Mô hình h i quy đ c đánh giá m c đ phù h p thông qua: (a) H s xác đ nh R2đi u ch nh và (b) ki m đ nh F đ xác đ nh m c đ phù h p c a mô hình h i
(a) H s xác đ nh R2đi u ch nh
B ng Model Summaryb
c a mô hình (1) và (2) (Ph l c 5) cho th y h s R2
đi u ch nh t ng lên khi đ a thêm bi n s n m sinh s ng t iđ a ph ng tr c thu h i đ t vào mô hình, nên có th k t lu n đây là mô hình phù h p h n đ gi i thích các
nhân t nh h ng đ n m c s n lòng ch p nh n b i th ng. Ý ngh a c a h s R2
đi u ch nh là 70,5% s bi n thiên c a bi n ph thu c đ c gi i thích b ng các bi n đ c l p trong ph ng trình h i quy (2). Giá tr R2
Change là m c đ thay đ i c a R2
khi đ a thêm bi n s n m sinh s ng t i đ a ph ng thêm vào mô hình h i quy. Tuy nhiên, đ ch c giá tr th c c a R2
Change trong t ng th có khác 0 hay không. Th c
hi n ki m đ nh F riêng (partial F test) v i gi thuy t: H0: R2 Change c a t ng th
b ng 0, v i Sig.<0,01, do đó có th k t lu n R2
change c a t ng th khác 0, t c
bi n s n m sinh s ng t i đ a ph ng đ c đ a vào ph ng trình h i quy th t s tác đ ng và gi i thích đ c s thay đ i c a bi n m c s n lòng ch p nh n b i th ng.
(b) Ki m đ nh F
Gi thuy t H0: 1= 2= 5= 6= 7= 10= 11= 17= 18= 19 (v i i là h s h i quy c a các bi n có ý ngha th ng kê trong mô hình nghiên c u).
B ng ph ng sai ANOVA (Ph l c 5) cho th y tr th ng kê F có giá tr Sig.=0.00<0,01 nên có th bác b gi thuy t H0 v i đ tin c y 99%. Do đó, k t lu n
r ng có t n t i ít nh t m t i khác 0 trong mô hình h i quy.