Phân tích h i quy b ng ph ng pháp h i quy t ng th các bi n (Ph ng pháp Enter – SPSS 16.0). Chúng ta s d ng ph ng pháp đ a t t c (Enter) các bi n vào mơ hình.
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .813a .661 .655 .403
a. Predictors: (Constant), Tinh than trach nhiem cua doi ngu nhan vien y te, Co so vat chat phuc vu KCB, Chi phi KCB, Nang luc va thai do phuc vu cua doi ngu nhan vien y te
b. Dependent Variable: Danh gia chung
Mơ hình cĩ R2 = 0,661 và R2 đ c hi u ch nh là 0,655. Thơng s này th hi n s thích h p c a mơ hình là 65,5 % ( 65,5% s bi n thiên c a bi n đánh giá hài lịng chung (SAT) đ c gi i thích qua 04 bi n quan sát (N ng l c và thái đ
ph c v c a đ i ng nhân viên y t , Chí phí KCB, C s v t ch t ph c v khám ch a b nh, Tinh th n trách nhi m c a đ i ng nhân viên y t ).
B ng 2.22 Ki m đnh s phù h p c a mơ hình h i quy
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 77.551 4 19.388 119.306 .000a
Residual 39.813 245 .163
1
Total 117.364 249
a. Predictors: (Constant), Tinh than trach nhiem cua doi ngu nhan vien y te, Co so vat chat phuc vu KCB, Chi phi KCB, Nang luc va thai do phuc vu cua doi ngu nhan vien y te
b. Dependent Variable: Danh gia chung
Vi c ki m đnh thơng s F là phép ki m đ nh s phù h p c a mơ hình tuy n tính. Gi thuy t đ c đ t ra là: H0 = 1 = 2 = 3 = 4 = 0
Phân tích ANOVA cho th y thơng s F cĩ Sig. = .000, đây là giá tr r t nh nên s r t an tồn trong vi c bác b gi thuy t H0; ch ng t mơ hình h i quy xây d ng là phù h p v i b d li u thu th p đ c. Mơ hình Regression Sum of Squares l n h n g n g p đơi so v i Residual Sum of Squares cho chúng ta th y mơ hình gi i thích đ c ph ng sai c a bi n ph thu c. Nh v y các bi n đ c l p trong mơ hình cĩ quan h v i bi n ph thu c SAT (đánh giá s hài lịng chung).
2.5.8 Ý ngh a các h s h i quy và gi i thích ph ng trình B ng 2.23 K t qu h i quy