L ời mở đầ u
2.2.1. Phân tích phương sai cho 4 nhân tố
Để biết nhân tố nào trong 4 nhân tố: địa điểm, hạng mục, loại công trình, cỡ công trình ảnh hưởng đến tỷ lệ sai phạm của các công trình thì ta sử dụng phương pháp phân tích phương sai cho 4 nhân tốđó. Trong phương pháp này, biến “tylesai” là biến phụ thuộc, 4 biến độc lập là “MaDDiem”, “DacdiemCT”, “ChucnangsdCT” và “CoCT”. Sử dụng phần mềm SPSS ta thu được kết quả trình bày trong bảng 2.6.
Bảng 2.6. Kết quả phân tích phương sai cho 4 nhân tố
Source Type III Sum
of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 982.847(a) 9 109.205 5.117 .000 Intercept 102.618 1 102.618 4.809 .030 DacdiemCT 167.856 1 167.856 7.866 .006 MaDDiem 309.099 3 103.033 4.828 .003 ChucnangsdCT 580.449 3 193.483 9.067 .000 CoCT 91.679 2 45.839 2.148 .121 Error 2539.415 119 21.340 Total 4198.152 129 Corrected Total 3522.263 128 Ta đã biết, biến độc lập nào có xác suất ý nghĩa (significance) nhỏ hơn 5% thì biến đó thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có xác suất ý nghĩa lớn hơn hoặc bằng 5% thì biến đó không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Qua bảng 2.6, ta có xác suất ý nghĩa của biến “DacdiemCT” là 0,006 (tức là 0,6%), xác
suất ý nghĩa của biến “MaDDiem” là 0,003 (tức là 0,3%), xác suất ý nghĩa của biến “ChucnangsdCT” là 0, xác suất ý nghĩa của biến “CoCT” là 0,121 (tức là 12,1%), Như vậy, địa điểm, đặc điểm và chức năng sử dụng của công trình là những nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ sai phạm của các công trình, còn cỡ công trình không ảnh hưởng đến tỷ lệ sai (mặc dù tỷ lệ sai trung bình của nhóm các công trình cỡ vừa cao hơn nhiều hai nhóm còn lại).
Nhưng 3 nhân tố trên đây ảnh hưởng tới tỷ lệ sai như thế nào, có tác dụng làm tăng hay giảm tỷ lệ sai thì phương pháp phân tích này chưa chỉ rõ được. Do đó ta dùng phương pháp hồi quy mô hình tuyến tính tổng quát để đưa ra các kết luận cụ thể hơn.