CHƯƠNG III : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH HỒI QUY
Khi các giá trị của thang đo đã đảm bảo ta tìm hiểu mối quan hệ giữa phong cách lãnh đạo và sức khỏe thể chất, tâm lý, xã hội của nhân viên bằng phân tích hồi quy bội MLR. Đây là phương pháp để kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa các đại lượng.
Hình 3.1 :Mơ hình trong hồi quy bội
Phương trình trong hồi quy bội:
Yi = f(Xi) + εi = β0 + β1X1i + ...+βpXpi + εi
Để ước lượng mơ hình MLR tác giả dùng phương pháp bình phương bé nhất OLS (Ordinary Least Squares). Nguyên tắc của phương pháp ước lượng các hệ số β là cực tiểu biến thiên phần dư SSe. Cực tiểu phần dư có nghĩa là đường hồi quy dùng để biểu diễn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Yi và các biến độc lập Xi có sai số nhỏ nhất.
Hay nói cách khác, đường này biểu diễn tốt nhất mối quan hệ giữa Xi và Yi. Giá trị ước lượng OLS của các hệ số β là giá trị ước lượng của các hệ số này làm cực tiểu biến thiên phần dư SSe.
SSe = ∑
∑
̂ ∑
∑
Phương trình hồi quy bội của ước lượng OLS:
̂i = ̂0 + ̂1X1i +...+ ̂kXki ...+ ̂pXpi
Trong phân tích hồi quy ta cần chú ý một số kiểm định như sau:
Kiểm định t để kiểm định xem đường hồi quy trong đám đơng có đi qua điểm gốc tọa độ hay không và mối quan hệ giữa X và Y trong đám đông. Với giả thuyết H0 : β0 = 0 và β1 = 0, giả thuyết nghiên cứu β0 ≠ 0 và β1 ≠ 0.
Hệ số xác định R2 trong mẫu là phần biến thiên của biến phụ thuộc do các biến độc lập giải thích. Trong mơ hình hồi quy bội do có nhiều biến độc lập nên ta sử dụng hệ số xác định điều chỉnh R2adj để thay thế R2.
(Nguyễn Đình Thọ, 2011) Kiểm định F là kiểm định ý nghĩa toàn diện của đường hồi quy ước lượng, nghĩa là xem biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với các biến độc lập hay khơng.
Giả thuyết H0: b2=b3=…= bk=0 (nghĩa là: tất cả các hệ số độ dốc đồng thời bằng 0) đối lại H1: không phải tất cả các hệ số độ dốc đồng thời bằng 0.
F=
ESS: Tổng bình phương phần biến thiên giải thích được bằng hàm hồi quy. RSS: Tổng bình phương phần dư
n : Số mẫu; k: Số biến độc lập
Nếu giá trị p thu được từ cách tính F trên là đủ nhỏ (< 0,05), người ta có thể bác bỏ H0 ( Gujarati, 2004 theo bản dịch của Băng Tâm và cộng sự, 2012).
Sử dụng đồ thị Histogram, P-P plot và Scatter để kiểm định phân phối chuẩn và phương sai không đổi của phần dư.