3.5 Phƣơng pháp xử lý số liệu
3.5.5 Phân tích hồi quy
Nếu kết luận được hai biến có mối quan hệ tuyết tính chặt chẽ với nhau qua hệ số tương quan r, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa hai biến và xem như đã xác định đúng hướng của mối quan hệ nhân quả có thật giữa chúng thì ta có thể xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính trong đó có một biến là biến phụ thuộc (biến hiệu suất của nhân viên) và biến kia là biến độc lập (biến sự đổi mới). Trong phân tích hồi quy tác giả sẽ tiến hành:
Thứ nhất, đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình bằng hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh. Hệ số R2 là hệ số xác định thể hiện tỷ trọng của tổng biến thiên của biến phụ thuộc có thể giải thích được bởi biến thiên của biến độc lập, R2 dao động từ 0 đến 1, R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu chạy hồi quy. Nếu R2 càng gần về 0 thì mơ hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng để chạy hồi quy. Hệ số R2 hầu như không giảm khi chúng ta thêm biến độc lập mới vào mơ hình. Đều này gây ra khó khăn trong việc so sánh các mơ hình trước và sau khi thêm biến mới vào mơ hình.
Vì vậy để xem xét mức độ tác động khi chúng ta thêm biến mới vào mơ hình có làm giảm bậc tự do hay việc thêm biến mới vào mơ hình có đủ năng lực giải thích để bù đắp cho sự mất mát khi giảm bậc tự do hay khơng thì trong nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh. Hệ số R2 hiệu chỉnh thể hiện phần trăm tổng biến thiên của biến phụ thuộc (hiệu suất của nhân viên) có thể được giải thích được bởi tất cả các biến độc lập (sự đổi mới) đã được điều chỉnh cho số biến sử dụng. Việc sử dụng hệ số R2 sẽ giúp chúng ta giảm thiểu việc đưa quá nhiều biến không cần thiết vào mơ hình và nó cũng hữu dụng trong việc so sánh mơ hình. Thơng thường hệ số R2
hiệu chỉnh nhỏ hơn giá trị của R2.
Để kiểm tra tổng thể mơ hình tương quan đa biến, tác giả sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai để kiểm định sự phù hợp của mơ hình, qua đó xem xét biến phụ thuộc (hiệu suất của nhân viên) có quan hệ tuyến tính với biến độc lập (sự đổi mới) hay khơng qua việc kiểm định giả thuyết:
H0: R2 =0 (Khơng có mối quan hệ giữa sự đổi mới và hiệu suất của nhân viên)
H1: R2 # 0 (Tồn tại ít nhất một mối quan hệ giữa sự đổi mới và hiệu suất của nhân viên)
Với mức ý nghĩa 5% nếu: Sig < 0.05: Bác giả thuyết H0 Sig ≥ 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0
Thứ 2, kiểm định các giả định trong mơ hình hồi quy bội: Các biến độc lập khơng có mối quan hệ tương quan cao với nhau (khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau); Các sai lệch ngẫu nhiên có phân phối chuẩn; giả định khơng có sự tương quan giữa các phần dư.