CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5. PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ THỐNG KÊ
3.5.3. Phân tích hồi quy tuyến tính
Các nhân tố ảnh hưởng cùng với NLCT của các DN XK tôm thuộc tỉnh Cà Mau sẽ được đưa vào phân tích tương quan và hồi qui tuyến tính. Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng cần phải cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ và xem như đã xác định đúng hướng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi qui tuyến tính, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phân tích tương quan bằng hệ số tương quan Pearson cho thấy có sự tương quan giữa các nhân tố với Năng lực cạnh tranh và những mối liên hệ này là cùng chiều vì mang dấu dương. Các giá trị Sig. đều < 0.05 thì sẽ có ý nghĩa về mặt thống kê. Để đảm bảo khả năng tin cậy của dữ liệu nên đã thực hiện các kiểm định chính như sau:
38
Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy (Coefficients 3): mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không. Khi mức ý nghĩa (Sig.) của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < = 0,05) thì ta kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: nhằm xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không và phù hợp khi có ít nhất 01 hệ số hồi quy khác không. Lập giả thuyết:
H0: Các hệ số hồi quy đều bằng không H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác không
Sử dụng phân tích phương sai (Analysis of variance, ANOVA) để kiểm định. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < = 0,05), ta chấp nhận giả thuyết H1, mô hình được xem là phù hợp.