N Minimum Maximum Mean Std Deviation
5.2.3.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình (Model Summary)
Từ kết quả bảng 5.4 tác giả nhận thấy Nagelkerke R Square =.908 mà Nagelkerke nằm trong khoảng từ 0-1 là mối quan hệ đáng tin cậy trong mô hình.
Bảng 5.4. Kiểm định độ phù hợp mô hình Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 28.683a .678 .908
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ SPSS 22.0)
Bên cạnh đó còn có thể hiện khác, kết quả độ phù hợp của mô hình. Khác với hồi quy tuyến tính thông thường hệ số R2 càng lớn thì mô hình càng phù hợp, hồi quy Binary Logistic sử dụng chỉ tiêu -2LL (-2 log likelihood) để đánh giá độ phù hợp của mô hình. -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao.Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô hình có độ phù hợp hoàn hảo.
Kết quả bảng 5.4 cho thấy giá trị của -2LL = 28,683 không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể.
Ngoài ra chúng ta còn kiểm định mức độ dự đoán của mô hình thông qua bảng 5.5.
Bảng 5.5. Kiểm định mức độ dự đoán mô hình Classification Tablea Observed Predicted MDRR Percentage Correct Co Rui ro Khong co rui ro -
nhom 1
Step 1 MDRR Co Rui ro 65 2 97.0
Khong co rui ro
-nhom 1 4 49 92.5
Overall Percentage 95.0
a. The cut value is .500
Kết quả chính xác cũng được thể hiện ở bảng 5.5, bảng này cho thấy trong 69 trường hợp có rủi ro (xem theo cột) mô hình đã dự đoán đúng 65 trường hợp (xem theo hàng), vậy tỷ lệ đúng là 97%. Còn với 51 trường hợp không có rủi ro, mô hình dự đoán sai 2 trường hợp, đúng 49 trường hợp vậy tỷ lệ đúng là 93%. Từ đó ta tính được tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 95%.