CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.5.2.Phân tích hồi quy
4.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY
4.5.2.Phân tích hồi quy
Phương pháp bình phương bé nhất tổng quát được sử dụng để xem xét ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ hành chính thuế tại Cục thuế tỉnh Đồng Nai. Kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4.23: Kết quả hồi quy
Biến độc lập
Hệ số chưa chuẩn hóa chuẩn Hệ số
hóa Thống kê t P - Value Beta Error Std. Beta
(Hằng số) 3,335 0,021 160,463 0,000 TC 0,047 0,021 0,090 2,268 0,024 DU 0,183 0,021 0,349 8,801 0,000 HH 0,232 0,021 0,441 11,126 0,000 NL 0,147 0,021 0,280 7,057 0,000 DC 0,215 0,021 0,409 10,307 0,000 a. Biến phụ thuộc: HL Bảng 4.24: Tổng quát về mô hình Model Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 điều chỉnh Sai số Thống kê Durbin-Watson 1 0,755a 0,570 0,562 0,34711 1,705
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy ở Bảng 4.23 cho thấy:
Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến TC mang giá trị dương 0,090 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập TC và biến phụ thuộc HL.
Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến DU mang giá trị dương 0,349 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập DU và biến phụ thuộc HL.
Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến HH mang giá trị dương 0,441 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập HH và biến phụ thuộc HL.
Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến NL mang giá trị dương 0,280 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập NL và biến phụ thuộc HL.
Hệ số tương quan đã chuẩn hóa của biến DC mang giá trị dương 0,409 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, tương ứng với mối quan hệ tương quan đồng biến giữa biến độc lập DC và biến phụ thuộc HL.
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,562 cho thấy mô hình hồi quy chỉ giải thích được 56,2% sự thay đổi trong biến phụ thuộc HL.
Kiểm định phương sai của phần dư không đổi: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), mô hình xảy ra hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi có thể dẫn đến kết quả là các hệ số ước lượng của mô hình hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải ước lượng hồi quy phù hợp nhất), từ đó làm cho kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mô hình hồi quy tuyến tính. Đồ thị phân tán của phần dư Scatter Plot được biểu diễn ở Đồ thị 3-1 cho thấy phần dư của mô hình hồi quy phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua hoành độ 0 chứ không tạo nên hình dạng tuyến tính (hoặc phi tuyến tính) nào đặc biệt. Như vậy, giả định về phương sai của phần dư không đổi của mô hình không bị vi phạm.
Đồ thị 4.1: Phân tán của phần dư
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích hồi quy
Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn: Cũng theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phần dư của mô hình hồi quy có thể không tuân theo quy luật phân phối chuẩn vì một số lý do như sử dụng mô hình không chuẩn, phương sai không đổi là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Điều này dẫn đến kết quả ước lượng không còn là mô hình hồi quy tuyến tính không chệch tốt nhất nữa. Để khảo sát về phân phối chuẩn của phần dư, trong nghiên cứu này tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P Plot. Đồ thị 4.2 cho thấy một đường cong hình chuông biểu thị cho phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ phần dư của mô hình hồi quy. Điều này cho thấy rằng phân phối của phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn. Do đó, tác giả đi đến kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Thêm vào đó, Đồ thị 4-3 cho thấy các quan sát trong mẫu nghiên cứu xoay xung quanh và không phân tán quá xa đường hồi quy (linear regression), điều này củng cố thêm kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Đồ thị 4.2: Biểu đồ tần số Histogram
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích hồi quy
Đồ thị 4.3: Biểu đồ P-P Plot
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích hồi quy Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho biết giá trị F = 72,481 và mức ý nghĩa giá trị kiểm định t (sig) = 0,000 < mức ý nghĩa 5% (xem phụ lục– Kết quả hồi quy). Điều này cho thấy rằng giả thuyết hệ số R bình phương tổng thể bằng 0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là mô hình hồi quy được xây dựng là có ý nghĩa thống kê, phù hợp với tổng thể.