3.5 Quy trình phân tích dữ liệu nghiên cứu
3.5.4 Phân tích hồi quy bội
Để kiểm định mức độ phù hợp của phương tr nh hồi quy, ta dùng hệ số xác định R bình phương. Hệ số này biểu thị phần trăm giải thích cho biến phụ thuộc bởi biến độc lập vì vậy nó dao động từ 0 đến 1, hệ số này càng gần 1 thì mức độ giải thích càng cao và giá trị dự báo của mơ hình càng tốt. Tuy nhiên mơ hình càng nhiều biến độc lập thị giá trị R bình phương càng cao dù biến đó khơng có ý nghĩa (Hair và cộng sự, 2006). Do vậy, để kiểm tra độ phù hợp của mô h nh nghiên cứu này sử dụng hệ số xác định R bình phương điều chỉnh. Kiểm nghiệm mức ý nghĩa của R bình phương dùng F- test, kiểm nghiệm mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy dựa vào t – test. Để kiểm nghiệm giả thuyết đưa ra, ta xét xem có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua phương pháp hồi quy nhập biến từng bước “Stepwise” và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm giảm giá trị R bình phương, làm xáo trộn việc tính tốn hệ số hồi quy, làm sai dấu hệ số hồi quy. Hiện tượng đa cộng tuyến được xác định trực tiếp dựa vào hệ số Tolerance, hệ số này cho biết phần trăm biến độc lập này khơng được giải thích bởi biến độc lập khác. Nghịch đảo hệ số này cho ra hệ số phóng đại phương sai VIF, hệ số VIF bằng 1 cho biết khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, nếu hệ số này từ 2 trở lên cho biết 50% biến độc lập này được giải thích bởi biến độc lập khác (1- 1/0,5= 0,5). Nghiên cứu này cũng thực hiện hồi quy bội theo phương pháp Stepwise chọn biến độc lập từng bước và xem xét các kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào trong mơ hình
1. Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS.
2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy bội R bình phương, R bình phương hiệu chỉnh và giá trị thống kê F để đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy.
3. Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư dựa theo biểu đồ tần số của phần được chuẩn hoá, xem giá trị trung b nh bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
4. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình.
5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF>5 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hair và cộng sự, 2010).
6. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy của từng biến để đánh giá tác động thuận/nghịch của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong từng mơ hình hồi quy.
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ phân tích hồi quy mơ hình tác động của 06 biến độc lập Thái độ phục vụ, Cảm nhận giá điện, Tiếp thu ý kiến khách hàng, Cung cấp thông tin đến khách hàng, Dịch vụ thanh toán tiền điện, Thời gian cung cấp điện đến biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ cung cấp điện tại Công ty Điện lực Đồng Nai.