2. Phân theo thành phần kinh tế
4.2.4. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính 1 Kiểm định mơ hình
4.2.4.1 Kiểm định mơ hình
Phân tích tương quan
Để kiểm tra mối quan hệ tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc với nhau phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng trƣớc khi đi vào phân tích hồi quy. Kết quả cho thấy Sig. của biến phụ thuộc SHL đối với năm biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó biến độc lập có sự tƣơng quan chặt chẽ với biến phụ thuộc. Ngoài ra, giá trị Sig. giữa các biến độc lập với nhau đều lớn hơn 0.05, chứng tỏ không tồn tại sự tƣơng quan giữa các biến. Điều này sẽ tránh đƣợc hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. (Phụ lục 3.8)
Phân tích hồi quy
Bảng 4.6 Kiểm định mức ý nghĩa mơ hình
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 31.075 5 6.215 28.843 .000b Residual 52.576 244 .215 Total 83.652 249 a. Dependent Variable: HL
b. Predictors: (Constant), CP, DU, DC, TC, HH
Giá trị Sig. của kiểm định F là 0.000 < 0.05, nhƣ vậy mơ hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng phù hợp với tổng thể.
Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy
Bảng 4.7 Kiểm định hệ số hồi quy T
Model t Sig. DC 2.747 .006 HH 2.851 .005 TC 3.470 .001 DU 2.198 .029 CP 2.223 .027
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liêu
Bảng 4.8 Nhận biết hiện tƣợng đa cộng tuyến
Model VIF DC 1.468 HH 1.677 TC 1.479 DU 1.200 CP 1.611
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liêu
Bảng kết quả trên cho thấy hệ số hồi quy của các biến độc lập đều có Sig. nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, khơng phải loại bỏ biến nào. Hơn nữa, hệ số phƣơng sai phóng đại VIF đều nhỏ hơn 2 nên khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. (Hair và cộng sự, 2010).
Kiểm định phần dư của phân phối chuẩn
Hình 4.1 Phân phối chuẩn của phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Đồ thị tần số Histogram cho thấy đồ thị có dạng phân phối chuẩn với Mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dv. = 0.990 xấp xỉ bằng 1 nên có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy tuyến tính OLS (Field, 2005).
Hệ số R2 hiệu chỉnh
Bảng 4.9 Thống kê phân tích các hệ số hồi quy
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson 1 .609a .371 .359 .46419 1.795 a. Predictors: (Constant), CP, DU, DC, TC, HH
b. Dependent Variable: HL
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liêu
Hệ số R bình phƣơng hiệu chỉnh cho biết mơ hình giải thích 35,9% phƣơng sai thay đổi của biến phụ thuộc hay mơ hình hồi quy tuyến tính có độ phù hợp dữ liệu đến mức 35,9%.
Giá trị kiểm định Durbin – Wastson là 1.795, 1 < 1.795 < 3 nhƣ vậy nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H0 khơng có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình hồi quy.