Ta thấy các hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 10 do đó khơng hề có hiện tượng đa cộng tuyến ở đây (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr. 252).
Như vậy theo kết quả phân tích ta có cơng thức hồi quy tuyến tính theo hệ số Beta chuẩn hóa như sau:
P = 0,3F1 + 0,099F2 + 0,022F3 + 0,005F4 + 0,526F5
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.068 .440 2.427 .017 F1 .227 .052 .300 4.327 .000 .719 1.391 F2 .090 .055 .099 1.627 .106 .937 1.068 F3 .027 .076 .022 .361 .719 .933 1.072 F4 .004 .052 .005 .082 .934 .952 1.050 F5 .376 .049 .526 7.626 .000 .727 1.376 a. Dependent Variable: P
Ta thấy rằng quyết định của doanh nghiệp bị tác động chủ yếu từ yếu tố F1 (Chất lượng) và yếu tố F5 (Giá cả) của nhà cung cấp Hàn Quốc. Các biến còn lại khơng có khả năng tác động lớn đến quyết định. Do đó có thể giải thích vì sao ý nghĩa thống kê của biến F2 (sig=0,106), biến F3 (sig=0,719) và biến F4 (sig=0,934) đều lớn hơn 5%. Các biến này khơng có ý nghĩa thống kê thể hiện sự ảnh hưởng lên biến phụ thuộc là “Quyết định lựa chọn” của doanh nghiệp.
Như vậy tác giả đã phân tích và loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương quan thấp so với quyết định chọn lựa cuối cùng của doanh nghiệp. Phương trình hồi quy tuyến tính chỉ ra hệ số tác động của biến “Chất lượng” lên “Quyết định” là 0,3 khi biến F1 thay đổi 1 đơn vị, và hệ số tác động của biến “Giá cả” lên “Quyết định là 0,526 khi biến F5 thay đổi 1 đơn vị.
4.5.4. Dị tìm sự vi phạm các giả thiết trong mơ hình:
Giả định thứ 1: giả định về liên hệ tuyến tính. Tác giả sử dụng biểu đồ phân tán Scatter plot với giá trị phần dư (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standarized predicted residual) trên trục hồnh.
Hình 4.2 bên dưới sẽ cho ta thấy đồ thị quan hệ tuyến tính giữa 2 biến là phân tán ngẫu nhiên và khơng có một sự vi phạm về quan hệ tuyến tính nào ở đây.
Giả định thứ 2: giả định về phân phối chuẩn và phần dư. Tác giả sử dụng biểu đồ tần số (Histogram, P-P plot) của các phần dư đã được chuẩn hóa để kiểm tra giả định này.
Hình 4.3 cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ là phân phối chuẩn. Giá trị trung bình (Mean) = 1.87 * 10-15, và độ lệch chuẩn (Std. Dev) = 0,98 ~ 1. Điều này chứng minh giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm
Hình 4.3: Biểu đồ tần số của giá trị phần dư
Hình 4.4 biểu diễn biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phát tán quá xa và dao động xung quanh đường kì vọng. Do đó ta có thể kết luận về giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm
Hình 4.4 Đồ thị tần số P-P plot
Giả định thứ 3: giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư). Tác giả đề cập đến yếu tố này ở phần đầu mơ hình tuyến tính thơng qua hệ số Durbin-Watson = 1,687 trong bảng 4.9. Hệ số này rơi vào khoảng 1,5 ÷ 2 cho thấy khơng có mối quan hệ tương quan giữa các phần dư trong mơ hình tương quan tuyến tính.
Giả định thứ 4: giả định về khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập, thông qua việc đo lường hiện tượng đa cộng tuyến (Collinearity Diagnostics). Tác giả cũng đã đề cập đến yếu tố này ở phần trên thông qua hệ số VIF (Variance Inflation Factor) của các nhân tố đều bé hơn 2. Điền này cho thấy khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đa biến.
Như vậy, ta có thề kết luận rằng mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là hồn tồn phù hợp và khơng có một sự vi phạm giả định cần thiết nào.
4.6. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu:
Dựa vào kết quả phân tích trình bày trong bảng 4.19, ta có kết quả kiểm định các giả thuyết được trình bày ở bảng 4.20 sau: