DL F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F
2.3.4.3. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Để đánh giá đơ ̣ phù hợp của mơ hình, ta sử du ̣ng giá tri ̣ R2 điều chỉnh và kiểm định ANOVA
Bảng 2.12: Bảng tóm tắt mơ hình hời quy
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn Durbin-Watson 1 ,743a ,552 ,548 ,40245 2 ,773b ,598 ,591 ,38312 3 ,786c ,617 ,607 ,37527 4 ,799d ,639 ,626 ,36622 1,915 Các yếu tố dự đốn: f1, f10, f4, f3 Biến phụ thuộc: DL
(Nguồn: Số liệu điều tra-phụ lục 2.4)
Kết quả ở bảng trên cho thấy, mơ hình thứ 4 cĩ giá trị R2 hiệu chỉnh cao nhất là 0,626. Như vậy độ phù hợp của mơ hình là 62,6%. Hay nĩi cách khác, 62,6%. biến thiên của biến phụ thuộc “DL” được giải thích bởi 4 biến quan sát trên, cịn lại là do tác động của các yếu tố khác ngồi mơ hình. R2 hiệu chỉnh của mơ hình nghiên cứu tương đới cao cĩ nghĩa là khả năng giải thích của các biến độc lập đối với sự biến thiên của biến phụ thuộc là khá cao.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tương quan, tức là cĩ hay khơng mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giả thuyết H0 đặt ra đĩ là: β1 = β10 = β4 = β3= 0.
ANOVAf
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig.
Hồi quy 27,243 4 6,811 50,784 ,000d
Số dư 15,423 115 ,134
Tổng 42,667 119
Biến phụ thuộc: DL
(Nguồn: Số liệu điều tra-phụ lục 2.4)
Kết quả phân tích ANOVA ở bảng trên cho thấy giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, do đĩ đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0. Như vậy, sự kết hợp các biến độc lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc là “DL”.