Coefficientsa
Model
Hệ số hồi qui
Chƣa chuẩn hóa đã chuẩn hóa Hệ số hồi qui T Sig. đa cộng tuyến Thống kê
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
Hệ số chặn -.328 .194 -1.690 .093
DD .071 .029 .090 2.473 .014 .944 1.060 HD .229 .049 .206 4.672 .000 .638 1.568
TC .231 .034 .306 6.869 .000 .626 1.599 QC .269 .036 .350 7.521 .000 .572 1.749 TN .270 .050 .224 5.386 .000 .717 1.395
Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng 4.8, các giá trị Sig. tƣơng ứng với các nhân tố DD, HD, TC, QC, TN lần lựợt là 0.014, 0.000, 0.000, 0.000 và 0.000 đều rất nhỏ. Vì vậy, có thể khẳng định các nhân tố này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình.
4.6.3 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát đƣợc mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát đƣợc trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dƣới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ đƣợc kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dƣ chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình số 1, phụ lục 6) cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên qua đƣờng thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Nhƣ vậy, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc đáp ứng.
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tƣơng quan
hạng Spearman (bảng số 21, phụ lục 5) cho thấy giá trị sig. của các thành phần dễ dùng, hữu dụng, tin cậy, quy chuẩn, tiện nghi với giá trị tuyệt đối của phần dƣ lần lƣợt là: 0.176, 0.957, 0.462, 0.370, 0.800. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phƣơng sai của sai số không đổi. Nhƣ vậy, giả định phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần
dƣ (hình số 2, phụ lục 6) cho thấy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Nhƣ vậy, giả định phần dƣ có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận đƣợc từ bảng 4.9cho thấy đại lƣợng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 2.052 gần bằng 2, nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Nhƣ vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng đƣợc tất cả các giả định.
4.6.4 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.9) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.751, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 75.10%. Có thể nói các thành phần biến đƣợc đƣa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 4.9: Model Summaryb Model R R Square