Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy

Một phần của tài liệu Đánh giá thực trạng và đề xuất giải pháp đảm bảo nhà ở cho người lao động nhập cư ở quận hoàng mai, hà nội góp phần nâng cao tính bền vững của hệ thống con người (Trang 50 - 54)

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

3.2. Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người lao động nhập cư về vấn đề nhà ở tại khu vực nghiên cứu

3.2.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy

Sau khi kiểm định thang đo bằng EFA, Cronbach’s Alpha ta đã xác định được 06 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về nhà ở của người lao động nhập cư, trước khi đi vào phân tích hồi quy chúng ta kiểm định sự tương quan giữa các biến.

3.2.4.1. Kiểm định ma trận tương quan giữa các biến

Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến

H2: CHẤT LƯỢNG VÀ GIÁ NHÀ Ở H1: CẤU TRÚC KHÔNG GIAN NHÀ Ở

H3: ĐIỀU KIỆN MÔI TRƯỜNG

H4: AN NINH VÀ DÂN TRÍ

H5: VỊ TRÍ NHÀ Ở

H6: CÔNG TÁC QUẢN LÝ

SỰ HÀI LÒNG NHÀ Ở

độc lập với nhau. Nếu hệ số tường quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.

Bảng 3.6. Ma trận tương quan giữa các biến

HL CTKG CLGN DKMT ANDT VTNO CTQL

HL Tương quan Pearson

1 0,608** 0,614** 0,583** 0,538** 0,661** 0,671**

Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

N 145 145 145 145 145 145 145

CTKG Tương quan Pearson

0,608** 1 0,448** 0,444** 0,383** 0,536** 0,533**

Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

N 145 145 145 145 145 145 145

CLGN Tương quan Pearson

0,614** 0,448** 1 0,441** 0,337** 0,539** 0,598**

Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

N 145 145 145 145 145 145 145

DKMT Tương quan Pearson

0,583** 0,444** 0,441** 1 0,378** 0,508** 0,514**

Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

N 145 145 145 145 145 145 145

ANDT Tương quan Pearson

0,538** 0,383** 0,337** 0,378** 1 0,436** 0,497**

Sig, (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

N 145 145 145 145 145 145 145

VTNO Tương quan Pearson

0,661** 0,536** 0,539** 0,508** 0,436** 1 0,638**

Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

N 145 145 145 145 145 145 145

CTQL Tương quan 0,671** 0,533** 0,598** 0,514** 0,497** 0,638** 1

Pearson

Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

N 145 145 145 145 145 145 145

Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến HL (biến phụ thuộc) với các biến độc lập CTKG, CLGN, DKMT, ANDT, VTNO, CTQL. Hệ số tương quan giữa các biến đều lớn hơn 0,3 và đều có ý nghĩa thống kê với các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0,05).

Ngoài ra ma trận này cũng cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau đều có tương quan có ý nghĩa thống kê, do vậy chúng ta kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong phương trình hồi quy.

3.2.4.2. Phân tích hồi quy

Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần CTKG, CLGN, DKMT, ANDT, VTNO, CTQL với HL tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy thành phần CTKG, CLGN, DKMT, ANDT, VTNO, CTQL là biến độc lập – Independents và HL là biến phụ thuộc – Dependent sẽ được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc. Kết quả nhận được cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ 0.00 và hệ số xác định R2 = 0,661 (hay R2 hiệu chỉnh = 0,646) chứng minh cho sự phù hợp của mô hình (Bảng 3.7). Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 64.6%. Nói cách khác khoảng 64.6% khác biệt của biến độc lập có thể giải thích bởi sự khác biệt của biến phụ thuộc.

Bảng 3.7. Bảng thống kê phân tích các hệ số hồi quy

hình R

R Square

Hiệu chỉnh

R Square

Std.

Lỗi ước tính

Change Statistics

R Square thay đổi

F thay đổi

df

1 df2

Sig. F thay đổi 1 0,813a 0,661 0,646 0,488 0,661 44,850 6 138 0,000

Bảng 3.8. Các thông số thống kê trong phương trình hồi quy

Mô hình

Hệ số không chuẩn

Hệ số chuẩn

hóa

t Sig,

Thống kê cộng gộp

B Std, Lỗi Beta Tolerance VIF

1 (Hằng số) -0,495 0,270 -1,837 0,068

CTKG 0,202 0,065 0,194 3,082 0,002 0,621 1,611

CLGN 0,233 0,075 0,201 3,091 0,002 0,583 1,715

DKMT 0,181 0,067 0,168 2,724 0,007 0,646 1,548

ANDT 0,156 0,053 0,173 2,953 0,004 0,712 1,405

VTNO 0,207 0,077 0,190 2,682 0,008 0,490 2,042

CTQL 0,153 0,075 0,154 2,040 0,043 0,433 2,308

Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation factor – VIF) nhỏ (nhỏ hơn 3) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không 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 mô hình hồi quy.

Trong 06 thành phần đo lường sự hài lòng về nhà ở của người lao động nhập cư nêu đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng về nhà ở của người lao động nhập cư với mức ý nghĩa sig < 0,05. Như vậy trong 06 giả thuyết đặt ra trong mô hình nghiên cứu chính thức ta chấp nhận tất cả các giả thuyết đặt ra ban đầu với mức ý nghĩa kiểm định Sig. < 0,05.

Từ bảng 3.8 cho ta hàm hồi quy có dạng như sau:

HL = -0,495 + 0,202*CTKG + 0,233*CLGN + 0,181*DKMT + 0,156*ANDT + 0,207*VTNO + 0,153*CTQL

Hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận chiều đến sự hài lòng về nhà ở của người lao động nhập cư.

Từ bảng trên ta có hệ số hồi quy chuẩn hoá được viết dưới dạng như sau:

HL= 0,194*CTKG + 0,201*CLGN + 0,168*DKMT + 0,173*ANDT + 0,190*VTNO + 0,154*CTQL

Trong các yếu tố đo lường sự hài lòng về nhà ở của người lao động nhập cư thì yếu tố quan trọng nhất là “Thành phần Chất lượng giá nhà” (beta = 0,201), thứ hai là yếu tố “Thành phần Cấu trúc không gian nhà ở” (beta = 0,194), thứ ba là yếu tố “Thành phần Vị trí nhà ở” (beta = 0,190), thứ tư là yếu tố “Thành phần An ninh dân trí” (beta = 0,173) tiếp đến là yếu tố “Thành phần Điều kiện môi trường” (beta

= 0,168) và sau cùng là “Thành phần Công tác quản lý” có tác động yếu nhất (beta

= 0,154).

Từ phương trình hồi quy, chúng ta có thể thấy rằng các Hệ số Beta chuẩn hóa đều dương cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với sự hài lòng về nhà ở của người lao động nhập cư. Có nghĩa là khi những biến này (CTKG, CLGN, DKMT, ANDT, VTNO, CTQL) phát triển theo hướng tích cực, thì sự hài lòng về nhà ở của người lao động nhập cư sẽ tăng lên theo chiều thuận.

Một phần của tài liệu Đánh giá thực trạng và đề xuất giải pháp đảm bảo nhà ở cho người lao động nhập cư ở quận hoàng mai, hà nội góp phần nâng cao tính bền vững của hệ thống con người (Trang 50 - 54)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(74 trang)