Kiểm định Backward: Dựa vào bảng Variables Entered/Removedb cho thấy 5 thành phần DGD, MQH, MLU, TPT và KHT đều không bị loại ra khỏi mô hình
Kiểm định Durbin-Watson: Kết quả trong mô hình Durbin – Watson là: 1.867 vậy mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
Kiểm định F: Ta sẽ xem xét giả thuyết về sự tồn tại của mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc HAL với bất kỳ một biến độc lập nào (DGD, MQH, MLU, TPT và
KHT). Ta đặt giả thuyết:
• H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0
• Hr: Có ít nhất một βj≠ 0 (j = 1,2,3,4,5)
Chọn mức ý nghĩa α = 0.05 (5%) tương ứng với độ tin cậy 95%. Qua Bảng ANOVA
ta thấy hệ số kiểm định F = 23.123 và giá trị p của kiểm định F rất nhỏ (Sig. = 0.000 < 0.05), do đó ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng cả 5 hệ số β1, β2, β3, β4 và β5 đều bằng
0 (β1 = β2 = β3 = β4= β5 = 0). Vậy ta kết luận rằng tồn tại mối liên hệ tuyến tính giữa
HAL với ít nhất một trong các yếu tố: DGD, MQH, MLU, TPT và KHT.
Kiểm định t (Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy: Kiểm định t sẽ cho ta biết biến độc lập nào (DGD, MQH, MLU, TPT và KHT) không ảnh hưởng đến HAL. Biến độc lập (DGD, MQH, MLU, TPT và KHT) nào có ý nghĩa trong việc giải thích biến thiên của HAL và do vậy nên được thể hiện trong mô hình hồi quy. Ta đặt giả thuyết:
• H0: βj = 0 (j = 1,2,3,4,5)
• Hr: βj≠ 0 (j = 1,2,3,4,5)
Chọn mức ý nghĩa α = 0.05 (5%) tương ứng với độ tin cậy 95%. Qua bảng
Coefficientsa của Hồi Quy ta nhận thấy: DGD, MQH, MLU, TPT và KHT đều có các giá trị p (sig.) đều rất nhỏ (< 0.05), hay nói cách khác là giá trị kiểm định tính được nằm rất xa trong vùng bác bỏ. Với mức ý nghĩa α = 5% thì ta kết luận rằng giả thuyết H0 bị bác bỏ và do đó các yếu tố: DGD, MQH, MLU, TPT và KHT đều có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến thiên của HAL
Bảng 3.7: Variables Entered/Removedb
Model Variables Entered Variables Removed Method
1 KHT, MLU, MQH, DGD, TPTa . Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: DUT
(Nguồn: Khảo sát nhóm tác giả 2014)
3.8: Model Summary
Model R R Square (R2) Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .719a .517 .495 .25049 1.867
(Nguồn: Khảo sát nhóm tác giả 2014)
Bảng 3.9: ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 7.255 5 1.451 23.123 .000a
Residual 6.777 108 .063
Total 14.031 113
a. Predictors: (Constant), DLV, KKL, MQH, MLU, DGD b. Dependent Variable: DUT (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});