CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY
3.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phõn tớch hồi quy tuyến tớnh sẽ giỳp chỳng ta biết ủược cường ủộ ảnh hưởng của cỏc biến ủộc lập lờn biến phụ thuộc. ðể tiến hành phõn tớch hồi quy tuyến tớnh bội, cỏc biến ủưa vào mụ hỡnh theo phương phỏp Enter. Tiờu chuẩn kiểm ủịnh là tiờu chuẩn ủược xõy dựng vào phương phỏp kiểm ủịnh giỏ trị thống kờ F và xỏc ủịnh xỏc suất tương ứng của giỏ trị thống kờ F, kiểm ủịnh mức ủộ phự hợp giữa mẫu và tổng thể thụng qua hệ số xỏc ủịnh R2. Cụng cụ chẩn đốn giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu được đánh giỏ mức ủộ cộng tuyến làm thoỏi húa tham số ước lượng là: Hệ số phúng ủại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Quy tắc khi VIF vượt quá 10, ủú là dấu hiệu của ủa cộng tuyến (Trọng & Ngọc, 2005, 218).
Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phõn tớch ở trờn, ta sẽ ủưa tất cả cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy ủó ủiều chỉnh bằng phương phỏp ủưa vào cựng một lỳc Enter ủể chọn lọc dựa trờn tiờu chớ chọn những biến cú mức ý nghĩa < 0.05.
Kết quả phõn tớch hồi quy tuyến tớnh cho cỏc biến số ủược thể hiện thụng qua các bảng sau:
Bảng 3.17. Bảng ủỏnh giỏ ủộ phự hợp của mụ hỡnh theo R2 và Durbin-Watson
Mô hình R R2 R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước
lượng
Durbin-Watson
1 .851a .725 .718 .27087 1.775
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) So sánh hai giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh có thể thấy R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn, dựng nú ủể ủỏnh giỏ ủộ phự hợp của mụ hỡnh sẽ an toàn hơn vỡ nú khụng
thổi phồng mức ủộ phự hợp của mụ hỡnh. Vậy, nghiờn cứu sẽ sử dụng R2 hiệu chỉnh ủể ủỏnh giỏ mức ủộ phự hợp của mụ hỡnh nghiờn cứu. ðộ phự hợp của mụ hỡnh ủược kiểm ủịnh bằng trị thống kờ F ủược tớnh từ R2 của mụ hỡnh tương ứng với mức ý nghĩa sig., với giá trị sig. càng nhỏ (trừ hằng số). Mô hỡnh hồi quy tuyến tớnh bội ủưa ra là phự hợp với dữ liệu và cú thể sử dụng ủược. Như vậy, kết quả cho thấy cỏc biến ủộc lập ủều cú tỏc ủộng cú ý nghĩa lờn biến phụ thuộc (sig<0.05) nờn tất cỏc nhõn tố ủưa vào phõn tớch hồi quy ủều ủược giữ lại trong mụ hỡnh.
Hệ số xỏc ủịnh R2 hiệu chỉnh là 0.718, nghĩa là mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh ủó xõy dựng phự hợp với tập dữ liệu ủến 71.8%, ủiều này cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và cỏc biến ủộc lập là khỏ chặt chẽ, cả 5 biến trờn gúp phần giải thớch 71.8% sự khỏc biệt của Quyết ủịnh mua của khỏch hàng. Như vậy, mức ủộ phự hợp của mụ hỡnh tương ủối cao. Tuy nhiờn sự phự hợp này chỉ ủỳng với dữ liệu mẫu. ðể kiểm ủịnh xem cú thể suy diễn mụ hỡnh cho tổng thể thực hay khụng ta phải kiểm ủịnh ủộ phự hợp của mụ hỡnh.
ðể kiểm tra hiện tượng tự tương quan thụng qua kiểm ủịnh Durbin- Watson:
-Nếu 1< D < 3: mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
-Nếu 0< D < 1: mô hình tư tương quan dương.
-Nếu 3< D <4: mô hình tự tương quan âm.
Ta có D=1.775: mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Kiểm ủịnh F sử dụng trong bảng phõn tớch phương sai vẫn là một phộp giả thuyết về ủộ phự hợp của mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh tổng thể. Kết quả phõn tớch cho thấy, kiểm ủịnh F cú giỏ trị là 105.319 với Sig. = 000(a) chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng ủược ủể suy rộng ra cho tổng thể.
Bảng 3.18 Kết quả kiểm ủịnh ANOVA
ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương Df Bình phương
trung bình F Sig.
Hồi quy 38.638 5 7.728 105.319 .000b
Phần dư 14.675 200 .073
1
Tổng 53.312 205
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) Kết quả thống kê còn cho thấy, các hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trỡnh hồi quy ủều khỏc 0 và Sig.<0.05, chứng tỏ thành phần ủều tham dự vào Quyết ủịnh mua của khỏch hàng. ðồng thời, hệ số phúng ủại phương sai VIF dao ủộng từ 1.240 tới 1.515 nờn khụng cú hiện tượng ủa cộng tuyến xảy ra.
So sỏnh giỏ trị (ủộ lớn) của hệ số chuẩn húa cho thấy: tỏc ủộng theo thứ tự từ mạnh ủến yếu của cỏc thành phần: Chương trỡnh khuyến mói, Khụng gian cửa hàng, Danh mục sản phẩm, Chất lượng dịch vụ nhân viên, Cách bố trí/trưng bày và tín hiệu chỉ dẫn.
Bảng 3.19. Kết quả phân tích hồi quy
Coefficientsa Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn
húa ðo lường ủa cộng tuyến
Mô hình
B Sai số
chuẩn Beta
T Sig.
Hệ số chấp nhận
Hệ số phúng ủại phương sai VIF
(Constant) -1.022 .245 -4.164 .000
Env .267 .054 .217 4.949 .000 .714 1.401
Décor .185 .049 .160 3.782 .000 .770 1.299
Pro .202 .045 .184 4.458 .000 .807 1.240
Prom .444 .044 .464 10.171 .000 .660 1.515
1
Ems .171 .042 .174 4.067 .000 .748 1.336
a. Biến phụ thuộc: Pur
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) Pur= -1.022 + 0.267*Env + 0.185*Decor+ 0.202*Pro + 0.444*Prom+
0.171*Ems
Dũ tỡm sự vi phạm cỏc giả ủịnh cần thiết trong hồi quy tuyến tớnh Tiếp ủến, luận văn trỡnh bày cỏc kiểm ủịnh về ủộ phự hợp và kiểm ủịnh ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh bằng phương phỏp Enter ủược thực hiện với một số giả ủịnh và mụ hỡnh chỉ thực sự cú ý nghĩa khi cỏc giả ủịnh này ủược ủảm bảo. Do vậy, ủể ủảm bảo cho ủộ tin cậy của mụ hỡnh, ủề tài cũn phải thực hiện một loạt cỏc dũ tỡm sự vi phạm cỏc giả ủịnh cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Kiểm tra hiện tượng phương sai khụng ủổi: Hiện tượng phương sai thay ủổi làm cho cỏc ước lượng của cỏc hệ số hồi quy khụng hiệu quả, làm cho việc kiểm ủịnh cỏc giả thuyết mất hiệu lực, ủỏnh giỏ nhầm chất lượng của mụ hỡnh hồi quy. Vỡ thế cần phải kiểm ủịnh phương sai của phần dư khụng ủổi.
Theo ủồ thị phõn tỏn của phần dư chuẩn húa ta thấy phần dư tỏn ngẫu xung quang ủường nằm ngang ủi qua tung ủộ 0, do ủú phương sai của phần dư khụng ủổi.
Hỡnh 3.2. Biểu ủồ P-Plot
Kiểm tra các sai lệch ngẫu nhiên có phân phối chuẩn: Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lí do như sử dụng sai mô hình, phương sai khụng bằng hằng số, số lượng phần dư khụng ủủ nhiều ủể phõn tớch (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngoc, 2008). Theo biểu ủồ tần số của phần dư chuẩn húa, một ủương cong xấp xỉ phõn phối ủặt chồng lờn biểu ủồ tần sú. Vỡ võy, giả ủịnh phần dư phõn phối khụng bị vi phạm.