Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở đã biết của biến độc lập.
Các giả định khi xây dựng mô hình hồi quy Mô hình hồi quy có dạng:
Yi = B0+ B1 X1i+ B2 X2i+…+ Bn Xni + ei
Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính - Giả thiết 1: Giả định liên hệ tuyến tính.
- Giả thiết 2: Phương sai có điều kiện không đổi của các phần dư. - Giả thiết 3: Không có sự tương quan giữa các phần dư.
- Giả thiết 4: Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. - Giả thiết 5: Giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư. Xây dựng mô hình hồi quy
Bước 1: Xem xét ma trận hệ số tương quan
Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.
Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Thông qua hệ số R2 ta đánh giá độ phù hợp của mô hình xem mô hình trên giải thích bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sử dụng kiểm định F để kiểm định với giả thiết Ho: B1 = B2 = Bn = 0
Nếu giả thiết này bị bác bỏ thì ta có thể kết luận mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bước 4: Xác định tầm quan trọng của các biến
Ý tưởng đánh giá tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô hình thông qua xem xét mức độ tăng của R2 khi một biến giải thích được đưa thêm vào mô hình. Nếu mức độ thay đổi này mà lớn thì chứng tỏ biến này cung cấp thông tin độc nhất về sự phụ thuộc mà các biến khác trong phương trình không có được.
Bước 5: Lựa chọn biến cho mô hình
Đưa nhiều biến độc lập vào mô hình hồi quy không phải lúc nào cũng tốt vì những lý do sau (trừ khi chúng có tương quan chặt với biến phụ thuộc):
- Mức độ tăng R2 quan sát không hẳn phản ảnh mô hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể.
- Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng sai số chuẩn của tất cả các ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán.
- Mô hình nhiều biến thì khó giải thích và khó hiểu hơn mô hình ít biến. Ta sử dụng SPSS để giải quyết vấn đề trên. Các thủ tục chọn biến trên SPSS: Phương pháp đưa vào dần, phương pháp loại trừ dần, phương pháp từng bước (là
Bước 6: Dò tìm sự vi phạm các giả các giả thiết
Ngoài ra, sử dụng phân tích chi bình phương một mẫu để tìm ra quy luật phân phối của mẫu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha.
Dữ liệu được nhập và làm sạch thông qua phần mềm SPSS 18.
Tóm tắt chương 3
Trong chương này, tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu của đề tài thông qua đó làm rõ được các bược của đề tài. Mặt khác tác giả cũng đã trình bày được cách xây dựng thang đo cam kết gắn bó trong tổ chức bao gồm 48 biến quan sát, đo lường 9 thành phần các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn của CBCC ngành Kho bạc Nhà nước tỉnh Hà Tĩnh. Tác giả cũng đã trình bày phương pháp thu thập số liệu, cơ sở chọn mẫu, phân tích sổ liệu thu thập được bằng các hệ số và mô hình kiểm định.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU