Số liệu thống kê kiểm tra nồng độ chì trong xăng

Báo cáo thực tập: Số liệu thống kê kiểm tra nồng độ chì trong xăng

Số liệu thống kê

Kiểm tra nồng độ chì trong xăng

Các nhà phân tích chính sách phải giải quyết nhiều bằng chứng Do sự hạnchế về thời gian và những vấn đề về chính sách buộc các nhà phân tích phải dựavào các số liệu định lợng Tuy nhiên đôi khi họ thấy số liệu giúp ớc tính quy môcủa những tác động chính sách tới điều kiện - xã hội - kinh tế - chính trị, giúp họtính toán lợi ích thực của các chính sách hoặc thậm chí áp dụng kỹ thuật để tìmcác phơng pháp thay thế

Hiệu quả của sử dụng số liệu định tính đòi hỏi hiểu biết các vấn đề về môhình nghiên cứu và trợ giúp bằng các kỹ thuật số liệu Ngay cả khi các nhà phântích không đủ nguồn để phân tích số liệu, họ đối mặt với những bằng chứng địnhlợng trong chính sách hoặc lấy từ văn học nghiên cứu Nếu thiếu kỹ năng đánhgiá, họ sẽ chịu ảnh hởng các bằng chứng khách quan và khoa học Những nhàphân tích giỏi cần cơ sở về số liệu tốt nếu không có các nguồn khác

Những nền tảng nghiên cứu và số liệu không thể bao quát việc phân tíchchính sách chúng ta không thể bao quát hết trong sách này Nhng chúng tôi đa ravài ví dụ về thay đổi chính sách mà phân tích định tính là cần thiết: Quyết địnhcủa cơ quan bảo vệ môi trờng học kỳ năm 1985 gảm lợng chì trong xăng Việcnày cần một số nhân tố khi mà phân tích định tính của tổ chức này; thay tế phântích ban đầu bằng phân tích tinh vi hơn vì có nhiều thời gian và số liệu, phân tíchlại để giải thích cho những ngời phản đối chính sách và những sự kiện ảnh hởngchính sách phân tích lại để giải thích cho những ngời phản đối chính sách vànhững sự kiện ảnh hởng chính sách phân tích Mặc dù mục đích là cho biếtnhững gì chúng ta tin vào sự việc này, chúng tôi vẫn hy vọng cung cấp những bàihọc cơ bản về phân tích định tính

Thông tin cơ bản về mức chì của EPA

Đạo luật môi trờng sạch 1970 cho phép thành viên của các cơ quan bảo vệmôi trờng CEPA điều chỉnh thành phần phụ của nhiên liệu phơng tiện giao thônggây ra các chất có hại cho sức khoẻ con ngời Trớc đó, các thành viên phải xemxét ”mọi bằng chứng” và các biện pháp nhằm đặt mức chuẩn về khí thải chứkhông phải là thành phần nhiên liệu

1

Năm 1971, nhân viên của EPA cho biết họ đang xem xét điều chỉnh độ chìtrong xăng, lý do là hậu quả của khí thải tốt do đốt năng có chì tới sức khoẻ conngời Bằng chứng cho thấy chì độc cho cơ thể là bị hít vào bằng đờng hô hấp Lý

do nữa là điều chỉnh lợng chì sự chuyển đổi nhằm giảm lợng Hydrocacbon từ xe

cộ Lý do thứ nhất cho thấy việc này rất cần thiết, lý do thứ hai cho thấy l ợng chỉgiảm cần đợc đo đạc bằng máy kiểm tra Tại sao Chính phủ lại phản tối vấn đềnày? Tại sao họ quyết định lắp đặt máy kiểm tra Phân tích sau không đơn thuầngiải thích sự cần thiết của máy kiểm tra Máy kiểm tra và giảm lợng chì liên quantới thị trờng, thông tin về tác động của chì tới sức khoẻ Vì khoẻ không giảm điqua nhiều năm, thị trờng không hiệu quả ít thông tin Những thất bại này cần có

vệ tài nguyên thiên nhiên khuyến khích EPA đa ra những điều chỉnh cuối cùngvào28/11/1973 Theo đó lợng chì trong xăng giảm theo từng giai đoạn Vào

1979 Mức trung bình là 0,5gr/gallon (gpg) xăng Việc này bị một toà án cả trở

và vấn đề xăng trong 1979, giá dầu biến động theo cách mạng Iran Do đó, mức 5gpg không đợc áp dụng co tới 1/10/1980

Vào 1982, EPA đề cập tới vấn đề, xăng chì nhằm đáp ứng nhu cầu tăng,máy lọc phải tăng nồng độ chì và mức độ là 0,5gpg Vào tháng 2 EPA thông báo

1 bài báo cáo về mức chì năm 1973 và tháng 8 đề xuất mức chì mới thay vì lợngchì trung bình hiện có Nguyên tắc cuối cùng đa ra 10/1982 đạt mức 10gpg (tơng

đơng với mức cũ theo mức độ thải chì 0,5 pgg trên 100% xăng so với 1,1pgp trên45% xăng) vì lợng xăng chì theo dự tính tiếp tục giảm, mức giảm liên quan tới sự

thài chì Mặc dù áp dụng chậm nhng đã đặt giai đoạn cho các điều luật mới chophép giảm chì qua quá trình lọc Ví dụ nhà lọc đợc phép sản xuất 1.20gpg xăngnếu nó trao đổi với một nhà máy khác sản xuất lợng 1.00pgp để lợng trung bình

Các loại phơng tiện thay đổi liên tục, một số gây ô nhiễm máy chuyểnnhiên liệu đã bị loại bỏ và thay thế phơng tiện mới tốt cho máy Lệnh cấm chì có

ảnh hởng nhiều tới phơng tiện giao thông Ví dụ, xe cộ có thể bị phá hỏng vàphải bảo dỡng dài kỳ

Các nhà phân tích phát triển phơng pháp chế tạo mà mỗi năm cung cấpthêm lợng xe Mỗi năm lợng xe hỏng do tai nạn và trục trặc kỹ thuật Thêm vào

đó, một phần hỏng vì dùng nhầm nhiên liệu Có thể dự đoán lợng máy đợc tiếtkiệm mỗi năm do giảm chì Tránh suy thoái máy đợc tính toán qua mỗi năm

Hai xem xét quan trọng trong quá trình xe cộ hoạt động đợc cụ thể hoá.Chì có thể gia tăng chi phí bảo dỡng xe Do đó, những lợi ích mới cần đợc tínhtoán khi dùng kiểu xe mới Một số động cơ có thể hỏng van nếu chạy bằng xekhông chì Mặc dù vấn đề còn hạn chế, nó cũng chỉ ra nhu cầu cần xe xét lại lệnhcấm

Nỗ lực cải thiện mối liên hệ giữ chì trong xăng và chì trong máu nên chútrọng tới phân tích số liệu từ nghiên cứu điều tra về dinh dỡng và sức khoẻ quốcgia (NHANES II) Nghiên cứu này có nguồn gốc từ số liệu của trung tâm y tếquốc gia, nhằm đa mẫu dân số từ đó độ tuổi 6 tháng đến 74 năm, gồm 27.801 ng-

ời ở tuổi 64 đại diện cho các vùng từ 1976 – 1980 Trong 16.563 ngời đa mẫumáu, 61% phản ứng lại Nồng độ chì trong máu đợc đo để tìm số liệu dùng đo

3

mức máu trung bình trong giai đoạn 4 năm Lợng chì trong xăng đợc bán trongthời kỳ này có thể liên quan tới nồng độ chì trong máu.

Mối liên hệ giữa chì trong máu và trong xăng do các nhà nghiên cứu có lý

do xem xét lại mức chì năm 1983 Thành viên của EPA đề cập rằng nhiều thànhphố không đạt mức 0zon năm 1987 Ozon có trong khói, sản phẩm của thảiHydrocabon và Nitơ Oxit phản ứng với không khí Máy kiểm tra tốt giảm mứckhí thải Máy này đợc dùng đo xăng không chì, không có hiệu quả với xăng chì.Vì xăng chì rẻ và máy chạy tốt hơn xăng không nên ngời tiêu dùng nhiều xe vớimáy chuyển đổi xăng chì Nghiên cứu của EPA cho biết 13,55 xe sử dụng sainhiên liệu Giảm lợng chì có thể giải quyết vấn đề theo 2 cách Thứ nhất, giảm uthế tiết kiệm bằng cách tăng giá xăng chì so với xăng không chì Thứ hai, giảm l-ợng chì gây ra sự suy thoái trong máy chuyển đổi nhiên liệu

Nhân tố khác là tác động tới sức khoẻ của xăng chì Bằng chứng mới chobiết mối liên hệ giữa chì xăng và chì trong máy là rất chặt chẽ Môi trờng bênngoài rất thuận lợi Nhiều nhóm môi trờng ủng hộ cấm sử dụng chì, vì thế nhiềungời này hy vọng hạn chế chì giúp nâng cao sức khoẻ Ngoài ra, toà án Hoa Kỳtại quận Columbia phản đối luật giảm lợng chì Ngoài ra cho rằng những bằngchứng “ủng hộ EPA cấm sử dụng xăng chì” Lãnh đạo EPA đợc giao nhiệm vụxem xét dự án Ông ta nói chuyện tới Joel Schwart nhà phân tích kinh tế đã đặtmức năm 1982 Schwart dùng kinh nghiệm để hoàn thành một bài phân tích chiphí trong 2 đến 3 ngày nhằm cấm sử dụng chì trong xăng

Lệnh cấm đợc xem xét năm 1982 do đó Schwart có thể kết luận đợc ớctính hợp lý về giả cả Cũngdễ dành đánh giá đợc các nguyên tắc về sức khoẻ và

an toàn nhng khó đánh giá đợc lợi ích của lệnh cấm này Ông đa ra 2 lợi ích chỉ

số IQ của trẻ em tăng vì lợng chì trong máu giảm và giảm thiệt hại đối với máychuyển nhiên liệu

Ông sử dung nhiều nguồn t liệu liên quan tới hiện tợng thải chì và đánh giá

về việc tăng tuổi thọ cho trẻ em Bớc đầu là dùng số liệu năm 1982 phân tíchquan hệ giữa thải chì và chì trong máu Tiếp đó ông tiến hành nghiên cứu về quan

hệ giữa lợng chì - chỉ số IQ Cuối cùng nghiên cứu cho thấy sự đóng góp của IQvào sức lao động tơng lai

Shwartz ớc tính chi phí của máy chuyển nhiên liệu bị ô nhiễm do mức chìhiện tại Ông dùng một số máy này tiết kiệm giá cả và cho rằng chính những máynày có tác dụng tốt hơn, cách đo đạc này có vẻ không linh hoạt Cách tính nàycho rằng lợi ích của lênh cấm chì sẽ bù đắp trong khi phó Schwartz thảo luận kếtquả với các đồng nghiệp Martin Wagner – nghiên cứu phát hiện, đợc thể hiện cụthể ở phòng 15/1 do Jame Pickle từ trung tâm kiểm soát dịch bệnh đa ra để đonồng độ chì trong máu và trong xăng Hơn nữa còn phải tính toán chi phí và lợiích Schwartz dùng nhiều kỹ thuật mà chúng ta sẽ xem xét kỹ ở phần sau để tínhmức tăng trung bình Microgram chì trong mỗi decilit máu (Mg/dl) Ông cũng ápdụng mô hình tính toán khả năng trẻ em có các triệu chứng ngộ độc chì trongmáy do lợng chì trên 30mg/d

Hình 15.1 Chì trong sản xuất xăng và lợng chì trung bình trong máu theotính toán của NHANER II (2/1976- 2/1980)

T liệu: J.S, H.P, R.L, B.) và A.N, chi phí và lợi nhuận của giảm chì trongxăng Phân tích kết luận (W.D.C) cơ quan bảo vệ môi trờng H.K, cơ quan phântích chính sách 2/1985)

Yếu tố này đợc dùng để dự đoán số lợng trẻ em có thể tránh ngộ độc nếu

có lệnh cấm chì

Đầu 11/1983, Schwert và Leggett kết hợp các phân tích của họ và tìm ra tỷ

lệ giữa lợi nhuận và chi chí của lệnh cấm toàn bộ Họ trình bày kết quả với ngàiphó chủ tịch Alm Ông này đã khuyến khích họ, chuẩn bị để trình bày với ngàichủ tịch Những căn cứ của lệnh cấm mới Alm cũng muốn các chuyên gia củaEPA đánh giá kết quả, giục họ tăng tốc để buộc các nhà máy sản xuất giảm lợngchì trớc khi EPA có bằng chứng

5

Chì có trong xăng

L ợng chì trung bình trong máu

Một nhóm phân tích đợc bổ sung xúc tiến việc chuẩn bị báo cáo giửi chongài chủ tịch Schwartz, Legett, Ronnie, Levin, Hugh Pitcher và Bart Ostro là cácchuyên gia về tính toán tác dụng của việc giảm 0zon Cha đầy 1 tháng, nhómnày đã hoàn thành bản báo có nháp để đợc xem xét ban đầu.

Những nỗ lực thay đổi phơng pháp phân tích Do vấn đề đầu van, phân tíchtập trung vào việc giảm chì trên mỗi gallông xăng cũng nh lệnh cấm toàn bộ.những bằng chứng cho thấy mức 0,1g/lg có thể tránh việc hỏng van trong độngcơ chạy bằng xăng chì Đồng thời, những nỗ lực nhằm địng lợng ghi phí bảo d-ỡng có thể đợc

Vào cuối tháng 12, bản báo cáo đợc gửi tới các chuyên gia để nhận ý kiếnbình luận Danh sách các kỹ s, các nhà kinh tế học, các nhà phân tích sinh học,các nhà nghiên cứu y khoa, chuyên gia giao thông và các nhà tâm lý học Trongsuốt 1/1984 nhóm này phân tích và kết hợp các ý kiến nhận xét của các chuyêngia bên ngoài

Cuối cùng, đầu tháng 2, nhóm này đã sẵn sàng trình bày kết quả lên EPA.ngài chủ tịch chấp nhận rằng phân tích của họ đã hỗ trợ cho chuẩn mực 0,1gpgchì mới và yêu cầu họ hoàn thành báo có để ra mắt công chúng đồng thời ôngyêu cầu văn phòng hỗ trợ soạn thảo những nguyên tắc mới

Báo cáo dự thảo của nhóm đợc ,,,, và ra mắt công chúng vào 26/3/1984.Nhóm tiếp tục phân tích và dành thời gian cải thiện các quan hệ đối ngoại Nhómgặp gỡ với các nhà phân tích OMB 1 vài lần trớc khi chấp nhận những phân tích

về lợi và hại để đa ra mức cấm chặt chẽ hơn

Môi trờng chính trị khá ổn định Nhng các nhà máy lọc và sản xuất chì vẫnphản đối Tuy nhiên, họ vẫn chấp nhận lệnh cấm vận mới trong một vài năm đầuvì các thiết bị cũ còn tồn tại Vì thế, nhóm này bắt đầu nghiên cứu lợi ích và hạicủa lịch trình áp dụng luật

Các nhà sản xuất chì sẵn sàng đờng đầu với khó khăn mới Vào tháng 5,Schwatz tham dự một cuộc hội thảo tại trung tâm kiểm soát dịch bệnh tại Atlanta,Georgia về vấn đề lợng độc tố chì trong máu của trẻ em đợc đa ra sẽ giảm từ30Mg/dl xuống 25Mg/d/ Đại diện của các nhà sản xuất chì cũng có mặt, họ lập

kế hoạch sẽ pha chế thêm Beren vào xăng nhằm tăng lợng Octan nếu chì bị giảm.Schwartz nghiên cứu ý kiến này sau hội thảo và thấy với khả năng này tổng lợng

benzen vẫn giảmvì giảm mức ô nhiêm của máy lọc, máy sẽ làm ô xi hoá benzennếu có bị ô nhiễm Vào ngày những luật mới đợc ra mắt, Schwortz đã tạo đà choviệc sử dụng benzen

EPA xuất bản luật mới vào 2/8/1984 Họ yêu cầu mức chì trong xăng chophép phải giảm xuống còn 0,1gplg vào 1/1986 Yêu cầu cho thấy EPA dự đoánluật mới có thể đợc thực hiện bằng các thiết bị mới nhng chỉ ra rằng giai đoạnchuyển đổi cần giảm dần cuối cùng, đề xuất này làm tăng khả năng lệnh cấm chìtrong xăng và đợc thực hiện vào 1995

Xem xét cụ thể quan hệ giữa chì trong xăng và chì trong máu.

Tính toán những lợi ích trực tiếp tới sức khoẻ khi thực hiện lệnh cấm đòihỏi số liệu về sự tác động của chì tới máu Số liệu của NHANE II cùng với thôngtin về lợng chì trong xăng giúp nhóm nghiên cứu hoàn thành những thông lệ cầnthiết Những nỗ lực của họ cung cấp những phân tích hoàn hảo cho việc đa sốliệu vào phân tích chính sách

Nhu cầu về những phân tích đa dạng

Xem hình 15.1 ta có thể thấy quan hệ chặt chẽ giữa chì trong xăng và chìtrong máu Tại sao cần xem kỹ hơn lý do là khó khẳn trong trả lời đợc những câuhỏi thực nghiệm: Lợng chì trong máy trung bình ở Hoa Kỳ giảm bao nhiêu vớiviệc giảm 1000 tấn chì ở mỗi đơn vị xăng và chì trong máu thay đổi do thay đổichì trong xăng Nhng có nhiều câu trả lời khác nhau cho vấn đề trọng tâm

Bảng 15.2 phân tích khác biệt giữa quan hệ này và quy mô ảnh hởng

Nếu số liệu đợc trình bày bằng hình tam giác thì chúng ta có thể đoán

đúng về quan hệ giữa chì trong xăng và trong máu Hiệu quả của việc đợc chìtrong máu trong xăng từ 500tấn/ngày còn 400 tấn/ngày là giảm đợc chì trongmáy trung bình từ 10,1Mg/dl xuống 10Mg/dl Mẫu số liệu đợc trình bày bằnghình chấm thể hiện quan hệ giống nh số liệu tam giác đã thể hiện Mặc dù 2 sốliệu có cùng thể hiện nhng thể hiện số liệu bằng dấu chấm thể hiện tác động củaxăng chì tới máu lớn hơn so với số liệu trớc

Chì trong xăng (100tấn/ngày)Bảng 15.2: Mẫu số liệu thể hiện 2 quan hệ giống nhau nhng với 2 dòngkhác nhau

Mặc dù chúng ta đã biết số liệu ở hình 15.1, phân tích vẫn cha hoàn chỉnhvì quan hệ này có thể còn phải xem xét Chì trong xăng và trong máu có thểkhông liên quan trực tiếp với nhau nhng chúng có thể hiện qua tới những cải tiếnchúng thay đổi Phân tích cổ điển về vấn đề này là mối liên hệ này đôi khi nằm ởmật độ và tỷ lệ sinh

Tất nhiên, có những giải thích dễ chấp nhận hơn Phơng pháp đo mức độquan hệ giữa tỷ lệ và mật độ sinh ở vùng nông thôn - nông dân muốn sinh con đểgiúp làm việc nhà và mở rộng đất đai, khu vực đô thị có xu hớng 1 con Mẫu nàycho thấy cả khu vực nông thôn và thành thị có thể đợc đợc liên hệ giữa mật độ và

tỷ lệ sinh Nếu chúng ta xem xét quan hệ này riêng rẽ chúng ta có thể thấy quan

hệ giữa tỷ lệ và mật độ sinh sẽ trở nên khó phát triển

Một nghiên cứu dựa trên mẫu ngẫu nhiên những phản ứng sống từ 1972

đến 1974 tại Wiekhem, England Sau 20 năm, 24% phụ nữ này cho thấy tỷ lệ tửvong do hút thuốc không lớn Độ tuổi có thể có liên hệ với nguy cơ tỷ lệ tử vongcao vì hút thuốc, 1 nhóm có tỷ lệ tử thấp do hút thuốc bà nhóm cao tuổi nhất tỷ

lệ rất cao cả ở ngời hút thuốc là không hút thuốc Chỉ nhìn vào những ngời phụnữ từ 18 – 45 trong 172, 66% ngời hút thuốc, chỉ 3,8% ngời không hút thuốcchết Rõ ràng, kết quả đáng ngạc nhiên này là hệ quả của việc nhóm tuổi khácnhau cha không phải do tác động của hút thuốc

Trở lại với phân tích chì, chúng ta cần phải biết rằng 1 hoặc nhiều cáchgiải thích về chì trong xăng và trong máu Ví dụ, có bằng chứng cho thấy nhữngngời hút thuốc có lợng chì trong máu cao hơn những ngời không hút thuốc Cóthể qua giai đoạn số liệu của NHANES II đợc phân tích, tỷ lệ ngời hút thuốcgiảm, do đó xu hớng giảm chì trong máu là do giảm hút thuốc chứ không phải dogiảm chì trong xăng

Để quyết định liệu hút thuốc có liên quan không, chúng ta phải xây dựng 2biểu đồ tách biệt giống ở hình 15.2 dành cho ngời hút thuốc và không hút thuốc.Bằng cách này, chúng ta có thể xem xét khả năng những thay đổi trong tỷ lệ ngờihút trong mẫu khảo sát về lợng chì trong máu Nếu chúng ta ghép các dòng songsong nhng không giống nhau thì sự khác biệt nằm theo trực dọc thể hiện tác độngcủa hút thuốt lên chì trong máy Nếu 2 dòng không song song, chúng ta thấy hútthuốc liên quan tới việc tiếp xúc với xăng chì nên tác động chỉ là những ngời hútthuốc ít nhất tiếp xúc với xăng chì.

Với số liệu hạn chế, chúng ta luôn điều chỉnh các phơng án theo nhiềucách Tuy nhiên với mẫu cố định, chúng ta thờng trải dài số liệu nếu muốn hìnhthành số liệu có thể đạt đợc những phơng án Ví dụ: mọi ngời điều hút thuốcngoại từ những ngời độc lập, chúng ta cố gắng giải thích và đa ra những cơ sở Ví

dụ, việc dùng rợu theo khu vực và độ tuổi có biến đổi tạo nên liên hệ về số liệugiữa chì trong xăng và máu Nếu chúng ta chọn từ mẫu của nam giới sống ởthành phố nhỏ và hút thuốc vừa phải và không tiếp xúc với chì thì số liệu rất ít.Mặc dù có đủ số liệu, chúng ta vẫn phải chấm dứt thống kê về quan hệ này.Chúng ta sẽ gặp khó khăn trong kết hợp số liệu nhỏ vào tổng thể

Tất nhiên, nếu quan hệ này thực sự đúng thì nói chung việc làm số liệutổng thể là đúng Chúng ta sẽ giải thích sau, tuy nhiên chúng tôi nói chung chabao giờ quan sát thực tế Tuy nhiên có thể đúng nếu kết hợp số liệu với các mẫunhỏ Bởi vì lỗi nhỏ sẽ lớn hơn, chúng ta càng chia nhỏ số liệu, càng khó quyết

định về sự khác biệt

Mô hình giảm dòng cơ bản

Mô hình này đa ra cách kiểm soát hiệu quả của các phơng án bằng số liệu

Nó đòi hỏi chúng ta sự tính tác động của các loại phơng án khác bất chấp giá trịcủa chúng

Dự tính này không hạn chế nh ban đầu, có thể tạo ra khả năng mới là chứcnăng của các phơng án độc lập ban đầu Ví dụ, nếu chúng ta ngừng hút thuốc, dễhấp thụ dù hơn thì phải kết luận mô hình này mới và là sản phẩm của thuốc lá.Quy luật mới này thể hiện tác động của thuốc lá và xăng cơ thể bao gồm cả nhữngquy luật khác cơ thể thay đổi phụ thuộc vào mức thút thuốc

9

động của một đơn vị thay đổi

Tởng tự rằng chúng ta đặt giá trị của các phơng án ngoại trừ x1 Chúng ta

đặt y đối lập với x1 + Giống hìn 15.2 Phép cộng y = 0 +1 x1 thể hiện sự khớpdòng với ví dụ quan sát Độ thay đổi của y là do 1 đơn vị thay đỏi trong x1 Quansát thật không ở dòng này khoảng cách chiều dọc từ dòng này tơng ứng với sai số

đợc thể hiện trong dòng thật, chúng ta phải ớc tính từ số liệu liệu

Làm thế nào để khớp dòng? Quy trình phổ biến là cách OLS khi chúng tachỉ có 1 phơng án riêng, có thể đặt số liệu vào 2 dòng giống hình 15.2, OLS đặtdòng trong tổng số biến thể từ số hiệu Để phân biệt số liệu, chúng ta dùng chữ

 Vì thế, ví dụ, bo là dự tính của 0, và b1 là tính toán phạm vi của B1

Khi chúng ta có nhiều hơn các phơng án độc lập OLD quyết định giá trịcủa (b0, b1… + bk), giảm tổng số dự đoán Nếu số dự đoán vợt số tác động phối hợp

và không có phơng án độc lập có thể đợc thể hiện nh kết hợp… + nói chung việcnày giúp chúng ta sử dụng máy tính để tính tác động phối hợp

ớc tính chúng ta có từ OLS sẽ có một số kết quả tốt Nếu các phơng án độclập không liên hệ với sai số  thì ngời tính toán đã đúng

Để hiểu đợc, chúng ta phải hiểu rằng tính toán của chúng ta phụ thuộc vàcác lỗi đợc tìm thấy trong mẫu Nếu chúng ta phải chọn mẫu mới, chúng ta sẽnhận ra lỗi và tính toán khác Chúng ta cho rằng trung bình dự toán sẽ gần với giátrị tác động Ví dụ nếu xăng chì không tác động lên máu, chúng ta chắc chắn dựtoán tác động tiêu cực hay tích cực OLS với số lợng lớn và trung bình dự tính sẽ

đạt đợc kết quả gần 0 Thực tế bằng cách thêm mẫu, chúng ta có thể đạt số trungbình gần 0 nh mong muốn

Tuy nhiên, chúng ta thờng chỉ có mẫu đơn Làm thế nào quyết đinh liệu dựtoán có đợc kết luận rằng giá trị thật không phải là 0? Tính toán hợp lý thì sai số

có thể đợc coi là trực tiếp, chúng ta có thể suy ra những số liệu đặc biệt

Biết đợc sự phân loại của “cách đánh giá” OLS sẽ cho phép chúng ta hiểu

đợc tầm quan trọng thống kê của hệ số ớc tính Chúng ta xác định tầm quan trọngthống kê bằng cách đặt ra câu hỏi Khả năng chúng ta nhận xét một hệ số ớc tínhlớn bằng giá trị mà chúng ta đã có đợc trớc đó (giá trị tuyệt đối) sẽ nh thế nàonếu giá trị thực của hệ số bằng 0 Chúng ta trả lời câu hỏi này bằng cách trớc tiêngiả sử rằng giá trị thực của hệ số bằng 0 (giá sử vô hiệu) để cho sự phâ loại “ ớctính” của chúng ta xoay quanh giá trị 0 Sau đó chúng ta tiêu chuẩn hoá sự phânloại này đẻ có đợc sự mâu thuẫn của một bằng cách chia hệ số ớc tính của chúng

ta cho 1 ớc tính của sai số tiêu chuẩn của nó Một kết quả phụ thuộc OLS) Kếtquả thu đợc gọi là tỷ số t sau đó có thể đợc đem so sánh với những giá trị trongbảng tiêu chuẩn phân loại tỷ số t của sinh viên mà có thể tìm thấy ở phần phụ lục

ở hầu hết các sách thống kê

Ví dụ, chúng ta có thể bác bỏ giả sử vô hiệu rằng giá trị thực của hệ sốbằng 0 nếu có ít hơn 5% tỉ số t (giá trị tuyệt đối) lớn bằng giá trị chúng ta nếu cógiả sử vô hiệu là đúng (Xác suất chúng ta chọn phụ thuộc vào xác suất bác bỏ saigiả sử vô hiệu) Để tiến hành kiểm tra, chúng ta xem bảng tiêu chuẩn phân loại t

để tìm giá trị tơng ứng với % Nếu giá trị của t lớn hơn giá trị này, thì chúng tabác bỏ giả sử vô hiệu và nói rằng hệ số ớc tính của chúng ta là khác 0

Thật may là các giá trị trong bảng đợc sắp xếp theo thứ tự từ lớn đến bé, vìvậy chúng ta chỉ việc tính từ giá trị ngang bằng với giá trị ngang bằng với giá trị

mà chúng ta ớc tính theo giả sử Dựa vào hệ số, chúng ta chỉ việc quan sát xemhiệu xác suất bảng nhỏ hơn xác xuất lớn nhất của giả sử vô hiệu Nếu giá trị nàynhỏ hơn thì chúng ta bác bỏ điều giả sử quả hãy xem các kết quả ghi trong bảng15.1 Những số kết này dựa trên số liệu của một cuộc nghiên cứu từ 6534 ngời datrắng đã đợc đo nồng độ chì trong máu Các nhà phân tích cho rằng sẽ có nhữngkhối lợng nh nhau nếu thực hiện những cách điều tra nh nhau đối với riêng nhómngời da den và nhóm ngời gồm cả da đen và da trắng (Những con số ớc tính của

họ về hệ số lợng chì trong xăng không bao giờ sai đến quá 10% trong những mẫukhác nhau Để tiết kiệm giấy thì họ chỉ báo cáo cụ thể kết quả điều tra đợc đối

11