STT Bi n quan sát Nhân t KT Tên nhân t
1 KT1 .818
Chuy n giao tri th c
2 KT3 .801
3 KT2 .797
4 KT4 .795
5 KT5 .785
Ph ng pháp trích: Principal Component Analysis.
Ph ng pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
4.6 PHÂN TÍCH H I QUY
Tính l i các nhân t đ c rút trích ra t ph n phân tích nhân t EFA phía tr c, c th nh sau:
KT = MEAN(KT1, KT2, KT3, KT4, KT5) AR = MEAN(AR1,AR2, AR3, AR4) PH = MEAN(PH1, PH2, PH3, PH4) EM = MEAN(EM2, EM3, EM4, EM5)
Tr c h t tác gi ti n hành ki m tra các gi đ nh: Các gi đ nh c a mô hình h i quy và gi đ nh v m i t ng quan gi a các bi n đ c l p.
Ki m tra các gi đ nh mô hình h i quy g m: (1)ph ng sai c a sai s (ph n d ) không đ i và (2)các ph n d có phân ph i chu n. N u các gi đ nh này b vi
45
ph m thì các c l ng không đáng tin c y n a (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2008).
K t qu ki m tra các gi đ nh mô hình h i quy đ c trình bày trong ph l c5
Tr c tiên đ ki m đ nh gi đ nh ph ng sai c a sai s (ph n d ) không đ i,
ta s d ng đ th phân tán c a ph n d đã đ c chu n hóa (Standardized Residual) và giá tr d báo đã đ c chu n hóa (Standardized Predicted Value). Quan sát đ th , ta th y các ph n d phân tán ng u nhiên quanh tr c O (là quanh giá tr trung bình c a ph n d ) trong m t ph m vi không đ i. i u đó ch ng t ph ng sai c a ph n d không đ i.
Th hai, ki m tra gi đ nh các ph n d có phân ph i chu n
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nh ng lý do nh : s d ng sai mô hình, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng các ph n d không đ nhi u đ phân tích… (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2008). Chúng ta s s d ng các bi u đ t n s (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) c a các ph n d (đã đ c chu n hóa) đ ki m tra gi đ nh này.
K t qu t bi u đ t n s Histogram c a ph n d cho th y, phân ph i c a ph n d x p x chu n (trung bình Mean = 0, đ l ch chu n Std. Dev = 0.99). i u này có ngha là gi thuy t phân ph i chu n c a ph n d không b vi ph m.
K t qu t bi u đ t n s Q-Q plot, P-P plot cho th y các đi m phân tán xung quanh tr c k v ng đi u đó cho th y gi đ nh phân ph i chu n c a ph n d không b vi ph m.
Ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n (Collinearlity Diagnostics). Các công c chu n đoán đa c ng tuy n có th s d ng là: ch p nh n c a bi n (Tolerance), h s phóng đ i ph ng sai (Variance inflation factor – VIF).
ch p nh n c a bi n (Tolerance): N u đ ch p nh n c a m t bi n nh , thì nó g n nh là m t k t h p tuy n tính c a các bi n đ c l p khác và đó là d u hi u c a đa c ng tuy n. H s phóng đ i ph ng sai (VIF) là ngh ch đ o c a đ ch p nh n c a bi n (Tolerance). Quy t c là khi VIF v t quá 10, đó là d u hi u c a đa c ng tuy n (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2008).
46
Vi c xem xét m i t ng quan tuy n tính gi a các bi n đ c th c hi n thông qua xây d ng ma tr n t ng quan (xem B ng 4.10)
B ng 4.10 Ma tr n h s t ng quanChuy n