7. Bố cục của luận văn
2.3.5.Phương pháp phân tích tương quan và hồi quy đa biến
Dùng để tính toán các hệ số hồi quy của mô hình và các số liệu thống kê cần thiết để đánh giá mô hình nghiên cứu. Bên cạnh để đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu sẽ tính đến sai số chuẩn của ước lượng, hệ số xác định, đồng thời sử dụng phương pháp kiểm định thống kế để kiểm định ý nghĩa toàn diện của mô hình và đánh giá ý nghĩa từng biến độc lập riêng biệt. Phân tích và đánh giá các nhân tố (biến độc lập) ảnh hưởng đến quyết định mua sắm sản phẩm thủ công mỹ nghệ của khách quốc tế (biến phụ thuộc). Sau đó, sử dụng mô hình để dự đoán hoặc ước lượng giá trị trung bình hành vi mua sắm sản phẩm thủ công mỹ nghệ của khách quốc tế.
Kết quả phân tích tương quan hồi quy đa biến sẽ giải quyết mục tiêu giải thích mối tương quan và mức độ tác động của từng yếu tố độc lập đối với yếu tố phụ thuộc.
Khi sử dụng phương pháp hồi quy đa biến, các yêu cầu kiểm định đặt ra cần quan tâm để mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê và phù hợp nhất. Các thủ tục đó sẽ được đề tài thực hiện các phương pháp sau:
- Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, một trong những yêu cầu của mô hình hồi quy là các biến độc lập không có tương quan với nhau, nếu yêu cầu này không được thỏa mãn, sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Cách phát hiện mô hình có tồn tại đa cộng tuyến là dùng nhân tố phóng đại phương sai VIF. Trong thống kê giá trị VIF 10 thì xem như mô hình xảy ra đa cộng tuyến.
- Kiểm tra giả không có sự tương quan giữa các phần dư. Với phần mềm SPSS 16.0 sẽ tính toán luôn kết quả số thống kê Durbin Watson (D), áp dụng quy tắc kiểm định:
+ Nếu 1 < D < 3 thì kết luận mô hình không có tương quan + Nếu 0 < D < 1 thì kết luận mô hình có tương quan dương (+) + Nếu 3 < D < 4 thì kết luận mô hình có tương quan âm (-)
56
- Trong các giả định liên quan đến phần dư, giả định phương sai không đổi tại các giá trị khác nhau của các biến độc lập. Việc kiểm tra xem giải định này có bị vi phạm hay không, đề tài sẽ thực hiện ngay trên đồ thị Scatter giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự báo chuẩn hóa. Nếu quan sát trên đồ thị không có mối quan hệ nào giữa 2 đại lượng này, thì có thể đi đến kết luận giả định không bị vi phạm, còn ngược lại giữa 2 giá trị này có sự tương quan, điều này chứng tỏ giả định bị vi phạm [18, tr. 214].
Nghiên cứu sẽ áp dụng đầy đủ các thủ tục khác như đánh giá độ phù hợp của mô hình, đánh giá ý nghĩa toàn diện của mô hình, đánh giá ý nghĩa từng biến độc lập, kiểm tra sự phù hợp khi lựa chọn mô hình hồi quy tuyến tính.
57
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU