Phân tích hồi quy đa biến

Một phần của tài liệu Những yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới sự tăng mức đầu tư trong giai đoạn thi công công trình dân dụng và công nghiệp ở tỉnh long an (Trang 69 - 71)

- 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 chính PCA); tiến hành tính toán nhân số của nhân tố (giá trị của các nhân tố trích được trong phân tích nhân tố chính PCA) bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.

- Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.

a.Phân tích tương quan:

- 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. Đồ thị phân tán cũng cung cấp thông tin trực quan về mối tương quan tuyến tính giữa hai biến. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

- 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.

b. Phân tích hồi quy đa biến:

- Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

- Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.

- Phương trình hồi quy đa biến cho mô hình nghiên cứu:

Y = 0 + 1*X1 + 2*X2 +2*X2+…..+N*XN

C/Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS 20.0:

- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến. - Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.

- Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 5 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)

- Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến tăng mức đầu tư trong giai đoạn thi công công trình: yếu tố có hệ số  càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Một phần của tài liệu Những yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới sự tăng mức đầu tư trong giai đoạn thi công công trình dân dụng và công nghiệp ở tỉnh long an (Trang 69 - 71)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(170 trang)