2.2 .Thực trạng ngành logistics Việt Nam
3.4 Kế hoạch phân tích dữ liệu
3.4.4 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được tiến hành theo các bước sau (Hoàng Trọng và
Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1)[13]:
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các 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. Ma trận hệ số tương quan là một ma trận vuông gồm các hệ số tương quan. Tương quan của một biến nào đó với chính nó sẽ có hệ số tương quan là 1 và chúng có thể được thấy trên đường chéo của ma trận. Mỗi biến sẽ xuất hiện hai lần trong ma trận với hệ số tương quan như nhau, đối xưng nhau qua đường chéo của ma trận.
Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem như đã xác định đúng hướng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và các biến còn lại gọi là các biến độc lập.
Sau đó, dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính bội.
¾ Đối với giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau, sử dụng đồ thị phân tán
giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa. Chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên
trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, không tạo thành một hình dạng nào. ¾ Đối với giả định về phân phối chuẩn của phần dư, sử dụng biểu đồ tần số của các
phần dư. Nếu trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì có thể kết luận rằng giả
định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
¾ Đối với giả định về tính độc lập của sai số tức khơng có tương quan giữa các phần
dư, đại lượng thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề
nhau. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan, giá trị d sẽ gần bằng 2.
¾ Đối với giả định phương sai của sai số không đổi, kiểm tra phương sai của sai số
không thay đổi có bị vi phạm hay khơng bằng kiểm định tương quan hạng Spearman, với giả thuyết Ho là hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Nếu kết quả kiểm định không bác bỏ giả thuyết Ho thì kết luận phương sai của sai số khơng thay đổi. Phương trình hồi quy tuyến tính bội có nhiều biến giải thích thì hệ số tương quan hạng có thể tính giữa trị tuyệt đối của phần dư với từng biến riêng.
¾ Đối với giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường hiện
tượng đa cộng tuyến), sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance inflation
factor), nếu VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Tiếp theo là đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R2 và hệ số R2 điều chỉnh. Hệ số R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều
biến sẽ càng phù hợp hơn với tập dữ liệu. Để giải quyết tình huống này, hệ số R2 điều
bội. Hệ số R2 điều chỉnh không nhất thiết phải tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa
thêm vào mơ hình. Hệ số R2 điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình
huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R2. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là
một phép kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy. Kiểm định t trong bảng các thông số thống kê của từng biến độc lập dùng để kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Sử dụng phương pháp Enter, SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến.
Sau cùng sẽ hiệu chỉnh mơ hình lý thuyết. Sau khi hiệu chỉnh mơ hình xong, viết phương trình hồi quy tuyến tính bội, dựa vào các hệ số hồi quy riêng phần để xác định mức
độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng về môi trường dịch vụ logistics của nhà
cung cấp dịch vụ logistics. Hệ số hồi quy riêng phần của nhân tố nào càng lớn thì mức độ
ảnh hưởng của nhân tố đó đến sự hài lịng của nhà cung cấp dịch vụ logistics càng cao, nếu
cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng theo chiều thuận và ngược lại.
Tóm tắt chương 3
Chương ba đã trình bày quy trình nghiên cứu, thang đo sử dụng cho nghiên cứu, tiến độ thực hiện nghiên cứu và kế hoạch phân tích dữ liệu thu thập được. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu. Chương 4 này sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng, hoàn chỉnh các thang đo và kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu cũng như kiểm định các giả thuyết đã đề ra.
4.1 Mô tả mẫu
Tổng số bảng câu hỏi được phát ra và gởi qua thư điện tử là 240 bảng. Trong đó, 60
bảng được phát trực tiếp, 180 bảng được gởi qua thư điện tử. Kết quả thu về trực tiếp 59
bảng, phản hồi qua thư điện tử là 159 bảng. Tổng cộng thu về là 218 bảng. Trong tổng số 218 bảng thu về có 18 bảng không hợp lệ do bị thiếu nhiều thông tin. Kết quả là 200 bảng câu hỏi hợp lệ được sử dụng để làm dữ liệu cho nghiên cứu (danh sách 200 công ty tham gia phản hồi bảng câu hỏi khảo sát xem phụ lục 2.1). Chức danh giám đốc chiếm tỷ lệ 10,5%, chức danh trưởng phòng chiếm tỷ lệ 41,5% và chức danh trưởng bộ phận chiếm tỷ lệ 48%. 10.50% 48% 41.50% Trưởng bộ phận Giám đốc Trưởng phòng
Qua bảng kết quả thống kê mô tả (bảng số 1, phụ lục 4), 38 biến thuộc sáu nhân tố đo lường sự hài lịng về mơi trường dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ logistics có
điểm trung bình từ 2,93 đến 4,95 cho thang đo 7 mức độ, cho thấy khách hàng chưa hoàn
toàn thật sự hài lịng về mơi trường dịch vụ logistics tại Tp.HCM. Điều này cũng hợp lý vì trên thực tế rất nhiều nhà cung cấp dịch vụ logistics đã phàn nàn nhiều về môi trường dịch vụ logistics tại Tp.HCM. Mặc khác, sự cảm nhận của từng nhà cung cấp dịch vụ logistics về môi trường dịch vụ logistics là khác nhau.
Qua bảng kết quả thống kê mô tả (bảng số 2, phụ lục 4), 3 biến thuộc thang đo mức độ hài lòng cũng được nhà cung cấp dịch vụ logistics đánh giá ở mức chưa thật sự hài lịng, có
điểm trung bình từ 3,61 đến 4,01 cho thang đo 7 mức độ. Điều này cũng phù hợp với thực
tế về sự hài lòng về môi trường dịch vụ logistics hiện nay của nhà cung cấp dịch vụ logistics tại Tp.HCM