8- Thang đo về quyết định lựa chọn Sữa chua Ăn Probi của Vinamilk
4.3.2 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, hệ số xác định RP
2
P(R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Hệ số RP
2
P đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, RP
2
Pcó khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu có hơn 1 biến được giải thích trong mô hình. Mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị RP
2
Pthể hiện. Trong mô hình này RP
2
Plà 0.815 bảng 4.8. Hệ số RP
2
Pđiều chỉnh (Adjusted R-square) bằng 0.81có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 81%, như vậy mô hình nghiên cứu là phù hợp. Kết quả cũng cho thấy rằng RP
2
Pđiều chỉnh nhỏ hơn RP
2
P
, dùng nó để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính.
Nguồn: tính toán của tác giả (phụ lục 6, trang 103).
Mô hình R RP 2 P RP 2 Pđiều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 .903P a .815 .810 .23289 1.032
Kiểm định F sử dụng để kiểm định giả thuyết vềđộ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc QDLC và toàn bộ tập hợp các biến độc lập.
Giả thuyết:
HRoR: βR1R=βR2R=βR3R=βR4R= 0 (Tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0, ngoại trừ hằng số). HR1R: Có ít nhất 1 biến độc lập có liên hệ tuyến tính với biến phụ thuộc.
50
Dựa vào kết quả phân tích Anova (bảng 4-9 kết quả phân tích Anova), giá trị thống kê F = 177.976 và giá trị Sig. rất nhỏ cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết HRoR. Bác bỏ HRoRcó nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được sựthay đổi của biến phụ thuộc quyết định lựa chọn (QDLC), tức mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích ANOVA.
Nguồn: tính toán của tác giả (phụ lục 6, trang 103).
Mô hình Tổng bình
phương Df Bình phươngtrung bình F Sig.
1 Hồi quy 67.571 7 9.653 177.976 .000P b Sốdư 15.349 283 .054 Tổng 82.921 290 a. Biến độc lập: (Constant), QC, KM, GIA, NTK, PP, TH, SP b. Biến phụ thuộc: QDLC