5. Cấu trúc nghiên cứu
4.4. Phân tích hồi quy
4.4.1. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Độ phù hợp của mơ hình được đánh giá thơng qua hệ số xác định R² (R-quare) để kiểm định giả thuyết.
Bảng 4.25. Mơ hình tóm tắt sử dụng phương pháp ENTER
Mơ hình Hệ số R Phương R Bình R Bình Phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin-Watson Hệ số
1 .844a .712 .702 .28831 1.790
a. Biến độc lập: (Constant), F7, F6, F4, F5, F3, F1, F2 b. Biến phụ thuộc: S
Trước tiên, hệ số xác định trong bảng 4.23 là 0.712, thể hiện bảy biến độc lập trong mơ hình giải thích được 71.2% biến thiên của biến phụ thuộc sự thỏa mãn công việc. Với giá trị này (R² ≠ 0) thì mơ hình phù hợp.
Bênh cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 < Durbin-Watson < 3) và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của
từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn chung càng lớn (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Ngoài ra, kết quả của phân tích hồi quy chỉ đáng tin cậy khi các điều kiện sau đây được thỏa:
- Mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến - Các phần dư có phân phối chuẩn
- Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có sự tương quan giữa các phần dư) - Giả định phương sai của phần dư khơng đổi
Theo như bảng kết quả 4.26 phân tích dưới đây, ta thấy VIF lớn nhất chỉ bằng 2.284 do đó ta có thể kết luận mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Chỉ khi nào VIF vượt quá 10 thì mơ hình mới xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Bảng 4.26 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Consta nt) .183 .216 .848 .397 F1 .203 .039 .292 5.202 .000 .455 2.200 F2 .159 .041 .221 3.866 .000 .438 2.284 F3 .027 .040 .033 .675 .501 .611 1.636 F4 .112 .030 .163 3.768 .000 .761 1.315 F5 .120 .040 .144 3.035 .003 .630 1.587 F6 .297 .044 .305 6.801 .000 .712 1.405 F7 .043 .046 .040 .944 .346 .784 1.276 a.Biến phụ thuộc: S
Tiếp theo là kiểm định các phần dư có phân phối chuẩn. Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như sau: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích…Vì vậy chúng ta thực hiện
nhiều cách khảo sát khác nhau để dị tìm vi phạm. Nghiên cứu thực hiện khảo sát phân phối của phần dư bằng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram.
Nhìn vào biểu đồ tần số Histogram ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với trị trung bình mean = 3.85 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.528 gần bằng 1, nên ta có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm
Biểu đồ 4-1 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Kiểm định cho giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư):
Ta dùng đại lượng Durbin – Watson (d) để thực hiện kiểm định. Đại lượng d này có giá trị biến thiên từ 0 đến 3. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Kiểm định Durbin – Watson trong bảng 4.16 cho thấy kết quả d = 1.790 xấp xỉ gần bằng 2, ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau hay khơng có tương quan giữa các phần dư.
Kiểm định cho phương sai phần dư khơng thay đổi (khơng có tương quan giữa các phần dư):
Để biết được mơ hình có bị hiện tượng phương sai thay đổi chúng ta có thể dùng đồ thị Scatter Plot để giải thích. Qua biểu đồ ta nhận thấy giá trị phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 như trong hình sau, điều này chứng tỏ mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi