CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích hồi quy
Các nhân tố ảnh hƣởng đến kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố đều ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ. Nên ta có:
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính
GIA = β1VITRI + β2 CSHT + β3 CLMT + β4 DACDIEM + β5 TIENICH + ε Trong đó:
Biến VITRI: Vị trí căn hộ
Biến CSHT: Điều kiện cơ sở hạ tầng Biến CLMT: Chất lƣợng môi trƣờng
Biến DACDIEM: Đặc điểm cấu trúc căn hộ Biến TIENICH: Tiện ích khu chung cƣ ε: Hệ số nhiễu.
β: Hệ số hồi quy.
GIA: giá căn hộ chung cƣ
Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=.775). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mô hình này là .775 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 77,5 %. Điều này cũng có nghĩa là có 77,5 % sự biến thiên giá căn hộ chung cƣ đƣợc giải thích chung bởi 5 biến độc lập trong mô hình.
Bảng 4. 13: Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Model Summaryb Mô
hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R2
- hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
a. Biến độc lập: CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI b. Biến phụ thuộc: GIA
Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 Kiểm định F và giá trị sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.
Bảng 4. 14: Bảng phân tích ANOVA ANOVAa Mô hình Tổng bình phƣơng Bậc tự do Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 68.089 5 13.618 160.56 0 .000 b Phần dý 19.253 227 .085 Tổng 87.342 232
a. Biến phụ thuộc: GIA
b. Biến độc lập: CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI
Kết quả từ bảng 4.14, cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến
tính bội đƣợc xây dựng phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4. 15: Bảng kết quả hồi quy
Coefficientsa Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig. Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF (Constant) -.614 .168 -3.661 .000 VITRI .529 .046 .515 11.471 .000 .482 2.075 CSHT .142 .038 .135 3.711 .000 .738 1.355 DACDIEM .255 .042 .245 6.120 .000 .607 1.646 TIENICH .161 .042 .148 3.804 .000 .640 1.562 CLMT .058 .042 .053 1.389 .006 .673 1.486
a. Biến phụ thuộc: GIA
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 5 nhân tố độc lập VITRI, CSHT, DACDIEM, TIENICH và CLMT đều < 5% và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
Phƣơng trình hồi quy:
GIA = 0,515 VITRI + 0,245 DACDIEM + 0,148 TIENICH + 0,135 CSHT + 0,053 CLMT
Để so sánh mức độ ảnh hƣởng từng nhân tố độc lập đối với giá căn hộ chung cƣ ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, nhân tố nào có trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hƣởng càng mạnh đến biến phụ thuộc. Ta thấy ở phƣơng trình hồi quy, trong 5 nhân tố ảnh hƣởng
Giá căn hộ chung cƣ thì nhân tố VITRI ảnh hƣởng mạnh nhất đến giá căn hộ chung cƣ với Beta = 0,515; nhân tố DACDIEM ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0,245; nhân tố TIENICH ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0,148; nhân tố tiếp theo CSHT ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0,135; nhân tố CLMT ảnh hƣởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,053.
4.4. Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mô hình phân tích hồi quy