7. Kết cấu của luận văn
2.2.8Phân tích hồi quy đa biến
Sau quá trình thực hiện kiểm định thang đo: đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA); tiến hành tính toán nhân số của nhân tố (giá trị của các nhân tố trích được trong phân tích nhân tố EFA) bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.
Phân tích tương quan
f) Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau.
g) Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; đồng thời cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy đa biến
h) Phân tích hồi quy để xác định cụ thể các trọng số của các nhân tố gộp tác động đến biến phụ thuộc.
i) Phương pháp đưa các biến vào cùng một lúc được sử dụng cho phân tích hồi quy. Các yêu cầu trong phân tích hồi quy đa biến: (1) kiểm định độ phù hợp của
mô hình hồi quy, (2) xem xét hiện tượng đa cộng tuyến.
j) Sự đa cộng tuyến cao có thể làm cho kết quả không chính xác, do đó cần thiết phải có điều kiện về đa cộng tuyến. Theo Hair & ctg (2006 dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010)) có hai cách đo lường để kiểm định ảnh hưởng đa cộng tuyến: (1) tính giá trị dung sai hoặc hệ số phóng đại phương sai (VIF) và (2) sử dụng chỉ số điều kiện. Nếu hệ số VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Theo kinh nghiệm, chỉ số điều kiện lớn hơn 30 chỉ ra một sự đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại (John & Benet Martinez, 2000 – dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010). Như vậy, để đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, mô hình hồi quy phải có hệ số VIF nhỏ hơn 10 và chỉ số điều kiện nhỏ hơn 30.
k) Ngoài ra, phần dư chuẩn hoá được kiểm tra đồng thời để xem xét có vi phạm hay không giả thiết về phân phối chuẩn. Hệ số R2 điều chỉnh nói lên rằng phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
Hệ số xác định R2: là tỷ lệ biến đổi của biến phụ thuộc được giải thích bằng tất cả các biến độc lập, cho thấy mức độ tương quan giữa các biến, được sử dụng để phản ánh mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
R2 < 0.1: các biến tương quan ở mức thấp
0.1≤ R2 < 0.25: các biến tương quan ở mức trung bình 0.25 ≤ R2 < 0.5: các biến tương quan khá chặt chẽ 0.5 ≤ R2 < 0.8: các biến tương quan chặt chẽ 0.8 ≤ R2 : các biến tương quan rất chặt chẽ