PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.3.3.Phương pháp hồi quy bội:
Nếu kết luận được hai biến có liên hệ chặt chẽ với nhau, đồng thời giả định rằng đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa hai biến, và xem như đã xác định đúng hướng của mối quan hệ nhân quả có thật giữa chúng th ì ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy tuyến tính trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích – Y) và biến kia là biến độc lập (hay biến giải thích – X). Mô hình này sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội:
Mô hình hồi quy bội mở rộng mô hình hồi quy hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt h ơn cho biến phụ thuộc.
Mô hình có dạng như sau:
Yi= β0+ β1X1i+ β2X2i+... + βpXpi+ei
Trong đó:
Xpi : giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i. βk : hệ số hồi quy riêng phần thứ k
ei : biến độc lập ngẫu nhiên (có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi α2)
Mô hình hồi quy tuyến tính bội giả định rằng biến phụ thuộc có phân phối chuẩn đối với bất kỳ kết hợp nào của các biến độc lập trong mô hình.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội:
Hệ số xác định R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mô hình thì R2
càng tăng, tuy nhiên điều này cũng không được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu (tức tốt hơn).
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích ph ương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ở đây, biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Giả thuyết H0 là β1= β2= β3= β4.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của Y, điều này có nghĩa là mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô h ình:
Trong hồi quy bội có nhiều biến độc lập ta có thể muốn xác định với các biến đã đưa vào mô hình, biến nào có vai trò quan trọng hơn trong việc dự đoán giá trị lý thuyết của Y hay chúng quan trọng như nhau.