4.3.2.1.ăThangăđoăcácăbi năđ c l p nhăh ngăđ năỦăđ nh l a ch nămuaăc nă h .
Phân tích EFA l n th nh t: k tăqu ăt iăph l c 5
Sauăk tăqu ănàyătácăgi ăs ălo iăhai Bi năquanăsátăVT5 (H ngăc năh ), MT5 (Giao thông)ăvìăcóăh ăs ăt iănhânăt ă<ă0.5. i uănàyăđ călýăgi iăr ngă“H ngăc năh ”ăđ că ph năánhăquaăbi năquanăsátă“Thi tăk ăc năh ”ătrongăkháiăni mă“ căđi măc năh ”
Phân tích EFA l n th hai:
K tăqu ăphânătíchăEFAăl năth ăhainh ăb ngăph l c 6
Gi ăthuy tăHo:ăCácăbi năquanăsátăkhôngăcóăs ăt ngăquanănhauătrongăt ngăth . Ki măđ nhăBarlett:ăSig=0.000ă<ă5%:ăBácăb ăHo,ăcácăbi năquanăsátătrongăphânătíchă EFAălàăcóăt ngăquanănhauătrongăt ngăth .
H ăs ăKMO=ă0,880>ă0.5:ăphânătíchănhânăt ălàăc năthi tăchoăd ăli uăphânătích. Có 4 nhânăt ăđ cătríchăt ăphânătíchăEFAăv i:
Giáătr ăEigenvaluesăc aăcácănhânăt ăđ uă>ă1:ăđ tăyêuăc u. Cácăbi năquanăsát khác cóăh ăs ăt i > 0,5:ăđ tăyêuăc u
Giáătr ăt ngăph ngăsaiătríchă=ă66,358%ă(>ă50%):ăphânătíchănhânăt ăEFAăđ tăyêu c u.ăCóăth ănóiăr ngă4 nhânăt ăđ cătríchănàyăgi iăthíchă66,358% bi năthiênăc aăd ăli u.
B ng 4.6: B ng li t kê h s t i nhân t phân tích EFA l n th 2 Khái ni m Bi n quan sát Mã Component 1 2 3 4 Môi tr ng xung quanh
Môiătr ngăchungăc ă“khôngăb năào” mt3 .876 Môiătr ngăchungăc ă“khôngăb Ô nhi m” mt4 .855
“C nhăquan”ăc aăchungăc ăđ p mt2 .666
Tìnhăhìnhă“Anăninh”ăchungăc ănàyăt t mt1 .636 “Hàngăxóm”ăn iăc năh X phù h p v i tôi mt6 .560 “ cao”ăc năh X là phù h p v i tôi vt6 .538
V trí “Kho ng cách t iătr ng h c”ălàăphùăh p v i tôi vt2 .821 “Kho ng cách t i Ch , siêu th”ălàăphùăh p v i tôi vt3 .753 “Kho ng cách t iăn iălàmăvi c”ălàăphùăh p v i tôi vt1 .725 “Kho ng cách t i trung tâm thành ph ”ălàăphùăh p
v i tôi vt4 .704
căđi m “Trangăthi t b”ăc năh Xăđápă ng nhu c u c a tôi dd4 .775
“Di nătích”ăc năh X này phù h p v i nhu c u c a
tôi dd1 .708
“Thi t k ”ăc năh X này phù h p phong cách tôi dd2 .638
“Tínhăphápălý”ăc aăc năh Xălàăđ m b o dd5 .535
Tài chính “Th iăgianăthanhătoán”ălàăphùăh p v i tôi tc3 .866 “T l lãi su tăvayăngânăhàng”ălàăphùăh p v i tôi tc2 .857
“Giá”ăc năh X là phù h p v i tôi tc1 .741
(Ngu n: Ph l c 6)
K tăqu ăphânătíchănhânăt ăEFAăl năth ă2ăchoăth y,ăcóă4 nhânăt ăđ cătríchăra,ăcácă nhânăt ănàyăt ngă ngăv iă4 kháiăni măđ căl păbanăđ uălàă(1)ăMôiătr ngăxungăquanh; (2) V ătrí; (3) căđi măc năh ; (4) Tài chính.
Nhơnăt ăth ănh t baoăg mă6ăbi năquanăsátănh ăsau: mt3 Môiătr ngăchungăc ă“khôngăb năào” mt4 Môiătr ngăchungăc ă“khôngăb Ô nhi m” mt2 “C nhăquan”ăc aăchungăc ăđ p
mt1 Tìnhăhìnhă“Anăninh”ăchungăc ănàyăt t mt6 “Hàngăxóm”ăn iăc năh X phù h p v i tôi
vt6 “ cao”ăc năh X là phù h p v i tôi
Nhân t này bao g m 5 bi n quan sát c aăthangăđoă“Môiătr ngăxungăquanh”ăvà 1 bi n quan sát c aăthangăđoă“V tr”.ăLýăgi i bi năquanăsátăvt6ă“ caoăc năh ”ăđ c phân lo i vào nhân t nàyălàădoăđ caoăc năh thayăđ iăc ng s nhăh ngăđ nămôiătr ng xung quanh, t m nhìn c aăc năh . Nh ngăc năh trên cao thì t m nhìn s đ păh n,ăthoángă đoưngăh n,ăs ch s h năvàăítă năh năsoăv i nh ngăc năh t ng th p. V y, nhân t m i này v năđ căđ t tên là “Môiătr ngăxungăquanh”, ký hi u là: MT
Nhân t m iăđ c t oăraănàyăđ căđánhăgiáăl iăđ tin c y b ng h s Cronbach anpha. K t qu cho th y, Cronbach Anpha c a MT đ t 0.861,ăt ngăquanăbi n t ng nh nh tăđ t 0,524 (bi n vt6).
B ng 4.7: ánhăgiáăl iăđ tin c y c a nhân t m i (MT)
S th t Khái ni m Bi n quan sát Mã T ngăquană bi n-t ng 1 Môiătr ng xung quanh
Môiătr ngăchungăc ă“khôngăb năào” mt3 .624 Môiătr ngăchungăc ă“khôngăb Ô nhi m” mt4 .684 “C nhăquan”ăc aăchungăc ăđ p mt2 .755 Tìnhăhìnhă“Anăninh”ăchungăc ănàyăt t mt1 .768 “Hàngăxóm”ăn iăc năh X phù h p v i tôi mt6 .567 “ cao”ăc năh X là phù h p v i tôi vt6 .524 H s Crombach Alpha 0,861
(Ngu n: Ph l c 7)
Nhơnăt ăth ăhai baoăg mă4ăbi năquanăsátănh ăsau:
vt2 “Kho ng cách t iătr ng h c”ălàăphùăh p v i tôi vt3 “Kho ng cách t i Ch , siêu th”ălàăphùăh p v i tôi vt1 “Kho ng cách t iăn iălàmăvi c”ălàăphùăh p v i tôi
vt4 “Kho ng cách t i trung tâm thành ph ”ălàăphùăh p v i tôi
Nhân t này bao g m 4 bi n quan sát c aăthangăđoă“V trí”,ăđưăkhôngăcònăbi n vt5,ăvt6ăvìăđưăđ c phân lo i l i qua nhân t “Môiătr ngăxungăquanh”. Nhân t này v n gi tênălàă“V trí”,ăkýăhi u: VT
Nhân t m iăđ c t oăraănàyăđ căđánhăgiáăl iăđ tin c y b ng h s cronbach anpha. K t qu cho th y, cronbach anpha c aăMTăđ t 0.834,ăt ngăquanăbi n t ng nh nh tăđ t 0,601 (bi n vt3).
B ng 4.8: ánhăgiáăl iăđ tin c y c a nhân t m i (VT) S th S th t Khái ni m Bi n quan sát Mã T ngăquană bi n-t ng 2 V trí
“Kho ng cách t iăn iălƠmăvi c” là phù h p
v i tôi vt1 .659
“Kho ng cách t iătr ng h c”ălà phù h p
v i tôi vt2 .781
“Kho ng cách t i Ch , siêu th” là phù
h p v i tôi vt3 .601
“Kho ng cách t i trung tâm thành ph ”
là phù h p v i tôi vt4 .631
H s Crombach Alpha 0,834
(Ngu n: Ph l c 7)
Nhơnăt ăth ăbabaoăg mă5ăbi năquanăsátănh ăsau:
dd4 “Trangăthi t b ”ăc năh Xăđápă ng nhu c u c a tôi dd3 “Ch tăl ng xây d ng”ăc năh X này t t
dd1 “Di nătích”ăc năh X này phù h p v i nhu c u c a tôi dd2 “Thi t k ”ăc năh X này phù h p phong cách tôi dd5 “Tínhăphápălý”ăc aăc năh Xălàăđ m b o
Các bi n quan sát trong nhân t “ căđi măc năh ”ăsauăkhiăphânătíchăEFAăv n gi nguyênăkhôngăthayăđ i so v i lý thuy tăđ xu tăbanăđ u. Và v n gi tên là “ căđi m c năh ”, ký hi u: DD
Nhơnăt ăth ăt baoăg mă3ăbi năquanăsátănh ăsau: tc3 “Th iăgianăthanhătoán”ălàăphùăh p v i tôi
tc2 “T l lãi su tăvayăngânăhàng”ălàăphùăh p v i tôi tc1 “Giá”ăc năh X là phù h p v i tôi
Các bi n quan sát trong nhân t “Tàiă chính”ă sauă khiă phână tíchă EFAă v n gi nguyênăkhôngăthayăđ i so v i lý thuy tăđ xu tăbanăđ u. Và v n gi tên là “TƠiăchính”,
ký hi u: TC
4.3.2.2.ăThangăđoăbi n ph thu că“ụăđ nh mua C năh chungăc ătrungăc p, bình dân c aăng i mua nhà l năđ u”
đ m b oăđ tin c yăvàăđ k t dính c a các bi n quan sát c a nhân t Ý đ nh
mua c n h đưăđ aăraă ph năc ăs lý thuy t,ăchúngătaăc ngăs ph i ti n hành phân tích nhân t đ i v i các bi n quan sát c a Nhân t ụăđ nhămuaăc năh .ăMongăđ i c a chúng ta là các bi n quan sát này s cùng nhau t o thành m t nhân t có Eigenvalue l năh nă1.ă
Sau khi phân tích EFA, b n bi n quan sát c aăthangăđoăụăđ nhămuaăc năh đ c nhóm thành 1 nhân t . Không có bi n quan sát nào b lo i. EFA phù h p v i h s KMO = 0,694,ăph ngăsaiătríchăb ng 88,786%; các bi n quan sát có h s t i nhân t trên 0.5, m căýăngh aăki măđnh c a Bartlett là 0.000, t t c đ uăđ t yêu c u.
DoăđóăNhânăt này v năđ căđ tătênălàă“ụăđ nh mua c năh chungăc ătrungăc p, bình dân c aăng i mua nhà l năđ u”,ăkýăhi u là YD
B ng 4.9: K t qu phânătíchăEFAăthangăđoăụăđ nhămuaăc năh
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .694 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 633.279
df 3
Component Matrixa Component 1 yd2 .972 yd1 .933 yd3 .921 (Ngu n: Ph l c 8)
4.4. Ki m đ nh mô hình nghiên c u và các gi thuy t
4.4.1. Xem xét m iăt ngăquanăgi a các bi n
Phânătíchăt ngăquană(t ngăquanăPearson)đ căth căhi năgi aăbi nph ăthu călàă ýăđ nhămuaăc năh ă(YD)ăvàăcácăbi năđ căl pă căđi măc năh ă(DD), Tài chính (TC),ăV ă trí (VT),ăMôiătr ngăxungăquanhă(MT).ă ngăth iăc ngăphânătíchăt ngăquanăgi aăcácă bi năđ căl păv iănhauănh măphátăhi nănh ngăm iăt ngăquanăch tăch ăgi aăcác bi năđ că l p.ăVìănh ngăt ngăquanănh ăv yăcóăth ă nhăh ngăl năđ năk tăqu ăc aăphânătíchăh iă quyănh ăgâyăraăhi năt ngăđaăc ngătuy n.
K tăqu ăphânătíchăt ngăquanăPearsonănh ăbênăd iă
B ng 4.10: K t qu phânătíchăt ngăquanăPearsonCorrelations Correlations Moi truong xung quanh Vi tri Dac diem
can ho Tai chinh
Y dinh mua can ho Moi truong xung quanh Pearson Correlation 1 .553** .613** .386** .477** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 223 223 223 223 223 Vi tri Pearson Correlation .553** 1 .558** .405** .401** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 223 223 223 223 223 Dac diem can ho Pearson Correlation .613** .558** 1 .479** .587** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 223 223 223 223 223
Tai chinh Pearson
Correlation .386** .405** .479** 1 .342** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 223 223 223 223 223 Y dinh mua can ho Pearson Correlation .477** .401** .587** .342** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 223 223 223 223 223 (Ngu n: Ph l c 9)
Xemăk tăqu ătrongăb ngămaătr năh ăs ăt ngăquanătaăth yăđ căh ăs ăt ngăquană gi aăbi năph ăthu că“ụăđ nhămuac năh ăchungăc ătrungăc p, bình dân”ăvàăcácăbi năđ că l păcònăl iălàăkháăcao,ăs ăb ăcóăth ăk tălu năcácăbi năđ căl pănàyăcóăth ăđ aăvàoămôăhìnhă đ ăgi iăthíchăchoăýăđ nhămuaăc năh ăc aăng iămuaăl năđ u,ăhayănóiăcáchăkhácălàăcácă nhânăt ăđ cărútătríchănóiătrênăcóă nhăh ngăđ năquy tăđ nhăl aăch năc năh ăc aăng iă muaăl năđ u.
ngăth iăt tăc ăcácăbi năđ uăcóăt ngăquanăPearsonă<ă0,7ănênăkhôngăx yăraăhi nă t ngăđaăc ngătuy n.ăNh ăv y,ăvi căs ăd ngăphânătíchăh iăquyătuy nătínhălàăphùăh p.
4.4.2. Mô hình nghiên c u và các gi thuy t:
T ăcácăk tăqu ăphânătíchă ătrên,ăkhôngăcóăs ăthayăđ iătrongăcácăthànhăph nă nhă h ngăđ năýăđ nhămuaăc năh ăchungăc ătrungăc p,ăbìnhădânăc aăng iămuaănhàăl n đ u. TuyănhiênăMôăhìnhănghiênăc uăs ăgi ănguyênămôăhìnhăđ ăxu tăbanăđ uăg m:ă4ăbi năđ că l pălàăcácăbi năthànhăph nătácăđ ngăđ năýăđ nhămuaăc năh ăchungăc ătrungăc p, bình dân c aăng iămuaăl năđ uăvàă1ăbi năph ăthu călàăýăđ nhămua.
Hình 4.1: Mô hình nghiên c u ki măđnh
B ng 4.11: B ng tóm t t gi thuy t trong mô hình nghiên c u
4.4.3. Phân tích h i quy
Sauăkhiăquaăgiaiăđo n phân tích nhân t , Phân tích h iăquyăđ c ti n hành v i 4 bi năđ c l pălàă căđi măc năh (DD), Tài chính (TC), V trí (VT),ăMôiătr ng xung
Gi ăthuy t N iădung
H1 Y u t “ căđi măc năh ” cóătácăđ ngăd ngă(+) lênăụăđnh mua c năh chungăc ătrungăc p, bình dân c aăng i mua nhà l năđ u t i TP.HCM.
H2 Y uăt ă“TƠiăchính”cóătácăđ ngăd ng (+) lênăụăđ nhămuaăc năh ă chungăc ătrungăc p, bình dân c aăng iămuaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM H3 Y uăt ă“V ătrí”cóătácăđ ngăd ngă(+) lênăụăđ nhămuaăc năh ăchungă
c ătrungăc p, bình dân c aăng iămuaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM H4
Y uăt ă“Môiătr ngăxungăquanh”cóătácăđ ngăd ngă(+) lênăụăđ nhă mua c năh ăchungăc ătrungăc p, bình dân c aăng iămuaănhàăl năđ uă t iăTP.HCM. căđi m c năh Tài chính V trí Môiătr ng xung quanh
ụăđnh muaăc năh trung c p, bình dân c a khách hàng mua nhà l năđ u H1 H2 H3 H4
quanh (MT) và m t bi n ph thu călàăýăđnh mua c năh (YD), s d ngăph ngăphápă Enter. Phânătíchăt ngăquanăPearsonăđ c s d ngăđ xem xét s phù h păkhiăđ aăcácă thành ph n vào mô hình h i quy. K t qu c a phân tích h i quy s đ c s d ngăđ ki m đnh các gi thuy t t H1 đ n H4.
Ph ngătrìnhăh iăquyăb i cóăd ngănh ăsau:
YD =ăă 0+ăă 1*DD +ă 2*TC +ă 3*VT +ă 4*MT +ă i
Trong đó
YD : ụăđ nhămuaăc năh ăchungăc ătrungăc p,ăbìnhădânăc aăng iămuaănhàăl nă đ u
DD : căđi măc năh TC : Tài chính VT :ăV ătríă
MT : Môiătr ngăxungăquanh i :ăSaiăs
4.4.4. Ki măđnh mô hình h i quy 4.4.4.1. Ki m đ nhăkíchăth c m u 4.4.4.1. Ki m đ nhăkíchăth c m u
Kíchăth căm uăc ngălàăm tăv năđ ăquanătâmăkhiăs ăd ngăMLR.ă
Côngăth căkinhănghi măth ngădùngăđ ătínhăkíchăth căm uăcho MLRănh ăsau:ă n>= 50+ 8p, taăth yătrongămôăhìnhăc aăchúngătaăcó:ăn=223 kíchăth căm uăp=làăs ăbi nă đ căl pătrongămô hình = 4 => 50 + 8.4 = 82. Th aăđi uăki năkíchăth căm uă(vìăkíchă th căm uătácăgi thuăth păđ călàă223 >ăkíchăth căm uăyêuăc uălàă82).
Ho căchúngătaăcóăth ădùngătiêuăchíăđòiăh iăv ăkíchăth căm uăc aăEFA,ăvìăEFAă luônăđòiăh iăkíchăth căm uăl năh nănhi uăsoăv iăMLR.ăTh ngălàăcôngăth cătrênăcóă kíchăth căm uăluônănh ăh năkíchăth căm uăđòiăh iăchoăEFA.ăNh ngăchúngătaăđưăki mă đ nhăCronbachă alphaă vàăEFAăth aă đi uăki năchoănênăkíchăth că m uă m tăl nă n aăl iă đ căkh ngăđ nhălàăth aăđi uăki năchoăcácăti năđ nghiênăc uăti pătheo.
4.4.4.2.ă ánhăgiáăđ ăphùăh păc aămôăhìnhăhôiăquyătuy nătínhăb i B ng 4.12: K t qu đánhăgiáăđ phù h p c a mô hình Tóm t t mô hình Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .624a .389 .378 .78874074 2.195 (Ngu n: Ph l c 10)
ăđánhăgiáăđ ăphùăh păc aămôăhìnhătaăxemăxétăgiáătr ăR2đi uăch nh.ăK tăqu ăchoă th yăđ ăphùăh păc aămôăhìnhălàă37,8%,ăngh aălàămôăhìnhăh iăquyăb i đ căs ăd ngăphùă h păv iăt păd ăli uă ăm că37,8% hay 37,8%ăs ăkhácăbi tăc aăụăđ nhămuaăc năh ăcóăth ă đ căgi iăthíchăb iăs ăkhácăbi tăc aă4 bi năđ căl păk ătrên,ăcònăl iălàădoăcácăy uăt ăkhácă vàăsaiăs .
4.4.4.3. Ki măđ nhăđ phù h p c a mô hình
Ti pătheoătácăgi ăti năhànhăphépăki măđ nhăFăv ăđ ăphùăh păc aămôăhìnhăh iăquyă tuy nătínhăt ngăth ,ăxemăbi năph ăthu căcóăliênăh nătuy nătínhăv iătoànăb ăt păh păcácă bi năđ căl păhayăkhông.ăGi ăthuy tăH0đ căđ tăraălà:
Gi ăthuy tăH0:ă 0=ă 1=ă 2 =ă 3 =ă 4 = 0 (t tăc ăh ăs ăh iăquyăriêngăph năb ngă0)
B ng 4.13: K t qu ki măđ nhăđ phù h p c a mô hình
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 86.380 4 21.595 34.712 .000a
Residual 135.620 218 .622
Total 222.000 222
Taăth yăgiáătr ăsig.=0,000ăr tănh ,ăđi uănàyăchoăphépătácăgi ăbácăb ăgi ăthuy tăH0, c ngăcóăngh aălàăk tăh păc aăcácăbi năhi năcóătrongămôăhìnhăcóăth ăgi iăthíchăđ căthayă đ iăc aăÝ đ nh mua c n h ,ămôăhìnhătácăgi ăxâyăd ngălàăphùăh păv iăt păd ăli u,ăm căđ ă phùăh pălàă37,8%
4.4.4.4. Ki m tra hi năt ngăđaăc ng tuy n
Nhìnăvàoăb ngăphânătíchăbênăd iăsauăkhiăch yămôăhìnhăh iăquyăb i,ătaăcóăk tăqu ă nh ăsau:
B ng 4.14: K t qu ki m tra hi năt ngăđaăc ng tuy n
Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standa rdized Coeffi cients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero - order Partia l Part Toler ance VIF 1 (Constant) -2.867E- 17 .053 .000 1.000
Moi truong xung
quanh .266 .053 .266 5.032 .000 .266 .323 .266 .556 1.798 Vi tri .226 .053 .226 4.276 .000 .226 .278 .226 .602 1.661 Dac diem can ho .486 .053 .486 9.189 .000 .486 .528 .486 .514 1.947 Tai chinh .174 .053 .174 3.287 .001 .174 .217 .174 .739 1.354
(Ngu n: Ph l c 10)
Tácăgi ăth yăgiáătr ăVIFăc aăcácăbi năđ uănh ăh nă2ănênăhi năt ngăđaăc ngătuy nă khôngăb ăviăph m.ăCácăbi năđ căl păkhôngăt ngăquanăcaoăv iănhau,ănênăcóăth ăyênătâmă s d ngăph ngătrìnhăh iăquy.
4.4.4.5. Ki măđnh s t t ngăquanăv i nhau B ng 4.15: B ng k t qu ki măđnh Durbin-Watson Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .624a .389 .378 .78874074 2.195 (Ngu n: Ph l c 10)
Nhìnăvàoăh ămôăhìnhăModelăSummarybătaăth yăh ăs ăDurbin-Watson = 2.195= 2(1-r tuong quan) => r tuong quan = 1 - (2.195/2) = -0.1 < 0.3
Ch ngăt ăkhôngăcóăhi năt ngăt ăt ngăquanăx yăraăt călàăkhôngăcóăhi năt ngăt ă t ngăquan.ăCácăsaiăl chăng uănhiênăhoànătoànăđ căl păv iănhauăv ăph ngădi năth ngăkêă (khôngăxu tăhi năhi năt ngăliênăquanătheoăchu iăth iăgianăc aăcácăgiáătr ăsaiăl ch),ănênă s ăd ngăph ngătrìnhăh iăquyăđ căch pănh n.
4.4.4.6. Ki măđnh liên h tuy n tính gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p c ngănh hi n t ngăph ngăsaiăthayăđ i (heteroskedasticity)
Ki m tra gi đnh này b ng cách v đ th phân tán gi a các ph năd ăvàăgiáătr d đoánămàămôăhìnhăh i quy tuy nătínhăchoăra.ăNg i ta hay v bi uăđ phân tán gi a 2 giá tr nàyăđưăđ c chu n hóa (standardized) v i ph năd ătrênătr c tung và giá tr d đoánă trên tr c hoành. N u gi đnh liên h tuy nătínhăvàăph ngăsaiăb ngănhauăđ c th a mãn, thì ta s không nh n th y có liên h gì gi a các giá tr d đoánăv i ph năd ,ăchúngăs phân tán ng u nhiên.
th (ph l c 11:ăđ th Scatterplot) cho th y ph năd ăphânătánăng u nhiên trong m tăvùngăxungăquanhăđ ngăđiăquaătungăăđ 0 ch không t o thành m t hình d ng nào. Nh ăv y giá tr d đoánăvàăph năd ăđ c l pănhauăvàăph ngăsaiăc a ph năd ăkhôngăthay đ i.ăNh ăv y mô hình h i quy phù h p.
4.4.4.7. Gi đ nh v phân ph i chu n c a ph năd ă
Ph năd ăcóăth không tuân theo phân ph i chu n vì nh ngălýădoănh :ăs d ng sai môăhình,ăph ngăsaiăkhôngăph i là h ng s , s l ng các ph năd ăkhôngăđ nhi uăđ phân tích,….Vìăv y chúng ta nên th nhi u cách kh o sát khác nhau. M t cách kh o sát đ năgi n nh t là xây d ng bi uăđ t n s c a các ph năd ă
Bi uăđ t n s c a ph năd ăchu n hóa (ph l c 11 :ăđ th Histogram) cho th y m tăđ ng cong phân ph i chu năđ căđ t ch ng lên bi uăđ t n s . Th t không h p lý khi chúng ta k v ng r ng các ph năd ăquanăsátăcóăphânăph i hoàn toàn chu n vì luôn luôn có nh ng chênh l ch do l y m u. Ngay c khi các sai s có phân ph i chu n trong t ng th điăn a thì ph năd ătrongăm uăquanăsátăc ngăch x p x chu n. đây,ătaăcóăth nói phân ph i ph năd ăx p x chu nă(trungăbìnhăMeană=ă0.00,ăvàăđ l ch chu n Std.Dev. = 0.991 t c là g n b ngăă1).ăăDoăăđóăăcóăăth k t lu n r ng gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m. 4.4.5. Ki măđnh các gi thuy t B ng 4.16: K t qu phân tích h i quy b i Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standa rdized Coeffi cients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part Toler
ance VIF 1 (Constant) -2.867E-
17 .053 .000 1.000
Moi truong xung
quanh .266 .053 .266 5.032 .000 .266 .323 .266 .556 1.798 Vi tri .226 .053 .226 4.276 .000 .226 .278 .226 .602 1.661 Dac diem can ho .486 .053 .486 9.189 .000 .486 .528 .486 .514 1.947 Tai chinh .174 .053 .174 3.287 .001 .174 .217 .174 .739 1.354