Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0,860a 0,740 0,726 0,276 1,992 a. Predictors: (Constant), KT, NT, NC, TT, MT, ĐT b. Dependent Variable: CSKT Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Kết quả trong bảng 4.14 cho thấy hệ số Durbin – Watson (d) = 1,992. Tiếp theo, tác giả dị tìm trị số thống kê trên du trong bảng thống kê Durbin – Watson. Với số quan sát là 120, số biến giải thích là 6, độ tin cậy 95%, mức ý nghĩa 5% thì trị số thống kê trên du = 1,817. Như vậy, du = 1,817 < d =1,992 < 4 – du = 2,183. Kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan hay khơng có tương quan chuỗi của phần dư trong mơ hình hồi quy.
4.5.1.4. Kiểm định giả định phương sai của phần dư không đổi
Tác giả sử dụng đồ thị scatter plot với trục hồnh là Giá trị dự đốn chuẩn hóa9, trục tung là phần dư chuẩn hóa10 để kiểm định giả định phương sai của phần dư khơng đổi cho kết quả trong hình 4.2 dưới đây:
9 Từ gốc tiếng Anh: Regression Standardized Predicted Value
Hình 4.2. Đồ thị Scatter plot phân phối của phần dư hồi quy chuẩn hóa
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Đồ thị ở hình 4.2 cho thấy các giá trị phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh giá trị 0 (đường nằm ngang), nghĩa là phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa độc lập với nhau và phương sai của phần dư không thay đổi. Kết luận giả định phương sai của phần dư không đổi không bị vi phạm.
4.5.2. Kết quả phân tích hồi quy bội
Từ các nhân tố tác động thu được trong phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả xây dựng phương trình hàm hồi quy có dạng như sau:
CSKT = 1TT + 2NC + 3MT + 4ĐT + 5KT + 6NT + C Trong đó:
1, 2, 3, 4, 5, 6: Các hệ số hồi quy chuẩn hóa, cho biết mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng đến sự lựa chọ CSKT của các doanh nghiệp tại Đà Lạt.
C: hằng số trong phương trình hồi quy, đại diện cho hệ số góc
4.5.2.1. Kiểm định hệ số hồi quy
Kết quả kiểm định hệ số hồi quy bằng phương pháp đưa biến vào là Enter ở bảng 4.15 dưới đây: