5. Phương pháp nghiên cứu
2.4 Phân tích hồi quy đa biến cho mối quan hệgiữa năng lực kinh doanh của doanh
doanh nhân và kết quảkinh doanh của doanh nghiệp
Để đánh giá mức độphù hợp của mô hình ta sửdụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội đối với 9 nhân tốtrong đó lấy“Kết quảhoạt động kinh doanh”làm nhân tố phụthuộc và 8 nhân tốphân tíchởtrên làm biến độc lập.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốvà kiểm định Cronbach’s Alpha ta xác định được 8 nhân tố ảnh hưởng đến kết quảhoạt động kinh doanh.
Y: “ KẾT QUẢHOẠT ĐỘNG KINH DOANH” F1: “NĂNG LỰC ĐỊNH HƯỚNG CHIẾN LƯỢC” F2: “NĂNG LỰC CAM KẾT”
F3: “NĂNG LỰC PHÂN TÍCH-SÁNG TẠO” F4: “NĂNG LỰC NẮM BẮT CƠ HỘI”
F5: “NĂNG LỰC TỔCHỨC LÃNHĐẠO”
F6: “ NĂNG LỰC THIẾT LẬP MỐI QUAN HỆ” F7: “ NĂNG LỰC HỌC TẬP”
F8: “ NĂNG LỰC CÁ NHÂN”
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy sau:
Y =β 0 +β 1 .F1 +β 2 .F2 +β 3 .F3 +β 4 .F4+β 5 .F5+β 5 .F6+ β7 .F7+ β8 .F8
Trong đó:
-Vớiβ i là hệsốhồi quy riêng phần tươngứng với các biến độc lập. -F1 = MEAN(DHCL1,DHCL2,DHCL3,DHCL4) -F2 = MEAN(NLCK1,NLCK2,NLCK3) -F3 = MEAN(NLPTST1,NLPTST2,NLPTST3) -F4 = MEAN(NLNBCHN1,NLNBCH2,NLNBCH3) -F5=MEAN(NLTCLD1,NLTCLD2,NLTCLD3,NLTCLD4,NLTCLD5,N LTCLD6) -F6= MEAN(NLTLMQH1,NLTLMQH2,NLTLMQH3,NLTLMQH4) -F7= MEAN(NLHT1,NLHT2,NLHT3) -F8=MEAN(NLCN1,NLCN2,NLCN3)
-Y=MEAN(PDTC1,PDTC2,PDTC3,PDTC4,PDPTC1,PDPTC2,PDPTC3 ,PDPTC4,PDPTC5)
Kết quảcủa việc xây dựng mô hình hồi quy đa biến cho ta kết quả ởbảng dưới đây:
Bảng 22Độ phù hợp của mô hình
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate
1 0.862a 0.744 0.727 0.28940
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), NANG LUC DINH HUONG CHIEN LUOC,NANG LUC PHAN TICH SANG TAO, NANG LUC TO CHUC LANH DAO, NANG LUC HOC TAP, NANG LUC CA NHAN,NANG LUC CAM KET, NANG LUC NAM BAT CO HOI,NANG LUC THIET LAP MOI QUAN HE
(Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu,2018)
Kết quảbảng 22 cho thấy, mô hình 8 biến độc lập có giá trịR 2 hiệu chỉnh cao nhất là 0.727. Như vậy 72.7% biến thiên của biến Kết quảkinh doanh được giải thích bởi 8 biến độc lập trên, còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình. Như vậy mô hình có giá trịgiải thíchởmức khá.
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộbiến độc lập hay không. Giảthuyết H 0 đặt ra đó là:β 1 =β 2 =β 3 =β 4=β 5= β6= β7= β8= 0.
Kết quảphân tích ANOVA cho thấy giá trịSig. bằng 0.000 rất nhỏcho phép bác bỏgiảthiết H 0. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, vì tổng cộng bình phương sai số ước lượng rất nhỏso với tổng cộng độbiến động của sốliệu. Sựkết hợp các biến độc lập giải thíchđược tốt các thay đổi của biến phụthuộc.
Bảng 23 Phân tích ANOVA Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 29.425 8 3.678 43.918 .000b Số dư 10.134 121 0.084 Tổng 39.559 129
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), NANG LUC DINH HUONG CHIEN LUOC,NANG LUC CAM KET,NANG LUC PHAN TICH-SANG TAO, NANG LUC TO CHUC LANH DAO, NANG LUC HOC TAP, NANG LUC CA NHAN,NANG LUC NAM BAT CO HOI,NANG LUC THIET LAP MOI QUAN HE.
(Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu,2018)
Kết quảphân tích ANOVA cho thấy rằng kiểm định F cho giá trịSig. bằng 0.000 bé hơn 0.05, như vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa.