CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐA BIẾN
Dựa trên kết quả phân tích mối tương quan Pearson, các biến đại diện hợp lệ sẽ được đưa vào phân tích hồi quy đa biến. Kết quả tóm tắt mô hình được trình bày trong Bảng 4.10.
Bảng 4.10: Tóm tắt mô hình Mô
hình R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Giá trị
Durbin-Watson
1 .772a 0.596 0.586 0.39320 2.153
a. Biến độc lập: (Hằng số), PU, SVQ, SQ, SCSE, IQ, PEOU b. Biến phụ thuộc: PS
Từ kết quả được trình bày trong Bảng 4.10, cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0.586.
Giá trị này cho thấy rằng, các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 58.6%
sự thanh đổi của biến phụ thuộc, còn lại 41.4% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin-Watson với n = 265 tra bảng Durbin-Watson ứng với biến n giá trị gần nhất n = 250 và k = 6 ta có dL = 1.659, dU= 1.757, 4-dU = 4 - 1.757 = 2.243. Như vậy kết quả cho thấy hệ số Durbin-Watson bằng 2.153 nằm trong khoảng 1.757 đến 2.243 nên không có hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Bảng 4.11: Bảng ANOVA
Mô hình
Tổng các bình
phương df
Trung bình
bình phương F Sig.
1 Hồi quy 58.798 6 9.800 63.384 .000b
71
Phần dư 39.889 258 0.155
Tổng 98.687 264
a. Biến phụ thuộc: PS
b. Biến độc lập: (Hằng số), PU, SVQ, SQ, SCSE, IQ, PEOU
Kết quả được trình bày trong Bảng 4.11, cho thấy giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 của kiểm định trị thống kê F = 64.384 > 50. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.12: Hệ số hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t Sig.
Đa cộng tuyến
B
Sai số
chuẩn Beta
Độ chấp nhận
Hệ số phóng đại phương sai VIF 1 (Hằng số) -0.011 0.210 -0.051 0.960
SQ 0.160 0.055 0.151 2.888 0.004 0.571 1.751 IQ 0.170 0.054 0.174 3.167 0.002 0.517 1.934 SVQ 0.021 0.037 0.029 0.585 0.559 0.651 1.536 SCSE 0.204 0.060 0.183 3.376 0.001 0.530 1.885 PEOU 0.231 0.058 0.219 3.956 0.000 0.513 1.948 PU 0.241 0.055 0.226 4.358 0.000 0.584 1.711 a. Biến phụ thuộc: PS
Qua kết quả phân tích được trình bày trong Bảng 4.12, thực hiện đánh giá kết quả như sau:
72
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta có hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 do vậy khẳng định không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Giá trị Sig. kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập SQ, IQ, SCSE, PEOU, PU nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc PS. Một biến độc lập SVQ có giá trị Sig. bằng 0.559 lớn hơn 0.05, như vậy được xem xét loại bỏ khỏi Mô hình nghiên cứu, bởi vì theo lý thuyết thống kê biến SVQ không có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc PS tức không có tác động hay ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Các hệ số hồi quy β (Beta) đều lớn hơn 0. Như vậy các biến độc lập SQ, IQ, SCSE, PEOU, PU khi đưa vào phần tích hồi quy đều cho thấy kết quả là các biến có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa β (Beta), thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập SQ, IQ, SCSE, PEOU, PU tới biến phụ thuộc PS là:
PU(β = 0.226, Sig. = 0.000 < 0.05), PEOU(β =0.219, Sig. = 0.000 < 0.05), SCSE(β
= 0.183, Sig. = 0.001 < 0.05), IQ (β = 0.174, Sig. = 0.002 < 0.05), SQ (β = 0.151, Sig.=0.004 < 0.05) tương ứng với thứ tự các nhân tố sau:
Nhận thức hữu ích tác động mạnh nhất tới Sự hài lòng của phụ huynh khi sử dụng hệ thống SLLĐT
Nhận thức dễ sử dụng tác động mạnh thứ 2 tới Sự hài lòng của phụ huynh khi sử dụng hệ thống SLLĐT
Năng lực máy tính tác động mạnh thứ 3 tới Sự hài lòng của phụ huynh khi sử dụng hệ thống SLLĐT
Chất lượng thông tin tác động mạnh thứ 4 tới Sự hài lòng của phụ huynh khi sử dụng hệ thống SLLĐT
Chất lượng hệ thống tác động yếu nhất tới Sự hài lòng của phụ huynh khi sử dụng hệ thống SLLĐT.
Kiểm tra các giả định hồi quy
Kiểm tra vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa căn cứ vào biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot được trình bày trong Hình 4.1 và Hình 4.2.
73
Hình 4.1: Biểu đồ Histogram
Biểu đồ trình bày trong Hình 4.1, cho thấy với số quan sát N = 265, giá trị trung bình Mean = 1.90E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.989 gần bằng 1, như vậy có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
74
Hình 4.2: Biểu đồ Normal P-P Plot
Biểu đồ được trình bày trong Hình 4.2, cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành một đường chéo. Như vậy kết luận giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm tra vi phạm giả định liên hệ tuyến tính giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa. Dựa trên biểu đồ phân tán Scatter Plot được trình bày trong Hình 4.3.
75
Hình 4.3: Biểu đồ phân tán Scatter Plot
Biểu đồ được trình bày trong Hình 4.3, cho thấy phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường hoành độ 0. Do đó kết luận giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.