Phân tích hồi quy đa biến

Một phần của tài liệu TIỂU LUẬN môn KINH tế LƯỢNG đề tài các yếu tố ẢNH HƯỞNG đến QUYẾT ĐỊNH lựa CHỌN QUÁN cà PHÊ để học tập của SINH VIÊN tại THÀNH PHỐ hồ CHÍ MINH (Trang 39 - 40)

Chương 4 Phương pháp nghiên cứu

4.3. Nghiên cứu chính thức

4.3.3.5. Phân tích hồi quy đa biến

Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, nhóm nghiên cứu tiến hành mô hình hoá mối quan hệ này bằng phương pháp phân tích hồi quy đa biến. Cụ thể, xem xét các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc được xét riêng cho từng biến độc lập. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy nhỏ hơn 0,05 (Sig.<0,05), có nghĩa độ tin cậy là 95%, được kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

Phân tích hồi quy đa biến để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, phương pháp được sử dụng là phương pháp đưa vào lần lượt “Enter” để đánh giá các tiêu chí trong phân tích hồi quy đa biến như sau:

Các nhà nghiên cứu thường sử dụng hệ số R2 (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu.

Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai sẽ cho biết biến phụ thuộc có mối liên hệ với toàn bộ biến độc lập hay không (nếu Sig. < 0.05, mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng được).

Phân tích, ANOVA nhằm đánh giá sự khác biệt giữa các nhân tố, phân tích ANOVA cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. Nếu Sig. <0.05 thì mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.

Trị số Durbin-Watson dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất với biến thiên nằm trong khoảng (0;4). Trong đó, nếu giá trị càng nhỏ, cần về 0 thì sai số có tương quan thuận, và ngược lại càng gần về 4 thì phần sai số có tương quan nghịch. Giá trị sig của kiểm định t để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Trong đó, sig kiểm định t của hệ số hồi quy của biến độc lập có giá trị nhỏ hơn 0.05, ta xác định được biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.

Hệ số phóng đại phương sai VIF giúp kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, cụ thể nếu VIF của một biến độc lập lớp hơn 10 tức có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Tuy nhiên trong thực tế, nếu VIF lớn hơn 2 thì rất có khả năng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Trong trường hợp này cần tìm cách khắc phục để mô hình có ý nghĩa.

Sơ kết Chương 4

Từ mô hình đề xuất trong chương 2, nhóm tiến hành thiết kế nghiên cứu lần lượt từ xây dựng thang đo sơ bộ, thiết kế bảng hỏi, tiến hành nghiên cứu. Trong đó, nhóm nghiên cứu thiết lập được

23

thang đo chính thức gồm 5 nhân tố độc lập là Vị trí, sản phẩm, Không gian, Xã hội, Dịch vụ và 1 nhân tố quyết định được dùng làm biến phụ thuộc (quyết định chọn quán cà phê để học bài của khách hàng). Chính thức thu thập dữ liệu với với 200 mẫu khảo sát có ý nghĩa thống kê tạo cơ sở cho phương pháp nghiên cứu định lượng, được tiến hành và phân tích ở chương 4.

Một phần của tài liệu TIỂU LUẬN môn KINH tế LƯỢNG đề tài các yếu tố ẢNH HƯỞNG đến QUYẾT ĐỊNH lựa CHỌN QUÁN cà PHÊ để học tập của SINH VIÊN tại THÀNH PHỐ hồ CHÍ MINH (Trang 39 - 40)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(79 trang)
w