CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi trích xuất các yếu tố thăm dị phân tích, nhóm chúng tơi tiến hành phân tích để xác định đến các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng Mạng xã hội của sinh viên.
4.3.1. Các yếu tố được định nghĩa như sau:
Yếu tố Các biến quan sát Loại
HD HD1, HD2, HD3, HD4 Độc lập ĐC ĐC1, ĐC2, ĐC3, ĐC4, ĐC5, ĐC6, ĐC7 Độc lập SD SD1, SD2, SD3 Độc lập ĐKSH ĐKSH1, ĐKSH2 Độc lập PTKT PTKT1, PTKT2 Độc lập MT MT1, MT2 Độc lập NT NT1, NT2 Độc lập
HAILONG HAILONG Phụ thuộc
4.3.2. Phân tích hồi quy
- Hồi quy trong SPSS là bước kiểm định mơ hình nghiên cứu sau khi chạy một loạt các phân tích Cronbach’s Alpha, EFA, Corelations để chọn những biến độc lập thỏa mã nhu cầu của hồi quy.
- Hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố độc lập tác động đến yếu tố phụ thuộc từ đó đưa ra phương trình hồi quy cũng là mục đích của bài nghiên cứu. Xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố độc lập lên yếu tố phụ thuộc.
Bảng 4.29. Model Summary
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 0.372a 0.138 0.870 0.681 1.954
a. Predictors: (Constant), NT, SD, HD, PTKT, ĐKSH, MT, ĐC b. Dependent Variable: HAILONG
Giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.870 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 87.0% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 13.0% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1.954, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra. Không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất.
Bảng 4.30. Bảng ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 9.462 7 1,352 2.916 0.007b
Residual 58.864 127 0.463
Total 68.326 134
a. Dependent Variable: HAILONG
Nhìn vào bảng 4.29 ta thấy rằng giá trị Sig kiểm định F bằng 0.007 < 0.05, như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được. Như vậy mơ hình hổi quy có thể suy rộng và áp dụng cho tổng thể.
Bảng 4.31. Bảng CoefficientsCoefficientsa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 3.072 0.420 7.318 0.000 HD 0.091 0.111 0.089 0.826 0.010 0.590 1.395 ĐC 0.342 0.127 0.322 2.688 0.008 0.473 1.113 SD 0.006 0.102 0.006 0.057 0.004 0.547 1.529 ĐKSH 0.023 0.091 0.027 0.247 0.006 0.567 1.462 PTKT -0.213 0.107 -0.225 -1.997 0.028 0.533 1.275 MT 0.064 0.107 0.072 0.604 0.007 0.475 1.106 NT -0.028 0.074 -0.038 -0.377 0.007 0.674 1.484
a. Dependent Variable: HAILONG
Đầu tiên, với giá trị Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, khơng biến nào bị loại khỏi mơ hình.
Có 6 biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc và có 2 biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc.
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động thuận chiều từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc HAILONG là: ĐC (0.322), HD(0.089), MT(0.072), ĐKSH(0,027), SD(0.006).
Tương ứng với:
- Biến động cơ sử dụng thuận chiều mạnh nhất tới hành vi sử dụng MXH của sinh viên Đại học Thương Mại
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động ngược chiều từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc HAILONG là: NT(- 0.038), PTKT(-0.225).
Tương ứng với:
- Biến phương tiện kĩ thuật tác động ngược chiều mạnh nhất tới hành vi sử dụng MXH của sinh viên Đại học Thương Mại.
Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 do vậy khơng có đa cộng tuyến xảy ra. Vì vậy trong mơ hình này, tất cả các biến đều có ý nghĩa trong mơ hình, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Phương trình hồi quy viết theo hệ số chưa chuẩn hóa:
HAILONG = 3.072 + 0.091*HD + 0.342*ĐC + 0.006*SD + 0.023*ĐKSH - 0.213*PTKT + 0.064*MT - 0.028*NT
+ Giải thích ý nghĩa hệ số hồi quy viết theo hệ số chưa chuẩn hóa: Xét biến HD, nếu giải thích theo phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa, nếu biến HD tăng 1 đơn vị, thì biến HAILONG tăng 0.091 đơn vị. đơn vị. Xét biến NT, nếu giải thích theo phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa, Nếu biến NT tăng một đơn vị thì biến HAILONG giảm 0.028 đơn vị. Tương tự cho các biến khác.
- Phương trình hồi quy viết theo hệ số chuẩn hóa:
HAILONG = 0.089*HD + 0.322*ĐC + 0.006*SD + 0.027*ĐKSH - 0.225*PTKT + 0.072*MT - 0.038*NT
+ Giải thích ý nghĩa hệ số hồi quy viết theo hệ số chuẩn hóa:
Nếu giải thích theo phương trình hồi quy đã chuẩn hóa, khi biến HD tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn (standard deviation), thì biến HAILONG tăng 0.089 đơn vị độ lệch chuẩn. Xét biến NT, nếu giải thích theo phương trình hồi quy đã chuẩn hóa, Nếu biến NT tăng 1 đơn vị thì biến HAILONG giảm 0.038 đơn vị. Tương tự với các biến khác.