Phân tích hồi quy giữa biến phụ thuộc trung gian và biến phụ thuộc:
Tương tự như phương pháp phân tích hồi quy giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trung gian. Kết quả phân tích hồi quy giữa biến phụ thuộc trung gian và biến phụ thuộc như sau:
Bảng 4.20. Các hệ số xác định mơ hình hồi quy giữa biến phụ thuộc trung gian và biến phụ thuộc
Mơ
hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh
1 ,734a ,539 ,536
a. Biến dự báo: (Hằng số), GTQH b. Biến phụ thuộc: HQKD
Bảng 4.20 cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,536. Điều này có nghĩa là 53,6% biến thiên của biến phụ thuộc Hiệu quả kinh doanh của nhà sản xuất được giải thích bởi sự khác biệt của biến Giá trị mối quan hệ. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy
được sử dụng trong kiểm định lý thuyết.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình:
Bảng 4.21. Phương sai ANOVAb của phương trình hồi quy giữa biến phụ thuộc trung gian và biến phụ thuộc
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 165,172 1 165,172 190,690 ,000a Phần dư 141,187 163 ,866 Tổng 306,360 164
a. Biến dự đoán: (Constant), GTQH b. Biến phụ thuộc: HQKD
Bảng 4.21 cho thấy giá trị Sig. trong thống kê ANOVA có mức ý nghĩa 1% (Sig = 0,000) nên mơ hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình:
Bảng 4.22. Kết quả hồi quy giữa biến phụ thuộc trung gian và biến phụ thuộc
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Constant) ,324 ,315 1,028 ,306
GTQH ,836 ,061 ,734 13,809 ,000 1,000 1,000 a. Biến phụ thuộc: HQKD
Hệ số phóng đại phương sai VIF là 1,000 nhỏ hơn 10 cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Theo bảng 4.22, biến phụ thuộc trung gian Giá trị mối quan hệ có sig. < 0,05 nên có ý nghĩa thống kê.
Như vậy, mơ hình hồi quy thể hiện Giá trị mối quan hệ dựa trên kết quả khảo sát của nghiên cứu này được thể hiện như sau:
HQKD = 0,836GTQH
Kiểm định giả thiết:
Giả thiết H7: Giá trị mối quan hệ ảnh hưởng cùng chiều đến Hiệu quả kinh doanh của nhà sản xuất.
Biến Giá trị mối quan hệ có mức ý nghĩa sig. = 0,000 < 0,05. Điều đó có nghĩa biến này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Hệ số hồi quy β1 = 0,836 thể hiện sự tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc Hiệu quả kinh doanh của nhà sản xuất. Khi
Giá trị mối quan hệ tăng lên một đơn vị thì Hiệu quả kinh doanh của nhà sản xuất
tăng lên 0,836 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Như vậy, giả thiết H7 được chấp nhận.
Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính:
Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot . Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot . Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0,997). Đồ thị Q-Q plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, giữa các biến độc lập có tương quan với nhau, điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy sẽ kiểm tra thêm hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của biến là tương đối nhỏ bằng 1,000 (nhỏ hơn 2). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình này là nhỏ, khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy.
Hình 4.9. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Mơ hình nghiên cứu: