Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích ma trận tương quan, hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định về đa cộng tuyến không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào.
Từ phân tích tương quan và hồi quy, tính hệ số tương quan (r) giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập, xem thử chúng có mối liên hệ với nhau không, dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm tra R2, kiểm định ANOVA, kiểm tra hệ số hồi quy, kiểm tra các giả thuyết của phân tích hồi quy. Phần dư có phân phối chuẩn, kiểm tra biểu đồ phân phối phần dư, biểu đồ P-Plot; phương sai không đổi hay phần dư không tương quan với các biến độc lập trong mô hình, nếu độ lớn của phần dư tăng hay giảm cùng với giá trị bị dự đoán thì giả định này bị vi phạm. Qua biểu đồ Scatterplot thể hiện mối quan hệ giữa các giá trị dự đoán và phần dư, các quan sát phải phân tán ngẫu nhiên. Đồng thời bằng phương pháp phân tích tương quan hạng Spearman giữa phần dư với các biến độc lập cho thấy giả thiết này không bị vi phạm (.sig > 0.05) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Từ mô hình hồi quy chúng ta tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết kỳ vọng.
Tóm tắt chương 2
Chương này tác giả đã đưa ra phương pháp nghiên cứu trên cơ sở lý thuyết, đưa ra mô hình và các giả thuyết nghiên cứu, xây dựng thang đo dự kiến và thảo luận nhóm đưa ra thang đo chính thức và phương pháp kiểm định cronbach alpha và phân tích EFA, ANOVA sẽ được sử dụng để phân tích trong nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương 3.
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU