8. Kết cấu của luận văn
3.4. Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson
Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson nhằm mục đích kiểm tra mối tƣơng quan chặt chẽ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc. Hệ số tƣơng quan Pearson có giá trị dao động từ -1 đến 1 (hệ số chỉ có ý nghĩa khi sig < 0.05 . Nếu hệ số càng tiến về -1 hoặc 1 thì tƣơng quan tuyến tính càng mạnh, nếu càng tiến về 0 thì tƣơng quan tuyến tính càng yếu, nếu hệ số bằng 0 thì không có mối tƣơng quan tuyến tính. Hệ số tƣơng quan càng lớn có thể dẫn tới hiện tƣợng đa cộng tuyến khi kiểm định mô hình hồi quy.
Hiện tƣợng đa cộng tuyến là hiện tƣợng mà các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau. Nếu các biến độc lập phụ thuộc lẫn nhau có thể làm sai lệch kết quả đáng kể và dẫn đến làm sai lệch diễn giải hồi quy.
Để tiến hành phân tích tƣơng quan Pearson và hồi quy, ta cần phải tạo các biến đại diện từ kết quả xoay nhân tố vì không thể thực hiện hồi quy trực tiếp với số lƣợng lớn biến quan sát. Biến đại diện là biến thể hiện đƣợc tính chất chung của các biến quan sát, sử dụng hàm mean để tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố để làm nhân tố đại diện. Kết quả tính yếu tố đại diện nhƣ sau:
- NSKT: đại diện cho NSKT1, NSKT2, NSKT3, NSKT5, NSKT6 - MTDN: đại diện cho MTDN1, MTDN2, MTDN3
- KSNB: đại diện cho KSNB1, KSNB2, KSNB4
- HVQT: đại diện cho HVQT1, HVQT2, HVQT3, HVQT4 - HTQL: đại diện cho HTQL1, HTQL2, HTQL3, HTQL4
CLTT7
Dƣới đây là kết quả khi phân tích hệ số tƣơng quan Pearson:
Bảng 3.21. Bảng ma trận tƣơng quan giữa các nhân tố Ma trận tƣơng quan CLTT HTQL NSKT HVQT KSNB MTDN CLTT Hệ số Pearson 1 .495** .647** .528** .512** .379** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 HTQL Hệ số Pearson .495** 1 .277** .506** .328** .123 Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .135 N 150 150 150 150 150 150 NSKT Hệ số Pearson .647** .277** 1 .160* .279** .241** Sig. (2-tailed) .000 .001 .050 .001 .003 N 150 150 150 150 150 150 HVQT Hệ số Pearson .528** .506** .160* 1 .294** .231** Sig. (2-tailed) .000 .000 .050 .000 .004 N 150 150 150 150 150 150 KSNB Hệ số Pearson .512** .328** .279** .294** 1 .163* Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 .000 .046 N 150 150 150 150 150 150 MTDN Hệ số Pearson .379** .123 .241** .231** .163* 1 Sig. (2-tailed) .000 .135 .003 .004 .046 N 150 150 150 150 150 150
Kết quả từ bảng trên cho thấy, hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều có sig = 0.000 < 0.05 và hệ số tƣơng quan Pearson đều lớn hơn 0.1. Điều này có nghĩa là các biến độc lập có tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc và có ý nghĩa thống kê để phân tích hồi quy.
3.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐA BIẾN
3.5.1. Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh là chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy và mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến
phụ thuộc. Nếu biến thiên hồi quy lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dƣ thì mô hình càng phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Tuy nhiên, R2 hiệu chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập đƣợc đƣa thêm vào phƣơng trình, nó là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2.
Hệ số Durbin-Watson dùng để kiểm định sự tự tƣơng quan của các sai số kề nhau hay còn gọi là tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Hệ số này có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2; nếu giá trị càng nhỏ gần về 0 thì các phần sai số có tƣơng quan thuận; nếu càng lớn gần về 4 thì các phần sai số có tƣơng quan nghịch. Bảng 3.22. Bảng tóm tắt mô hình Tóm tắt mô hình Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R 2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Durbin- Watson
1 .831a .690 .680 .28733 1.840
Kết quả phân tích từ bảng trên cho thấy:
R2 hiệu chỉnh = 0.680, điều này có nghĩa là mức độ phù hợp của mô hình là 68.0%. Hay nói cách khác là 68.0% sự biến thiên của CLTTKT trên BCTC của các DNNVV trên địa bàn tỉnh Bình Định đƣợc giải thích bởi sự biến thiên của 5 biến độc lập. Từ đó kết luận mô hình là phù hợp, các biến độc lập giải thích đƣợc 68% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Còn lại là sai số ngẫu nhiên hoặc xuất phát từ các yếu tố khác ngoài mô hình.
Hệ số Durbin-Watson có giá trị là 1.840 < 2 cho thấy không có hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi bậc một hay nói cách khác các phần dƣ ƣớc lƣợng của mô hình độc lập không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.