CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.3.2 Phân tích hồi quy:
Phương trình hồi qui bội biểu diễn mối quan hệ giữa các yếu tố của văn hóa và lợi thế cạnh tranh có dạnh như sau:
Y = 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 + 6X6 Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc thể hiện lợi thế cạnh tranh
1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 : là các hệ số hồi quy X1 : Đặc điểm nổi trội
X2 : Phong cách lãnh đạo
X3 : Cách thức quản lý nhân viên X4 : Chất keo gắn kết
X5 : Điểm nhấn chiến lược X6 : Tiêu chí thành cơng
Dựa vào phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, ta sử dụng phương pháp đưa vào các biến cùng một lượt (phương pháp enter).
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày ở Bảng 4.5, Bảng 4.6, Bảng 4.7:
Bảng 4.6: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của
ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
1 .736a .542 .530 .43815 1.920
Bảng 4.7: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình (Kiểm định ANOVA)
Mơ hình Tổng bình hương df Bình phương trung bình F Sig
Hồi quy 56.229 6 9.372 48.817 000b
Phần dư 47.610 248 .192
Tổng 103.839 254
Bảng 4.8: Hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
Hằng số .155 .213 .730 .466 DC .193 .039 .223 4.886 .000 .890 1.124 OL .273 .039 .330 7.013 .000 .836 1.196 ME .100 .032 .159 3.090 .002 .695 1.439 OG .101 .035 .150 2.911 .004 .700 1.429 CE .148 .050 .151 2.911 .003 .725 1.379 CS .140 .043 .180 3.222 .001 .590 1.694
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) khi đánh giá mơ hình hồi quy tuyến tính bội, hệ số R2 dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Trong đó, hệ số R2 hiệu chỉnh cũng được sử dụng dùng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình tuyến tính .
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội ta có R2 = 0.542 và R2 hiệu chỉnh = 0.530. Điều này nói lên mức độ thích hợp của mơ hình là 53% hay nói cách khác mơ hình này giải thích được 53% biến thiên của nhân tố lợi thế cạnh tranh là do các biến trong mơ hình và 47% cịn lại biến thiên của nhân tố lợi thế cạnh tranh được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xét đến. Kết quả cho thấy mơ hình là phù hợp, có mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc của mơ hình.
Kết quả kiểm định cho thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu .
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là biến độc lập có sự tương quan chặt chẽ với nhau. Nó cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ. Để tránh diễn giải sai lệch với kết quả hồi quy so với thực tế cần phải đánh giá, đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn. Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF = Variance inflation factor) từ 1.124 đến 1.694 < 2 nên có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể. Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Có thể n tâm sử dụng phương trình hồi quy. Giá trị VIF = 1/Tolerance (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005).
Tất cả 6 biến độc lập đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (do hệ số dương). Điều này có nghĩa là: nếu văn hóa doanh nghiệp thơng qua đặc điểm nổi trội, phong cách lãnh đạo, cách thức quản lý nhân viên, chất keo gắn kết, điểm nhấn chiến lược, tiêu chí thành cơng tang thì lợi thế cạnh tranh tang và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi).
Phương trình hồi quy bội chuẩn hóa được xác định như sau:
CA = 0.223DC + 0.330OL + 0.159ME + 0.150OG + 0.151CE + 0.180CS
Trong đó:
DC: Đặc điểm nổi trội OL: Phong cách lãnh đạo
ME: Cách thức quản lý nhân viên OG: Chất keo gắn kết
CE: Điểm nhấn chiến lược CS: Tiêu chí thành cơng CA: Lợi thế cạnh tranh
Để xác định tầm quan trọng của DC, OL, ME, OG, CE, CS trong mối quan hệ với CA cần căn cứ vào hệ số . Nếu trị tuyệt đối hệ số của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến CA. Từ phương trình hồi quy trên, tác giả đưa ra nhận xét như sau: phong cách lãnh đạo trong doanh nghiệp ảnh
hưởn mạnh nhất đến lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp vì = 0.330 lớn nhất trong các , tiếp theo là đặc điểm nổi trội ( = 0.223), tiêu chí thành cơng ( = 0.180), cách thức quản lý nhân viên ( = 0.159), điểm nhấn chiến lược ( = 0.151) và cuối cùng là chất keo gắn kết ( =0.150)
Từ kết quả phân tích trên, tác giả nhận thấy tất cả các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 đều được chấp nhận, nghĩa là gia tăng những yếu tố này sẽ làm gia tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Kết quả
H1 Đặc điểm nổi trội có tác động tích cực đến lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Chấp nhận H2 Phong cách lãnh đạo có tác động tích cực đến lợi thế
cạnh tranh của doanh nghiệp. Chấp nhận H3 Cách thức quan lý nhân viên có tác động tích cực đến lợi
thế cạnh tranh của doanh nghiệp..
Chấp nhận H4 Chất keo gắn kết có tác động tích cực đến lợi thế cạnh
tranh của doanh nghiệp.
Chấp nhận H5 Điểm nhấn chiến lược có tác động tích cực đến lợi thế
cạnh tranh của doanh nghiệp. Chấp nhận H6 Tiêu chí thành cơng có tác động tích cực đến lợi thế cạnh
tranh của doanh nghiệp.
- Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy:
+ Giả định về phân phối chuẩn của phần dư:
Hình 4.1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Dựa vào đồ thị có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean = -1.95E-15 và độ lệch chẩn Std.Dev. = 0.988 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn, khơng bị bi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ P-P của phần dư chuẩn hóa
Biểu đồ P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ phân tán
Qua biểu đồ phân tán, ta thấy phần dư được phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai của phần dư khơng đổi không bị vi phạm.