Tiến hành phân tích hồi quy một biến phụthuộc và 5 biến độc lập theo phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise).
Hệsố xác định R và R hiệu chỉnh dùng để đo sựphù hợp của mô hình hồi quy, còn gọi là hệ số xác định. Khi đánh giá độphù hợp của mô hình dùng R hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn vì R sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình.Độphù hợp của mô hình càng cao khi R hiệu chỉnh càng lớn. Kết quả sau khi phân tích thu được:
Bảng 1.11. Các chỉsố đánh giá sựphù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Etimate Durbin- Watson 1 .683 .467 .450 2.22452 1.464 (Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Nhìn vào bảng trên, dùng để đánh giá độphù hợp của mô hình hồi quy đa biến, hệ sốR bình phương hiệu chỉnh Adjusted R Square là 0.450. Nghĩa là 45,0% biến thiên của biến phụthuộc hài lòngđược giải thích bởi 5 nhân tố độc lập. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữliệu của mẫuởmức 45,0%.
Bảng 1.12. Kiểm định ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 693.062 5 138.612 28.011 .000 Residual 781.757 160 4.948 Total 1484.819 165 (Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Nhìn vào bảng trên, kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, giá trị F=28,011 với sig.=0.000 <5%. Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp
SVTH: Lê ThịHuyền 45
với tổng thể (chi tiết hơn là R bình phương tổng thể ta không thể tính cụ thể được, nhưng ta biết chắc chắn sẽkhác 0, mà khác 0 thì chứng tỏlà các biếnđộc lập có tác độngđến biến phụthuộc).