Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t p value Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta VIF Hệ số chặn 0 112 0 374 1 996 0 047 TN 0 201 0 065 0 189 1 073 0 085 1 728 NL 0 171 0 070 0 104 2 4[.]
Mơ hình Hệ số chưa Hệ số chuẩn hóa chuẩn đa cộng hóa tuyến Beta VIF B Sai số t p-value Thống kê chuẩn Hệ số chặn 0.112 0.374 1.996 0.047 TN 0.201 0.065 0.189 1.073 0.085 1.728 NL 0.171 0.070 0.104 2.459 0.015 1.899 CS 0.121 0.082 0.116 4.242 0.000 1.798 63 TC 0.087 0.069 0.053 1.700 0.091 1.576 KT 0.185 0.067 0.137 7.238 0.000 1.515 ĐT 0.262 0.049 0.238 1.542 0.000 1.266 CN 0.182 0.043 0.143 3.612 0.038 1.623 R2 hiệu chỉnh 0.665 p-value (F test) 0.000 Biến phụ thuộc: PT Nguồn: Kết phân tích từ liệu nghiên cứu phẩn mềm SPSS Kết phân cho thấy p-value kiểm định F 0.000 nhỏ 0.05, điều cho thấy có tối thiểu biến nghiên cứu mơ hình có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (PT) Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh 0.673 cho thấy biến độc lập giải thích 67.3% thay đổi biến phụ thuộc, 32.7% thay đổi biến phụ thuộc chịu tác động nhân tố khác không đưa vào mơ hình Phương trình hồi quy biểu diễn quan hệ biến viết lại sau: PT = -0.112 + 0.189TN + 0.104NL + 0.116CS + 0.053TC + 0.137KT +0.238ĐT + 0.143CN 3.3.3.3 Kiểm định tính phù hợp mơ hình ước lượng Do nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng bình phương nhỏ (OLS) để ước lượng phương trình hồi quy Do cần kiểm tra số giả định để xem xét tính phù hợp mơ hình ước lượng Dưới số kiểm định tính phù hợp mơ hình Kiểm định phần dư biến phụ thuộc phân phối chuẩn: Trong phương pháp OLS giả thiết liệu biến phụ thuộc phải có phân phối chuẩn, không ước lượng chệch không hiệu Để kiểm tra ta sử dụng đồ thị phân phối Histogram đồ thị P – P Plot Kết phân tích liệu cho thấy đồ thị Histogram có dạng hình chng đều, giá trị trung bình chuẩn hóa 0, độ lệch chuẩn xấp xỉ (0.984), đồ thị P – P Plot cho thấy đường quan sát đường dự báo gần Điều cho thấy liệu có phân phối chuẩn, thỏa mãn điều kiện để phân tích phương pháp OLS 64 Nguồn: Kết phân tích từ liệu nghiên cứu phẩn mềm SPSS Hình 3.3 Đồ thị phân phối phần dư biến phụ thuộc Nguồn: Kết phân tích từ liệu nghiên cứu phẩn mềm SPSS Hình 3.4 Đồ thị P – P Plot Kiểm tra mối quan hệ biến độc lập có qua hệ tuyến tính: Một giả định phương pháp OLS biến độc lập mơ hình khơng có quan hệ tuyến tính với Tức biến biểu diễn thông qua biến khác tổ hợp tuyến tính Để kiểm tra quan hệ ta sử dụng đồ thị phân tán (scatter) phần dư chuẩn hóa quan sát phần dư dự báo biến phụ thuộc Nếu chúng thể xu hướng tuyến tính (tăng giảm) mơ 65 hình có tượng biến độc lập có quan hệ tuyến tính với Kết phân tích cho thấy phần dư dự đốn phần dư quan sát chuẩn hóa khơng thể xu hướng (Hình 3.19) Do xem khơng có mối quan hệ tuyến tính biến độc lập Nguồn: Kết phân tích từ liệu nghiên cứu phẩn mềm SPSS Hình 3.5 Đồ thị