So sánh SAS, SPSS và STATA

Hiện nay có ba bộ chương trình chuyên dụng phục vụ cho xử lý và phân tích số liệu thống kê rất thông dụng trên thế giới, đó là SAS, SPSS và STATA. Các chương trình này không những được giảng dạy trong các trường đại học mà còn là những công cụ không thể thiếu được đối với các nhà thống kê và các nghiên cứu quan sát thống kê ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong số ba bộ chương trình thì SAS là chương trình lớn nhất và mạnh nhất nhưng lại đắt nhất, nên trong giai đoạn hiện nay ít được phổ biến ở nước ta; còn hai bộ chương trình SPSS và STATA nhiều người biết và đang sử dụng trong nghiên cứu thống kê từ đầu những năm 1990. Vậy, sự khác nhau của STATA với SAS và SPSS là như thế nào? và bộ chương trình nào là tốt nhất. Mỗi bộ chương trình đều có đặc trưng riêng của nó, những điểm mạnh và yếu của nó. Bài viết này sẽThông tin Khoa học Thống kê số 4/2004 Trang 13 tóm tắt đặc trưng, điểm mạnh và điểm yếu riêng của từng bộ chương trình trên cả bốn phương diện:

pdf5 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Lượt xem: 662 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu So sánh SAS, SPSS và STATA, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Trang 12 - Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004 n−íc cã thÓ diÔn ra theo ba h×nh thøc: §Çu t− vèn trong n−íc (I), mua tµi s¶n ë n−íc ngoµi (CA) vµ mua kho¶n nî cña chÝnh phñ (G - T). Tõ ®©y ta thÊy, víi mét nÒn kinh tÕ më nhµ ®Çu t− sÏ cã mét kh«ng gian réng h¬n ®Ó t×m c¬ héi ®Çu t− cã hiÖu qu¶ cao. BiÓu thøc (1) võa nªu cã thÓ viÕt l¹i CA = Sp - I - (G - T) Tõ ®©y chóng ta l¹i thÊy: Sù gia t¨ng cña tiÕt kiÖm t− nh©n sÏ lµm t¨ng thÆng d− trong tµi kho¶n v·ng lai, cßn sù gia t¨ng ®Çu t− hoÆc t¨ng th©m hôt ng©n s¸ch sÏ lµm gi¶m thÆng d− trong tµi kho¶n v·ng lai. Do ®Çu t− liªn quan ®Õn tiÕt kiÖm, mµ tiÕt kiÖm l¹i liªn quan ®Õn tµi kho¶n v·ng lai råi liªn quan ®Õn chi tiªu vµ ng©n s¸ch chÝnh phñ. Tøc lµ tiÕt kiÖm t− nh©n, ®Çu t−, tµi kho¶n v·ng lai vµ th©m hôt cña chÝnh phñ lµ nh÷ng biÕn sè ®−îc quyÕt ®Þnh ®ång thêi. Sù ph©n tÝch trªn cho thÊy môc tiªu s¶n l−îng trong nÒn kinh tÕ héi nhËp víi thÕ giíi bªn ngoµi c¶ trong ng¾n h¹n vµ dµi h¹n l¹i ®−îc quyÕt ®Þnh bëi tæng thÓ nhiÒu yÕu tè h¬n so víi nÒn kinh tÕ ®ãng. ViÖc t×m ra m¾t xÝch chñ ®¹o nµo trong chuçi c¸c t¸c ®éng bªn trong, bªn ngoµi ®ã ®Ó thùc hiÖn môc tiªu trong nh÷ng bèi c¶nh cÇn thiÕt lµ hÕt søc quan träng. Nh−ng râ rµng kh¶ n¨ng thùc hiÖn mét tèc ®é t¨ng tr−ëng cao æn ®Þnh nh− dù kiÕn h¬n so víi ®ãng, kh«ng tham gia héi nhËp (1) Thùc ra, khi Y thay ®æi cuèi cïng còng g©y ra nh÷ng thay ®æi trong møc gi¸, lµm dÞch chuyÓn nÒn kinh tÕ tíi tr¹ng th¸i c©n b»ng dµi h¹n cña nã. C¸c yÕu tè s¶n xuÊt ®−îc sö dông sÏ quyÕt ®Þnh møc s¶n l−îng thùc tÕ (Y), tû gi¸ hèi ®o¸i thùc tÕ sÏ ®iÒu chØnh ®Ó lµm c©n b»ng møc s¶n l−îng thùc tÕ dµi h¹n víi tæng cÇu Tμi liÖu tham kh¶o: 1. Toµn cÇu ho¸, t¨ng tr−ëng vµ nghÌo ®ãi, S¸ch dÞch. TËp thÓ t¸c gi¶, NXB V¨n ho¸ Th«ng tin, Hµ Néi – 2002 2. Globalisation and problems of an Optimal Development Strategy. N. Ivanov MEMO - N02/2000 3. Kinh tÕ ngµy nay. TËp thÓ t¸c gi¶. S¸ch dÞch. NXB §¹i häc Quèc gia, Hµ Néi- 2003 So s¸nh SAS, SPSS vμ STATA Lª §ç M¹ch ViÖn khoa häc thèng kª HiÖn nay cã ba bé ch−¬ng tr×nh chuyªn dông phôc vô cho xö lý vµ ph©n tÝch sè liÖu thèng kª rÊt th«ng dông trªn thÕ giíi, ®ã lµ SAS, SPSS vµ STATA. C¸c ch−¬ng tr×nh nµy kh«ng nh÷ng ®−îc gi¶ng d¹y trong c¸c tr−êng ®¹i häc mµ cßn lµ nh÷ng c«ng cô kh«ng thÓ thiÕu ®−îc ®èi víi c¸c nhµ thèng kª vµ c¸c nghiªn cøu quan s¸t thèng kª ë nhiÒu lÜnh vùc kh¸c nhau. Trong sè ba bé ch−¬ng tr×nh th× SAS lµ ch−¬ng tr×nh lín nhÊt vµ m¹nh nhÊt nh−ng l¹i ®¾t nhÊt, nªn trong giai ®o¹n hiÖn nay Ýt ®−îc phæ biÕn ë n−íc ta; cßn hai bé ch−¬ng tr×nh SPSS vµ STATA nhiÒu ng−êi biÕt vµ ®ang sö dông trong nghiªn cøu thèng kª tõ ®Çu nh÷ng n¨m 1990. VËy, sù kh¸c nhau cña STATA víi SAS vµ SPSS lµ nh− thÕ nµo? vµ bé ch−¬ng tr×nh nµo lµ tèt nhÊt. Mçi bé ch−¬ng tr×nh ®Òu cã ®Æc tr−ng riªng cña nã, nh÷ng ®iÓm m¹nh vµ yÕu cña nã. Bµi viÕt nµy sÏ Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004 - Trang 13 tãm t¾t ®Æc tr−ng, ®iÓm m¹nh vµ ®iÓm yÕu riªng cña tõng bé ch−¬ng tr×nh trªn c¶ bèn ph−¬ng diÖn: 1. VÒ sö dông SAS lµ bé ch−¬ng tr×nh mµ nhiÒu ng−êi sö dông cã tr×nh ®é cao −a thÝch bëi søc m¹nh vµ kh¶ n¨ng lËp tr×nh cña nã. Do SAS lµ mét bé ch−¬ng tr×nh m¹nh nh− vËy nªn khã häc nhÊt. §Ó sö dông SAS, ta ph¶i viÕt ch−¬ng tr×nh ®Ó thao t¸c d÷ liÖu vµ thùc hiÖn c¸c ph©n tÝch d÷ liÖu cña m×nh. NÕu ch−¬ng tr×nh m¾c lçi, c¸i khã lµ ph¶i biÕt t×m lçi ë ®©u vµ c¸ch söa thÕ nµo. SPSS lµ mét bé ch−¬ng tr×nh mµ nhiÒu ng−êi sö dông −a thÝch do nã rÊt dÔ sö dông. SPSS cã mét giao diÖn gi÷a ng−êi vµ m¸y cho phÐp sö dông c¸c menu th¶ xuèng ®Ó chän c¸c lÖnh thùc hiÖn. Khi thùc hiÖn mét ph©n tÝch chØ ®¬n gi¶n chän thñ tôc cÇn thiÕt vµ chän c¸c biÕn ph©n tÝch vµ bÊm OK lµ cã kÕt qu¶ ngay trªn mµn h×nh ®Ó xem xÐt. SPSS còng cã mét ng«n ng÷ có ph¸p cã thÓ häc b»ng c¸ch d¸n có ph¸p lÖnh vµo cöa sæ có ph¸p tõ mét lÖnh võa chän vµ thùc hiÖn, nh−ng nãi chung kh¸ phøc t¹p vµ kh«ng trùc gi¸c. STATA lµ mét bé ch−¬ng tr×nh mµ nhiÒu ng−êi míi b¾t ®Çu vµ sö dông m¹nh ®Òu −a thÝch v× nã võa dÔ häc cã nhiÒu kh¶ n¨ng. STATA sö dông c¸c lÖnh trùc tiÕp, cã thÓ vµo mçi lÖnh ë mét thêi ®iÓm ®Ó thùc hiÖn (chÕ ®é nµy ®−îc ng−êi míi b¾t ®Çu −a thÝch) hoÆc cã thÓ so¹n th¶o thµnh mét ch−¬ng tr×nh bao gåm nhiÒu lÖnh cho mét nhiÖm vô vµ thùc hiÖn cïng mét lóc. ThËm chÝ nÕu m¾c lçi trong ch−¬ng tr×nh th× cã thÓ nhËn biÕt vµ söa ch÷a dÔ dµng. 2. VÒ qu¶n lý d÷ liÖu SAS rÊt m¹nh trong lÜnh vùc qu¶n lý d÷ liÖu, cho phÐp ng−êi sö dông thao t¸c d÷ liÖu hÇu nh− víi mäi c¸ch cã thÓ. SAS còng ®−a vµo thñ tôc Proc sql cho phÐp thùc hiÖn mäi c©u hái Sql (Structured query language) trªn file d÷ liÖu. Tuy nhiªn ph¶i mÊt nhiÒu thêi gian ®Ó häc vµ hiÓu ®−îc c¸ch qu¶n lý d÷ liÖu cña SAS vµ nhiÒu nhiÖm vô qu¶n lý phøc t¹p cña nã l¹i ®−îc thùc hiÖn b»ng nh÷ng lÖnh ®¬n gi¶n trong SPSS vµ STATA. Thay vµo ®ã, SAS cã thÓ lµm viÖc víi nhiÒu file d÷ liÖu cïng mét lóc; ®iÒu nµy gi¶m ®i tÝnh phøc t¹p trong chuÈn bÞ d÷ liÖu ®èi víi nh÷ng nhiÖm vô ph©n tÝch ®ßi hái ph¶i lµm viÖc víi nhiÒu file d÷ liÖu cïng mét lóc. Trong khi ®ã mçi thêi ®iÓm STATA hoÆc SPSS chØ lµm viÖc ®−îc víi mét file d÷ liÖu. SAS cã thÓ qu¶n lý nh÷ng file d÷ liÖu khæng lå lªn ®Õn 32.768 biÕn vµ sè l−îng b¶n ghi lµ rÊt lín chØ phô thuéc vµo kÝch cì cña ®Üa cøng. ¦u ®iÓm nµy cã thÓ lµm ®¬n gi¶n ho¸ trong khi tæ chøc xö lý vµ ph©n tÝch trªn mét khèi l−îng rÊt lín d÷ liÖu v× d÷ liÖu chØ chøa trong mét file. SPSS cã mét bé so¹n th¶o d÷ liÖu t−¬ng tù nh− excel, bé so¹n th¶o cho phÐp vµo c¸c d÷ liÖu vµ m« t¶ c¸c thuéc tÝnh cña chóng, tuy nhiªn SPSS kh«ng cã nh÷ng c«ng cô qu¶n lý d÷ liÖu thËt m¹nh (mÆc dï SPSS phiªn b¶n 11 cã thªm c¸c lÖnh chuyÓn cÊu tróc d÷ liÖu theo chiÒu ngang thµnh cÊu tróc d÷ liÖu theo chiÒu däc vµ ng−îc l¹i....). SPSS xö lý mçi file d÷ liÖu ë mét thêi ®iÓm vµ kh«ng ph¶i lµ rÊt m¹nh khi thùc hiÖn c¸c nhiÖm vô ph©n tÝch cÇn lµm viÖc víi nhiÒu file d÷ liÖu cïng mét lóc. C¸c file d÷ liÖu cã thÓ cã ®Õn 4096 biÕn vµ sè l−îng b¶n ghi chØ bÞ giíi h¹n trong dung l−îng cña ®Üa cøng. Trang 14 - Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004 STATA hoµn toµn kh«ng cã kh¶ n¨ng qu¶n lý d÷ liÖu m¹nh nh− SAS, nh−ng c¸c lÖnh qu¶n lý d÷ liÖu cña nã vÉn cã nhiÒu søc m¹nh, l¹i rÊt ®¬n gi¶n. Chóng cho phÐp thùc hiÖn c¸c thao t¸c phøc t¹p vÒ d÷ liÖu mét c¸ch dÔ dµng. Tuy nhiªn, mçi thêi ®iÓm STATA chØ lµm viÖc ®−îc víi mét file d÷ liÖu, v× vËy nh÷ng nhiÖm vô xö lý cÇn nhiÒu file d÷ liÖu cïng mét lóc ®èi víi STATA lµ phøc t¹p h¬n. Víi viÖc ®−a vµo bé gi¶i phãng STATA/Se, sè l−îng biÕn cã thÓ cã ®Õn 32.768 biÕn trong mét file d÷ liÖu STATA, vµ kÝch cì cña file còng chØ phô thuéc vµo dung l−îng ®Üa cøng. 3. VÒ ph©n tÝch thèng kª SAS, SPSS, STATA cïng tÝnh to¸n nh÷ng thèng kª m« t¶ vµ thùc hiÖn nh÷ng ph©n tÝch thèng kª chung nhÊt nh− håi qui, håi qui logistic, ph©n tÝch tån t¹i, ph©n tÝch ph−¬ng sai, ph©n tÝch nh©n tè, vµ ph©n tÝch nhiÒu chiÒu. Tr−íc hÕt xin bµn vÒ kh¶ n¨ng tæng hîp sè liÖu (tÝnh to¸n c¸c thèng kª m« t¶). Mét trong nh÷ng c«ng viÖc th−êng xuyªn ph¶i lµm ®èi víi c¸n bé nghiÖp vô thèng kª lµ tæng hîp sè liÖu theo c¸c biÓu b¶ng ®· thiÕt kÕ tr−íc ®èi víi sè liÖu thu ®−îc. NÕu ai ®· tõng sö dông SPSS vµ STATA, ®Òu thÊy r»ng kh¶ n¨ng lËp c¸c biÓu b¶ng sè liÖu tæng hîp, c¸c b¸o c¸o thèng kª trªn tËp sè liÖu c¬ së trong SPSS lµ hÕt søc ®a d¹ng vµ linh ho¹t víi nhiÒu chiÒu ph©n tæ kh¸c nhau vµ dÔ dµng thùc hiÖn kh«ng ph¶i lËp tr×nh. C¸c b¶ng biÓu, c¸c b¸o c¸o ®−îc tr×nh bµy ®Ñp, chÊt l−îng cao ®−îc hiÖn trªn cöa sæ, cã thÓ tiÕp tôc hiÖu chØnh, in ra hoÆc chuyÓn sang c¸c tµi liÖu kh¸c. §©y lµ mét −u ®iÓm næi bËt cña SPSS, v× ®Ó lËp tr×nh t¹o ra mét biÓu b¶ng nh− ý lµ mét c«ng viÖc hÕt søc tØ mÈn vµ nÆng nhäc. §èi víi ph©n tÝch thèng kª, søc m¹nh lín nhÊt cña SAS cã thÓ t×m thÊy trong ph©n tÝch ANOVA, ph©n tÝch m« h×nh hçn hîp vµ ph©n tÝch nhiÒu chiÒu, trong khi nã l¹i tá ra yÕu víi håi qui logistic kiÓu thø tù vµ kiÓu ph¹m trï (v× c¸c lÖnh nµy lµ ®Æc biÖt khã) vµ c¸c ph−¬ng ph¸p −íc l−îng m¹nh. Nã còng cã hç trî mét Ýt cho ph©n tÝch d÷ liÖu theo l−îc ®å mÉu, nh−ng l¹i h¹n chÕ h¬n so víi STATA. Søc m¹nh lín nhÊt cña SPSS lµ lÜnh vùc ph©n tÝch ph−¬ng sai (SPSS cho phÐp thùc hiÖn nhiÒu lo¹i kiÓm ®Þnh t¸c ®éng riªng biÖt) vµ ph©n tÝch nhiÒu chiÒu (thÝ dô ph©n tÝch ph−¬ng sai nhiÒu chiÒu, ph©n tÝch nh©n tè, ph©n tÝch nhãm tæ). SPSS phiªn b¶n 11 cßn bæ sung thªm mét sè kh¶ n¨ng ph©n tÝch c¸c m« h×nh hçn hîp. C¸i yÕu nhÊt cña SPSS lµ kh¶ n¨ng xö lý ®èi víi nh÷ng vÊn ®Ò −íc l−îng phøc t¹p vµ do ®ã khã ®−a ra ®−îc c¸c −íc l−îng sai sè ®èi víi c¸c −íc l−îng nµy. SPSS còng kh«ng hç trî c¸c c«ng cô ph©n tÝch d÷ liÖu theo l−îc ®å mÉu. Søc m¹nh lín nhÊt cña STATA lµ håi qui (rÊt dÔ sö dông c¸c c«ng cô ®o¸n nhËn håi qui), håi qui logistic (nh÷ng bæ sung míi lµm ®¬n gi¶n ho¸ viÖc gi¶i thÝch kÕt qu¶ håi qui logistic, cßn håi qui logistic thø tù vµ håi qui logistic ph¹m trï lµ rÊt dÔ thùc hiÖn). STATA còng cã nhiÒu ph−¬ng ph¸p −íc l−îng m¹nh rÊt dÔ sö dông, bao gåm c¶ håi qui m¹nh vµ håi qui víi sai sè chuÈn m¹nh, vµ nhiÒu lÖnh −íc l−îng kh¸c kÌm theo sai sè chuÈn m¹nh. STATA còng tréi h¬n vÒ lÜnh vùc ph©n tÝch d÷ liÖu theo l−îc ®å mÉu, cho kh¶ n¨ng ¸p dông chóng trong ph©n tÝch sè liÖu ®iÒu tra bëi c¸c c«ng cô håi qui, håi qui logistic, håi qui poisson, håi qui probit,... §iÓm yÕu nhÊt lµ kh¶ n¨ng ph©n tÝch ph−¬ng sai vµ ph©n tÝch nhiÒu chiÒu truyÒn thèng Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004 - Trang 15 nh− ph©n tÝch ph−¬ng sai nhiÒu chiÒu, ph©n tÝch nhãm tæ. 4. VÒ vÏ ®å thÞ SAS cã c¸c c«ng cô vÏ ®å thÞ m¹nh nhÊt (SAS/Graph) so víi hai bé ch−¬ng tr×nh cßn l¹i. §Ó sö dông SAS/Graph ph¶i yªu cÇu cã chuyªn m«n vµ kh«ng ®¬n gi¶n. Cã thÓ t¹o ra c¸c ®å thÞ ®a d¹ng b»ng có ph¸p, tuy nhiªn SAS 8 cã giao diÖn gi÷a ng−êi vµ m¸y ®Ó t¹o ra c¸c ®å thÞ, nh−ng kh«ng dÔ sö dông nh− SPSS. SPSS cã mét giao diÖn gi÷a ng−êi vµ m¸y rÊt ®¬n gi¶n ®Ó t¹o ra c¸c ®å thÞ vµ khi ®· t¹o ®−îc mét ®å thÞ, nhê giao diÖn nµy mµ ng−êi sö dông cã thÓ tuú ý hiÖu chØnh ®å thÞ còng nh− hoµn thiÖn chóng. C¸c ®å thÞ cã chÊt l−îng rÊt cao vµ cã thÓ d¸n vµo c¸c tµi liÖu kh¸c, thÝ dô nh− Word hoÆc Powerpoint. SPSS cã ng«n ng÷ có ph¸p ®Ó t¹o ra c¸c ®å thÞ, nh−ng nhiÒu ®iÓm trong giao diÖn t¹o ®å thÞ l¹i kh«ng s½n sµng trong ng«n ng÷ có ph¸p. Ng«n ng÷ có ph¸p cña SPSS phøc t¹p h¬n so víi STATA, nh−ng l¹i cã phÇn ®¬n gi¶n h¬n, Ýt m¹nh h¬n SAS. Gièng nh− SPSS, c¸c ®å thÞ STATA cã thÓ t¹o ra b»ng sö dông lÖnh hoÆc giao diÖn gi÷a ng−êi sö dông vµ m¸y (STATA 8), nh−ng kh¸c h¬n SPSS ë chç c¸c ®å thÞ cña STATA kh«ng thÓ hiÖu ®Ýnh b»ng bé hiÖu ®Ýnh ®å thÞ. Có ph¸p cña c¸c lÖnh ®å thÞ lµ dÔ sö dông nhÊt trong sè ba bé ch−¬ng tr×nh vµ còng lµ m¹nh nhÊt. C¸c ®å thÞ STATA cã chÊt l−îng cao vµ chÊt l−îng xuÊt b¶n còng cao. Thªm vµo ®ã c¸c ®å thÞ STATA cßn cã chøc n¨ng bæ sung cho ph©n tÝch thèng kª, thÝ dô nh− cã nhiÒu lÖnh lµm ®¬n gi¶n ho¸ viÖc t¹o ra c¸c ®å thÞ chÈn ®o¸n håi qui. Tãm l¹i, SAS lµ mét bé ch−¬ng tr×nh h−íng tíi nh÷ng ng−êi sö dông cã tr×nh ®é cao, khã häc vµ nhÊt lµ lóc ban ®Çu. Tuy nhiªn nh÷ng ng−êi sö dông m¹nh thÝch søc m¹nh qu¶n lý d÷ liÖu vµ kh¶ n¨ng lµm viÖc cïng mét lóc víi nhiÒu file d÷ liÖu lín cña SAS. SPSS nh¾m vµo môc tiªu dÔ sö dông, khÈu hiÖu cña hä lµ thùc sù lµm, thùc sù dÔ, vµ môc tiªu nµy ®· thµnh c«ng. Nh−ng nÕu ta dù ®Þnh sö dông SPSS nh− mét ng−êi sö dông m¹nh, th× nã cã thÓ kh«ng ®¸p øng ®−îc yªu cÇu. SPSS m¹nh vÒ lÜnh vùc ®å thÞ vµ lËp biÓu b¶ng, b¸o c¸o tæng hîp sè liÖu, nh−ng l¹i yÕu h¬n vÒ mét sè thñ tôc thèng kª nh− ph−¬ng ph¸p −íc l−îng m¹nh vµ thiÕu v¾ng ph−¬ng ph¸p ph©n tÝch d÷ liÖu theo l−îc ®å mÉu. STATA cho mét kÕt hîp tèt gi÷a dÔ sö dông vµ søc m¹nh. Trong khi STATA dÔ häc vµ còng cã nh÷ng c«ng cô m¹nh vÒ qu¶n lý d÷ liÖu, nh−ng còng nh− ®· nªu trong phÇn ph©n tÝch cã mét sè thñ tôc thèng kª còng bÞ c¾t bá. Trong STATA kh¶ n¨ng t¶i c¸c ch−¬ng tr×nh ph¸t triÓn bëi nh÷ng ng−êi sö dông kh¸c vÒ lµ dÔ dµng vµ ®ång thêi cã kh¶ n¨ng t¹o ra c¸c ch−¬ng tr×nh riªng cña ng−êi sö dông, ®Ó chóng trë thµnh mét bé phËn cña STATA. Nh− mét tæng thÓ, c¸c ch−¬ng tr×nh SAS, SPSS, STATA h×nh thµnh mét tËp hîp c¸c c«ng cô ®a d¹ng trªn mét ph¹m vi réng dïng trong ph©n tÝch thèng kª. Víi ch−¬ng tr×nh Stat/Transfer, rÊt dÔ dµng chuyÓn c¸c file d÷ liÖu tõ bé ch−¬ng tr×nh nµy sang bé ch−¬ng tr×nh kh¸c mét c¸ch nhanh chãng. Do ®ã, ®Ó tËn dông ®−îc thÕ m¹nh cña tõng bé ch−¬ng tr×nh khi ph©n tÝch sè liÖu, chóng ta cã thÓ chuyÓn tõ bé ch−¬ng tr×nh nµy sang bé ch−¬ng tr×nh kia ®Ó ph©n tÝch, ®iÒu ®ã phô thuéc vµo b¶n chÊt cña vÊn ®Ò ®ang nghiªn cøu. ThÝ dô nÕu trong khi ®ang thùc Trang 16 - Th«ng tin Khoa häc Thèng kª sè 4/2004 hiÖn ph©n tÝch cÇn sö dông m« h×nh hçn hîp th× cã thÓ chän SAS, nh−ng nÕu lµm håi qui logistic cã thÓ chän STATA, cßn nÕu ph©n tÝch ph−¬ng sai hoÆc nhãm tæ cã thÓ chän SPSS vµ ®Ó tæng hîp sè liÖu theo biÓu b¶ng th× dïng SPSS mét sè vÊn ®Ò cÇn ®−îc nghiªn cøu trao ®æi vÒ chÕ ®é thèng kª thuû s¶n Hµ Quang TuyÕn Vô Thèng kª N«ng, L©m nghiÖp vµ Thuû s¶n B¶ng ph©n ngµnh kinh tÕ quèc d©n ban hµnh theo NghÞ ®Þnh sè 75/CP ngµy 27/10/1993 cña ChÝnh phñ ®· ®−a ngµnh thuû s¶n tõ ngµnh kinh tÕ cÊp III lªn ngµnh kinh tÕ cÊp I. Nh÷ng n¨m gÇn ®©y Nhµ n−íc cã nhiÒu chñ tr−¬ng, chÝnh s¸ch ®Çu t− ph¸t triÓn kinh tÕ vïng biÓn §«ng, ban hµnh Ph¸p lÖnh b¶o vÖ nguån lîi thuû s¶n, x©y dùng vµ c¶i t¹o nhiÒu c¶ng c¸, bÕn c¸, khuyÕn khÝch ng− d©n ph¸t triÓn ®¸nh b¾t xa bê b»ng cho vay vèn −u ®·i ®Ó ®ãng míi vµ c¶i ho¸n tµu, thuyÒn ®¸nh c¸ cã c«ng xuÊt tõ 90 CV trë lªn,v.v nªn s¶n xuÊt thuû s¶n ®· cã b−íc ph¸t triÓn nhanh vµ phong phó ®a d¹ng. KÕt qu¶ s¶n xuÊt cña ngµnh Thuû s¶n t¨ng tr−ëng kh¸ theo c¶ 2 chØ tiªu gi¸ trÞ s¶n xuÊt (gi¸ cè ®Þnh 1994) vµ tæng s¶n l−îng: n¨m 1996 ®¹t 15369 tû ®ång vµ 1 701 ngh×n tÊn, ®Õn n¨m 2003 ®¹t 30570 tû ®ång vµ 2850 ngh×n tÊn, gÊp 2 lÇn vÒ gi¸ trÞ. Gi¸ trÞ thuû s¶n xuÊt khÈu n¨m 2003 ®¹t 2,3 tû USD. ChÕ ®é b¸o c¸o thèng kª thuû s¶n ban hµnh theo QuyÕt ®Þnh sè 657/2002/Q§ - TCTK ngµy 2/10/2002 cña Tæng côc Thèng kª, trong thêi gian qua ®· tõng b−íc ®¸p øng ®−îc yªu cÇu th«ng tin cña c¸c cÊp, c¸c ngµnh. Tuy nhiªn, hiÖn nay mét sè vÊn ®Ò vÒ thèng kª thuû s¶n kh«ng cßn phï hîp víi thùc tÕ ph¸t triÓn cña ngµnh thuû s¶n cÇn ®−îc nghiªn cøu trao ®æi ®Ó hoµn thiÖn. 1. Thèng kª diÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n Thùc tÕ thu thËp th«ng tin thèng kª ë c¸c ®Þa ph−¬ng hiÖn ®ang cã hai vÊn ®Ò ®Æt ra lµ: (1) DiÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n bao gåm nhiÒu lo¹i kh¸c nhau: diÖn tÝch chuyªn nu«i trång thuû s¶n cã thÓ cho thu ho¹ch 2 vô mçi n¨m, diÖn tÝch nu«i lu©n canh 1 vô lóa + 1 vô t«m (c¸), diÖn tÝch nu«i xen canh t«m (c¸) + lóa hoÆc rõng l©m nghiÖp ngËp n−íc. C¸c lo¹i diÖn tÝch trªn ph¸t triÓn m¹nh ë vïng §ång b»ng s«ng Cöu Long, miÒn Trung. Theo qui ®Þnh cña chÕ ®é thèng kª thuû s¶n hiÖn hµnh th× mçi n¨m ®−îc tÝnh mét lÇn diÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n (nh− diÖn tÝch ®Êt canh t¸c) kh«ng cßn phï hîp víi t×nh h×nh thùc tÕ hiÖn nay. §ã lµ ch−a ph¶n ¸nh ®−îc qui m« ph¸t triÓn vÒ diÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n v× nhiÒu diÖn tÝch tr−íc ®©y chØ nu«i mét vô trong n¨m nay ®· cã thÓ nu«i hai vô; ch−a ®ång nhÊt víi ph¹m vi tÝnh n¨ng suÊt thuû s¶n trªn mét ®¬n vÞ diÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n cña c¸c lo¹i diÖn tÝch trªn. Theo chóng t«i ®Ó kh¾c phôc ®−îc nh÷ng bÊt cËp trªn nªn qui ®Þnh mçi vô thu ho¹ch s¶n phÈm ®−îc tÝnh mét lÇn diÖn tÝch nu«i trång thuû s¶n. (2) §èi víi diÖn tÝch nu«i t«m c«ng nghiÖp, diÖn tÝch mÆt n−íc thùc nu«i chØ