Kiểm định độ phù hợp

14. Cửa hàng nằm trên những tuyến đường rộng rãi, thuận tiện K

2.2.3.2.5. Kiểm định độ phù hợp

Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương quan, tức là có hay không mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Bảng 2.18: Kiểm định ANOVA về độ phù hợp của mô hình hồi quy

Lê Thanh Truyền – K40 QTTM

Model Summaryf Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of

Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .690a .475 .472 .38022 .475 119.665 1 132 .000 2 .804b .646 .640 .31371 .170 62.899 1 131 .000 3 .837c .701 .694 .28935 .055 23.990 1 130 .000 4 .845d .713 .704 .28437 .012 5.595 1 129 .020 5 .850e .722 .711 .28093 .009 4.177 1 128 .043 2.350

a. Predictors: (Constant), Uy tín của cửa hàng

b. Predictors: (Constant), Uy tín của cửa hàng, Chất lượng sản phẩm

c. Predictors: (Constant), Uy tín của cửa hàng, Chất lượng sản phẩm, Hoạt động bán hàng d. Predictors: (Constant), Uy tín của cửa hàng, Chất lượng sản phẩm, Hoạt động bán hàng, Nhân viên phục vụ

e. Predictors: (Constant), Uy tín của cửa hàng, Chất lượng sản phẩm, Hoạt động bán hàng, Nhân viên phục vụ, Khả năng tiếp cận cửa hàng

f. Dependent Variable: Quyết định chọn cửa hàng

Khóa luận tốt nghiệp Trường Đại học Kinh tế Huế

ANOVAf

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Regression 26.280 5 5.256 66.599 .000e

Residual 10.102 128 .079

Total 36.382 133

Kết quả phân tích Anova cho thấy Sig = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0, cũng có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Bảng 2.19: Kiểm định các hệ số tương quan của mô hình hồi quy Coefficientsa

Unstandardize

d CoefficientsStandardized Coefficients Collinearity Statistics

B ErrorStd. Beta t Sig. Tolerance VIF

(Constant) .599 .180

Uy tín của cửa hàng .224 .041 .339 5.492 .000 .571 1.752 Chất lượng sản

phẩm .231 .033 .356 6.947 .000 .828 1.208

Hoạt động bán

hàng .106 .053 .146 1.993 .048 .404 2.473

Nhân viên phục vụ .171 .071 .178 2.391 .018 .393 2.545

Khả năng tiếp cận

cửa hàng .078 .038 .116 2.044 .043 .674 1.484

a. Dependent Variable: Quyết định chọn cửa hàng

Kiểm định t với mức ý nghĩa 95% cho thấy tất cả 5 biến độc lập đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mức giá trị Sig của 5 nhân tố <0.05 chứng tỏ 5 biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.

Kết quả phân tích ở Bảng 2.16 cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) khá thấp, giá trị cao nhất là 2.54. Hệ số VIF nhỏ hơn 10 thì ta có thể bác bỏ giả thiết có hiện tượng đa cộng tuyến, hay nói cách khác, các biến độc lập có sự giải thích rõ ràng đối với biến phụ thuộc.

Khóa luận tốt nghiệp Trường Đại học Kinh tế Huế

Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 134 và số biến độc lập là 5 ta có du = 1.661. Như vậy, đại lượng d nằm trong khoảng (du, 4 – du) hay (1.637, 2.363) thì ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả kiểm định Durbin – Waston cho giá trị d = 2.35, giá trị này nằm trong khoảng cho phép, như vậy, có thể kết luận rằng không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.

Như vậy, phương trình hồi quy xây dựng được là phù hợp, đảm bảo ý nghĩa thống kê, các biến độc lập giải thích tốt cho các biến phụ thuộc. Phương trình này được viết lại như sau:

Y = 0.599 + 0.244X1 + .231X2 + 0.106X3 + 0.171X4 + 0.078X5

Quyết định chọn cửa hàng = 0.599 + 0.244 Uy tín của cửa hàng + 0.231

Chất lượng sản phẩm + 0.106 Hoạt động bán hàng + 0.171 Nhân viên phục vụ + 0.078 Khả năng tiếp cận cửa hàng.