CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.5.4. Phương pháp phân tích hồi qui đa biến.
Dùng để tính toán các hệ số hồi qui của mô hình và các số liệu thống kê cần thiết để đánh giá mô hình nghiên cứu. Bên cạnh để đánh giá sự phù hợp của mô hình, nghiên cứu sẽ tính đến sai số chuẩn của ước lượng, hệ số xác định, đồng thời sử dụng phương pháp kiểm định thống kê để kiểm định ý nghĩa toàn diện của mô hình và đánh giá ý nghĩa của từng biến độc lập riêng biệt. Phân tích và đánh giá các nhân tố (biến độc lập) ảnh hưởng đến kết quả xuất khẩu (biến phụ thuộc) của các doanh nghiệp. Sau đó, sử dụng mô hình để dự đoán hoặc ước lượng giá trị trung bình của kết quả xuất khẩu.
Từ kết quả phân tích tương quan hồi qui đa biến sẽ giải quyết được mục tiêu giải thích mối tương quan và mức độ tác động của từng yếu tố đầu vào đối với yếu tố đầu ra là kết quả xuất khẩu. Dựa vào cơ sở này, bằng phương pháp suy diễn, nghiên cứu sẽ đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao kết quả xuất khẩu đối với doanh nghiệp, đồng thời kiến nghị cơ quan nhà nước các chính sách cần hỗ trợ, điều chỉnh cho ngành thủy sản tỉnh phát triển với mục tiêu phát triển ngành thủy sản phát triển hiệu quả và bền vững.
Khi sử dụng phương pháp hồi qui đa biến, các yêu cầu kiểm định đặt ra cần quan tâm để mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê và phù hợp nhất. Các thủ tục đó
sẽ được đề tài thực hiện các phương pháp sau :
- Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, một trong những yêu cầu của mô hình hồi qui là các biến độc lập không có tương quan với nhau, nếu yêu cầu này không được thỏa mãn, sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Cách phát hiện mô hình có tồn tại đa cộng tuyến là dùng nhân tố phóng đại phương sai VIF. Trong thống kê , giá trị VIF ≥ 10 thì xem như mô hình xảy ra đa cộng tuyến.
- Kiểm tra giả không có sự tương quan giữa các phần dư. Với phần mềm SPSS sẽ tính toán cho luôn kết quả về số thống kê Durbin Watson ( D), áp dụng qui tắc kiểm định như sau :
*. Nếu 1 < D < 3 thì kết luận mô hình không có tương quan. *. Nếu 0 < D < 1 thì kết luận mô hình có tương quan dương (+). *. Nếu 3 < D < 4 thì kết luận mô hình có tương quan âm (-).
- Trong các giả định liên quan đến phần dư, giả định phương sai không đổi tại các giá trị khác nhau của các biến độc lập. Việc kiểm tra xem giả định này có bị vi phạm hay không, đề tài sẽ thực hiện ngay trên đồ thị Scatter giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự báo chuẩn hóa. Nếu quan sát trên đồ thị không có mối quan hệ nào giữa 2 đại lượng này, thì có thể đi đến kết luận giả định không bị vi phạm, còn ngược lại giữa 2 giá trị này có sự tương quan, điều này chứng tỏ giả định bị vi phạm (Nguồn: Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội, nhà xuất bản Thống Kê, 2008 ).
Ngoài ra, nghiên cứu sẽ áp dụng đầy đủ các thủ tục khác như đánh giá độ phù hợp của mô hình, đánh giá ý nghĩa toàn diện của mô hình, đánh giá ý nghĩa của từng biến độc lập, kiểm tra sự phù hợp khi lựa chọn mô hình hồi qui tuyến tính,...
2.6. Tóm tắt chương 2
Trong chương này tác giả trình bày sơ lược đối tượng nghiên cứu, bước tiếp theo là xây dựng bảng câu hỏi và đánh giá sơ bộ các thang đo, kế tiếp là mô tả đo lường các biến phụ thuộc (kết quả xuất khẩu) và các biến độc lập gồm (rào cản marketing và các đặc trưng doanh nghiệp) trong mô hình. Sau đó tác giả mô tả lại phương pháp lấy mẫu và các phương pháp phân tích khi thực hiện nghiên cứu.