3.6 Phương pháp phân tích dữ liệu:
3.6.4.2Xây dựng mơ hình hồi quy:
Khả năng thực hiện NCKH của sinh viên. Trong đó, có 4 biến là biến độc lập được giả định là có tác động đến Khả năng tham gia NCKH của sinh viên khố ngành Kinh tế trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM.
Mơ hình tổng thể có dạng:
KN = f (DG, NN, NT, DK)
Mơ hình hồi quy có dạng:
KN = β0 + β1*DG + β2*NN + β3*NT + β4*DK + ε
Trong đó: KN: Biến phụ thuộc
DG, NN, NT, DK: Biến độc lập β0: hằng số hồi quy
β1; β2; β3; β4; β5: là trọng số hồi quy. ε: sai số.
3.6.4.3 Ý nghĩa và các tiêu chuẩn các chỉ số trong mơ hình hồi quy đa biến
Kiểm định hệ số phù hợp của mơ hình: Mục đích:
- Xác định mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy (chỉ số R2 hiệu chỉnh);
- Xem xét có sự tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra hay không (sự tương
quan của các sai số kề nhau)
Tiêu chuẩn được áp dụng trong bài nghiên cứu:
- R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square): Nếu R2 hiệu chỉnh >=50% - Durbin-Watson: dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất (kiểm định tương quan của các sai số kề nhau). DW có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị
nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch. Theo Field (2009), nếu DW nhỏ hơn 1 và lớn hơn 3, chúng ta cần thực sự lưu ý bởi khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Theo Yahua Qiao (2011), thường giá trị DW nằm trong khoảng 1.5 – 2.5 sẽ khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan. Do đó, Nếu DW = [1.5-2.5] thì kết luận rằng khơng xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi bậc, ngược lại kết luận rằng khơng có sự tương quan chuỗi bậc.
Kiểm định hệ số hồi quy trong kiểm định t và kiểm định đa cộng tuyến VIF Mục đích:
- Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy trong kiểm định t.
- Chứng minh mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra
Tiêu chuẩn được áp dụng trong bài nghiên cứu:
- Kiểm định t: giá trị Sig. =< 0.05, kết luận rằng các hệ số hồi quy có ý nghĩa đối với mơ hình nghiên cứu. Ngược lại, kết luận rằng: các hệ số hồi quy khơng có ý
nghĩa đối với mơ hình nghiên cứu, cần xem xét lại.
- Kiểm định đa cộng tuyến: Sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để
kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF <2, kết luận rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, tất cả các biến độc lập đều độc lập với nhau; Nếu 2<VIF<5, kết luận rằng có hiện tượng đa cộng tuyến nhưng mức độ nghiêm trọng là khơng đáng kể do đó khơng cần tìm cách khắc phục; Nếu VIF > 5, Kết luận rằng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra và thực hiện các giải pháp khắc phục.
Kiểm định ANOVA
Mục đích:
Kiểm định F trong bảng ANOVA: chứng minh mơ hình hồi quy tuyến tính này có tính suy rộng, có thể áp dụng cho bài nghiên cứu
Tiêu chuẩn được áp dụng trong bài nghiên cứu:
Nếu gía trị Sig. < 0.05, kết luận rằng: mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp với tập dữ liệu, ngược lại thì kết luận rằng: mơ hình hồi quy tuyến tính là khơng phù hợp với tập dữ liệu, tiến hành xem xét lại mơ hình và tập dữ liệu nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});