CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT
4.5 Kiểm định mơ hình nghiên cứu
4.5.1 Phân tích tương quan hệ số Pearson
Phân tích hồi quy được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc Sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công
ty sản xuất thiết bị điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trong mơ hình
nghiên cứu.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này.
Người ta sử dụng một thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Hệ số này ln nằm
trong khoảng từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng lẻo. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Giá trị của biến phụ thuộc và biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần thuộc biến phụ thuộc và biến độc lập đó.
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập (Phụ lục 08), các biến độc lập (1) Nhân sự (HUMAN); (2) Xử lý sự cố (RISK); (3) Mục tiêu dự án ( MISSION); (4) Gíam sát và phản hồi (CHECK); (5) Sự chấp nhận của khách hàng (ACCEPT); (6) Hỗ trợ của quản lý cấp cao (BOSS); (7) Kế hoạch dự án (PLAN) có tương quan với nhau nhưng rất thấp (với độ tin cậy 99%), do đó ta có kết luận ban đầu rằng khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy ra rất hạn chế.
Bên cạnh đó, biến phụ thuộc – sự thành cơng của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh có mối tương quan tuyến tính với tất cả 07 biến độc lập. Cụ thể qua hệ số tương quan như sau: HUMAN (0,609); RISK(0.133); MISSION (0.559); CHECK (0,155); ACCEPT( 0,127); BOSS (0.504); PLAN (0,051).Trong đó biến Nhân sự - HUMAN là có tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh (DA) với hệ số tương quan là 0,609. Như vậy, 07 biến độc lập kể trên và 01 biến phụ thuộc đã thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.
4.5.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính
Hệ số R2 là chỉ số dùng đề đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội. Hệ số R2 là phần biến thiên của biến phụ thuộc do mơ hình (các biến độc lập) giải thích
(Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 493). Tuy nhiên, mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2(0,564) thể hiện. Trong tình huống này, R2 điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (0,555) vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2. So sánh hai giá trị R2 và R2điều chỉnh ở Bảng 4.6, chúng ta sẽ thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Như vậy, với R2 điều chỉnh là 0,555 cho thấy sự tương thích của mơ hình với biến quan sát là tương đối và 55,5%
Mơ hình có thể được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mơ hình, 44,5% cịn lại liên quan tới những nhân tố chưa được xem xét tới trong nghiên cứu này.
Bảng 4.5 Bảng đánh giá độ phù hợp mơ hình hồi qui
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng
1 ,751a ,564 ,555 ,59386
4.5.3 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giảthuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tínhtổng thể để xem xét biến phụthuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp củacác biến độc lập. Nhìn vào Bảng 4.7 ta thấy rằng trị thống kê F = 63,050 được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ khác 0, giá trị sig. rất
nhỏ cho thấy mơ hình sửdụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0,0001).
Thêm vào đó, tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Varianceinflation factor) của các biến độc lập trong mơ hình đều <2 (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2008, trang 252) thể hiện tính đa cộng tuyến của các biếnđộc lập là không đáng kể và các biến trong mơ hình được chấp nhận.
Bảng 4.6 Kết quả phân tích kiểm định F
Mơ hình Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do df Độ lệch bình phương bình quân F Sig. 1 Phần hồi qui 133,415 6 22,236 63,050 ,000 a Phần dư 103,332 293 ,353 Tổng cộng 236,747 299
4.5.4 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh) và các biến độc lập (1- Nhân sự (HUMAN); 2-Xử lý sự cố (RISK); 3- Mục tiêu dự án ( MISSION); 4- Gíam sát và phản hồi (CHECK); 5- Sự chấp nhận của khách hàng (ACCEPT); 6- Hỗ trợ của quản lý cấp cao (BOSS) và 7 – Kế hoạch dự án (PLAN). Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ biến thiên của biến phụ thuộc
khi biết trước giá trị của biến độc lập. Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp Enter với tiêu chuẩn vào PIN là 0,05 và tiêu chuẩn ra POUT là 0,1. Kết quả phân tích được thể hiện như sau:
Bảng 4.7 Kết quả hồi phân tích hồi qui của mơ hình bằng phương pháp Enter
Mơ hình
Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh
t Sig.
Thống kê tính cộng tuyến
B Độ lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
Hằng số -1,116 ,270 -4,131 ,000 MISSION ,362 ,052 ,314 7,005 ,000 ,739 1,353 BOSS ,243 ,046 ,231 5,296 ,000 ,782 1,279 HUMAN ,398 ,046 ,381 8,662 ,000 ,770 1,299 ACCEPT ,168 ,038 ,175 4,440 ,000 ,957 1,045 CHECK ,054 ,038 ,057 1,415 ,158 ,912 1,097 RISK ,054 ,035 ,061 1,556 ,121 ,960 1,042 a. Biến độc lập : DA
Qua phân tích hồi quy cho thấy mơ hình xây dựng phù hợp với dữ liệu thu được và kết quả ban đầu là sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công
theo Bảng 4.7, ngoại trừ nhân tố CHECK và RISK do có giá trị sig lớn hơn 0.05 nên khơng có ý nghĩa thống kê. Khi dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính thì 04 giả định về nhân sự (HUMAN), mục tiêu (MISSION), sự hỗ trợ của quản lý cấp cao (BOSS) và sự chấp nhận của khách hàng (ACCEPT) được thoả mãn.
Điều này đồng nghĩa với việc các nhà quản lý cần chú ý nhiều đến nhân tố này khi triển khai các chiến lược và chính sách cho các dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất thiết bị điện, điện tử để đạt hiệu quả cao nhất. Cũng phải nói thêm rằng các hệ số Beta chuẩn hóa đều > 0 cho thấy các biến độc lập đều tác động thuận chiều với sự thành công của các dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất thiết bị điện, điện tử ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Như vậy, các nhà quản lý tại các nhà máy cần phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao sự thành công của các dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại đây.