CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.7 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.7.5 Kiểm định hồi quy tuyến tính bội
3.7.5.1 Kiểm định ma trận tương quan
Ma trận tương quan (ma trận Pearson correlation), bài nghiên cứu Nhóm tác giả sử dụng ma trận này để kiểm định độ tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
Với giá trị sig < 0.05 thì hệ số tương quan (Rxy) có nghĩa, theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) mức độ giá trị của hệ số Rxy thể hiện như sau:
- Điều kiện giá trị Rxy nằm trong khoản −1 ≤ 𝑅𝑥𝑦 ≤ 1
Rxy có giá trị gần 1: thì mối tương quan dương mạnh mẽ. Rxy có giá trị gần -1: mối tương quan âm mạnh mẽ.
- Rxy = 1: các điểm biểu diễn trên thị Scatter sẽ nằm trên cùng một đường thẳng, điều này thể hiện mối tương quan giữa biến độc lập và phụ thuộc là tuyệt đối.
34
3.7.5.2 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), Nghiên cứu được kiểm định với Sig < 0,05. Mơ hình hồi quy bội trong đề tài:
𝑌 = 𝐵0 + 𝐵1𝑋1+ 𝐵2𝑋2+ 𝐵3𝑋3+ 𝐵4𝑋4+ 𝐵5𝑋5+ 𝐵6𝑋6+ 𝑈𝑖
Trong đó: Y: biến phụ thuộc – “kết quả làm việc”
𝑋𝑖: biến độc lập – các nhân tố của QTNNL
𝑈𝑖: biết độc lập ngẫu nhiên.
Để kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy, sử dụng phương pháp kiểm định hệ số 𝑅2 – thể hiện tỷ lệ biến động của biến phụ thuộc mà được giải thích bởi biến độc lập, là sự phụ thuộc của biến phụ thuộc vào biến độc lập, và hệ số F – dùng để kiểm tra 𝑅2 có ý nghĩa hay khơng. Trong đó
Nếu 𝑅2 khác 0 thì kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi có ý nghĩa thống kê. Đặt giả thuyết 𝑅2 =0, thì có 2 trường hợp sau:
- 0 ≤ 𝑅2 ≤ 1: giải thích tương đối 𝑅2 sự thay đổi của “kết quả làm việc” bởi các “nhân tố của QTNNL”.
- 𝑅2 = 1: mức độ giải thích của “các nhân tố QTNNL” là 100% cho “kết quả làm
việc”
- 𝑅2 = 0 sự thay đổi của “kết quả làm việc” không được xác định bởi các nhân tố
trong mơ hình.
Kiểm định F, hệ số F được tính theo 𝑅2 và Sig, nếu Sig càng nhỏ thì có thể bác bỏ giả thuyết H0 (𝐵1 = 𝐵2 = 𝐵3 = 𝐵4 = 𝐵5 = 𝐵6 = 0), đạt mức ý nghĩa khi Sig < 0,05
3.7.5.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), hiện tượng đa cộng tuyến thể hiện các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có mối tương quan chặt chẽ với nhau. VIF (hệ số phương sai phóng đại), người ta thường sử dụng hệ số này để phát hiện ra có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hay khơng. Mức độ giá trị của VIF:
35 - VIF > 2: xuất hiện đa cộng tuyến.
- VIF < 2: khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. - VIF > 10: chắc chắn có đa cộng tuyến.
3.7.5.4 Kiểm định liên hệ tuyến tính
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), sử dụng kiểm định liên hệ tuyến tính để kiểm tra các giá trị trục tung và trục hoành của biểu đồ Scatter Plot có phân bố đều hay khơng, xem xét có vi phạm giả định hay khơng. Kiểm định dựa vào hệ số Sig, nếu Sig > 0.05 thì giả định không bị vi phạm.
3.7.5.5 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Để kiểm định phân phối chuẩn của phần dư cần quan sát biểu đồ Histogram và biểu đồ P-P plot. Đối với biểu đồ Histogram có phần dư gần chuẩn hóa thì độ lệch chuẩn xấp xỉ 1, giá trị trung bình xấp xỉ 0. Cịn biểu đồ P-P plot có các điểm tập trung gần sát đường chéo thì có phân phối chuẩn. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011).
3.7.5.6 Kiểm định tính độc lập của phần dư
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kiểm định bằng đại lượng d (Durbin-Watson). Mức độ giá trị của đại lượng d biểu thị:
- 𝑑 ≈ 2: các phần dư không tương quan với nhau.
- 𝑑 < 2: có tương quan thuận giữa các phần dư gần nhau.
- 2 < 𝑑 < 4: phần dư xảy ra tương quan nghịch.
Tóm tắt chương 3: Chương này đã trình bày quy trình thực hiện nghiên cứu, quá
trình xây dựng mơ hình nghiên cứu, thang đo, bảng khảo sát chính thức. Trong quá trình điều tra sơ bộ, quy mơ và mơ hình nghiên cứu đã được hiệu chỉnh, bao gồm phỏng vấn chuyên gia và thảo luận, cũng như khảo sát công chức. Các chuyên gia cho rằng, tất cả các nhân tố sẽ tác động tích cực đến kết quả cơng việc. Do đó, 6 nhân tố vẫn giữ nguyên trong mơ hình. Ngồi ra, bài này trình bày các phương pháp xử lý dữ liệu của nghiên cứu bao gồm: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích ma trận tương quan, kiểm định sự phù hợp
36
của mơ hình, kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định liên hệ tuyến tính, kiểm định phân phối chuẩn của phần dư, kiểm định tính độc lập của phần dư.
37