5. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
2.2.4.6Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của tất cả các biến độc lập βk = 0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào (Bảng 15) - Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter, ta có mức giá trị Sig của các biến độc lập N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7 đều có sig <0.05 nên bác bỏ giả thiết Ho của các biến độc lập nói trên. Còn nhân tố N8 có sig.= 0.263 >0.05 nên chấp nhận giả thiết Ho bác bỏ giả thiết H1 nghĩa là nhân tố N8 "Có khu vui chơi, ăn uống giải trí sinh động phù hợp" không thể giải thích biến thiên của biến phụ thuộc.
Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về hiện tượng đa cộng tuyến và tự tương quan.
Để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF khá thấp, giá trị cao nhất 1.830. Và độ chấp nhận của biến (Tolerance) khá cao, giá trị thấp nhất 0.547. Hệ số VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0.1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 176 và số biến độc lập là 8 ta có du = 1.852. Như vậy, đại lượng d nằm trong khoảng (du; 4 – du) hay trong khoảng (1.852 ; 2.148) thì ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả kiểm định Durbin – Waston cho giá trị d = 1.886 (Bảng 14) nằm trong khoảng cho phép. Ta có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
Như vậy mô hình hồi qui xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mô hình. Trừ biến “Có khu vui chơi, ăn uống giải trí sinh động phù hợp ” có sig >0.05 nên không giải thích được biến phụ thuộc.