CH NGă3 :ăPH NGăPHỄPăNGHIểNăC U
3.3. MƠ HÌNH HI QUY TUY N TÍNH
H i quy tuy n tính là phép tốn h i quy nh m xem xét m i quan h tuy n tính gi a các bi năđ c l p v i bi n ph thu c theo d ngăđ ng th ng. Mơ hình h i quy tuy n tính
đ c th hi nătrênăđ th ph ngăphápăScatterătrênăm t ph ng hình h c Oxy nh m th hi n m i quan h tuy nătínhăđóăvƠăcácăđi m d li uăcóăxuăh ng t o thành m tăđ ng th ng.ă ng th ngăđóăcƠngărõărƠng thì mơ hình h i quy càng t t,ăng c l i n uăđ ng th ngăđóăcƠngăkhơngăđ c rõ ràng thì mơ hình h i quy ch c ch năđangăg p v năđ và không phù h p.
Ph ngătrìnhăh i quy trên m u nghiên c u:
Ph ngătrìnhăh iăquyăch aăchu n hóa Ph ngătrìnhăh i quy chu n hóa
0 1 1 2 2 ... n n Y=B +B X +B X + +B X + Y=1X1+2X2+ +... nXn + Trongăđó: • Y: bi n ph thu c; Trongăđó: • Y: bi n ph thu c;
37 • X X X1, 2, n: bi năđ c l p;
• B0: h ng s h i quy; • B B B1, 2, n: h s h i quy;
• : ph năd ă(đi m màu vàng t i màu xanh ho căng c l i).
• X X X1, 2, n: bi năđ c l p; • 1, 2, n: h s h i quy;
• : ph năd ă(đi m màu vàng t i màu xanh ho căng c l i).
B ng 3. 6.ăPh ngătrìnhăh i quy trên m u nghiên c u
Hình 3. 2.ă th Scatterăminhăhoaăchoăph ngătrìnhăh i quy tuy n tính
3.3.2. H iăquyăt ngăquanăPearson
Nh m xem xét m iăt ng quan gi a các bi nătr c khi phân tích h i quy tuy n tính b i,ăđ c bi t lƠt ngăquanăgi a bi n ph thu căắS hƠi lòng”ăv i các bi năđ c l p khác. Gi thuy tăđ căđ t ra H0 : r = 0. K t qu ki măđnh t:
− N u giá tr Sig. < 0.05: Bác b gi thuy t H0, ngh a lƠ r ≠ 0 m t cách cóỦ ngh a th ng kê, hai bi n cót ngăquanătuy n tính v i nhau;
− N u giá tr Sig. > 0.05: Ch p nh n gi thuy t H0, ngh a lƠ r = 0 m t cách có Ủ
ngh a th ng kê, hai bi n khơng cót ngăquanătuy n tính v i nhau.
Khiăđư xácăđnh hai bi n có m iăt ngăquanătuy n tính, chúng ta s xétăđ m nh/y u c a m iăt ngăquanănƠy thông qua tr tuy tăđ i c a r:
− |r| < 0.1: m iăt ngăquanăr t y u − |r| < 0.3: m iăt ngăquanăy u.
− |r| < 0.5: m iăt ngăquanătrungăbình. − |r| ≥ 0.5: m iăt ngăquanăm nh.
38 M căđ tácăđ ng c a t ng bi năđ c l p lên bi n ph thu căắS hƠi lòng”ăđ c xác
đnh c th b ngăph ngăpháp phân tích h i quy tuy n tính b i. NgoƠi ra, h i quy b i c ng cho phép chúng ta xácăđ nh s ph̀ h p t ng th c a mơ hình vƠđóng gópăt ngă đ i c a t ng nhân t d báo vƠo t ngăph ngăsaiăđ c gi i thích.
Gí tr R2 (R Square), R2 hi u ch nh (Adjusted R Square):
− Ph n ánh m căđ gi i thích bi n ph thu c c a các bi năđ c l p trong mơ hình h i quy;
− T p k t qu c a c 2 giá tr t daoăđ ng trong kho ng t 0ăđ n 1: + CƠng ti n v 1, mơ hình cóỦ ngh a cao;
+ CƠng ti n v 0, Ủ ngh a mơ hình y u.
Ki măđnh F:
− N u giá tr Sig. < 0.05: Mơ hình h i quy tuy n tính b i ph̀ h p v i t p d li u vƠ
có th s d ngăđ c;
− N u giá tr Sig. > 0.05: Mơ hình h i quy tuy n tính b i không ph̀ h p v i t p d
li u.
H s Durbin ậ Watson (DW): D̀ngăđ ki m tra hi năt ng t t ngăquanăchu i b c nh t
Giá tr bi n thiên t 0ăđ n 4, n u các ph n sai s khơng cót ngăquanăchu i b c nh t v i nhau thì
+ Giá tr s g n b ng 2;
+ N u giá tr cƠng nh vƠ ti n v 0: các ph n sai s cót ngăquanăthu n; + N u giá tr cƠng l n vƠ ti n v 4: các ph n sai s cót ngăquanănghch.
aăc ng tuy n VIF: H s phóngăđ iăph ngăsaiăVIFăd̀ngăđ ki m tra hi năt ng
đaăc ng tuy n,ăthôngăth ng:
− VIF > 10: x yăraăđaăc ng tuy n v i bi năđ c l p.
− N u s d ngăthangăđoăLikert,ăVIFă>ă2:ăx yăraăđaăc ng tuy n v i bi năđ c l p.
3.4. KI M TRA CÁC GI THUY T V S KHÁC BI T D A TRÊN PHÂN TệCHăPH NGăSAIăANOVAăVẨăT-TEST