Hồi quy tuyến tính bội là bước kiểm định giả thuyết phổ biến nhất trong luận văn dùng bảng hỏi. Bài viết hướng dẫn chạy hồi quy trên ResearchSTAT và đọc lần lượt ba bảng chính cùng ba biểu đồ kiểm tra giả định, theo đúng bố cục output SPSS.
Các bước thực hiện trên ResearchSTAT
- Mở Phân tích → Hồi quy tuyến tính; tạo biến đại diện nếu được nhắc.
- Áp dụng gợi ý “SHL theo các biến độc lập” (hoặc tự chọn biến phụ thuộc, biến độc lập).
- Chạy phân tích; kết quả gồm Model Summary, ANOVA, Coefficients, Residuals Statistics và biểu đồ Histogram, Normal P-P Plot, Scatterplot.
Bảng 1: Model Summary
| Model | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | .645 | .416 | .412 | .58317 | 1.937 |
R² hiệu chỉnh = 0,412: ba biến độc lập giải thích 41,2% biến thiên của sự hài lòng. Durbin-Watson = 1,937 nằm trong khoảng 1,5-2,5, không có tự tương quan bậc nhất của phần dư.
Bảng 2: ANOVA
| Model | Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Regression | 96.183 | 3 | 32.061 | 94.271 | .000 |
| Residual | 134.674 | 396 | .340 | |||
| Total | 230.857 | 399 |
Sig. của kiểm định F = 0,000 < 0,05: mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu, tức có ít nhất một biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc.
Bảng 3: Coefficients
| Model | B | Std. Error | Beta | t | Sig. | Tolerance | VIF |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (Constant) | .783 | .190 | 4.113 | .000 | |||
| STC | .352 | .044 | .386 | 8.052 | .000 | .853 | 1.172 |
| CLD | .296 | .041 | .341 | 7.185 | .000 | .842 | 1.188 |
| GCA | .143 | .040 | .157 | 3.578 | .000 | .905 | 1.105 |
- Sig. < 0,05: biến có tác động có ý nghĩa. Cả ba biến đều đạt, ba giả thuyết được chấp nhận.
- Beta (chuẩn hóa): so sánh mức độ tác động. STC mạnh nhất (β = 0,386), tiếp theo CLD (0,341) và GCA (0,157). Dấu dương: tác động cùng chiều.
- B (chưa chuẩn hóa): dùng để viết phương trình hồi quy theo đơn vị gốc.
- VIF < 2 (rất tốt), < 5 chấp nhận được: không có đa cộng tuyến.
Ba biểu đồ kiểm tra giả định
Histogram phần dư có dạng chuông với Mean ≈ 0, Std. Dev. ≈ 1 và các điểm trên Normal P-P Plot bám đường chéo: phần dư xấp xỉ chuẩn. Scatterplot phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự đoán phân tán ngẫu nhiên quanh 0, không có hình phễu: giả định phương sai không đổi được thỏa mãn.
Mẫu viết kết quả
Mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu (F = 94,271; p < 0,001), giải thích 41,2% biến thiên của sự hài lòng (R² hiệu chỉnh = 0,412). Sự tin cậy (β = 0,386; p < 0,001), chất lượng dịch vụ (β = 0,341; p < 0,001) và giá cả cảm nhận (β = 0,157; p < 0,001) đều tác động cùng chiều đến sự hài lòng; VIF từ 1,105 đến 1,188 cho thấy không có đa cộng tuyến. Phương trình chuẩn hóa: SHL = 0,386 STC + 0,341 CLD + 0,157 GCA.
R² thấp (dưới 0,3) có sao không?
Trong nghiên cứu hành vi, R² 0,2-0,4 là phổ biến. Điều quan trọng là mô hình có ý nghĩa và các hệ số được diễn giải đúng.
Biến có Sig. > 0,05 thì sao?
Kết luận giả thuyết bị bác bỏ; không loại biến rồi chạy lại để “đẹp” kết quả. Trình bày trung thực và thảo luận nguyên nhân.
