Bảng 4.8: Kết quả hệ số R2 hiệu chỉnh Model Summaryb Model R R2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của
ước lượng Hệ số Durbin-Watson
1 .915a .836 .831 .41049762 1.683
a. Dự báo: (hằng số), Giá trị xã hội (SM), giá trị cảm xúc (EM), giá trị chức năng của giá dịch vụ
(FVPr), giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ (FVS), giá trị chức năng của tính chuyên nghiệp của nhân viên (FVP), giá trị chức năng của cơ sở vật chất (FVE)
b. Biến phụ thuộc: Giá trị cảm nhận (PV)
Hệ số R2 = 0.836 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) = 0.831 (xem thêm bảng 1, phụ lục 5). R2 hiệu chỉnh = 0.831 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 83.1% hay hơn 83% khác biệt của các mức giá trị cảm nhận (PV) quan sát có thể được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập (giá trị chức năng của cơ sở vật chất (FVE), giá trị chức năng của tính chuyên nghiệp của nhân viên (FVP), giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ (FVS), giá trị chức năng của giá dịch vụ (FVPr), giá trị cảm xúc (EM) và giá trị xã hội (SM)).
R2 hiệu chỉnh phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội vì R2 hiệu chỉnh không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2
(nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình)8.
7
Các biến độc lập đã được phần mềm SPSS tựđộng tính toán và lưu lại bằng lệnh Save as variables với phương pháp hồi quy (Regression). Các nhân số này đã được chuyển qua đơn vị đo lường độ
lệch chuẩn (trung bình = 0, phương sai = 1) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - tập 2, NXB Hồng Đức)
8
(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - tập 1, NXB Hồng Đức)