CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7 Phân tích hồi quy
4.7.1 Kiểm định tương quan
Thực hiện phân tích tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập để xác định mối quan hệ giữa các biến với nhau thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định hệ số tương quan Pearson.
Với mức Sig=0.000 (<0.05) cho thấy tất cả các yếu tố đề xuất qua kiểm định đều có ý nghĩa thống kê và tất cả các biến độc lập đều tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, trong đó hệ số tương quan giữa biến “Thái độ” với “Hành vi phân
loại CTR” là cao nhất với giá trị 0.589; hệ số tương quan giữa “Hoạt động truyền thông” với “Hành vi phân loại CTR” đạt thấp nhất với giá trị 0.373. Song, hệ số tương quan giữa “Nhận thức kiểm soát hành vi” với “Hành vi phân loại CTR” mang giá trị âm (-.603). Kết quả kiểm định tương quan được thể hiện tại Bảng 4.16.
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định tương quan giữa biến phụ thuộc với biến độc lập
Kiểm định tương quan các biến độc lập Hành vi phân loại chất thải (HV)
Thái độ (TĐ) Hệ số Pearson .589**
Sig. (2-tailed) .000 Các quy định của pháp luật (QĐ) Hệ số Pearson .587** Sig. (2-tailed) .000
Kiến thức (KT) Hệ số Pearson .541**
Sig. (2-tailed) .000 Chuẩn chủ quan (CCQ) Hệ số Pearson .486** Sig. (2-tailed) .000 Nhận thức kiểm soát hành vi (NT) Hệ số Pearson -.603**
Sig. (2-tailed) .000 Hoạt động truyền thông (TT) Hệ số Pearson .373** Sig. (2-tailed) .000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.7.2 Phân tích hồi quy
Để xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đối với biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu, thực hiện phân tích hồi quy để xác định ảnh hưởng của từng yếu tố đối với “Hành vi phân loại CTR”. Mức độ ảnh hưởng sẽ được xác định thông qua hệ số hồi quy với mơ hình như sau:
HV =β0 +β1TĐ + β2QĐ + β3KT + β4CCQ + β5NT + β6TT + α
Bảng 4.17 Mức phù hợp của mơ hình phân tích
R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch
chuẩn
Hệ số Durbin- Watson
.834 .695 .687 .28459 1.831
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Mơ hình có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.687 = 68.7% cho thấy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy đã ảnh hưởng đến 68.7% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hệ
số Durbin - Watson là 1.831, nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên phù hợp với tiêu chuẩn. Kết quả phân tích Anova được trình bày tại Bảng 4.18
Bảng 4.18 Kết quả phân tích Anova
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Sig. 1 Regression 38.471 6 6.412 79.166 .000 Residual 16.847 208 .081 Total 55.318 214
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Để phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập ta thực hiện kiểm định giá trị F, kết quả phân tích Anova cho thấy có ít nhất một biến độc lập trong mơ hình có tác động đến biến phụ thuộc và mơ hình phù hợp với các dữ liệu đề xuất nghiên cứu.
Bảng 4.19 Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Hệ số Tolerance Hệ số V.I.F Giá trị B Sai số chuẩn Beta Constant 1.148 .280 4.099 .000 TĐ .239 .031 .322 7.639 .000 .825 1.212 QĐ .204 .036 .257 5.702 .000 .723 1.384 KT .176 .031 .241 5.638 .000 .801 1.248 NT -.137 .032 -.204 -4.281 .000 .646 1.548 CCQ .113 .036 .139 3.166 .002 .761 1.313 TT .066 .029 .093 2.252 .025 .862 1.160
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả phân tích hồi quy tại Bảng 4.19 cho thấy 6 biến độc lập đề xuất nghiên cứu đều có mức ý nghĩa Sig. 0.000 < 0.05, chứng tỏ các biến độc lập tương quan có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc với mức ý nghĩa là 5%. Độ phóng đại
phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Với kết quả hệ số hồi quy chuẩn hóa thì phương trình về mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc “Hành vi phân loại CTR” được viết như sau:
HV = 0.322*TĐ + 0.257*QĐ + 0.241*KT + 0.139*CCQ + 0.093*TT – 0.204*NT
Phương trình hồi quy được viết lại như sau:
Hành vi phân loại CTR = 0.322*Thái độ + 0.257*Các quy định của pháp
luật + 0.241*Kiến thức + 0.139*Chuẩn chủ quan + 0.093*Hoạt động truyền thơng - 0.204*Nhận thức kiểm sốt hành vi