Khác với tương quan Pearson, trong hồi quy các biến không có tính chất đối xứng như phân tích tương quan. Vai trò giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là khác nhau. X và Y hay Y và X có tương quan với nhau đều mang cùng một ý nghĩa, trong khi đó với hồi quy, ta chỉ có thể nhận xét X tác động lên Y hoặc Y chịu tác động bởi X. Đối với phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, chúng ta giả định các biến độc lập X1, X2, X3 sẽ tác động lên biến phụ thuộc Y. Ngoài X1, X2, X3 còn có rất nhiều những nhân tố khác ngoài mô hình hồi quy tác động đến Y mà không thể liệt kê hết được.
Các tiêu chí trong phân tích hồi quy đa biến gồm có R2, R2 hiệu chỉnh, giá trị sig của kiểm định F, trị số Durbin – Watson, giá trị sig của kiểm định t, hệ số phóng đại phương sai VIF.
Giá trị R2, R2 hiệu chỉnh phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mô hình hồi quy. R2 hiệu chỉnh phản ánh sát hơn so với R2. Mức độ dao động của hai giá trị này là từ 0 đến 1, tuy nhiên việc đạt được mức giá trị bằng 1 là gần như không tưởng dù mô hình đó có tốt thế nào. Giá trị này thường nằm trong bảng tóm tắt mô hình (Model Summary). Không có sự giới hạn giá trị R2, R2 hiệu chỉnh ở mức bao nhiêu thì mô hình mới đạt yêu cầu, 2 chỉ số này nếu càng tiến về 1 thì mô hình càng có ý nghĩa, càng tiến về 0 thì mô hình càng yếu. Thông thường chọn mức tương đối là 0.5 để làm giá trị phân ra 2 nhánh, từ 0.5 đến 1 thì là mô hình tốt và nhỏ hơn 0.5 là mô hình chưa tốt.
Giá trị sig của kiểm định F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Nếu sig nhỏ hơn 0.5 thì mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Giá trị này thường nằm trong bảng ANOVA.
Trị số Durbin – Watson (DW) dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. DW có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần sai số không có tương 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 tương quan thuận, nếu càng lớn gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
Giá trị sig của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu sig kiểm định t của hệ số hồi quy của một biến độc lập nhỏ hơn 0.05 thì biến độc lập đó tác động đến biến phụ thuộc. Mỗi biến độc lập tương ứng với một hệ số hồi quy riêng do vậy sẽ có từng kiểm định t riêng. Giá trị này thường nằm trong bảng hệ số hồi quy (Coefficients).
Hệ số phóng đại phương sai VIF dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Thông thường nếu VIF của một biến độc lập lớn hơn 10 nghĩa là đang có đa cộng tuyến xảy ra với biến độc lập đó. Khi đó biến này sẽ không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên trên thực tế nếu hệ số VIF lớn hơn 2 thì khả năng rất cao đang xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Giá trị này thường nằm trong bảng hệ số hồi quy (Coefficients).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này tác giả trình bày mô hình nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu và trình tự nghiên cứu. Dựa trên cơ sở lý thuyết và nghiên cứu của những người đi trước, mô hình của đề tài được xây dựng dựa trên 8 yếu tố làm cơ sở để xây dựng thang đo cho các yếu tố. Trình tự nghiên cứu của luận văn sẽ bao gồm các bước phỏng vấn sơ bộ, khảo sát, thiết kế thang đo, phân tích độ tích cậy dựa vào hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương qua Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính đa biến.
CHƯƠNG 4KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU