CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Phƣơng pháp xử lý dữ liệu điều tra
3.4.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hoá mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008.
Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong nghiên cứu này đƣợc thực hiện nhƣ sau:
- Phƣơg pháp đƣa biến vào phân tích hồi quy là phƣơng pháp đƣa các biến vào mơ hình một lƣợt (phƣơng pháp Enter).
-Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, tác giả sử dụng hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square).
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình để lựa chọn mơ hình tối ƣu bằng cách sử dụng phƣơng pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: khơng có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập (ßi = p2 = ß3 = ßn= 0). Nếu trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0.05), thì giả thuyết Ho bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mơ hình đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng đƣợc.
- Xác định các hệ số của phƣơng trình hồi quy tuyến tính, đó là các hệ số hồi
quy riêng phần ßk: đo lƣờng sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác đƣợc giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của ßk phụ thuộc vào đơn vị đo lƣờng của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau, từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, ngƣời ta biểu diễn số đo của tất cả các biến
độc lập bằng đơn vị đo lƣờng độ lệch chuẩn Beta.
Cuối cùng nhăm đảm bảo độ tin cậy của mơ hình hồi quy đƣợc xây dựng là phù hợp, một loạt các dị tìm sự vi pham các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng đƣợc thực hiện gồm: giả định liên hệ tuyến tính, giả định vè phân phối chuẩn của phần dƣ, giả định về tính độc lập của sai sổ, đo lƣờng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy tuyến tính nhằm kiểm định mơ hình nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu và đo lƣờng cƣờng độ tác động của các yếu tố.
Phƣơng pháp thực hiện hồi quy là phƣơng pháp (Enter) tức là các biến đƣợc đƣa vào cùng lúc để phân tích. Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cửu, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-square). Hệ số R2 đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hƣớng là một yếu tố lạc quan của thƣớc đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trƣờng hợp có 01 biến giải thích giải thích trong mơ hình. Nhƣ vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thƣờng dùng hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R-square) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số Beta chuẩn hóa đƣợc dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn chất lƣợng dịch vụ của khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) [6].
Kiểm định F đƣợc sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05 thì có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng này trình bày quy trình nghiên cứu và phƣơng pháp đƣợc thực hiện để đánh giá các thang đo các khái niệm nghiên cứu và mơ hình các yếu tố ảnh hƣờng đến sự hài lịng của DNTM trên địa bàn Thành phố HCM. Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện qua hai giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ (định tính và định lƣợng) và nghiên cứu chính thức (định lƣợng).
Nghiên cứu sơ bộ thực hiện thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung sau đó phỏng vấn thừ với kích thƣớc mẫu n=50.
Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện thơng qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp với kích thƣớc mẫu n = 250. Chƣơng 3 này cũng trình bày các nội dung liên quan đến quá trinh nghiên cứu định lƣợng nhƣ: xây dựng bảng câu hỏi phỏng vấn, thiết kế mẫu, giới thiệu kỹ thuật và yêu cầu cho phân tích dữ liệu. Chƣơng tiếp theo sẽ phân tích kết quà nghiên cứu, kỹ thuật phân tích dữ liệu nhƣ đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá, kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu bằng phân tích tƣơng quan, hồi quy bội và kiểm định sự khác biệt về nhân khẩu học theo các biến định tính bằng T-test và ANOVA
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN