Kiểm định độ phù hợp

- Nhân tố 6: gồm các biến c13_2, c13_3, c13

4.1.4.5 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 11 Kiểm định ANOVA về độ phù hợp của mô hình hồi quy ANOVAg Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 6 Regression 18.291 6 3.049 48.519 .000f Residual 4.147 66 .063 Total 22.438 72

g. Dependent Variable: c28 danh gia chung

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)

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 12 Kiểm định các hệ số tương quan của mô hình hồi quy

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

B Std. Error Beta t Sig.

Collinearity Statistics Tolerance VIF

6 (Constant) -.032 .246 -.129 .898

c5 danh gia ve web .130 .040 .193 3.258 .002 .795 1.257

c8 danh gia ve trang sinh vien .094 .050 .117 1.900 .002 .738 1.354

c11 danh gia dien dan .275 .052 .323 5.250 .000 .738 1.355

c14 danh gia phong internet .159 .050 .181 3.190 .002 .866 1.154

c17 danh gia wifi .183 .042 .279 4.382 .000 .691 1.446

c20 danh gia thu vien truc tuyen .184 .045 .273 4.108 .000 .633 1.580 a. Dependent Variable: c28 danh gia chung

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)

Kiểm định t với mức ý nghĩa 95% cho thấy tất cả 6 biến độc lập đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mức giá trị Sig của 6 nhân tố <0.05 chứng tỏ 6 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 1.5. 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 giả thích rõ ràng đối với biến phụ thuộc.

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 = -0.032+ 0.130 X1+ 0. 094 X2 + 0. 275X3 + 0. 159X4 + 0. 183X5 + 0. 184X6

Sự đánh giá chung = -0.032+ 0.130 Đánh giá về website + 0. 094 Đánh giá về trang sinh viên + 0. 275 Đánh giá về diễn đàn + 0. 159 Đánh giá về phòng Internet +

0. 183 Đánh giá về mạng wifi + 0. 184 Đánh giá về thư viện điện tử