5. Bố cục của nghiên cứu
2.2.4.2.1.Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Phương pháp kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter (tất cả các biến độc lập sẽ được đưa vào phương trình hồi quy đồng thời trong một bước duy nhất) để kiểm tra ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc bằng cách xem xét cẩn thận trọng lượng của mỗi biến độc lập đối với nhân tố đang được kiểm tra chất lượng. Hệ số R bình phương hiệu chỉnh được dùng đểphản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, với nguyên tắc R bình phương phải lớn hơn 0,5 và càng gần 1 thì mô hình càng phù hợp. Trị số thống kê Durbin–Watson là một thống kê kiểm định được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tươngtự tương quan hay không trongphần dư. Trị số gần bằng 2 thì không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích hồi quy được thực hiện với 3 biến độc lập: Lòng tin (TR), Giao tiếp (CM), Khen thưởng (RS) và biến phụ thuộc là Chia sẻ tri thức (KS). Kết quả được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 2.11: Đánh giá sự phù hợp của mô hình theo R2 và Durbin-Watson.
Mô hình R R bình phương R bình hương hiệu chỉnh Ước lượng sai số chuẩn Durbin– Watson 1 , 769 ,591 ,555 ,51580 2,107
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS- Phụ lục 2)
Từ bảng 2.11 ta thấy, mô hình hồi quy đưa ra tương đố phù hợp với R bình phương hiệu chỉnh là 0,555 tương đương với mô hình giải thích được 55,5% tổng thể
Lòng tin
Giao tiếp Chia sẻ tri thức
công ty TNHH TM- DV Tấn Lập. Kiểm định Durbin–Watson với trị số 2,107 gần bằng 2 nên không có hiện tượng tự tương quan trong phần dư.
Tuy nhiên, hệ số R bình phương hiệu chỉnh chỉ thể hiện được sự phù hợp của mô hình với dữ liệu mẫu, không đảm bảo mức độ đại diện cho cả tổng thể. Vì vậy, tiếp tục thực hiện kiểm định F sử dụng phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) để xét xem sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể.
Bảng 2.12: Kết quả kiểm định ANOVA
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 13,095 3 4,365 16,406 ,000 Phần dư 9,046 34 ,266 Tổng 22,140 37
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS- Phụ lục 2)
Từ bảng kết quả 2.12 ta thấy, giá trị Sig= 0,000 < 0,05 nên việc kiểm định ANOVA đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê. Vì vậy, kết quả phân tích hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.