Phân tích hồi quy đa biến

8. Kết cấu của đề tài

2.6.4. Phân tích hồi quy đa biến

Phân tích này nhằm xác định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu cũng như

kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu. Cuối cùng là kiểm định sự khác biệt giữa các biến khi bị ảnh hưởng bởi các thuộc tính của mẫu thông qua phân tích ANOVA.

- Phân tích hồi quy đa biến:

+ Hệ số R2: đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy đối với dữ liệu thu được. Hệ số này càng lớn thì mô hình càng tốt.

+ Giá trị Significance F: cho biết ý nghĩa thống kê nói chung của mô hình nếu giá trị Significance F nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05.

+ Giá trị P – value của các hệ số hồi quy riêng phần: cho biết biến phụ thuộc được đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê nếu P – value nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05.

- Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết khi phân tích hồi quy đa biến:

+ Hệ số phóng đại phương sai VIF: xem xét giả định không có mối tương quan

giữa các biến độc lập hay là đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Thông thường, nếu hệ số VIF < 10 thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)

+ Phần dư: xem xét giả định về phân phối chuẩn của phần dư thông qua biểu đồ

phân phối phần dư và xem xét giả định không có tương quan giữa các phần dư thông qua kiểm định Durbin – Watson và đồ thị phân tán phần dư chuẩn hoá.

+ Phương sai: xem xét giả định phương sai của sai số không đổi thông qua

kiểm định tương quan hạng Spearman. Nếu giá trị Sig. > 0.05 thì bác bỏ giả thuyết phương sai của sai số thay đổi.

- Phân tích phương sai một yếu tố One – Way ANOVA: xem xét có sự khác

nhau hay không về sự đánh giá các thành phần chất lượng dịch vụ và sự hài lòng chung giữa những nhóm đối tượng có các đặc điểm nhân khẩu học khác nhau như giới tính, khoá học, khoa theo học.

Giả thuyết: H0: 1 2 ...k

Công thức:

MSW MSG

F 

Trong đó: MSG: phương sai giữa các nhóm

MSW: phương sai trong nội bộ nhóm

Quy tắc quyết định: bác bỏ H0 nếuF F(k1;nk); (tương ứng hệ số Sig < 0.05) chấp nhận H0 nếuF F(k1;nk); (tương ứng hệ số Sig > 0.05) Để có thể thực hiện phân tích này, mẫu nghiên cứu phải đảm bảo một số giả định sau:

+ Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.

+ Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.

+ Phương sai của các nhóm so sánh tương đương nhau: kiểm định Leneve

Giả thuyết: H0: 2 2 2 2 1  ... k     Công thức: 2 min 2 max max s s F  Trong đó: 2 max

2 min

s : phương sai nhỏ nhất trong các nhóm nghiên cứu

Quy tắc quyết định: bác bỏ H0 nếuFmax  F(k;df);(tương ứng hệ số Sig < 0.05) chấp nhận H0 nếuFmax F(k;df);(tương ứng hệ số Sig > 0.05)

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Trong chương này, chúng tôi đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để khám phá, xây dựng và đánh giá các thang đo về chất lượng dịch vụ thư viện trường Đại học Nha Trang. Từ đó, thiết kế bảng câu hỏi cho nghiên cứu cũng như việc lựa chọn mẫu và các kỹ thuật thích hợp để phân tích dữ liệu.

Chương 3

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU