Mô hình
R R2 R2 hi u ch nh Sai s chu n c l ng
0,758a 0,575 0,566 0,308
a : Bi n đ c l p: (H ng s ), LoiIchTaiChinh, HoTro, GiaTriThuongHieu, DapUng
H s R2 là ch s dùng đ đánh giá m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i. H s R2 là ph n bi n thiên c a bi n ph thu c do mô hình (các bi n đ c l p) gi i thích (Nguy n ình Th , 2011, Tr. 493). Tuy nhiên, mô hình th ng không phù h p v i d li u th c t nh giá tr R2 th hi n, v y nên ng i ta s d ng R2 hi u ch nh đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính đa bi n vì nó không ph thu c vƠo đ l ch phóng đ i c a R2. So sánh hai giá tr R2 và R2 hi u ch nh,
ta th y R2 hi u ch nh nh h n vƠ dùng nó đánh giá đ phù h p c a mô hình s an toàn h n. Nh v y R2 hi u ch nh là 0,566 cho th y s t ng thích c a mô hình v i bi n quan sát lƠ 56,60%, có ngh a lƠ có 56,60% s bi n thiên c a Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t đ c gi i thích b i các bi n có trong mô hình. V i giá tr nƠy thì đ phù h p c a mô hình lƠ t ng đ i t t.
4.4.3.2 Ki măđ nhăđ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i
ki m đ nh đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i, ta s d ng ki m đ nh F trong phơn tích ph ng sai ANOVA. Nhìn vào b ng F6.4 trong ph l c 6 ta th y F = 65,824 đ c tính t giá tr R2 c a mô hình đ y đ khác 0, giá tr sig. = 0,000 < 0,05, cho th y mô hình s d ng là phù h p.
Trong k t qu b ng h s h i quy b ng 4.9, h s Beta dùng đ đánh giá m c đ quan tr ng c a các nhân t tác đ ng vào m c đ Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t. H s Beta c a nhân t nào càng cao thì nhân t đó tác đ ng đ n m c đ Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t càng cao. K t qu phân tích h i quy cho th y b n bi n “L i ích tƠi chính”, “H tr c a nhà s n xu t”, “Giá tr th ng hi u” vƠ “ áp ng mong đ i khách hƠng” đ u đ t yêu c u (sig. <5%). Ngoài ra, các bi n đ u có h s phóng đ i ph ng sai VIF < 2, đi u này ch ng t v n đ hi n t ng đa c ng tuy n trong mô hình là không quan tr ng.