CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Phân tích thang đo
4.3.2 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Để thực hiện phân tích hồi qui tuyến tính bội, tác giả sử dụng phương pháp đồng thời (phương pháp enter) như đã trình bày ở chương 3 đưa các biến vào cùng một lần và xem xét kết quả.
Bảng 4.14 Phân tích ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 43.789 5 8.758 78.868 .000b Residual 23.208 209 .111 Total 66.998 214 a. Dependent Variable: THH b. Predictors: (Constant), CLDL, KTQL, TGND, TGCG, TGQL Nguồn: Kết quả xử lý từ SPSS
Kết quả kiểm định F với Sig = 0.000 < 0.05 chứng tỏ mơ hình hồi qui đã xây dựng có ý nghĩa.
Bảng 4.15: Tóm tắt các tham số của mơ hình
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .808a .654 .645 .33323 1.905 a. Predictors: (Constant), CLDL, KTQL, TGND, TGCG, TGQL b. Dependent Variable: THH Nguồn: Kết quả xử lý từ SPSS
Bảng 4.14 tóm tắt một số tham số của mơ hình cho thấy R2 hiệu chỉnh của mơ hình là 0.645 = 64.5%. Như vậy, các biến độc lập đưa vào chạy hồi qui ảnh hưởng 64.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Kết quả hồi qui được trình bày ở bảng 4.16.
Bảng 4.16: Kết quả hồi qui
Nguồn: Kết quả xử lý từ SPSS
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa
B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
1Hằng số 0.142 0.202 0.703 0.483 TGQL 0.339 0.045 0.430 7.508 0.000 0.506 1.977 TGND 0.246 0.039 0.296 6.306 0.000 0.750 1.333 TGCG 0.137 0.034 0.187 4.079 0.000 0.786 1.272 KTQL 0.099 0.039 0.137 2.533 0.012 0.570 1.753 CLDL 0.080 0.038 0.088 2.086 0.038 0.935 1.070 a. Biến phụ thuộc: THH
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Kết quả hồi qui cho thấy tất cả các biến đều có sự tác động lên biến phụ thuộc do sig kiểm định t của từng biến độc lập bao gồm TGQL, TGND, TGCG, KTQL, CLDL đều nhỏ hơn 0.05.
Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy khơng có đa cộng tuyến xảy ra, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng có ảnh hưởng đến mơ hình.