ðể kiểm tra sự phù hợp của mơ hình hay nĩi cách khác là tìm xem liệu biến phụ thuộc cĩ mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập hay khơng. Tác giả tiến hành kiểm định giả thuyết H0: Biến phụ thuộc khơng cĩ mối quan hệ với các biến độc lập, tức β1= β2=β3=β4=β5=β6=0 Bảng 3.15: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình ANOVAg Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi qui Phần dư 34,332 42,164 259 1 34,332 210,891 0,0000,163 a Tổng 76,497 260 2 Hồi qui Phần dư 43,694 32,803 258 2 21,847 171,833 0,0000,127 b
Tổng 76,497 260 3 Hồi qui Phần dư 49,255 27,242 257 3 16,418 154,892 0,0000,106 c
Tổng 76,497 260 4 Hồi qui Phần dư 51,318 25,178 256 4 12,83 130,444 0,0000,098 d
Tổng 76,497 260 5 Hồi qui Phần dư 52,835 23,662 255 5 10,567 113,877 0,0000,093 e
Tổng 76,497 260 6 Hồi qui Phần dư 53,889 22,608 254 6 8,982 100,909 0,089 0,000f
Tổng 76,497 260
a. Predictors: (Constant), DỊCH VỤ GIA TĂNG
d. Predictors: (Constant), DỊCH VỤ GIA TĂNG, TRUYỀN MIỆNG, CHẤT LƯỢNG PHỤC VỤ, CHI PHÍ
e. Predictors: (Constant), DỊCH VỤ GIA TĂNG, TRUYỀN MIỆNG, CHẤT LƯỢNG PHỤC VỤ, CHI PHÍ, SỰ TIN CẬY
f. Predictors: (Constant), DỊCH VỤ GIA TĂNG, TRUYỀN MIỆNG, CHẤT LƯỢNG PHỤC VỤ, CHI PHÍ, SỰ TIN CẬY, SỰ HẤP DẪN
g. Dependent Variable: ĐÁNH GIA CHUNG
Nguồn: Phụ lục 5 – Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Kết quả từ bảng phân tích Anova, căn cứ trên giá trị Sig. (=0,000) chúng ta cĩ thể bác bỏ giả thuyết H0, cĩ nghĩa là sự thay đổi của ðÁNH GIÁ CHUNG sẽ cĩ mối liên hệ với sự thay đổi của các biến độc lập. Như vậy, chúng ta cĩ thể yên tâm sử dụng mơ hình với các biến độc lập trên để giải thích sự thay đổi của biến ðÁNH GIÁ CHUNG với mức độ phù hợp đã nêu ở phần trên là 69.7%.