huởng nhất định đến biến phụ thuộc. Kết quả cho ta thấy rằng động lực PSC của công chức UBND Quận 3 chủ yếu bị tác động bởi các nhân tố nêu trên, nên trong q trình phân tích sự ảnh hưởng, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu những yếu tố này.
4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mơ hình hồi quy mà tác giả áp dụng là mơ hình hồi quy đa biến (mơ hình hồi quy bội).
Tác giả muốn đo lường xem mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến động lực PSC của công chức UBND Quận 3 bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.Mơ hình hồi quy với 6 biến độc lập có phương trình như sau:
PSC= β1LD + β2CS+ β3MT+ β4DN+ β5DG+ β6TC (4.1)
Bảng 4.7:Kết quả phân tích hồi quy đa biến Mơ hình Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. B Std. Error Beta Hằng số -0,657 0,284 -2,318 0,022 LD 0,127 0,061 0,118 2,066 0,040 CS 0,211 0,051 0,254 4,169 0,000 MT 0,224 0,069 0,198 3,255 0,001 DN 0,281 0,076 0,214 3,683 0,000 DG 0,155 0,078 0,138 1,995 0,048 TC 0,155 0,073 0,127 2,116 0,036
R2 hiệu chỉnh = 0,619; Kiểm định F với giá trị Sig: 0,000
Từ kết quả bảng trên, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị Sig. < 0,05, chứng tỏ là mơ hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,619; có nghĩa là mơ hình hồi quy giải thích được 61,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mơ hình có giá trị giải thích ở mức khá cao. Bên cạnh đó ta nhận thấy các yếu tố đều ảnh hưởng đến động lực PSC của công chức UBND Quận 3 do có giá trị Sig < 0,05. Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mơ tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến động lực PSC của công chức UBND Quận 3 như sau:
PSC= 0,118LD + 0,254CS+ 0,198MT+ 0,214DN+ 0,138DG+ 0,127TC (4.2) Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phương sai của phần dư không đổi:
Hình 4.6:Biểu đồ P – P plot của hồi quy phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Phương sai của phần dư được thể hiện trên đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã được chuẩn hóa. Theo quan sát trên biểu đồ trên, thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị
trung bình của phần dư) trong 1 phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là khơng đổi.
Phần dư có phân phối chuẩn:
Hình 4.7: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Biểu đồ Histrogram trong biểu đồ trên cho ta thấy trong mơ hình hồi quy có kết quả độ lệch chuẩn = 0,984 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.
Giả định tính độc lập của sai số
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mơ hình bằng 1,809 (Phụ lục kết quả hồi quy).
Tuy nhiên, trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson có thể áp dụng quy tắc như sau:
Nếu 1 < D < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan Nếu 0 < D < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương Nếu 3 < D < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm
Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan. Như vậy mơ hình khơng vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.
Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Một trong những yêu cầu của mơ hình hồi quy tuyến tính bội là các biến độc lập khơng có tương quan chặt với nhau, nếu u cầu này khơng được thỏa mãn thì mơ hình đã xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Một trong những cách phát hiện mơ hình có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng mà theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) là sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF), nếu VIF bằng hoặc vượt q 10 thì xem như có hiện tượng đa cộng tuyến.
Theo kết quả bảng 4.8, với hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ, mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 10.