5. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
3.2.5 Phân tích hồi quy tuyến tính
Các nhân số dùng trong phân tích hồi quy được tính như sau: COMPUTE REGbb = (Reg1 + Reg2 + Reg3 + Sha6) /4
COMPUTE SALb= (Sal1 + Sal2) /2 COMPUTE MOQb = (Sha11 + Sha2)/2 COMPUTE DOMb = (Sha3+Int4) /2 COMPUTE SHAb = (Sha4+ Sha5) /2 COMPUTE INTb = (Int1+ Int2) /2
COMPUTE COLb = (Col1 + Col2 + Sha7) /3
COMPUTE SATb = (Sat1 + Sat2 + Sat3 + Sat4 + Loy3) /5 COMPUTE LOYb = (Loy1 + Loy2) /2
Phân tích hồi quy được thực hiện lần lượt như sau:
▪ Xem xét hai biến có liên hệ tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau hay
không thông qua hệ số tương quan r, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa 2 biến thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy tuyến tính. Với r > 0.8: tương quan mạnh, 0.4 ≤ r ≤ 0.8: tương quan trung bình, r ≤ 0.4: tương quan yếu.
▪ 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.
▪ Đánh giá độ phù hợp của mô hình thông qua hệ số R Square.
▪ Kiểm định độ phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F.
▪ Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Linear Regression Statistics
Collinearity Diagnostic. Độ chấp nhận của biến Tolerance nhỏ thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khác và đó là dấu hiệu của Đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại phương sai VIF vượt quá 10 là dấu hiệu Đa cộng tuyến.
Sau khi có kết quả hồi quy, những biến có hệ số beta lớn và sig<0.05 là có ý nghĩa thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc.