Mô hình đánh giá sự tác động của các biến có mối quan hệ tuyến tính khá cao với nhau, đồng thời được đo thông qua thang đo Likert. Phương pháp hồi quy được chọn sử dụng trong mô hình sẽ là phương pháp hồi quy đa biến OLS với số biến độc lập là 05, số biến phụ thuộc là 01. Nghiên cứu sẽ dùng mô hình có hệ số hồi quy chuẩn hoá.
Tác giả sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu SPSS 20.0 để hỗ trợ cho quá trình
chạy mô hình.
2.5.1. Kết quả hồi quy lần 1 và các kiểm định các hiện tượng của mô hình:
Các kiểm định sẽ được kiểm tra đồng thời quá trình hồi quy đa biến bao gồm: - Kiểm định F-overall Test kiểm tra độ phù hợp mô hình hồi quy với giá trị
sig < 0.05
- Kiểm định Durbin - Waston (DW) kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất (các
sai số kề nhau) sẽ thoả mãn nếu 0 ≤ DW ≤ 4 (Yahua Qiao, 2011)
- Kiểm định T-Student từng hệ số hồi quy phải có sig nhỏ hơn 0.1 hoặc 0.05.
Trong bài khoá luận, tác giả lựa chọn mức tin tưởng 90% hay sig 0.1. Hệ số phóng đại phương sai VIF kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, sẽ thoả mãn nếu VIF < 2
Kết quả nghiên cứu thu được từ hồi quy và các kiểm định chi tiết sẽ được trình
bày trong Phụ lục đính kèm. Từ kết quả có thể thấy, mô hình hồi quy đáp ứng được các kiểm định DW, F, VIF, tuy nhiên giá trị kiểm định T-Student test của biến KN đã cho Sig = .816 > .10 nên tác giả có kết luận tác động của biến Khả năng đáp ứng (KN) đến biến phụ thuộc là không rõ rệt. Biến KN sẽ bị loại khỏi mô hình.
DC 1 . 939 1.065 DTC . 692 1.446 _________NL 733 . 1.364 Model R R Square Adjusted R Square Std. Enor Ofthe Estimate Durbin-Watson 1______ 332 a . .692 ___________.684 _________.33937 __________ 1.931 a Dependent Variable: CLDV
Bảng 2.4: Ket quả hôi quy đa biến lần 1. Nguồn: Tác giả phán tích
Mô hình nghiên cứu mới sau khi loại biến KN:
CLDVi = β0+ β1* DTCi + β2 * NLi + β3 * DCi + β4 * HHi + εi