3.4.4.1. Phân tích tương quan hệ số Pearson
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến. Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập với nhau cĩ tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0). Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ -1 đến +1. Điều kiện để tương quan cĩ ý nghĩa là giá trị Sig. < 0.05
• r < 0 cho biết một sự tương quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia.
• r = 0 cho thấy khơng cĩ sự tương quan.
• r > 0 cho biết một sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia.
3.4.4.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sau khi kết luận được các biến cĩ mối quan hệ tuyến tính thì cĩ thể mơ hình hố mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến thơng qua R2 và R2 hiệu chỉnh, kiểm định ANOVA.
48
Hệ số R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh. Hai giá trị này dùng đo sự phù hợp của mơ hình hồi quy, cịn gọi là hệ số xác định (coefficient of determination) nghĩa là các biến (nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Giá trị R2 dao động từ 0 đến 1. R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. R2 càng gần 0 thì mơ hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Thơng thường, R2 > 50% mơ hình phù hợp.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình tương quan, tức là cĩ hay khơng cĩ mối quan hệ giữa các biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thực chất của kiểm định ANOVA đĩ là kiểm định xem biến phụ thuộc cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng, và giả thuyết HO được đưa ra là Hệ số xác định R = 0. Giá trị Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa kiểm định (thường < 5%) sẽ giúp khẳng định sự phù hợp của mơ hình hồi quy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
3.4.4.3. Kiểm tra sự vi phạm các giả định của mơ hình
Mơ hình tuyến tính được thực hiện bằng phương pháp ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất (OLS) với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự cĩ ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo độ tin cậy của mơ hình, cần dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết.
Kiểm định hiện tượng liên hệ tuyến tính giữa các biến thơng qua biểu đồ phân tán Scatterplot. Ta cần chú ý đến phần dư chuẩn hố (Regression Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hố (Regression Standardized Predicted Value).
Kiểm định phân phối chuẩn phần dư thơng qua đồ thị Histogram về mặt lí thuyết phân phối chuẩn là phân phối cĩ trung bình bằng 0, phương sai bằng 1.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi: đây là hiện tượng phương sai của các số hạng khơng giống nhau kiểm định thơng qua phương pháp Spearman
49
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, thơng qua Durbin - Watson để kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong cĩ các biến độc lập cĩ tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau và rất khĩ tách ảnh hưởng của từng biến một. Thơng qua hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra vấn đề trên. Nếu VIF ≥ 10 thì cĩ hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
3.4.4.4. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị Sig. Giá trị Sig. được so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Từ đĩ đưa ra kết luận biến cĩ ý nghĩa thống kê hay khơng.
3.4.4.5. Kiểm định sự khác biệt trung bình
Ngồi ra, đề tài kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các biến định tính và biến phụ thuộc điều này giúp xác định xem cĩ sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay khơng.
Kiểm định sự khác biệt giữa trung bình hai đám đơng T-test với trường hợp chọn 2 mẫu độc lập (gồm một biến định lượng và một biến định tính cĩ hai phân loại): trước tiên cần kiểm định phương sai của hai mẫu định tính bằng cách kiểm định Levene. Nếu Sig. trong kiểm định Leneve ≥ 0.05 thì phương sai hai tổng thể bằng nhau vì vậy ta sẽ đọc kết quả kết quả ở dịng Equal variances assumed. Nếu giả sử giả định phương sai đồng nhất khơng được chấp nhận (Sig. < 0.05) chúng ta đọc kết quả so sánh hai trung bình ở dịng Equal variances not assumed. Giá trị sig T-test < 0.05 chúng ta kết luận cĩ sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê hoặc ngược lại Sig. T-test ≥ 0.05 khơng cĩ sự khác biệt cĩ ý nghĩa thống kê.
50
Đối với trường hợp so sánh trung bình từ ba đám đơng trở lên ta dùng phương pháp phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Variance). Nghiên cứu dùng phương pháp ANOVA 1 chiều (One-Way ANOVA). Trước tiên kiểm định Levene, Sig. Leneve ≥ 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính khơng khác nhau, xem kết quả bảng ANOVA nếu Sig. < 0.05 thì cĩ sự khác biệt cĩ ý nghĩa thống kê cịn ngược lại sẽ khơng cĩ sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê. Nếu Sig. Leneve < 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính khơng bằng nhau ta cần kiểm định Krusskal-Wallis.
Tần số % % giá trị hợp lệ % tích lũy Nam 144 480 480 480 Nữ 156 520 520 100.0 Tổng cộng 300 100.0 100.0 51 TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày cụ thể về quy trình nghiên cứu, cách xây dựng thang đo cũng như thiết kế bảng câu hỏi. Trong đĩ, nghiên cứu sơ bộ được tiến hành thơng qua nghiên cứu định tính thảo luận với một thạc sĩ và 3 nhân viên đang làm việc trên 2 năm tại TP-FICO, sau đĩ thảo luận nhĩm thử 10 nhân viên làm việc tại TP-FICO. Một số phát biểu trong thang đo lý thuyết cũng được điều chỉnh lại câu từ cho rõ ràng, dễ hiểu và phù hợp với tình hình nghiên cứu. Bảng câu hỏi được thiết kế ba phần để sàn lọc những đáp viên phù hợp nhất. Ngồi ra, trình bày phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, thu thập dữ liệu qua hai giai đoạn và một số phương pháp phân tích dữ liệu. Quy mơ mẫu trong nghiên cứu chính thức là 305 mẫu nhưng chỉ cĩ 300 bảng câu hỏi phản hồi đạt yêu cầu được đưa vào phân tích dữ liệu.
52
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày kết quả thực hiện nghiên cứu bao gồm mơ tả các biến định tính và định lượng, đánh giá và kiểm định các thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết của mơ hình và đưa ra mơ hình hồi quy đã chuẩn hố