CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3.5Phân tích hồi quy đa biến và các kiểm định liên quan
4.3.5.1 Kết quả hồi quy đa biến
Kết quả hồi quy đa biến mô hình nghiên cứu được trình bày trong bảng 4.5:
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy tuyến tính
Các biến số Ký hiệu Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) Mức ý nghĩa (Sig.) VIF Hằng số C -2.309 0.000
Ảnh hưởng xã hội AHXH 0.173 0.174 0.000 1.235
Thái độ đối với BHXH TD 0.128 0.128 0.000 1.182
Kiến thức về BHXH KTBH 0.000 0.000 0.992 1.010 Trách nhiệm đạo lý TNDL 0.224 0.224 0.000 1.206 Kiểm soát hành vi KSHV 0.179 0.179 0.000 1.274 Cảm nhận rủi ro CNRR -0.038 -0.038 0.119 1.018 Ý thức sức khỏe YTSK 0.124 0.124 0.000 1.054 Thu nhập bình quân TNBQ 0.692 0.608 0.000 1.978 Giá trị R2 hiệu chỉnh: 0.830 Thống kê F (ANOVA): 181.900 Mức ý nghĩa của thống kê F: 0.000 Hệ số Durbin-Watson: 1.856
Kết quả tại bảng 4.5 cho thấy giá trị thống kê F của mô hình hồi quy bằng 181.900 và mức ý nghĩa của thống kê là 1% (sig = 0,000), điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với dữ liệu. Nói cách khác, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc và phân tích hồi quy đa biến là phù hợp với độ tin cậy là 99%.
Hệ số R2 hiệu chỉnh - thước đo mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội của mô hình này là 0.830. Điều này cho thấy, mô hình hồi quy được xây dựng bởi 08 biến độc lập gồm AHXH, TD, KTBH, TNDL, YTSK, CNRR, TNBQ, KSHV giải thích được 83% sự biến thiên về quyết định tham gia BHXH TN của các cá nhân. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2013), mô hình có R2 hiệu chỉnh từ 50% trở lên là mô hình có mức độ phù hợp cao.
Về mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, hệ số hồi quy chuẩn hóa của các biến độc lập được trình bày trong bảng 4.8 cho thấy:
Trong 8 biến độc lập trong nghiên cứu, biến có ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định tham gia BHXH của cá nhân là thu nhập bình quân với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0.608 với mức ý nghĩa thống kê 1%. Biến có ảnh hưởng mạnh thứ hai đến quyết định tham gia BHXH của cá nhân trong khảo sát là biến trách nhiệm đạo lý TNDL với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0.224 có mức ý nghĩa thống kê 1%. Kiểm soát hành vi là nhân tố có tác động mạnh thứ ba đến biến phụ thuộc với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0.179 với mức ý nghĩa 1%. Ảnh hưởng xã hội cũng có tác động thuận chiều đến quyết định tham gia BHXH của cá nhân với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0.174 ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Hai nhân tố cuối cùng có ảnh hưởng thuận chiều nhưng ở mức thấp là Thái độ đối với BHXH và Ý thức sức khỏe với hệ số hồi quy lần lượt là 0.128 và 0.124 với độ tin cậy 99%.
Hai nhân tố là Cảm nhận rủi ro và Kiến thức thương hiệu có giá trị Sig lớn hơn 0.1 nên kết luận mối quan hệ của hai nhân tố này đến quyết định tham gia BHXH của cá nhân không có ý nghĩa thống kê trong mô hình phân tích.
Từ kết quả ở bảng 4.8, mô hình hồi quy chuẩn hóa để xác định tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tham gia BHXH TN của tại BUH có dạng như sau:
QD = 0.608TNBQ + 0.224TNDL + 0.179KSHV + 0.174AHXH + 0.128TD + 0.124YTSK + u
Trong đó:
QD_Quyết định tham gia BHXH TNBQ_Thu nhập bình quân TNDL: Trách nhiệm đạo lý KSHV_ Kiểm soát hành vi. AHXH_ Ảnh hưởng xã hội
TD_ Thái độ đối với việc tham gia BHXH YTSK_ Ý thức sức khỏe
4.3.5.2. Các kiểm định liên quan
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF). Trong đó, nếu VIF ≥ 10 thì mô hình hồi quy có hiện tượng đa cộng tuyến. Bảng 4.8 cho thấy VIF đều nhỏ hơn 2 (VIF dao động từ 1.010 đến 1.978) nên có thể kết luận mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Giả định không có tương quan giữa các phần dư có thể được kiểm định qua đại lượng thống kê Durbin-Watson. Kết quả ở bảng 4.5 cho thấy hệ số Durbin- Watson bằng 1,856 lớn hơn d-upper = 1.799 và nhỏ hơn 4 - d-upper = 2.201. Như vậy, có thể kết luận mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 1.
Hình 4.1 thể hiện biểu đồ phân bố tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy giá trị trung bình của phần dư gần bằng 0 (mean = 9.37E-17) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (std. dev = 0.987) nên có phần dư của mô hình hồi quy tuân theo phân phối chuẩn.
Hình 4.1. Biểu đồ phân bố tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả xử lý dữ liệu khảo sát
Kiểm định về giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp kiểm tra phần dư có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không.
Hình 4.2 biểu diễn giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) ở trục hoành và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Predicted Value) ở trục tung cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường hoành độ 0 nên có thể kết luận giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ Scatter Plot
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả xử lý dữ liệu khảo sát