Thời gian ngủ của con người và các nhân tố ảnh hưởng

MỤC LỤC

1


DANH MỤC CÁC BẢNG
Ký hiệu
Hình 2.1a
Bảng 2.1a
Hình 2.1b
Hình 2.1c
Hình 2.2a
Bảng 2.2a
Hình 2.3a
Bảng 2.3a
Hình 2.4a
Hình 2.4b

Tên
Danh sách các biến số liệt kê
Các biến đem ra nghiên cứu
Mô tả thông tin các biến được chọn
Phân loại theo tình trạng hôn nhân, số lượng con và tình trạng
sức khỏe.
Thống kê tương quan giữa các biến
Dự đoán tương quan giữa biến cslpnap và các biến
Kết quả chạy hồi quy giữa 6 biến
Phân tích kết quả mô hình hồi quy
Biểu đồ hình cột phân phối xác suất giữa các biến
Biểu đồ mật độ phân phối (đám mây điểm) của cslpnap và
ctotwrk

1

Trang
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15


3

Tóm tắt: Mục tiêu của bài luận là tìm hiểu những yếu tố ảnh hưởng tới thời
gian ngủ. Số liệu được phân tích, đánh giá qua việc chạy mô hình hồi quy trên phần
mềm Stata.

1


4

LỜI GIỚI THIỆU
1. Lý do chọn đề tài
Ngủ, ăn uống, vận động... là những nhu cầu thiết yếu không thể thiếu được

đối với con người. Thiếu ngủ, con người sẽ suy kiệt sức lực, hao mòn thân thể,
chóng già, sinh bệnh tật, làm cho làn da chóng nhăn, khô và sạm... Từ xưa đến nay,
các chuyên gia sức khỏe bao giờ cũng khuyên con người phải ăn, ngủ và làm việc
điều độ, hợp lý. Một số công trình nghiên cứu khoa học cho thấy, khi con người
ngủ, huyết quản dưới da nở ra, vì thế có tác dụng bổ sung dinh dưỡng và ôxy cho
làn da, đồng thời lại bỏ bài tiết các chất có hại trong cơ thể. Khi ngủ, các hormon
sinh trưởng trong người được tiết ra nhiều hơn nên có tác dụng thúc đẩy sự sinh
trưởng, tái tạo làn da, giữ cho da được mịn màng. Khi thiếu ngủ, cơ thể sẽ tăng hàm
lượng chất kích thích cortisol trong máu, hormon này đã làm tăng hoạt tính của một
enzime để tích mỡ. Vì vậy, trong một số trường hợp, thiếu ngủ cũng sẽ làm cơ thể
tăng cân.
Để có một giấc ngủ chất lượng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến nó, trong đó
nhân tố quan trọng nhất có thể kể ra đó chính là thời gian ngủ. Để trả lời cho câu hỏi
ngủ ít hay nhiều mỗi người có những câu trả lời khác nhau: do áp lực công việc,
trình độ học vấn ( người học vấn cao ngủ ít hơn so với những người khác ), sự khác
biệt về giới tính hay nuôi trẻ nhỏ cũng khiến thời gian ngủ ít đi so với bình thường.
Vậy đâu là yếu tố ảnh hưởng thực sự đến thời gian ngủ của bạn. Nhận thấy xung
quanh vấn đề này còn nhiều sự tranh cãi và ngộ nhận. Thấy được sự cấp thiết của
vấn đề này cũng như chưa có nhiều nghiên cứu về nó được phổ biến rộng rãi. Nhóm
08 quyết định đi tìm câu trả lời xung quanh vấn đề này. Qua đề tài “Thời gian ngủ
và các nhân tố ảnh hưởng” nhóm hy vọng bằng việc lượng hóa các yếu tố dựa trên
kết quả khảo sát thực, các vấn đề sẽ dần được sáng tỏ.
2. Mục đích nghiên cứu.
Mục đích nghiêm cứu là tìm ra mối liên hệ giữa thới gian ngủ với các yếu tố
như thời gian làm việc, tình trạng hôn nhân, con cái, giới tính… Qua đó sáng tỏ vấn
1


5

đề yếu tố nào ảnh hưởng nhiều đến thời gian ngủ, mức độ tác động của nó ra sao.
Theo phán đoán chủ quan ban đầu của nhóm thì thời gian làm việc sẽ ảnh hưởng
nhiều đến thời gian ngủ, ngoài ra các yếu tố khác cũng tiềm ẩn khả năng thời gian
ngủ như: tình trạng hôn nhân, tình trạng con cái.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.
Nghiên cứu những tác động và các yếu tố ảnh hưởng đến biến Cslpnap.
Phạm vi nghiên cứu dựa trên số liệu từ 239 người tham gia khảo sát được thực hiện
trong hai năm 1975 và 1981, với 20 biến được đem ra nghiên cứu.
4. Phương pháp nghiên cứu.

Trong báo cáo này, nhóm 8 sử dụng phương pháp phân tích định lượng.
Nhóm thực hiện các lệnh để quan sát mẫu, thống kê những biến khả dụng, và ước
lượng mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương thông thường
nhỏ nhất (OLS). Sau khi phân tích số liệu, kiểm định và xây dựng độ tin cậy, nhóm
sẽ rút ra kết luận nhân tố nào có tác động tới thời gian ngủ. Công cụ chính được sử
dụng là phần mềm Stata phiên bản 12.0.
5. Bố cục đề tài
Bài báo cáo gồm 3 phần:
Phần I: Tổng quan đề tài
Phần II: Thống kê và phân tích dữ liệu
Phần III: Kết luận
Chúng em xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ tận tình của giảng viên Đinh
Diệu Bình trong quá trình làm bài. Vì hạn chế về thời gian và khả năng hiểu biết,
chắc chắn bài báo cáo không tránh khỏi thiếu sót. Chúng em mong nhận được sự
góp ý từ cô để hoàn thiện và phát triển đề tài này.

1


6

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
1.1. Tổng quan về vai trò của thời gian ngủ với con người
Giấc ngủ đóng vai trò rất quan trọng với con người. Giấc ngủ điều chỉnh
đồng hồ sinh học của cơ thể, giúp cho bộ não được nghỉ ngơi, loại trừ stress, tăng
cường khả năng tập trung, trí nhớ và sự sáng suốt. Trong đó, thời gian ngủ là yếu tố
then chốt quyết định tới chất lượng của giấc ngủ. Một giấc ngủ được cho là phù hợp
nếu có thời gian khoảng 7-8 tiếng/ngày, Theo một nghiên cứu khoa học gần đây thì để
cho đầu óc được minh mẫn, con người mỗi đêm cần ngủ 7 giờ, không nên ngủ nhiều
hơn hay ít hơn.
Trong cuộc nghiên cứu Nurses' Health của tiến sĩ khoa học Elizabeth Devore ở
bệnh viện Brigham ở Boston (Mỹ), sử dụng dữ liệu của 15.000 phụ nữ mỗi đêm ngủ 5
giờ và ít hơn nữa cho thấy chỉ số minh mẫn thấp hơn mức tiêu chuẩn, thấp hơn so với
những người mỗi đêm ngủ 7 giờ. Phụ nữ ngủ 9 giờ hoặc nhiều hơn nữa cũng cho thấy
chỉ số minh mẫn thấp hơn so với những người mỗi đêm ngủ 7 giờ.
Từ đó, tiến sĩ khoa học Elizabeth Devore kết luận về mối liên hệ giữa thời gian
ngủ và sự minh mẫn ở lứa tuổi trung niên và tuổi già. Việc mỗi đêm ngủ dưới 7 giờ làm
tăng nguy cơ bị bệnh tim mạch và tiểu đường. Do vậy ngủ ít quá hay nhiều quá đều

không tốt cho sức khỏe con người, gây rối loạn khiến cơ thể dễ rơi vào tình trạng
mệt mỏi về cả thể chất lẫn tinh thần. Từ đó làm giảm chất lượng cuộc sống cuả bạn.
Vì thế, chúng ta cần xem xét các yếu tố tác động lên thời gian ngủ để từ đó có cách
cải thiện, giúp nâng cao chất lượng giấc ngủ, nâng cao chất lượng cuộc sống.
1.2. Tình hình nghiên cứu liên quan tới đề tài
Vấn đề “Thời gian ngủ và các nhân tố ảnh hưởng” thực sự là một đề tài thú
vị và thu hút được nhiều sự quan tâm nhất là trong cuộc sống hiện nay. Xã hội ngày
càng hiện đại và phát triển, cuộc sống con người càng trở nên phức tạp hơn. Do đó,
một giấc ngủ đủ, có chất lượng là điều mà rất nhiều người mong muốn hiện nay
nhưng lại không dễ gì có được. Cuộc sống hiện đại khiến đa phần chúng ta ngủ ít
hơn 7-8 tiếng 1 ngày (thời gian ngủ lý tưởng), một số khác lại ngủ nhiều hơn 8

1


7

tiếng, điều đó khiến chúng ta hầu như luôn trong trạng thái mệt mỏi về thể chất lẫn
tinh thần.
Tổ chức quốc gia nghiên cứu về giấc ngủ Mỹ National Sleep Foundation vừa
đưa ra những khuyến cáo mới về thời lượng ngủ riêng cho người khỏe mạnh theo
từng nhóm tuổi, hầu hết đều theo hướng nới rộng khung giờ ngủ.
Việc ngủ ít có liên quan đến các vấn đề sức khỏe, bao gồm cả béo phì và
huyết áp cao cũng như năng suất giảm lao động và lái xe buồn ngủ. Ngủ quá
nhiều có liên quan với tình trạng sức khỏe cũng như bệnh tim và tử vong sớm.
Theo kết quả nghiên cứu của GS Franco Cappuccio, thuộc khoa tim mạch và
dịch tễ tại ĐH Warwick (Anh), Thì những người có thời gian ngủ ít hơn 7 tiếng mỗi
ngày có tỷ lệ chết sớm hơn 12% so với nhóm ngủ từ 7-8 tiếng/ngày. Tuy nhiên
không phải ngủ càng nhiều thì càng tốt, mọi chuyện có thể còn tệ hơn với những
người ngủ quá nhiều. Nhóm những người ngủ nhiều hơn 8 tiếng mỗi ngày có tỷ lệ
chết sớm cao hơn những 30% so với nhóm ngủ ít hơn 7 tiếng/ngày
Ở một nghiên cứu độc lập khác, GS Shawn Youngstedt thuộc ĐH Bang
Arizona (Mỹ) kết luận người trưởng thành không nên ngủ quá nhiều. Shawn đã yêu
cầu 14 người lớn ngủ thêm 2 tiếng mỗi tối trong suốt 3 tuần lễ. Kết quả, hàm lượng
protein IL-6 trong máu của những người được khảo sát tăng lên cao, dẫn đến cảm
giác " chán nản" và nguy cơ viêm nhiễm, đau lưng, nhức mỏi. Theo GS
Youngstedt, đây có thể là hệ quả của việc nằm bất động lâu trong thời gian dà
Kết quả của hàng loạt nghiên cứu sau nhiều năm đã chỉ ra quá nhiều nhân tố
có thể chi phối thời gian ngủ của mỗi người. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào đủ
rộng và đủ cơ sở chắc chắn để có thể mang tính đại diện. Đây sẽ là đề tài được
nhiều nhà nghiên cứu, nhiều nhà giáo dục cũng như học sinh, sinh viên tiếp tục tìm
hiểu trong tương lai.

1


8

CHƯƠNG II: THỐNG KÊ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
2.1.

Mô tả các biến khả dụng

a. Thực hiện lệnh describe trên Stata, ta được bảng thống kê dữ liệu :

Hình 2.1a: Danh sách các biến số liệt kê
 Lệnh des cho ta biết có 239 mẫu quan sát và tên cụ thể của 20 biến

1


9

Các biến đem ra nghiên cứu
Biến nghiên cứu
Age75
Educ75
Educ81
Gdhlth75

Male
Marr 75

Marr81
Slpnap75
Slpnap81
Yngkid75
Yngkid81
Totwork75
Totwork81
Ceduc

Mô tả biến
Độ tuổi của đối tượng tham gia nghiên cứu năm 1975
Trình độ học vấn năm 75
Trình độ học vấn năm 81
Tình trạng sức khỏe. Chọn 1 nếu sức khỏe tốt ( năm
75 )
Tình trạng sức khỏe. Chọn 1 nếu sức khỏe tốt ( năm
81 )
Biến giới tính. Chọn 1 nếu là Nam
Kết hôn hay chưa. Kết hôn rồi chọn 1 (75)
Kết hôn hay chưa. Kết hôn rồi chọn 1 (81)
Thời gian ngủ trong tuần ( tính bằng phút, năm 75 )
Thời gian ngủ trong tuần ( tính bằng phút, năm 81 )
Có mấy con. Nếu dưới 3 con chọn 1
Có mấy con. Nếu dưới 3 nhóc chọn 1
Thời gian làm việc trong tuần ( tính bằng phút )
Thời gian làm việc trong tuần ( tính bằng phút )
Educ81 – educ75

Cgdhlth
Cmarr

Cslpnap

Gdhlth81 – gdhlth75
Marr81 – marr75
Slpnap81 – slpnap7

Gdhlth81

Ctotwork
Cyngkid

Totwork81 – totwork75
Yngkid81 – yngkid75
Bảng 2.1a: Các biến đem ra nghiên cứu

Như vậy có thể thấy yêu cầu của bài này là chỉ ra sự tương quan giữa thời
gian ngủ với các yếu tố tác động: thời gian làm việc, tình trạng hôn nhân…
Biến giải thích ( biến phụ thuộc ) của chúng ta là biến Cslpnap ( Thời gian
ngủ). Sau quá trình phân tích/ đánh giá, nhóm quyết định lọc ra 5 biến ngẫu nhiên
rời rạc từ tổng số 20 biến, gồm:
Ctotwork ( thời gian làm việc trong tuần )
Cgdhlth ( tình trạng sức khỏe )
Ceduc ( Trình độ học vấn )
1


10

Cmarr ( Tình trạng hôn nhân )
Cyngkid ( tình trạng con cái ).

b. Thực hiện lệnh summarize với các biến kể trên, ta có:

Hình 2.1b : Mô tả thông tin các biến được chọn
 Với lệnh summarize, ta biết thêm được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và giới hạn

giá trị nhỏ nhất- lớn nhất của các biến được lựa chọn ( 6 biến như đã nói ở trên )
Biến cslpnap dao động từ - 2434  1940 tương ứng với độ chênh lệch thời
gian ngủ giữa năm 1981 và 1975. Biến ctotwrk dao động từ -4325  2797 tương
ứng là độ chênh lệch thời gian làm việc giữa năm 1981 và 1975.
Biến cmarr từ -11 tương ứng = -1 tức là đối tượng năm 81 chưa kết hôn,
năm 75 đã kết hôn, = 1 tức là năm 75 chưa kết hôn, năm 81 đã kết hôn. Biến
cgdhlth dao động từ -1 1 tương ứng = -1 tức là năm 75 sức khỏe tốt, năm 81 sức
khỏe không tốt, =1 là năm 75 sức khỏe không tốt, năm 81 sức khỏe tốt. Biến
cyngkid dao động từ -1  1 tương ứng = -1 tức là năm 75 có dưới 3 con, năm 81
trên 3 con, = -1 tức là năm 75 trên 3 con, năm 81 dưới 3 con. Biến ceduc dao động
từ 0 5 tương ứng với mức chênh lệch trình độ học vấn năm 81 so với 75 từ 0  5
Thực

hiện

lệnh

[tabulate]

với

riêng

3

biến

số

định

tính

(cmarr,cyngkid,cgdhlth), nhóm quan sát được số lượng, tần suất xuất hiện và phân
phối xác suất của biến.

1


11

Hình 2.1c: Phân loại theo tình trạng hôn nhân, số lượng con và tình trạng
sức khỏe.
2.2.

Xét sự tương quan giữa các biến

Dùng lệnh correlate

1


12

Hình 2.2a: Thống kê tương quan giữa các biến

Từ kết quả chạy Stata ta thấy các biến độc lập có hế số tương quan <0.8 .
Suy ra mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhìn vào số liệu bên trên, có thể thấy các biến có hệ số tương quan=1 với
chính nó. Các yếu tố cgdhlth, cmarr, cyngkid, ceduc đồng biến với biến cslpnap.
Khi giá trị 4 biến này tăng thì giá trị cslpnap tăng. Biến ctotwrk nghịch biến với
biến cslpnap. Khi giá trị biến này tăng thì giá trị cslpnap giảm.

Biến số
Cslpnap
Ctotwrk
Cgdhlth
Cmarr
Cyngkid
Ceduc

Dự đoán tương quan Ý nghĩa
=1
Đồng biến với chính nó
Tỉ lệ nghịch
Gt cslpnap giảm khi Xctotwrk tăng
Tỉ lệ thuận
Gt cslpnap tăng khi Xcgdhlth tăng
Tỉ lệ thuận
Gt cslpnap tăng khi Xcmarr tăng
Tỉ lệ thuận
Gt cslpnap tăng khi Xcyngkid tăng
Tỉ lệ thuận
Gt cslpnap tăng khi Xceduc tăng
Bảng 2.2a: Dự đoán tương quan giữa các biến số với biến cslpnap

1


13

2.3.

Phân tích dữ liệu

Trong phần này, nhóm tập trung vào tìm hiểu tác động của 5 biến ngẫu nhiên
rời rạc đã được chọn bên trên (bao gồm Ctotwrk, Cgdhlth, Cmarr, cyngkid và
ceduc) đến thời gian ngủ (Cslpnap) bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ
nhất OLS (Ordinary Least Squared)
Những đánh giá và kết luận trong phần này sẽ dựa trên kết quả chạy mô hình
hồi quy đa biến tổng quát:
Y= a + b1*X1 + b2*X2 + b3*X3 + b4*X4 + b5*X5 + e
•
•

Y: giá trị ước lượng được của Y cho bởi đường hồi quy
a:hằng số chỉ nơi đường hồi qui cắt trục Y, và ước lượng giá trị

trung bình của Y khi x=0
•
b: số ước lượng độ dốc, cho biết sự thay đổi trung bình của Y
đi kèm với 1 sự thay đổi ở X
•
e: sai số tiêu chuẩnư
Với các biến số đã chọn, ta có:
Y= cslpnap

X4= cyngkid

X1= ctotwrk

X5= ceduc

X2= cgdhlth

e: sai số tiêu chuẩn

1


14

Dùng lệnh regress để thiết lập phương trình hồi quy

Hình 2.3a: Kết quả chạy hàm hồi quy giữa 6 biến được lựa chọn

1


15

Phương trình hồi quy thu được:
Cslpnap

=

-92.63404–

0.2266694*Ctotwrk

+

87.57785*Cgdhlth

+

104.2139*Cmarr + 94.6654*Cyngkid – 0.0244717*Ceduc + 351.768344
Kết quả
a = -92.63404

Ý nghĩa
giá trị trug bình của biến phụ thuộc cslpnap = -92.63404 khi tất
cả các biến độc lập X= 0
b1= -0.2266694
giá trị trung bình của biến phụ thuộc cslpnap giảm 0.2266694
đơn vị khi biến độc lập X1= Ctotwrk tăng 1 đơn vị
b2= + 87.57785
giá trị trung bình của biến phụ thuộc cslpnap tăng 87.57785 đơn
vị khi biến độc lập X2= Cgdhlth tăng 1 đơn vị
b3= + 104.2139
giá trị trung bình của biến phụ thuộc cslpnap tăng 104.2139 đơn
vị khi biến độc lập X3= Cmarr tăng 1 đơn vị
b4= + 94.6654
giá trị trung bình của biến phụ thuộc cslpnap tăng 94.6654 đơn
vị khi biến độc lập X4= Cyngkid tăng 1 đơn vị
b5= - 0.0244717

giá trị trung bình của biến phụ thuộc cslpnap giảm 0.0244717
đơn vị khi biến độc lập X5= ceduc tăng 1 đơn vị
Sai số tiêu chuẩn e
e = 0.036054 + 76.59913 + 92.85536 + 87.65252 +
(Standard Error) = 48.75938 + 45.8659
tổng các sai số tiêu
= 351.76834
chuẩn
Bảng 2.3a: Phân tích kết quả mô hình hồi quy

1


16

Kiểm định mô hình
Hệ số R – squared
Từ mô hình cho ta hệ số R – squared = 0.1495. Có nghĩa là các biến độc lập
là thời gian đâò tạo, tình trạng con cái, trình độ hôn nhân, tình trạng sức khỏe, thời
gian làm việc trong tuần chỉ giải thích được 14.95% cho thời gian ngủ hàng tuần
cho người được tham gia khảo sát.
Kiểm định T.
Ta có t1= - 6.29 không thuôc khoảng (-2;2 ). Vì vậy chấp nhận giá trị t1. Làm
tương tự với các giá trị khác là t2,t3,t4,t5. Nhận thấy các giá trị này đều nằm trong
khoảng từ (-2;2).
Điều này chứng tỏ các giá biến như: thời gian đào tạo, tình trạng con cái, tình
trạng hôn nhân, tình trạng sức khỏe không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Cslpnap
( thời gian ngủ trong tuần ).
Kiểm định F các tham số của mô hình hồi quy đa biến
Chứng minh: Giả thiết H0: các biến X1, X2, X3, X4, X5 không ảnh hưởng

đến biến Y
 Giả thiết H1: Trong các biến X1, X2, X3, X4, X5 có ít nhất 1 biến ảnh hưởng đến Y
 Bác bỏ giả thuyết H0 khi: F > F(k,n-k-1)

Với k = 5, n =239 suy ra bác bỏ H0 khi F> F(5;233). Ta có F=8.19. Tra bảng
F(5;233)=3.106 ( tra bảng fisher ). Như vây với mức ý nghĩa 5% thì có thể kết luận
các biến độc lập được liệt kê có tác động đến biến phụ thuộc.
2.4.

Trình bày kết quả bằng biểu đồ

Hình 2.4a: Biểu đồ hình cột phân phối xác suất giữa các biến

1


17

Từ biểu đồ trên có thể thấy thời gian làm việc (ctotwrk) là biến có ảnh hưởng
lớn đến thời gian ngủ (cslpnap), trong khi ảnh hưởng của các biến còn lại (ctotwrk,
cgdhlth, cyngkid, cmarr, ceduc) nhỏ hơn nhiều.

Hình 2.4b: Biểu đồ mật độ phân phối (đám mây điểm) của cslpnap và
ctotwrk

1


18

CHƯƠNG III: KẾT LUẬN
Bài báo cáo trên của nhóm 8 chúng em đã tiến hành chạy mô hình hồi quy
với 239 mẫu quan sát, trong đó biến phụ thuộc cần nghiên cứu là thời gian ngủ
(cslpnap) dựa vào phân tích mối tương quan với 5 biến độc lập rời rạc khác là: thời
gian làm việc (ctotwrk),tình trạng sức khỏe (cgdhlth), tình trạng hôn nhân (cmarr),
số lượng con cái (cyngkid) và trình độ học vấn (ceduc).
Các biến độc lập trong mô hình đều có ảnh hưởng cùng chiều (cgdhlth,
cmarr và cyngkid) hoặc ngược chiều (ctotwrk và ceduc) đến biến phụ thuộc thời
gian ngủ với mức độ ảnh hưởng khác nhau. Trong đó thời gian làm việc (ctotwrk)
là các yếu tố tác động lớn nhất tới thời gian ngủ. Giấc ngủ là lúc cơ thể nghỉ ngơi,
lấy lại sức sau một ngày hoạt động. Một giấc ngủ đủ thời gian sẽ giúp các cơ quan
hồi phục để có thể tiếp tục hoạt động.
Tuy nhiên, trong khuôn khổ mẫu quan sát, các biến được chỉ ra hầu hết là
nguyên nhân khách quan, chưa mang tính đại diện.
Bên cạnh đó, dù không thể phủ nhận tầm quan trọng của thời gian ngủ,
nhưng cũng không phải yếu tố duy nhất để đánh giá chất lượng của giấc ngủ. Còn
rất nhiều yếu tố khách quan tác động lên giấc ngủ như môi trường, tư thế ngủ… Các
nhà khoa học đã chứng minh rằng, thời gian ngủ tốt cho sức khỏe nhất là 8 tiếng 1
ngày, ngủ ít quá hay nhiều quá đều không tốt cho cơ thể, khiến cơ thể rơi vào tình
trạng mệt mỏi, dẫn tới làm việc kém hiệu quả. Vì vậy để đáp có một giấc ngủ có
chất lượng giúp cơ thể hồi phục tốt nhất, chúng ta cần chú ý thời gian ngủ, thông
qua việc cân đối, sắp xếp các yếu tố khác tác động lên nó như một số ví dụ chúng
tôi nêu trong bài, bên cạnh đó cũng cần chú ý tới các yếu tố khách quan khác.

1


19

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu trong nước:
1. GS.TS. Nguyễn Quang Dong - PGS.TS. Nguyễn Thị Minh, 2013, Giáo trình

kinh tế lượng. Nhà xuất bản Đại học Kinh tế quốc dân.
2. Nguyễn Văn Hân. Phần mềm thống kê Stata,

xem

1.3.2015,

< >
3. Bảng tra phân phối f-d distribution table. (n.d.).
4. Kiểm tra mối tương quan giữa các biến bằng phương pháp vẽ biểu đồ và

kiểm định sử dụng, xem 1.3.2015 <STATA. thongke.info.vn.>
Tài liệu nước ngoài:
1. Stata

Annotated

Output

Correlation.

(n.d.),

xem

2.3.2015.

.
2. Stata

Learning

Module,

xem

< />
1

2.3.2015


20

Đóng góp của thành viên

Họ và tên

Mã sinh viên

1

Phụ trách
- Tìm tài liệu tham khảo
- Edit, trình bày bài
- Chạy mô hình hồi quy
- Đánh giá ý nghĩa thống kê từng

các biến
- Tìm tài liệu tham khảo
- Chương I: Tổng Quan
- Chương III: Kết Luận
- Tìm tài liệu tham khảo
- Lập outline
- Chọn lọc biến
- Lời giới thiệu.