Tóm t t mô hình
Model R R2 R2 hi u ch nh Sai l ch chu n SE
1 .787a .619 .614 .38424 a. Bi n đ c l p: FQU, TQU ANOVAb Bi n thiên T ng bình ph ng df Giá tr trung bình c a bình ph ng F M c ý ngh a th ng kê (Sig.) 1 Regression 40.467 2 20.234 137.050 .000a Residual 24.951 169 .148 Total 65.418 171
Tóm t t mô hình
Model R R2 R2 hi u ch nh Sai l ch chu n SE
1 .787a .619 .614 .38424
a. Bi n đ c l p: FQU, TQU b. Bi n ph thu c: SAF
B ng 4.5 cho th y tr th ng kê F đ c tính t giá tr R square c a mô hình đ y đ
v i m c ý ngh a quan sát (Sig = 0) r t nh , cho th y mô hình h i quy tuy n tính b i phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c.
So sánh hai giá tr R2 (R square) và h s R2 hi u ch nh (Adjusted R square) s 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 vì nó không th i ph ng m c đ phù h p c a mô hình. Nh v y, ngh a lƠ mô hình
h i quy tuy n tính b i đƣ xơy d ng phù h p v i t p d li u là 61,9%. Nói cách khác, kho ng 61,9% khác bi t c a m c đ th a mãn quan sát có th đ c gi i thích b i s khác bi t c a 2 thành ph n ch t l ng k thu t và ch t l ng ch c n ng
Tiêu chí Collinearity diagnostics (chu n đoán hi n t ng đa c ng tuy n) v i h s
phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor) c a các bi n đ c l p trong mô
hình đ u nh h n 2 , cho th y hai bi n đ c l p này không có quan h ch c ch v i nhau nên không có hi n t ng đa c ng tuy n. Do đó, m i quan h gi a thành ph n ch t
l ng k thu t và ch t l ng ch c n ng không nh h ng đáng k đ n k t qu gi i thích c a mô hình.