I II III IV V VI H
I Tƣơng quan Pearson 1
Sig. (2-tailed)
II Tƣơng quan Pearson .232**
1
Sig. (2-tailed) 0
III Tƣơng quan Pearson .556** .352** 1
Sig. (2-tailed) 0 0
IV Tƣơng quan Pearson .150* .463** .330** 1
Sig. (2-tailed) 0.011 0 0
V Tƣơng quan Pearson -0.066 .388** 0.095 .507** 1
Sig. (2-tailed) 0.26 0 0.107 0
VI Tƣơng quan Pearson .248** .316** .298** .361** .334** 1
Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0
Tƣơng quan Pearson .259**
Bƣớc đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các mối tƣơng quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Ma trận tƣơng quan đƣợc xây dựng tại phụ lục 8 và kết quả hệ số tƣơng quan đƣợc trình bày tại bảng 4.6 nhƣ trên.
Từ bảng 4.6 ta nhận thấy rằng hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc H với các biến độc lập I, II, III, IV, V, VI thấp nhất là 0,259, nên sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đƣa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc H. Tuy nhiên giữa các biến độc lập cũng đều có tƣơng quan, điều này có thể dẫn tới hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình, do vậy q trình phần tích phải xem xét kỹ vai trị của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội ta xây dựng đƣợc.
4.2.3.2 Kiểm tra các giả định hồi quy
Tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố ảnh hƣởng đến sự mua sắm của khách hàng. Phƣơng pháp hồi quy tuyến tính bội đƣợc dùng để kiểm định mơ hình và các giả thuyết, thủ tục chọn biến là các biến đƣợc đƣa vào cùng một lúc (phƣơng pháp Enter). Kết quả hồi quy trình bày tại phụ lục 9.
Giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau.
Hình 4.5: Đồ thị phân tán phần dƣ chuẩn hóa và giá trị dƣ chuẩn hóa
hình 4.5 cho thấy các quan sát nằm một cách ngẫu nhiên qua đƣờng thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Nhƣ vậy có liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn.
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn
Trong phân tích hồi quy bội, ta ln có giả định các phần dƣ có phân phối chuẩn. Dựa vào biểu đồ 4.6 ta có thể nói phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn, giá trị Mean quá nhỏ (xấp xỉ bằng 0), độ lệch chuẩn bằng 0.990 xấp xỉ bằng 1. Giả thiết phân phối chuẩn của phần dƣ khơng bị vi phạm, mơ hình đƣợc sử dụng phân tích là mơ hình tốt.
Hình 4.6: Biểu đồ phần dƣ
Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ
Giá trị Durbin – Watson là 2,143. Giá trị d tra bảng Durbin-Watson với 6 biến độc lập và 290 quan sát là dL = 1,772 và dU = 1,843. Giá trị d tính rơi miền [dU; 4-dU] tức là [1,772; 2,157] hay chấp nhận giả thiết không có sự tƣơng quan bậc chuỗi bậc nhất. Mơ hình có các phần dƣ khơng có mối tƣơng quan với nhau. Nhƣ vậy, giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ không bị vi phạm.
Kết quả kiểm tra tƣơng quan giữa trị tuyệt đối phần dƣ chuẩn hóa với các biến độc lâp I, II, III, IV, V, VI đƣợc trình bày nhƣ phụ lục 10 với giả định α = 5% giả thuyết Ho: r = 0 (khơng có tƣơng quan). Giá trị Sig. của các biến I, II, III, IV, V, VI với trị tuyệt đối phần dƣ lần lƣợt là 0,718; 0,973; 0,187; 0,232; 0,576; 0,672 đều lớn hơn 0,05. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ Ho, nghĩa là phƣơng sai của sai số không đổi. Nhƣ vậy giả định phƣơng sai của sai số không đổi khơng bị vi phạm. Vậy mơ hình hồi quy có thể sử dụng đƣợc.
4.2.3.3 Hồi quy tuyến tính bội