Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy
4.4.1 Kiểm định sự tương quan
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả trước hết thực hiện phân tích sự tương quan tuyến tính giữa các biến phụ thuộc với mỗi biến độc lập để xem xét mối quan hệ giữa các biến với nhau thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Kết quả của phân tích tương quan được thể hiện tại Bảng 4.16.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định tương quan Pearson
MDHL DB TC CT DU CSVC MDHL 1 0,517** 0,637** 0,660** 0,674** 0,569** DB 1 0,442** 0,537** 0,426** 0,416** TC 1 0,627** 0,583** 0,579** CT 1 0,643** 0,569** DU 1 0,511** CSVC 1
Qua kết quả xử lý dữ liệu, cho thấy tất cả các yếu tố đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), như vậy các biến độc lập đều có sự tương quan tuyến tính mạnh với biến phụ thuộc, trong đó hệ số tương quan giữa Sự đáp ứng với Mức độ hài lịng có mức độ cao nhất, đạt giá trị 0,674; hệ số tương quan giữa Sự đảm bảo với Mức độ hài lịng có giá trị thấp nhất, với giá trị 0,517.
4.4.2 Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy với 05 biến độc lập với 01 biến phụ thuộc; tiến hành kiểm định mơ hình với phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) đưa vào một lượt các biến độc lập và biến phụ thuộc, kết quả hồi quy cho ra được như sau:
Bảng 4.17: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn Hệ số Durbin- Watson 1 0,779 0,607 0,598 0,37170 1,951 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Theo kết quả phân tích hồi quy thể hiện tại Bảng 4.17 thì: Mơ hình có hệ số R2 hiệu chỉnh đạt 0,598, nó cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình là tốt, các yếu tố đưa vào mơ hình giải thích được 59,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Hệ số Hệ số Durbin-Watson đạt 1,951, phù hợp với tiêu chuẩn gần bằng 2, nằm trong khoảng từ 1 đến 3.
Bảng 4.18: Phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng bình
phương Df Bình phương trung bình F
Mức ý nghĩa Sig. 1 Regression 49,228 5 9,846 71,263 0,000 Residual 31,914 231 0,138 Total 81,142 236
Kết quả kiểm định giá trị F được sử dụng để đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Qua kết quả phân tích ANOVA cho giá trị mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05); từ đó, có thể đưa ra kết luận là có tối thiểu một biến độc lập trong mơ hình có tác động đến biến phụ thuộc. Như vậy, mơ hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.19: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi qu chuẩn hóa T Sig. Kiểm định V.I.F Giá trị B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số (Constant) 0,388 0,223 1,745 0,082 DB 0,125 0,044 0,143 2,858 0,005 1,467 TC 0,204 0,059 0,204 3,480 0,001 2,009 CT 0,164 0,057 0,182 2,881 0,004 2,351 DU 0,296 0,054 0,312 5,451 0,000 1,920 CSVC 0,132 0,056 0,128 2,362 0,019 1,734 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) được thực hiện với một số giả định và mơ hình thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Để đảm bảo độ tin cậy của mơ hình, việc dị tìm các vi phạm là cần thiết.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Giá trị của hệ số V.I.F đều nằm trong
khoảng từ 1,467 đến 2,351 (nhỏ hơn 10), do đó có thể kết luận rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa những biến độc lập.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Hình 4.1: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn.
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Xem xét Hình 4.1 cho ta thấy: Độ lệch chuẩn (Std. DEV.) = 0,989 xấp xỉ gần bằng 1 và phân phối chuẩn phần dư (Mean) rất nhỏ, gần bằng 0. Do vậy, xác định phần dư có
Kết quả phân tích phần dư phân tán ngẫu nhiên
Hình 4.2: Biểu đồ phần dư chuẩn hóa P-P lot
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Quan sát kết quả phân tích phần dư phân tán ngẫu nhiên theo Hình 4.2 cho ta thấy các phần dư tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Như vậy, mơ hình hồi quy là phù hợp.
Kết quả xử lý phần dư chuẩn hóa đã phân tán ngẫu nhiên
Hình 4.3: Biểu đồ Scatter
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Hình 4.3 cho thấy phần dư chuẩn hóa đã phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai phần dư khơng đổi.
Phương trình hồi quy tuyến tính
Từ kết quả hồi quy đa biến, phương trình hồi quy tuyến tính đo lường mức độ tác động của những yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người dân khi sử dụng dịch vụ “Liên thông đăng ký Hộ kinh doanh và đăng ký thuế” tại UBND Quận 3 được thể hiện như sau:
Từ phương trình hồi quy cho ta thấy yếu tố Sự đáp ứng (DU) có ảnh hưởng mạnh nhất đến SHL của người dân về dịch vụ “Liên thông đăng ký Hộ kinh doanh và đăng ký thuế” tại UBND Quận 3, tiếp theo là Độ tin cậy (TC), Sự cảm thông (CT), Sự đảm bảo (DB) và cuối cùng là Cơ sở vật chất (CSVC). Các nhân tố kể trên đều có tác động cùng chiều đến mức độ hài lòng của người dân.