0
Tải bản đầy đủ (.pdf) (114 trang)

Hệ số tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI DỊCH VỤ QUẢN LÝ TÒA NHÀ CỦA TẬP ĐOÀN SSG TẠI TP HCM (Trang 52 -54 )

Ở bước này, chúng ta quan tâm đến hai bước phân tích là phân tích hệ số tương quan Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính.

- Hệ số tương quan Pearson: đây là phân tích rất quan trọng trước khi thực hiện hồi quy tuyến tính cho mô hình, nhằm kiểm tra mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập và phát hiện sớm hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình khi các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau. Giá trị r của hệ số tương quan Pearson (r) nằm trong khoảng từ (-1) đến 1 với mức ý nghĩa sig <5%. Nếu giá trị sig của hệ số r lớn hơn 5% tức là không có sự tương quan giữa 2 biến đang xem xét của mô hình.

- Phân tích hồi quy tuyến tính bội: trong nghiên cứu này tác giả có 05 giả thuyết, những giả thuyết nghiên cứu này tác giả đặt ra 05 biến độc lập cụ thể là TDPV có tác động lên biến phụ thuộc sự hài lòng hay không, tương tự các biến NLPV, CSQL, VSMT, ANAT có tác động lên biến phụ thuộc là sự hài lòng hay không. Phân tích hồi quy tuyến tính bội đồng thời giúp xác định mức độ ảnh hưởng nhiều hay ít của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc, làm cơ sở đưa ra mô hình hoàn chỉnh và có những giải pháp, kiến nghị cải thiện biến phụ thuộc đang xem xét. Với kết quả phân tích hồi quy sẽ giúp cho tác giả có thể đánh giá được các giả thuyết nghiên cứu có phù hợp hay không, có thể kết luận được là sẽ chấp nhận hay là bác bỏ những giả thuyết nghiên cứu đó. Trong hồi quy sẽ có những chỉ số và những tiêu chí để tác giả có thể đánh giá được mô hình hồi quy của tác giả có tốt hay không có cần cải thiện điều gì hay không, những tiêu chí đó được thể hiện như sau

+ Trước tiên, chỉ số R bình phương hiệu chỉnh cho biết mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc và nếu lớn hơn 50% là được chấp nhận. S

+Sau đó, tác giả sẽ cần quan tâm đến giá trị kiểm định F trong bảng ANOVA cho biết mô hình hồi quy tuyến tính này có phù hợp với tổng thể nghiên cứu đã xác định ban đầu hay không.

+ Cuối cùng, là giá trị của bảng Coefficients giúp xem xét ý nghĩa của các biến với mô hình và loại bỏ các biến chưa phù hợp, đưa ra mô hình hoàn chỉnh. Trong đó, có hệ số beta để xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố lên biến phụ thuộc là sự hài lòng.

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI DỊCH VỤ QUẢN LÝ TÒA NHÀ CỦA TẬP ĐOÀN SSG TẠI TP HCM (Trang 52 -54 )

×