Bảng 3.20 cho thấy 5 biến độc lập (THNH, CSCV, TTGD, HTCT, NVNH) có mối quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc (LCNH) với hệ số tương quan r và mức ý nghĩa Sig. (2-tailed: kiểm định 2 phía) nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05 (5%). Tuy nhiên, 2 biến độc lập STT và AHNT lại có mức ý nghĩa Sig. lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Do vậy, cần phải xem xét kỹ mối quan hệ của 2 biến này với biến phụ thuộc LCNH khi đưa vào phân tích hồi qui đa biến. Mặt khác, có thể nhận thấy hầu hết các biến độc lập khơng có mối quan hệ tương quan tuyến tính với nhau nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, sơ bộ có thể kết luậncác biến độc lập có thể được đưa vào mơ hình hồi qui đa biến để giải thích cho biến phụ thuộc.
3.4.5. Phân tích hồi qui
Các biến độc lập được đưa vào mơ hình hồi qui tuyến tính bội để giải thích cho biến phụ thuộc. Mơ hình hồi qui tuyến tính bội có dạng như sau:
LCNH = β0 + β1THNH + β2CSCV + β3TTGD + β4HTCT + β5STT + β6AHNT +β7NVNH + ei
Phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinary least square – OLS) được sử dụng để xác định các hệ số hồi qui riêng phần (βk).
3.4.5.1. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội với tập dữ liệu mẫu được đánh giá thông qua hệ số xác định R2
điều chỉnh (Adjusted R square). Hệ số R2 điều chỉnh được sử dụng thay cho hệ số R2 để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu do R2 điều chỉnh không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Với giá trị hệ số R2 điều chỉnh càng gần 1 và nhỏ hơn R2có nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức độ tương ứng với giá trị R2 điều chỉnh.
Đại lượng F được lấy từ kết quả phân tích phương sai ANOVA. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), trị thống kê F được tính từ giá trị R2 điều chỉnh của mơ hình đầy đủ, nếu mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa kiểm định, có thể an tồn bác bỏ giả thuyết Ho (Ho: βk = 0) và kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kết quả đánh giá độ phù hợp của mơ hình theo Bảng 3.21:
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .799a .639 .628 .26303 2.161
a. Predictors: (Constant), NVNH, AHNT, STT, TTGD, HTCT, THNH, CSCV
b. Dependent Variable: LCNH