CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu và giả thuyết
4.4.2. Phân tích Bootstrap
Tác giả kiểm tra lại kết quả với một mẫu lớn hơn, ở đây là 500 mẫu. Việc này nhằm để xem xét mơ hình cịn chính xác và cịn đảm bảo có ý nghĩa hay khơng. Tác giả sử dụng công cụ ước lượng Bootstrap phục vụ cho mục tiêu nêu trên. Kết quả được thể hiện tại bảng 4.7.
Với 500 mẫu ước lượng thông qua phương pháp Bootstrap, giá trị Mean là giá trị hệ số hồi quy trong ước lượng Bootstrap và giá trị Bias là hiệu số giữa Mean và giá trị hệ số hồi quy Estimate khi chạy mà khơng có Bootstrap. Giá trị tới hạn C.R là thương số của giá trị Bias và SE-Bias.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Bootstrap
SE SE-SE Mean Bias SE-Bias C.R hoplyhoa <--- nhanthuc ,063 ,002 -,357 ,000 ,003 0 tachroi <--- nhanthuc ,072 ,002 -,290 -,006 ,003 3,333333 loiich <--- tachroi ,061 ,002 ,374 ,001 ,003 -2,66667 phanxet <--- hoplyhoa ,058 ,002 ,246 ,001 ,003 -0,33333 ydinh <--- phanxet ,061 ,002 ,189 -,002 ,003 0,666667 ydinh <--- loiich ,079 ,003 ,166 -,003 ,004 -0,33333 ydinh <--- hoplyhoa ,061 ,002 ,348 ,008 ,003 2,333333 ydinh <--- nhanthuc ,075 ,002 -,130 ,008 ,003 2,333333 ydinh <--- tachroi ,073 ,002 ,162 -,003 ,003 -0,33333
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Tác giả tiến hành so sánh giá trị C.R với 1,96. Ta thấy độ chênh lệch giữa mẫu n = 370 và tổng thể N = 500 rất nhỏ. Như vậy, kết quả phân tích từ mẫu ban đầu đã được tính ra giá trị trung bình và giá trị này rất gần với ước lượng của mẫu mới với số lượng lớn hơn. Điều này cho thấy những ước lượng trong mơ hình đảm bảo độ tin cậy và mẫu có thể đại diện cho một tổng thể lớn.