Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm (1) Sự chuyên nghiệp trong marketing của các công ty sản xuất thuốc biệt dược gốc (ký hiệu F1), (2) Chất lượng của thuốc biệt dược gốc (ký hiệu F2), (3) Chuẩn chủ quan của bác sĩ về thuốc biệt dược gốc (ký hiệu F3), (4) Nguồn tham khảo chuyên môn của bác sĩ (ký hiệu F4), (5) Giá cả của thuốc biệt dược gốc (ký hiệu F5), (6) Danh tiếng của công ty dược sản xuất thuốc biệt dược gốc (ký hiệu F6) và 1 biến phụ thuộc là biến “Khuynh hướng kê toa thuốc biệt dược gốc” (ký hiệu là P).
Bảng 4.10 Đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R² và Durbin - Watson
Mô hình R R² R² hiệu chỉnh Std. Error ước tính Durbin- Watson 1 .721a .520 .492 .45138 1.759
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định ANOVA
Mô hình
Tổng các bình
phương df Mean Square F Sig. 1 Hồi quy 22.106 6 3.684 18.083 .000a Phần dư 20.374 100 .204 Tổng 42.480 106 a. Biến độc lập: (Constant), F6, F5, F4, F3, F2, F1 b. Biến phụ thuộc: P
Từ kết quả của Bảng 4.10 cho thấy R² hiệu chỉnh = 0,492 có nghĩa là mô hình có thể giải thích được 49,2% cho tổng thể về mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến khuynh hướng kê toa thuốc biệt dược gốc. Trong Bảng 4.11 cho thấy giá trị Sig. rất nhỏ (Sig. = 0,000) nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong Bảng 4.12, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 2 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Với mức ý nghĩa 5% cho thấy 2 yếu tố F1 (Sig. = 0,003) và F4 (Sig. = 0,000) có giá
---
trị Sig. < 0,05. Để xác định biến độc lập nào ảnh hưởng nhiều hơn đối với biến phụ thuộc, ta dùng hệ số tương quan riêng phần (partial correlation), kết quả hồi quy cho thấy yếu tố F4 (partial correlation = 0,551) có ảnh hưởng lớn nhất đến khuynh hướng kê toa thuốc biệt dược gốc, kế đến là yếu tố F1 (partial correlation = 0,287)
Bảng 4.12 Kết quả hồi quy theo phương pháp Enter
Model
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Đa cộng tuyến B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.111 .448 -.249 .804 F1 .211 .070 .264 2.998 .003 .619 1.615 F2 .068 .076 .073 .894 .373 .720 1.389 F3 .042 .065 .053 .643 .521 .717 1.395 F4 .541 .082 .487 6.607 .000 .883 1.133 F5 .051 .088 .042 .577 .565 .926 1.080 F6 .104 .083 .105 1.251 .214 .686 1.457 a. Biến phụ thuộc: P Mô hình
Correlations Đa cộng tuyến Zero-order Partial Part Tolerance VIF
1 (Constant) F1 .519 .287 .208 .619 1.615 F2 .320 .089 .062 .720 1.389 F3 .327 .064 .045 .717 1.395 F4 .617 .551 .458 .883 1.133 F5 .039 .058 .040 .926 1.080 F6 .392 .124 .087 .686 1.457