XUẤT NHẬP KHẨU TẠI VIỆT NAM
4.2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính
Trong kết quả hồi quy tuyến tính được tạo ra từ phần mềm SPSS, ta chú ý vào kết quả trong 3 bảng bao gồm bảng Tóm tắt mô hình (bảng 4.9), kiểm định ANOVA (bảng 4.10) và bảng Hệ số hồi quy hồi quy (bảng 4.11).
Trước hết, trong bảng Tóm tắt mô hình (bảng 4.9) và được trình bày chi tiết trong phụ lục 7, ta chú ý vào giá trị R bình phương hiệu chỉnh. Giá trị này đánh giá mức độ phù hợp của mô hình. Theo đó, giá trị này trong bảng 4.9 là 0,634 > 0,5. Có nghĩa là các biến độc lập đưa vào phân tích ảnh hưởng tới 63,4% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Đồng thời với đó, kiểm định Durbin-Watson cho ra kết quả là 1,786 nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5 nên kết quả không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất (Yahua Quiao, 2011). Do đó ta kết luận mô hình là phù hợp.
Bảng 4.15: Tóm tắt mô hình
R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Kiểm định Durbin-Watson
0,761 0,646 0,634 0,46318 1,786
Nguồn: Kết quả hồi quy tuyến tính trên phần mềm SPSS
Tiếp theo, trong bảng kiểm định ANOVA, ta chú ý vào giá trị Sig. để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy. Theo kết quả của bảng 4.10, giá trị mức ý nghĩa của kiểm định F < 0,05. Do đó mô hình là phù hợp.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định ANOVA
Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình Kiểm định F Mức ý nghĩa kiểm định F Hồi quy 71,600 4 16,933 55,625 0,000 Phần dư 39,259 183 0,215 Tổng 110,859 189
Nguồn: Kết quả hồi quy tuyến tính trên phần mềm SPSS
Bảng Hệ số hồi quy (bảng 4.11) cho ta biết về mức độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Tuy nhiên, trước hết ta cần chú ý đến Mức ý nghĩa kiểm định F của từng biến. Nguyễn Đình Thọ (2012) nêu ra 2 mốc ý nghĩa phổ biến là 0,1 tương đương 10% và 0,05 tương đương 5%. Theo như kết quả bảng 4.11, ta có 3 nhân tố Quản lý tổ chức DN, Nguồn lực tài chính và Năng lực của người lãnh đạo có mức ý nghĩa < 0,05 do đó các biến này có ý nghĩa ở mức 5%. Trong khi đó các biến còn lại đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0,1. Do đó ta kết luận các biến này không có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.17: Hệ số hồi quy
Nhân tố Hệ số hồi quy chuẩn
hóa (Beta) Mức ý nghĩa
Kiểm định VIF
QUAN LY 0,530 0,000 2,360
NANG LUC LANH DAO 0,129 0,043 2,072
TRINH DO NGUOI LAO DONG 0,036 0,525 1,655
CO SO HA TANG 0,051 0,338 1,468
SU CHU DONG CUA NLD 0,047 0,401 1,610
Nguồn: Kết quả hồi quy tuyến tính trên phần mềm SPSS
Kết quả ở bảng 4.11 cũng cho ra giá trị VIF nhằm đánh giá xem mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không. Theo đó, giá trị VIF đều nho hơn 7. Do đó, ta kết luận dữ liệu không có khuyết tật đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2012)