Chƣơng 3 : TỔNG QUAN ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU
4.4 PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
4.4.2.1 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giá trị Sig. của kiểm định F (Bảng 4.17) bằng 0,000 < 0,05 cho thấy, các biến đƣa vào phân tích hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc.
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh. Căn cứ vào kết quả của bảng 4.16 hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,527 nhỏ hơn hệ số R2
là 0,534 chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 52,7% , có nghĩa là mô hình giải thích đƣợc 52,7% sự biến thiên của dữ liệu.
Với giá trị này thì mô hình chấp nhận đƣợc.
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta sử dụng kiểm định F trong bảng 4.17 phân tích phƣơng sai ANOVA. Kết quả cho thấy giá trị Sig. của
kiểm định F bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05nên ta bác bỏ giả thuyết H0 (các hệ số hồi quy bằng 0) và chấp nhận giả thuyết H1 (có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0). Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu thu đƣợc.
Đồng thời, ta cũng xem xét ý nghĩa củacác hồi quy riêng phần trong mô hình
thông qua kiểm định tvới giả thuyết H0 là tất cả hệ số hồi quy của biến độc lập đều bằng 0, giả thuyết H0 đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và biến phụ thuộc không có quan hệ tuyến tính với nhau. Kết quả trong bảng 4.18 ta thấy, kiểm định t của ba biến độc lập đều có giá trị Sig. < 0,05. Điều này có nghĩa là ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 (các hệ số hồi quy riêng phần đều khác 0).
Nhƣ vậy, các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mô hình hồi quy đƣợc phân tích lần hai.