Kiểm định phân tích hồi quy đa biến

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.2 Phân tích mô hình và kiểm định giả thuyết

4.2.3 Kiểm định phân tích hồi quy đa biến

Với các kiểm định ti6p theo, kiểm định Pearson dưới đây sẽ báo cáo k6t quả sự tương quan và k6t quả sau khi nhóm thực hiện khảo nghiệm cho ra các k6t quả tương quan dương và có ý nghĩa ở mức đi@u kiện đã cho và dù cho nó có khác ở các phương pháp tính toán.

Bảng dưới đây cũng chỉ ra các tương quan của các bi6n đ@u là tương quan dương và có sự tương quan khá cao giữa PIIT1 với PIIT2 và PIIT2 với PIIT3 lần lượt là 0.809 và 0.844. Các nhân tố có trong hình đ@u đã thể hiện được là đạt được chỉ tiêu yêu cầu và được chấp nhận dủ đi@u kiện xác định.

Bảng 4-19: Kết quả kiểm định Pearson

TR1 TR2 TR3 TR4 TR5 PIIT4 PIIT5 PU1 PU2 PU3 PU4 PU5 PIIT1 PIIT2 PIIT3 SI1 SI2

TR1 1

TR2 ,567 1

TR3 ,589 ,554 1

TR4 ,552 ,592 ,494 1

TR5 ,555 ,549 ,529 ,410 1

PIIT4 ,565 ,549 ,547 ,487 ,515 1 PIIT5 ,425 ,482 ,468 ,372 ,430 ,481 1

PU1 ,532 ,462 ,426 ,465 ,505 ,515 ,389 1 PU2 ,501 ,535 ,527 ,430 ,523 ,523 ,511 ,492 1 PU3 ,514 ,581 ,511 ,453 ,589 ,609 ,441 ,563 ,587 1 PU4 ,475 ,485 ,451 ,432 ,518 ,528 ,489 ,536 ,603 ,533 1 PU5 ,438 ,405 ,400 ,326 ,429 ,451 ,340 ,442 ,445 ,588 ,342 1 PIIT1 ,168 ,214 ,164 ,285 ,182 ,219 ,206 ,179 ,190 ,117 ,169 ,025 1 PIIT2 ,141 ,213 ,180 ,236 ,218 ,218 ,210 ,134 ,167 ,150 ,185 ,084 ,809 1 PIIT3 ,171 ,244 ,231 ,274 ,231 ,241 ,347 ,175 ,233 ,173 ,183 ,101 ,757 ,844 1

SI1 ,254 ,233 ,242 ,244 ,279 ,307 ,310 ,319 ,307 ,305 ,312 ,180 ,351 ,379 ,483 1 SI2 ,249 ,402 ,287 ,314 ,342 ,378 ,293 ,299 ,351 ,374 ,342 ,206 ,213 ,265 ,305 ,599 1

Phân tích mô hình hồi quy:

† lần phân tích lần đầu của nhóm, đã có được k6t quả kiểm định như sau:

Bảng 4-20: Kết quả kiểm định Model Summary ln đu

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

1 .857a .734 .731 .51891485

† k6t quả trên mà nhóm đã xác định được đã nhìn thấy được r7ng là đối với hệ số R = 0.857 nhận được thấy mô hình đã không thay đổi là giảm xuống so với lại y6u tố độc lập đã được cho vào phân tích.

Đối với hệ số R2 = 0.734 so ra khá là cao từ đấy dẫn đ6n có thể k6t luận được là độ phù hợp đối với mô hình trên có múc độ khá cao. Sau khi hiệu số R2 được hiệu chỉnh là 0.731 đồng nghĩa với đó là đạt được 73.1%

chỉ rõ được với mô hình hồi quy tuy6n tính đã được nhóm xây dựng đạt được 73.1% phù hợp với tâp dữ liệu đã có. Hoặc có thể dễ hiểu hơn là có tới 73.1% là các bi6n độc lập đã được giải thích bởi sự bi6n thiên của bi6n phụ thuộc.

Bảng 4-21: Kết quả kiểm định ANOVA ln đu ANOVA

Model Sum of df Mean F Sig.

Squares Square

1

Regression 182.759 3 60.920 226.238 .000b

Residual 66.241 246 .269

Total 249.000 249

Để có đánh giá được mức độ phù hợp chích xác của mô hình nhóm ti6n hành giả định giả thuy6t. Xác định được độ thích hợp mô hình hồi quy, đạt giả thuy6t H0: R2 = 0. Kiểm định k6t quả:

N6u Sig 0.05 thì bác bˆ giả thuy6t H0, nghĩa là ˂ R2 ≠ 0 mô hình có ý nghĩa để thống kê, đây là mô hình phù hợp.

N6u Sig 0.05 thì chấp nhận giả thuy6t H0, nghĩa là ˃ R2 = 0 mô hình không có ý nghĩa để thống kê, đây là mô hình không phù hợp.

Theo như nhận định giả thuy6t trên thì ở lần kiểm định đầu tiên của nhóm đã có k6t quả là Sig = 0.000 nhˆ hơn 0.05 vậy nên bác bˆ giả thuy6t H0 từ đấy nhóm k6t luận r7ng ở lần thử đầu tiên mô hình ANOVA của nhóm đã phù hợp.

Bảng 4-22: Kiểm định hệ số hồi quy trong mô hình ln đu

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant

) 1.006E-16 .033 .000 1

F1 .848 .038 .848 22.476 .000

F2 -.074 .036 -.074 -2.055 .041

F3 .060 .039 .060 1.526 .128

Để nhóm có thể đánh giá đúng hệ số hồi quy của các bi6n độc lập là thực sự có ý nghĩa đối với mô hình hay không thì nhóm đã giả định giả thuy6t:

Giả định giả thuy6t H0: hệ số hồi quy của mỗi bi6n độc lập đ@u b7ng không có nghĩa là các 1 = 2 = 3 = n = 0, với mô hình có tất cả baoꞵ ꞵ ꞵ ꞵ nhiêu bi6n độc lập thì có bấy nhiêu kiểm định giả thuy6t H0, cho ra k6t quả kiểm định:

Đối với mức ý nghĩa xác định = 5%

N6u Sig 0.05 thì bác bˆ giả thuy6t H0, có nghĩa là có ít nhất một trong˂ các nhân tố độc lập có mối liên hệ tuy6n tính với nhân tố phụ thuộc. Từ đó dữ liệu có ý nghĩa thống kê.

N6u Sig 0.05 thì chấp nhận giả thuy6t H0, có nghĩa là không có các˃ nhân tố độc lập có mối liên hệ tuy6n tính với nhân tố phụ thuộc. Từ đó dữ liệu không có ý nghĩa thống kê.

† kiểm định hồi quy đầu tiên của nhóm bi6n F3 có giá trị Sig kiểm định là 0.128 0.05, do đó bi6n này không có giá trị ý nghĩa trong mô hình˃ hồi quy hay được hiểu theo nghĩa khác đó là bi6n này không có sự tác động lên bi6n phụ thuộc, nhóm ti6n hành xem xét lại và loại bˆ.

Qua từ lần thử đầu tiên của nhóm đã có những thay đổi lại vào lần kiểm nghiệm cuối cùng:

Bảng 4-23: Kết quả kiểm định Model Summary ln cuối

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

1 .860a .740 .737 .51296512

† đợt khảo nghiệm cuối này nhóm đã xác định được đã nhìn thấy được r7ng là đối với hệ số R = 0.860 nhận được thấy mô hình đã không thay đổi là giảm xuống so với lại y6u tố độc lập đã được cho vào phân tích.

Đối với hệ số R2 = 0.740 so ra khá là cao từ đấy dẫn đ6n có thể k6t luận được là độ phù hợp đối với mô hình trên có múc độ khá cao. Sau khi hiệu số R2 được hiệu chỉnh là 0.737 đồng nghĩa với đó là đạt được 73.7%

chỉ rõ được với mô hình hồi quy tuy6n tính đã được nhóm xây dựng đạt được 73.7% phù hợp với tâp dữ liệu đã có. Hoặc có thể dễ hiểu hơn là có tới 73.7% là các bi6n độc lập đã được giải thích bởi sự bi6n thiên của bi6n phụ thuộc.

Bảng 4-24: Kết quả kiểm định ANOVA ln cuối ANOVA

Model Sum of

Squares df Mean

Square F Sig.

1

Regression 182.269 3 60.423 226.430 .000b

Residual 66.731 246 .263

Total 249.000 249

Cũng giống như lần thử nghiệm lần đầu tiên, để có đánh giá được mức độ phù hợp chích xác của mô hình nhóm ti6n hành giả định giả thuy6t.

Xác định được độ thích hợp mô hình hồi quy, đạt giả thuy6t H0: R2 = 0.

Kiểm định k6t quả:

N6u Sig 0.05 thì bác bˆ giả thuy6t H0, nghĩa là ˂ R2 ≠ 0 mô hình có ý nghĩa để thống kê, đây là mô hình phù hợp.

N6u Sig 0.05 thì chấp nhận giả thuy6t H0, nghĩa là ˃ R2 = 0 mô hình không có ý nghĩa để thống kê, đây là mô hình không phù hợp.

Theo như nhận định giả thuy6t trên thì ở lần kiểm định đầu tiên của nhóm đã có k6t quả là Sig = 0.000 nhˆ hơn 0.05 vậy nên bác bˆ giả

thuy6t H0 từ đấy nhóm k6t luận r7ng ở lần thử đầu tiên mô hình ANOVA của nhóm đã phù hợp.

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant

) 1.006E-16 .033 .000 1

PU .807 .037 .807 21.946 .000

SI .092 .039 .092 2.387 .018

Từ k6t quả phân tich lần cuối của nhóm đã cho thấy k6t quả: sau từ lần thử thứ nhất cho thấy F3 đã bị loại do không đủ đi@u kiên để có thể phù hợp với mô hình, nhóm đã đổi tên các bi6n và cho chạy lại được k6t quả cả 2 giá trị Sig của các bi6n đ@u nhˆ hơn 0.05, từ đấy lập thành k6t luận đó là 2 bi6n độc lập trên đ@u có tác động đ6n bi6n phụ thuộc hoặc có thể hiẻu được r7ng cả 2 bi6n trên đ@u có ý nghĩa thống kê.

Tầm ảnh hưởng của các y6u tố độc lập được thể theo phần trăm như sau:

Bảng 4-25: thứ tự ảnh hưởng của các yếu tố

Ký hiệu Y6u tố Hệ số Beta Thứ tự ảnh hưởng

PU Nhận thức sử dụng 0.807 1

SI ảnh hưởng xã hội 0.092 2

Biểu đồ tần số Histogram được nhóm tìm hiểu như sau:

N6u giá trị trung bình của Mean gần b7ng 0, độ lệch của Std. Dev gần b7ng 1 và các cột giá trị phân bố hình chuông ta có thể đưa ra k6t luận là phân phối xấp xỉ chuẩn.

Với hình trên được nhóm khảm định thấy được giá trị phân bố trên hình là hình chuông với Mean gần b7ng 0 cùng với đó là độ lệch Std. Dev gần b7ng 1 cụ thể là 0.994 có thể k6t luận biểu đồ trên của nhóm phân phối xấp xỉ chuẩn.