- Giá tr R (R Square), Rị 2 2 hiệu ch nh (Adjusted R Square) ph n ánh mỉ ả ức độ ải gi thíchbiến phụ thuộc c a các biủ ến độ ậc l p trong mô hình h i quy. R2 hi u ch nh ph n ánh ồ ệ ỉ ả sát hơn so với R . M2 ức dao động của 2 giá trị này là từ 0 đến 1, tuy nhiên việc đạt được mức giá trị b ng 1 là gằ ần như không tưởng dù mô hình đó tốt đến nhường nào. Giá trị này thường nằm trong bảng Model Summary. Cần chú ý, không có sự giới hạn giá tr R2, R2 ị
86
KHẢO SÁT NHU CẦU SỬ D NG TH VÀ SỤ Ẻ Ự HÀI LÒNG C A KHÁCH HÀNG TỦ ẠI NH
VIETCOMBANK
hiệu chỉnh ở m c bao nhiêu thì mô hình mứ ới đạt yêu c u, 2 chầ ỉ s này n u càng ti n vố ế ế ề 1 thì mô hình càng có ý nghĩa, càng tiến về 0 thì ý nghĩa mô hình càng yếu. Thường chúng ta chọn mức tương đối là 0.5 đểlàm giá tr phân ra 2 nhánh ý nghĩa mạnh/ý nghĩa yếu, từ 0.5 ị đến 1 thì mô hình là tốt, bé hơn 0.5 là mô hình chưa tốt. Đây là con số nhắm chừng chứ không có tài li u chính thệ ức nào quy định, nên n u b n th c hi n phân tích h i quy mà R2 ế ạ ự ệ ồ hiệu chỉnh nh ỏ hơn 0.5 thì mô hình vẫn có giá trị.
- Giá tr sig c a kiị ủ ểm định F được s dử ụng để ểm định độ ki phù h p c a mô hình ợ ủ hồi quy. N u sig nhế ỏ hơn 0.05, ta kết lu n mô hình h i quy tuy n tính bậ ồ ế ội phù h p v i t p ợ ớ ậ dữ liệu và có thể ử đụng được. Giá trị này thườ s ng n m trong b ng ANOVA. ằ ả
- Trị ố s Durbin – Watson (DW) dùng để ể ki m tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nh t (kiấ ểm định tương quan của các sai số k nhau). DW có giá tr bi n thiên khoề ị ế ảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần b ng 2, n u giá tr càng nh , g n v 0 thì các ph n sai s ằ ế ị ỏ ầ ề ầ ố có tương quan thuận; n u càng ế lớn, g n vầ ề 4 có nghĩa là các phần sai s ố có tương quan nghịch.
Theo Field (2009), n u DW nhế ỏ hơn 1 và lớn hơn 3, chúng ta cần thực sự lưu ý bởi khả năng rất cao x y ra hiả ện tượng t ự tương quan chuỗi b c nh t. Theo Yahua Qiao (2011), ậ ấ thường giá tr DW nằm trong khoảng 1.5 – 2.5 sẽ không xảy ra hiị ện tượng tự tương quan, đây cũng là mức giá trị tiêu chuẩn chúng ta sử dụng phổ biến hiện nay.
Để đả m bảo chính xác, chúng ta sẽ tra bảng thống kê Durbin-Watson (có thể tìm ở bảng thống kê DW trên Internet). Giá tr ị này thường n m trong b ng Model Summary. ằ ả
87
KHẢO SÁT NHU CẦU SỬ D NG TH VÀ SỤ Ẻ Ự HÀI LÒNG C A KHÁCH HÀNG TỦ ẠI NH
VIETCOMBANK
Hệ số k’ là số ến độ ập đưa vào chạ bi c l y hồi quy, N là kích thước m u. N u N cẫ ế ủa bạn là một con số lẻ như 175, 214, 256, 311.... mà b ng tra DW ch ả ỉ có các kích thước mẫu làm tròn d ng 150, 200, 250, 300, 350... thì b n có thạ ạ ể làm tròn kích thước m u v i giá tr ẫ ớ ị gần nh t trong b ng tra. Ví d : 175 làm tròn thành 200; 214 làm tròn 200; 256 làm tròn ấ ả ụ 250, 311 làm tròn 300...
- Giá tr sig c a kiị ủ ểm định t được s dử ụng để ểm định ý nghĩa củ ki a h s h i quy. ệ ố ồ Nếu sig kiểm định t c a h s h i quy c a m t biủ ệ ố ồ ủ ộ ến độc lập nhỏ hơn 0.05, ta kết lu n biậ ến độc lập đó có tác động đến biến ph thuộc. Mỗi biụ ến độ ập tương ức l ng với m t hệ số hồi ộ quy riêng, do vậy mà ta cũng có từng kiểm định t riêng. Giá tr ị này thường nằm trong b ng ả Coefficients.
- H s ệ ố phóng đại phương sai VIF dùng để ki m tra hiể ện tượng đa cộng tuy n. Thông ế thường, nếu VIF của một biến độ ập lc l ớn hơn 10 nghĩa là đang có đa cộng tuyến xảy ra với biến độ ập đó. Khi đó, biếc l n này s không có giá tr gi i thích bi n thiên cẽ ị ả ế ủa bi n phế ụ thuộc trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên, trên thực tế, nếu hệ s VIF > 2 thì khả năng rất ố cao đang xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Giá trị này thường nằm trong bảng Coefficients.
88
KHẢO SÁT NHU CẦU SỬ D NG TH VÀ SỤ Ẻ Ự HÀI LÒNG C A KHÁCH HÀNG TỦ ẠI NH
VIETCOMBANK
- Kiểm tra vi ph m giạ ả định phần dư chuẩn hóa: Phần dư có thể không tuân theo phân ph i chu n vì nh ng lý do ố ẩ ữ như: sử ụng sai mô hình, phương sai không phả d i là h ng ằ số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích... Vì v y, chúng ta c n th c hiậ ầ ự ện nhiều cách kh o sát khác nhau. Hai cách ph bi n nhả ổ ế ất là căn cứ vào biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot. Đố ới v i biểu đồ Histogram, n u giá tr trung bình Mean g n bế ị ầ ằng 0, độ lệch chu n g n b ng 1, ta có th khẩ ầ ằ ể ẳng định phân ph i là x p xố ấ ỉ chuẩn. Đối với biểu đồ Normal P-P Plot, nếu các điểm phân v trong phân ph i c a phị ố ủ ần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phầndư không bị vi phạm.
- Kiểm tra vi ph m giạ ả định liên h tuy n tính: Biệ ế ểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá tr d ị ự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem, d u hi n ữliệ ệ tại có vi ph m giạ ả định liên h tuy n tính hay không. N u phệ ế ế ần dư chuẩn hóa phân b tổ ập trung xunh quanh đường hoành độ 0, chúng ta có thể kết luận giả định quan hệ tuyến tính không b vi phị ạm.
b. Thực hành trên SPSS 20 với tập dữ u mliệ ẫu:
Sau tương quan Pearson, chúng ta còn 5 biến độc lập là ĐTC,SĐC,PTHH,HQPV,NLPV. Thực hi n phân tích h i quy tuy n tính bệ ồ ế ội để đánh giá sự tác động c a các biủ ến độ ập c l này đến biến phụ thuộc SHL.
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,772a ,596 ,586 ,41589 1,908 a. Predictors: (Constant), NLPV, PTHH, ĐTC, SĐC, HQPV b. Dependent Variable: SHL
→ Giá tr R2 hi u ch nh b ng 0.586 cho th y biị ệ ỉ ằ ấ ến độ ập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng c l 58.6% sự thay đổ ủi c a bi n ph thu c, còn l 41.4% là do các bi n ngoài mô hình và sai ế ụ ộ ại ế số ng u nhiên. ẫ
89
KHẢO SÁT NHU CẦU SỬ D NG TH VÀ SỤ Ẻ Ự HÀI LÒNG C A KHÁCH HÀNG TỦ ẠI NH
VIETCOMBANK
→ H s Durbin Watson = 1.9 , n m trong khoệ ố – 08 ằ ảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhấ ảt x y ra.
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 52,543 5 10,509 60,755 ,000b
Residual 35,631 206 ,173
Total 88,173 211