ lệ dùng
nước sạch
trong tổng số
dân
-.777(**)
Logarit
của
GNP_bq
-.742(**)
.
.000
.000
.000
.000
.000
.768(**)
1
.381(**)
.575(**)
-.691(**)
-.675(**)
.000
.
.000
.000
.000
.000
.667(**)
.381(**)
1
.543(**)
-.441(**)
-.349(**)
.000
.000
.
.000
.000
.000
.692(**)
.575(**)
.543(**)
1
-.593(**)
-.607(**)
.000
.000
.000
.
.000
.000
-.777(**)
-.691(**)
-.441(**)
-.593(**)
1
.726(**)
.000
.000
.000
.000
.
.000
-.742(**)
-.675(**)
-.349(**)
-.607(**)
.726(**)
1
.000
.000
.000
.000
.000
.
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
a Listwise N=162
Hệ số tương quan giữa các biến
Hệ số tương quan
- Tỉ suất sinh thô (cbr)
R
R2 (%)
0,768
58,98
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
12
- Tỉ suất chết thô (cdr)
0,667
44,49
- Số dân trung bình/1 bác sĩ (bac_si)
0,692
47,89
- Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng dân số (nuoc_sach)
-0,777
60,37
- Logarit của GNP bình quân theo đầu người (log_gnp)
-0,742
55,06
Các hệ số tương quan giữa các biến cho ta biết mức độ ảnh hưởng của chúng. Theo
kết quả của bảng trên thì nhân tố tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng số dân và tỉ suất sinh
thô có vai trò lớn nhất với tương ứng 60,37% và 58,98% sự biến thiên của biến imr
được giải thích bởi hai biến này.
Ngoài ra các hệ số tương quan còn cho thấy mối quan hệ thuận nghịch giữa các
biến. Nếu hệ số tương quan r mang giá trị dương thì quan hệ giữa hai biến là thuận và
ngược lại. Như vậy tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi có quan hệ thuận với tỉ suất sinh
thô, tỉ suất chết thô, số dân trung bình /1 bác sĩ và quan hệ nghịch với tỉ lệ dùng nước
sạch trong tổng dân số và GNP bình quân theo đầu người.
Bên cạnh đó có thể quan sát tương quan giữa các biến khi dùng hệ số tương quan
hạng Spearman. Vào Menu/ Analyze/ Correlate/ Bivariate, thực hiện các thao tác như
trên, chỉ thay bằng hệ số tương quan hạng Spearman.
Correlations(a)
Tỉ suất
chết của
trẻ em
dưới 1 tuổi
Tỉ suất
sinh thô
Tỉ suất
chết thô
Số dân
trung bình
trên 1 bác
sĩ
Tỉ lệ dùng
nước sạch
trong tổng
số dân
Logarit
của
GNP_bq
1.000
.791(**)
.379(**)
.794(**)
-.858(**)
-.853(**)
.
.000
.000
.000
.000
.000
.791(**)
1.000
.167(*)
.708(**)
-.739(**)
-.706(**)
.000
.
.033
.000
.000
.000
.379(**)
.167(*)
1.000
.307(**)
-.291(**)
-.296(**)
.000
.033
.
.000
.000
.000
.794(**)
.708(**)
.307(**)
1.000
-.738(**)
-.732(**)
.000
.000
.000
.
.000
.000
-.858(**)
-.739(**)
-.291(**)
-.738(**)
1.000
.813(**)
.000
.000
.000
.000
.
.000
-.853(**)
-.706(**)
-.296(**)
-.732(**)
.813(**)
1.000
.000
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
a Listwise N = 162
.000
.000
.000
.000
.
Spearman's
rho
Tỉ suất chết
của trẻ em
dưới 1 tuổi
Correlation
Coefficient
Sig. (2-tailed)
Tỉ suất sinh
thô
Correlation
Coefficient
Sig. (2-tailed)
Tỉ suất chết
thô
Correlation
Coefficient
Sig. (2-tailed)
Số dân trung
bình trên 1
bác sĩ
Correlation
Coefficient
Sig. (2-tailed)
Tỉ lệ dùng
nước sạch
trong tổng số
dân
Correlation
Coefficient
Sig. (2-tailed)
Logarit của
GNP_bq
Correlation
Coefficient
Sig. (2-tailed)
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
13
Do dùng các trật tự hạng (rank) để đưa vào tính tương quan thay cho giá trị thực
nên hệ số tương quan hạng Spearman không chịu ảnh hưởng mạnh của tính chuẩn của
phân phối cũng như của các giá trị ngoại lai hay cực trị.
Ta có thể quan sát rõ hơn tương quan giữa các biến qua ma trận các đồ thị phân tán
của các biến. Thực hiện lệnh: Graph/ Scatter
- Trong Scatterplot: chọn Matrix
- Trong Define: ở Matrix Variable chọn các biến imr, cbr, cdr, bac_si,
nuoc_sach, log_gnp ; ở Set markers by chọn chau_luc ; ở Labels case by chọn country
Ma trận các đồ thị phân tán của các biến
TØ suÊt chÕt cña
TØ suÊt sinh th«
TØ suÊt chÕt th«
Ch©u lôc
Sè d©n trung b×nh tr
Oceania
South America
TØ lÖ dïng n−íc s¹ch
North America
Asia
Africa
Logarit cña GNP_bq
Europe
4. DỰ BÁO SỰ THAY ĐỔI CỦA TỈ SUẤT CHẾT CỦA TRẺ EM DƯỚI 1 TUỔI
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi phụ thuộc vào nhiều nhân tố với các mức độ ảnh
hưởng khác nhau. Dựa vào mối quan hệ giữa các biến, ta có thể dự báo tỉ suất chết của
trẻ em dưới 1 tuổi theo một hay nhiều biến có liên quan bằng phương pháp hồi quy
tuyến tính.
4.1. Hồi quy tuyến tính đơn giản
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
14
Phương pháp này cho ta dự báo tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trong quan hệ
với một biến độc lập.
Chẳng hạn để xem xét mối quan hệ giữa tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi và tỉ
suất sinh thô, ta thực hiện như sau: vào Menu/ Analyze/ Regression/ Linear, hộp thoại
hiện ra:
- Dependent: chọn imr.
- Independent: chọn cbr
- Case labels: country
- Trong Statistics chọn Model fit
- Trong Save: chọn Unstandardized và Standardized
Trong Variable View xuất hiện 2 biến mới là pre_1 và res_1. Đây chính là phần
dự báo mối quan hệ tuyến tính và phần chênh thực tế so với dự đoán.
Kết quả phân tích cho ta một số bảng sau:
Model Summary(b)
Adjusted
Std. Error of
R
R Square R Square the Estimate
.768(a)
.590
.587
22.0601
a Predictors: (Constant), Tỉ suất sinh thô
b Dependent Variable: Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
Model
1
Trị số R2 = 0,590 ở bảng trên cho biết tỉ suất sinh thô giải thích 59% sự biến thiên
của tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi.
Coefficients(a)
Unstandardized
Coefficients
Model
Standardized
Coefficients
B
Std. Error
Beta
(Constant)
-11.358
3.667
Tỉ suất sinh
2.229
.147
.768
thô
a Dependent Variable: Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
1
t
Sig.
-3.097
.002
15.166
.000
Từ bảng trên có thể viết được phương trình hồi quy tuyến tính đơn giản như sau:
imr = cdr * 2,229 - 11,358
Mối tương quan giữa tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi và tỉ suất chết thô được
thể hiện qua biểu đồ sau:
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
15
TØ suÊt chÕt cña trÎ em d−íi 1 tuæi
200
100
0
-100
-10
0
10
20
30
40
50
60
TØ suÊt sinh th«
Như vậy, ta thấy tỉ suất sinh thô có quan hệ thuận với tỉ suất chết của trẻ em dưới
1 tuổi. Tỉ suất sinh thô càng tăng thì tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi cũng tăng lên.
Vì vậy để giảm bớt tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi thì phải tiến hành các biện pháp
giảm tỉ suất sinh.
Tương tự, có thể chọn các biến khác để phân tích.
4.2. Hồi quy tuyến tính bội
Phương pháp này cho ta mô hình dự báo tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trong
quan hệ với nhiều biến độc lập.
Thực hiện như sau: vào Menu/ Analyze/ Regression/ Linear. Hộp thoại hiện ra:
- Dependent: chọn imr.
- Independent: chọn cbr, cdr, bac_si, nuoc_sach, log_gnp
- Case labels: country
- Trong Statistics chọn các tham số như sau:
+ Trong Save: chọn các tham số sau:
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
16
Ta thu được kết quả như sau:
Variables Entered/Removed(b)
Model
1
Variables
Entered
Logarit của
GNP_bq,
Tỉ suất
chết thô, Tỉ
suất sinh
thô, Số
dân trung
bình trên 1
bác sĩ, Tỉ
lệ dùng
nước sạch
trong tổng
số dân(a)
Variables
Removed
Method
.
Enter
Số dân
trung bình
trên 1 bác
sĩ
Backward
(criterion:
Probabilit
y of F-toremove
>= .100).
2
.
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
Bảng trên thể hiện tóm tắt các kết quả của từng bước (Model).
- Model 1 thể hiện rằng có 5 biến độc lập đã được đưa vào phân tích.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
17
- Model 2 chỉ ra rằng biến Số dân trung bình trên 1 bác sĩ đã bị loại khỏi mô
hình.
Model Summary(c)
Model
R
R
Square
Adjusted
R Square
Std. Error
of the
Estimate
Change Statistics
1
.916(a)
.839
.834
13.9943
R
Square
Change
.839
2
.915(b)
.836
.832
14.0632
-.003
F
Change
df1
df2
Sig. F
Change
162.629
5
156
.000
2.550
1
156
.112
a Predictors: (Constant), Logarit của GNP_bq, Tỉ suất chết thô, Tỉ suất sinh thô, Số dân trung bình trên 1 bác sĩ,
Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng số dân
b Predictors: (Constant), ), Logarit của GNP_bq, Tỉ suất chết thô, Tỉ suất sinh thô, Tỉ lệ dùng nước sạch trong
tổng số dân
c Dependent Variable: Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
Qua bảng trên ta thấy trị số R2 của mô hình 1 với 5 biến độc lập là 0,839 và R2
của mô hình 2 với 4 biến độc lập là 0,836, tức là ít thay đổi khi loại bỏ dần các biến.
Như vậy các biến độc lập bị loại bỏ không có quan hệ nhiều với biến phụ thuộc. Trị số
R2 cho thấy 4 biến độc lập đưa vào đã giải thích được khoảng 84% sự biến thiên của tỉ
suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi, tăng khoảng gần 20% so với mô hình chỉ sử dụng tỉ
suất sinh thô là biến độc lập duy nhất của phương pháp hồi quy tuyến tính đơn giản ở
trên (R2 = 0,590). Do đó ta chọn mô hình 2.
Coefficients(a)
Model
1
(Constant)
Standardized
Coefficients
t
Beta
Collinearity
Statistics
Correlations
Sig.
Zeroorder
Partial
Part
Tolerance
VIF
5.546
.000
Tỉ suất sinh thô
.859
.140
.296
6.112
.000
.768
.440
.196
.441
2.269
Tỉ suất chết thô
2.415
.276
.341
8.746
.000
.667
.574
.281
.677
1.476
.000
.000
.074
1.597
.112
.692
.127
.051
.478
2.090
-.405
.097
-.219
-4.163
.000
-.777
-.316
-.134
.373
2.680
-10.871
2.561
-.219
-4.245
.000
-.742
-.322
-.136
.387
2.584
Số dân trung bình
trên 1 bác sĩ
2
Unstandardized
Coefficients
Std.
B
Error
64.937
11.710
Tỉ lệ dùng nước
sạch trong tổng
số dân
Logarit của
GNP_bq
(Constant)
68.965
11.491
6.002
.000
Tỉ suất sinh thô
.896
.139
.309
6.433
.000
.768
.457
.208
.453
2.208
Tỉ suất chết thô
2.585
.256
.365
10.086
.000
.667
.627
.326
.794
1.259
-.421
.097
-.228
-4.336
.000
-.777
-.327
-.140
.377
2.650
-11.941
2.484
-.241
-4.807
.000
-.742
-.358
-.155
.415
2.408
Tỉ lệ dùng nước
sạch trong tổng
số dân
Logarit của
GNP_bq
a Dependent Variable: Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
Bảng trên cho thấy Số dân trung bình trên 1 bác sĩ có trị số t chỉ là 1,597, không
hữu ích trong hồi qui nên biến này bị loại bỏ.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
18
Từ kết quả này ta có được phương trình hồi quy đa bội:
imr = 68,965 + [0,896*cbr] + [2,585*cdr] - [0,421*nuoc_sach] - [11,941*log_gnp]
Sau khi chuẩn hóa theo hệ số beta, phương trình hồi qui có dạng:
zimr = [0,309*zcbr] + [0,365*zcdr] - [0,228*znuoc_sach] - [0,241*zLog_gnp]
Pre_2 chính là tính toán dự báo tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi theo phương
pháp hồi quy bội, Res_2 là phần chênh lệch dư giữa tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
thực tế với tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi theo phương pháp hồi qui bội.
Các kết quả phân tích trong SPPP được xuất sang Excel và kết nối dữ liệu với
MapInfo 9.0, từ đó thể hiện được sự phân bố không gian của các kết quả phân tích trên
qua các bản đồ: Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới theo phương pháp hồi
quy bội ; Phần chênh lệch giữa tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi theo thực tế và theo
phương pháp hồi quy bội.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
19
5. PHÂN KIỂU CÁC QUỐC GIA THEO ĐẶC ĐIỂM TÍ SUẤT CHẾT CỦA TRẺ
EM DƯỚI 1 TUỔI VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới chịu tác động của nhiều nhân tố
khác nhau với mức độ ảnh hưởng không giống nhau. Ngay giữa các quốc gia, các châu
lục thì tỉ suất này cũng có sự chênh lệch đáng kể. Việc phân chia các quốc gia được
thống kê thành các nhóm, kiểu khác nhau sẽ giúp ta có được bức tranh tổng quan hơn
về đặc điểm cũng như các nhân tố tác động tới tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi.
5.1. Lựa chọn các chỉ tiêu
Để tiến hành phân kiểu các quốc gia theo tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổivà các
nhân tố tác động, ta lựa chọn các biến sau:
- Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi (‰) (imr)
- Tỉ suất sinh thô (‰) (cbr)
- Tỉ suất chết thô (‰) (cdr)
- Số dân trung bình/1 bác sĩ (dân) (bac_si)
- Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng dân số (%) (nuoc_sach)
- GNP bình quân theo đầu người (USD) (GNP_bq)
5.2. Các bước tiến hành
Vào Menu/ Analyze/ Classify/ Hierarchical Cluster. Trong hộp thoại hiện ra:
- Trong Variables: đưa các biến được lựa chọn vào (imr, cbr, cdr, bac_si,
nuoc_sach, GNP_bq)
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
20
- Label cases by: country.
- Phần Cluster : chọn Cases. Phần Display :chọn cả Statistics và Plot.
- Nhấn vào Statistics, hộp thoại Statistics xuất hiện. Chọn Agglomeration
Schedule và Proximity Matrix.
- Nhấn vào Plots, hộp thoại Plots xuất hiện, chọn Dendrogram.
- Nhấn vào Method, hộp thoại Method xuất hiện. Chọn phương pháp phân cụm
là Ward’s method; thước đo là Squared Euclidean distance, chuẩn hóa các giá trị là Z
scores và chọn By variable.
- Nhấn nút Save. Hộp thoại Save New Variables xuất hiện. Ở khung Cluster
Mambership có các tùy chọn, chọn Range of Solutions, chẳng hạn từ 3 cụm đến 6
cụm.
Trong Data View xuất hiện các biến mới clu6_1, clu5_1, clu4_1, clu3_1. Các kết
quả phân kiểu được trình bày trong file output là “phan kieu imr”
Xuất file SPPP sang Excel ta có Bảng phân chia các quốc gia theo từng trường
hợp từ 3 – 6 nhóm:
COUNTRY
Albania
Armenia
Austria
Azerbaijan
Belarus
Bosnia and Herzegovina
Bulgaria
Croatia
Cyprus
Czech Republic
Denmark
Estonia
Finland
F.Y.R.O. Macedonia
France
Germany
Hungary
Iceland
Latvia
Luxembourg
Malta
Moldova
Netherlands, The
Norway
Portugal
Romania
Slovakia
Slovenia
Spain
Sweden
CLU6_1
1
2
3
1
2
2
2
2
2
2
3
2
3
2
3
3
2
3
2
3
2
2
3
3
2
4
2
2
2
3
CLU5_1
1
2
3
1
2
2
2
2
2
2
3
2
3
2
3
3
2
3
2
3
2
2
3
3
2
1
2
2
2
3
CLU4_1
1
2
3
1
2
2
2
2
2
2
3
2
3
2
3
3
2
3
2
3
2
2
3
3
2
1
2
2
2
3
CLU3_1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
2
1
2
1
2
2
1
2
1
2
1
1
2
2
1
1
1
1
1
2
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
21
Switzerland
Turkey
Ukraine
United Kingdom
Algeria
Angola
Benin
Botswana
Burkina Faso
Burundi
Cameroon
Cape Verde
Central African Republic
Chad
Comoros
Congo (ROC)
Congo (DRC)
Djibouti
Egypt
Equatorial Guinea
Ethiopia
Gabon
Gambia, The
Ghana
Guinea
Guinea-Bissau
Kenya
Lesotho
Liberia
Libya
Madagascar
Malawi
Mali
Mauritania
Mauritius
Morocco
Mozambique
Niger
Nigeria
Rwanda
Senegal
Seychelles
Sierra Leone
Somalia
South Africa
Sudan
Swaziland
Tanzania
Togo
Tunisia
Uganda
Zambia
Zimbabwe
3
1
2
3
1
5
6
4
6
5
6
1
6
5
4
4
4
6
1
6
5
4
4
4
6
6
6
6
5
1
6
5
6
6
2
1
5
5
6
6
6
1
5
5
4
4
6
5
6
1
6
6
6
3
1
2
3
1
4
5
1
5
4
5
1
5
4
1
1
1
5
1
5
4
1
1
1
5
5
5
5
4
1
5
4
5
5
2
1
4
4
5
5
5
1
4
4
1
1
5
4
5
1
5
5
5
3
1
2
3
1
4
4
1
4
4
4
1
4
4
1
1
1
4
1
4
4
1
1
1
4
4
4
4
4
1
4
4
4
4
2
1
4
4
4
4
4
1
4
4
1
1
4
4
4
1
4
4
4
2
1
1
2
1
3
3
1
3
3
3
1
3
3
1
1
1
3
1
3
3
1
1
1
3
3
3
3
3
1
3
3
3
3
1
1
3
3
3
3
3
1
3
3
1
1
3
3
3
1
3
3
3
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
22
Bahrain
Bangladesh
Bhutan
Cambodia
China
Georgia
India
Indonesia
Iran
Israel
Japan
Jordan
Kazakhstan
South Korea
Kyrgyzstan
Laos
Lebanon
Malaysia
Maldives
Mongolia
Nepal
Oman
Pakistan
Papua New Guinea
Philippines
Qatar
Russia
Saudi Arabia
Singapore
Sri Lanka
Syria
Tajikistan
Thailand
Turkmenistan
United Arab Emirates
Uzbekistan
Vietnam
Yemen
Antigua and Barbuda
Bahamas, The
Barbados
Belize
Canada
Costa Rica
Dominica
Dominican Republic
El Salvador
Grenada
Guatemala
Haiti
Honduras
Jamaica
Mexico
2
4
6
4
1
2
1
1
1
2
3
1
1
2
1
6
1
1
4
4
4
1
4
6
1
2
2
1
2
1
1
4
2
4
2
4
1
6
2
2
2
1
3
1
2
1
1
1
1
6
1
1
1
2
1
5
1
1
2
1
1
1
2
3
1
1
2
1
5
1
1
1
1
1
1
1
5
1
2
2
1
2
1
1
1
2
1
2
1
1
5
2
2
2
1
3
1
2
1
1
1
1
5
1
1
1
2
1
4
1
1
2
1
1
1
2
3
1
1
2
1
4
1
1
1
1
1
1
1
4
1
2
2
1
2
1
1
1
2
1
2
1
1
4
2
2
2
1
3
1
2
1
1
1
1
4
1
1
1
1
1
3
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
3
1
1
1
1
1
1
1
3
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
3
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
3
1
1
1
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
23
Nicaragua
Panama
United States
Argentina
Bolivia
Brazil
Chile
Colombia
Ecuador
Guyana
Paraguay
Peru
Suriname
Trinidad and Tobago
Uruguay
Venezuela
Australia
Fiji Islands
Kiribati
Marshall Islands
Micronesia, Fed. States of
New Zealand
Palau
Solomon Islands
Tonga
Vanuatu
1
1
3
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
1
3
4
4
1
2
2
1
1
1
4
1
1
3
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
1
3
1
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
3
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
1
3
1
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Các kết quả phân kiểu được trình bày trong sơ đồ hình cây (lưu trong file Output)
và được thể hiện bằng các bản đồ. Các đặc trưng trung bình của từng nhóm được trình
bày trong bảng thống kê bằng công cụ Analyze/ Table/ Basic table .
- Trong Sumarries: đưa các biến đã chọn vào
- Trong Down: chọn lần lượt các biến phân kiểu vừa được tạo clu6_1, clu5_1,
clu4_1, clu3_1
- Nhấn vào Statistics: chọn Count, Mean
- Nhấn vào Layout: chọn như sau
Ta có kết quả cụ thể của từng nhóm như sau:
Các đặc trưng trung bình các chỉ tiêu của các cụm theo phương án 6 nhóm
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
24
Ward
Method
1
Count
50
Mean
24.2
50
21.3
50
50
50
50
37
37
5.6
1311
88
3582
11.4
11.1
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
Tỉ suất sinh thô
37
37
37
37
16
16
9.1
849
97
11041
4.1
10.1
Tỉ suất chết thô
16
9.0
Số dân trung bình trên 1 bác sĩ
Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng số dân
GNP bình quân theo đầu người
16
16
16
352
100
46079
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
22
54.8
Tỉ suất sinh thô
22
23.0
Tỉ suất chết thô
Số dân trung bình trên 1 bác sĩ
Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng số dân
GNP bình quân theo đầu người
22
22
22
22
9.4
4641
71
1787
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
11
111.8
Tỉ suất sinh thô
11
41.9
Tỉ suất chết thô
11
11
11
18.1
32625
52
11
26
26
396
75.6
37.0
Số dân trung bình trên 1 bác sĩ
Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng số dân
26
26
26
14.5
10735
60
GNP bình quân theo đầu người
26
963
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
Tỉ suất sinh thô
Tỉ suất chết thô
Số dân trung bình trên 1 bác sĩ
Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng số dân
GNP bình quân theo đầu người
2
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
Tỉ suất sinh thô
Tỉ suất chết thô
Số dân trung bình trên 1 bác sĩ
Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng số dân
GNP bình quân theo đầu người
3
4
5
Số dân trung bình trên 1 bác sĩ
Tỉ lệ dùng nước sạch trong tổng số dân
GNP bình quân theo đầu người
6
Tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi
Tỉ suất sinh thô
Tỉ suất chết thô
9 Trong phương án phân chia các nước trên thế giới thành 6 nhóm:
- Nhóm 1 có 50 nước bao gồm các nước ở Nam Á, Bắc Phi, Trung và Nam Mỹ
(trừ Achentina). Đặc trưng của nhóm này là tất cả các chỉ tiêu đều ở mức trung bình
thấp của thế giới, trong đó tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi đạt 24,2‰. Việt Nam
cũng thuộc nhóm này.
- Nhóm 2 có 37 nước bao gồm các nước ở Đông và Nam Âu, Hàn Quốc,
Achentina…. Nhóm này có tỉ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi ở mức thấp với 11,4‰,
GNP bình quân đầu người khá cao, các điều kiện y tế và chăm sóc sức khoẻ khá tốt
với bình quân 849 dân trên 1 bác sĩ và 97% dân số đều được dùng nước sạch.
Lê Mỹ Dung (3/2011)– Ứng dụng SPSS trng phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ suất
chết của trẻ em dưới 1 tuổi trên thế giới
25
