Phân tích tương quan và hồi quy

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ nghiên cứu trường hợp dịch vụ vận tải container hàng hóa bằng đường biển tại khu vực TP HCM (Trang 46 - 49)

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu

3.3.4. Phân tích tương quan và hồi quy

Sau khi đánh giá giá trị của thang đo bằng EFA, tác giả sẽ tiến hành phân tích tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính nhằm kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu.

Phân tích tương quan: Trước khi thực hiện phân tích hồi quy nên xem xét

mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Nếu thang đo đạt yêu cầu sẽ được sử dụng trong phân tích tương quan Pearson. Phân tích tương quan Pearson – kiểm định 2 chiều được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Từ đó có thể phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa chúng hay giữa các biến độc lập với nhau mà mối tương quan chặt chẽ này có thể gây ra hiện tượng đa cộng biến. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Phân tích hồi quy: Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với

nhau thì có thể dùng hồi quy tuyến tính mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả này. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, để kết quả quan sát được trong mẫu được suy rộng cho tổng thể có ý nghĩa thì cần phải xem xét một số tiêu chuẩn cần thiết bao gồm:

- Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy bằng mức ý nghĩa (Sig). Nếu mức ý nghĩa < 0,05 nghĩa là kiểm định hồi quy là phù hợp. Ngoài ra, đề tài cũng xem xét hệ số xác định điều chỉnh (R2 điều chỉnh). Đây là hệ số đo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập có tính đến cỡ mẫu và số biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội. R2 điều chỉnh càng gần 1 thì mơ hình xây dựng càng phù hợp, R2 điều chỉnh càng gần 0 mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu.

- Độ lớn của phần dư (sai số) cần được chuẩn hóa, các phần dư chuẩn hóa có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.

- Tính độc lập của phần dư (khơng có tương quan giữa các phần dư): đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các phần dư kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Đại lượng d gần bằng 2 thì các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.

- Hiện tượng đa cộng biến: để xem xét các biến độc lập có tương quan hồn tồn với nhau khơng thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (Hair & ctg, 2006, dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2012).

Hồi quy đa biến: Là Phương pháp phân tích mối liên hệ hay phụ thuộc của 1 biến Y (gọi là biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến khác X (gọi là các biến độc lập), với ý tưởng ước lượng và dự đốn giá trị trung bình tổng thể của các biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập.

Mơ hình hồi quy k biến:

Yi = b1 + b2.X2i + b3.X2i + .... + ui

Trong đó:

Yi: là giá trị ước lượng cho giá trị của biến Y ở quan sát thứ i. Xi: là giá trị của biến X ở quan sát thứ i.

b1: Hệ số tung độ gốc hay hệ số chặn. b2: Hệ số dốc hay hệ số góc.

Để kiểm định ý nghĩa thống kê giả thiết: H0: b2 = b3 =... = bk = 0

(Nghĩa là: tất cả các hệ số độ dốc đồng thời bằng 0) đối lại H1: tất cả các hệ số độ dốc không đồng thời bằng 0.

Nếu F > Fa (k - 1, n - k), bác bỏ H0; ngược lại ta không thể bác bỏ H0, trong đó Fa (k - 1, n - k) là giá trị tới hạn của F tại mức ý nghĩa a và (k - 1) của bậc tự do tử số và (n - k) bậc tự do mẫu số.

Một cách khác, nếu giá trị p thu được từ cách tính F trên là đủ nhỏ, người ta có thể bác bỏ H0. Có nghĩa là giá trị p < 0,05 với mức ý nghĩa thống kê 95% thì có thể bác bỏ giả thuyết H0 khẳng định mơ hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.

Trong trường hợp 3 biến (Y và X2, X3), k là 3, trong trường hợp 4 biến, k là 4, ...

Tóm tắt chương 3

Trong chương này, tác giả đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện nhằm xây dựng, đánh giá các thang đo và mơ hình lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ vận tải container hàng hóa bằng đường biển tại khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện bằng 2 phương pháp, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.

Phương pháp nghiên cứu định tính thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm, qua bước nghiên cứu này, các thang đo đo lường các khái niệm cũng được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Kết quả ở giai đoạn nghiên cứu sơ bộ là cơ sở để thực hiện nghiên cứu chính thức trong việc thiết kế bảng câu hỏi. Phương pháp chọn mẫu sẽ xác định cỡ mẫu tối thiểu để thỏa mãn điều kiện của các phương pháp phân tích. Sau cùng là phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha và phân tích nhân tố EFA, và phân tích tương quan, phân tích hồi quy để kiểm định mơ hình và các giả thiết nghiên cứu. Việc trình bày những nội dung này sẽ cho ta biết cụ thể cách thức để nghiên cứu, phân tích và đọc kết quả phân tích trong chương tiếp theo.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ nghiên cứu trường hợp dịch vụ vận tải container hàng hóa bằng đường biển tại khu vực TP HCM (Trang 46 - 49)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(109 trang)