6. Kết cấu đề tài
3.3.2. Hồi quy tuyến tính bội
Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sử dụng kiểm nghiệm F: để kiểm định các giả thuyết về sự phù hợp của mô hình nhằm chỉ ra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Xét giả thuyết:
o Ho: Không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
o H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 3.6 cho ta thấy giá trị F = 87,451 tại mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ (Sig = 0.000 < 0.05). Vì vậy, ta có thể kết luận các biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc và giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 3.7. Bảng Anova Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do df Bình phương trung bình Kiểm định F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 44,861 11 4,078 87,451 ,000b Phần dư 12,405 266 ,047 Tổng 57,266 277
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Sử dụng kiểm nghiệm t: Kiểm định mối quan hệ tuyến tính của một biến độc lập cụ thể và biến phụ thuộc.
o Giả thuyết H0: Không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc (OCD) với từng biến độc lập (MI, LD, EM, REC, REM, COM, RES, TV, GP, GL, EC) .
o Giả thuyết H1: Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
o Bác bỏ H0 khi sig. < 0.05
Từ bảng 3.8, ta thấy các giá trị t đều có mức ý nghĩa Sig. < 0.05. Do đó bác bỏ H0. Vậy, có mối quan hệ tuyến tính của mỗi biến độc lập với biến phụ thuộc, nghĩa là các biến độc lập đưa ra đều giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 3.8. Bảng kết quả hệ số hồi quy
Mô hình
Hệ số không chuẩn hóa chuẩn hóaHệ số Giá trị t Mức ý nghĩa Đa cộng tuyến B Sai lệch
chuẩn Beta Dung sai
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 1 Hằng số -2,313 ,224 -10,342 ,000 MI ,087 ,026 ,099 3,356 ,001 ,944 1,060 LD ,120 ,016 ,224 7,508 ,000 ,911 1,098 EM ,105 ,016 ,198 6,531 ,000 ,885 1,130 REC ,178 ,027 ,213 6,540 ,000 ,767 1,304 REM ,168 ,025 ,210 6,600 ,000 ,806 1,241 COM ,122 ,021 ,174 5,970 ,000 ,959 1,042 RES ,158 ,021 ,221 7,562 ,000 ,950 1,053 TV ,228 ,028 ,253 8,116 ,000 ,835 1,197 GP ,174 ,020 ,263 8,825 ,000 ,915 1,093 GL ,156 ,028 ,167 5,606 ,000 ,915 1,093 EC ,130 ,030 ,147 4,278 ,000 ,694 1,441
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Ta có mô hình hồi quy là: OCD = 0,099 MI + 0,224 LD + 0,198 EM + 0,213 REC + 0,210 REM + 0,174 COM + 0,221 RES + 0,253 TV + 0,263 GP +0,176 GL + 0,147 EC
Dựa vào phương trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến độc lập nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến phụ thuộc căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số càng lớn thì tầm quan trọng của biến độc lập đó đối với biến phụ thuộc càng lớn. Ta xét beta chuẩn hóa: β9 > β8 > β2> β7 > β4 > β5 > β3 > β6 > β10> β11 > β1
(GP>TV>LD>RES>REC>REM>EM>COM>GL>EC>MI) do đó các yếu tố tác động đến Phát triển văn hóa doanh nghiệp lần lượt mạnh nhất là Chính sách của nhà nước, Các giá trị văn hóa truyền thống, nhà lãnh đạo, Các nguồn lực dành cho hoạt động phát triển văn hóa doanh nghiệp, Công tác tuyển dụng và đào tạo, Cơ chế khen thưởng, Đội ngũ nhân viên, Truyền thông trong tổ chức, Quá trình toàn cầu hóa và giao lưu văn hóa , Sức mạnh của cộng đồng doanh nhân và cuối cùng là Sứ mệnh, tầm nhìn.
Kiểm nghiệm đa cộng tuyến: kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập. Từ bảng 3.7, các hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến việc giải thích mô hình hồi qui tuyến tính bội.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Từ bảng 3.9, hệ số xác định R² (R-quare) là 0,783 và R² điều chỉnh (Adjusted R- quare) là 0,774 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp, các biến độc lập trong mô hình đã giải thích được 77,4% (>50%) sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 3.9. Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R2 R 2 điều chỉnh Sai lệch
chuẩn
Durbin- Watson
1 ,885a ,783 ,774 ,21595 2,049
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kiểm định các giả định phần dư
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả hình 3.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Hình 3.1. Biểu đồ phân tán phần dư
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Giả định không có tương quan giữa các phần dư: giả định này được kiểm tra bằng đại lượng thống kê Durbin-Watson, 1<Durbin-Watson < 3 nằm trong vùng chấp nhận. Từ bảng 3.9, ta thấy hệ số Durbin-Watson là 1,794 (phù hợp) nên không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư bằng đồ thị Histogram (hình 3.2) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.980 gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 3.2 Đồ thị Histogram
Ngoài ra, theo biểu đồ P-P plots, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Hình 3.3. Biểu đồ P-Plot
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS