Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để đảm bảo mô sự tin cậy của mô hình xây dựng, tác giả tiến hành kiểm định sự thỏa mãn của các giả thuyết của phương pháp OLS. Bao gồm:
31
Hiện tượng phương sai phần dư thay đổi: Tác giả sử dụng tương quan hạng Spearman để kiểm định giả thuyết phương sai phần dư thay đổi.
* Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, độ sai lệch cho phép (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 2 nghĩa là các biến độc lập không có tương quan tuyến tính với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2008). * Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Khi phương sai của các sai số thay đổi thì các ước lượng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy. Nếu độ lớn của phần dư chuẩn hóa tăng hoặc giảm theo giá trị dự đoán thì có khả năng giả thuyết phương sai không đổi bị vi phạm.
* Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Hệ số Durbin – Watson thuộc khoảng giá trị (1<Durbin – Watson <3) thì kết luận mô hình không có sự tương quan giữa các phần dư, do đó mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị p-value (Sig.) tương ứng, độ tin cậy lấy theo chuẩn 95%. Để xem xét sự phù hợp dữ liệu và sự phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số R-square, thống kê t và thống kê F để kiểm định (Hoàng Trọng và Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2008). Để đánh giá sự quan trọng của các nhân tố ta xem xét hệ số Beta tương ứng trong phương trình hồi quy bội được xây dựng từ dữ liệu nghiên cứu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 tác giả đã trình bày sơ lược về quy trình nghiên cứu. Đề tài phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 với 315 phiếu khảo sát thực hiện trên các nhân viên đang làm việc tại công ty cổ Phần Mondelez Kinh Đô – Chi nhánh Bình Dương.
32
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN