2. Chương 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3.2.4. Phân tích hồi quy:
Phân tích hồi quy là nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến khác (gọi là các biến độc lập), với ý tưởng ước lượng và/hoặc dự đoán giá trị trung bình (tổng thể) của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập. Tất cả các biến độc lập sẽ được đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc Enter để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05.
Các bước xây dựng mô hình hồi quy:
Bước 1: Xem xét ma trận hệ số tương quan. Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.
Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mô hình. Mô hình hồi quy được đánh giá mức độ phù hợp qua hệ số xác định R2, R2 càng gần 1 thì mô hình hồi quy đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 thì mô hình hồi quy càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu. Đối với mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, hệ số R2 điều chỉnh sẽ là thước đo phù hợp về mức độ phù hợp của mô hình.
Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô hình. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể sử dụng giá trị F và sig. từ bảng phân tích ANOVA.
Bước 4: Dò tìm sự vi phạm các giả thiết. Kết quả hồi quy có được chấp nhận hay không phải đảm bảo không vi phạm các giả định sau:
- Giả định liên hệ tuyến tính: thông qua biểu đồ phân tán Scatterplot giữa phần dư chuẩn hóa (trục tung) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (trục hoành),
- Giả định về tính độc lập của sai số(không có tương quan giữa các phần dư): dựa vào đại lượng Durbin – Watson (d).
- Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đa cộng tuyến): Hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá dựa vào độ chấp nhận của biến (Tolerance)(1) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF)(2).
- Giả định phân phối chuẩn của phần dư: kiểm tra giả định này thông qua biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ tần số P – P plot để khảo sát phân phối của phần dư.
Bước 5: Xác định tầm quan trọng của các biến. Tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô hình thông qua xem xét bảng ma trận hệ số tương quan và hệ số Beta chuẩn hóa.
Bước 6: Lựa chọn biến cho mô hình.