CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4.3. Kiểm định mơ hình hồi quy
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Bảng 4. 9 : Kết quả kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 27,810 7 3,973 57,543 ,000b Phần dư 22,784 330 ,069 Tổng 50,594 337
(Nguồn: Khảo sát và phân tích bằng SPSS 20)
Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trong bảng 4.9 cho thấy giá trị kiểm định F = 57,543 có ý nghĩa thống kê vì Sig = 0,000 < 0,05. Do đó ta bác bỏ giả thuyết H0
nghĩa là các biến độc lập có liên hệ với biến phụ thuộc . Vì thế, mơ hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng có sự tương quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập. Khi xảy ra hiện tượng này sẽ dẫn đến các hệ số không ổn định khi thêm biến vào mơ hình hồi quy.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo kết quả ở bảng 4.8 ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Mức độ giải thích của mơ hình
Bảng 4. 10 : Mức độ giải thích của mơ hình
Mode R R bình
phương
R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn Durbin-
Watson
1 ,741a ,550 ,540 ,26276 2,144
(Nguồn: Khảo sát và phân tích bằng SPSS 20)
Từ bảng 4.10 ta có hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.54 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 54%. Nói cách khác 54% Quyết định chọn trường mẫu giáo cho con có thể được giải thích bởi sự tác động của 7 nhân tố: VC, GV, DT, AT, TT, CP, TK.
Kiểm định phần dư của mơ hình
Kiểm tra phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Deviation = 0. 990 (xấp xỉ bằng 1) do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội.
Bảng 4. 11 : Bảng thống kê giá trị phần dư
Nhỏ nhất Lớn nhất Trung
Bình
Độ lệch chuẩn N
Giá trị tiên đoán 2,8001 4,5463 3,7498 ,28727 338
Phần dư -,75834 ,66823 ,00000 ,26002 338
Giá trị tiên đốn chuẩn
hóa -3,306 2,773 ,000 1,000 338
Phần dư chuẩn hóa -2,886 2,543 ,000 ,990 338
a. Dependent Variable: Quyết định
(Nguồn: Khảo sát và phân tích bằng SPSS 20)
Mặt khác, bằng hình ảnh trực quan ta thấy phần dư của mơ hình có dạng đồ thị hình chng úp xuống khá cân đối, nên có thể kết luận phần dư của mơ hình có phân phối chuẩn.
Hình 4. 1 : Đồ thị phân phối phần dư của mơ hình hồi quy
Ngồi ra, theo đồ thị P-P plots (Hình 4.2), các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Hình 4. 2 : Đồ thị P-P plot phần dư của mơ hình hồi quy
Kiểm định giả thuyết các sai số ngẫu nhiên của mơ hình có phương sai khơng đổi
Theo đồ thị Scatterplot (Hình 4.3), các sai số hồi quy phân bố tương đối đều ở cả hai phía của đường trung bình (trung bình của các sai số bằng 0) và không theo một quy luật rõ ràng nào. Điều đó cho thấy giả thiết sai số của mơ hình hồi quy khơng đổi là phù hợp.
Vậy, với các kết quả kiểm định trên ta thấy mơ hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Ta có mơ hình hồi quy với hệ số beta chưa chuẩn hóa là:
Quyết định = - 0,003 + 0,169 VC + 0,134 GV + 0,138 DT + 0,109 AT + 0,081 TT + 0,175 CP + 0,185 TK.
Ý nghĩa của hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa:
- β1 = 0.169, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi đánh giá tầm
quan trọng của yếu tố cơ sở vật chất tăng/giảm 1 điểm thì quyết định tăng/giảm 0.169 điểm.
- β2 = 0.134 , tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi đánh giá tầm
quan trọng của yếu tố giáo viên – nhân viên tăng/giảm 1 điểm thì quyết định tăng/giảm 0. 134 điểm.
- β3 = 0.138, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi đánh giá tầm
quan trọng của yếu tố chương trình đào tạo tăng/giảm 1 điểm thì quyết định tăng/giảm 0.138 điểm.
- β 4 = 0.109, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi đánh giá tầm
quan trọng của yếu tố an toàn sức khỏe tăng/giảm 1 điểm thì quyết định tăng/giảm 0.109 điểm.
- β 5 = 0.081, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi đánh giá tầm
quan trọng của yếu tố thuận tiện tăng/giảm 1 điểm thì quyết định tăng/giảm 0. 081 điểm.
- β 6 = 0.175, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi đánh giá tầm
quan trọng của yếu tố chi phí tăng/giảm 1 điểm thì quyết định tăng/giảm 0. 175 điểm .
- β 7 = 0.185, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi đánh giá tầm
quan trọng của yếu tố nhóm tham khảo tăng/giảm 1 điểm thì quyết định tăng/giảm 0.185 điểm.
Để xem xét mức độ tác động hay thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến độc lập nào nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến phụ thuộc căn
cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số càng lớn thì tầm quan trọng của biến độc lập đó đối với biến phụ thuộc càng lớn. Ta xét phương trình hồi quy với beta chuẩn hóa: Quyết định = 0. 226 VC + 0. 291 GV + 0. 230 DT + 0. 230 AT + 0. 117 TT + 0.227 CP + 0.217 TK Bảng 4. 12 : Thứ tự tác động của các biến độc lập Biến độc lập Hệ số beta chuẩn hóa Tỷ lệ đóng góp Thứ tự tác động VC 0,226 14,7% 4 GV 0,291 18,9% 1 DT 0,230 15,0% 2 AT 0,230 15,0% 2 TT 0,117 7,6% 6 CP 0,227 14,8% 3 TK 0,217 14,1% 5 Tổng 1,538 100,0%
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
Ta thấy: β2>β3 = β4> β6> β1> β7> β5 do đó các yếu tố tác động đến Quyết định lần lượt mạnh nhất là Giáo viên – nhân viên, thứ hai đồng vị trí là chương
trình đào tạo và an tồn sức khỏe, thứ ba là chi phí hợp lý, thứ tư là cơ sở vật chất, thứ năm là nhóm tham khảo và cuối cùng là sự thuận tiện.