thị Co .opmart Huế
2.4.5 Kiểm định giả thuyết và mơ hình nghiên cứu thơng qua phân tích hồi quy
2.4.5.4 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội và kiểm định giả thuyết
thuyết
Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đa biến (Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn MộngNgọc,2008).
Như vậy, để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta dùng hệ số xác định R2 hiệu chỉnh
Bảng 18: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bộiMơ Mơ
hình
R R2 R2điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 0,734a 0,538 0,522 0,65889 2,059
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Hệ số xác định R2 điều chỉnh của mơ hình này là 52,2%, thể hiện 3 biến
độ hài lòng chung về trải nghiệm mua sắm của khách hàng tại Siêu thị Co.opmart Huế).
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, kiểm định F sử dụng trong
bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ta có Sig. của F=0,000 < 0,05, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Điều này có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác có ít nhất một trong 3 biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 19: Bảng phân tích ANOVAMơ hình Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình Bình phương F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 72,895 5 14,579 33,582 0,000b Dư 62,516 144 0,434 Tổng 135,410 149 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Như vậy mơ 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 mơ hình.
Ngồi ra để đảm bảo mơ hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để dị 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 1,655. Và độ chấp nhận của biến khá cao, giá trị thấp nhất 0,604. Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 150 và số biến độc lập là 5 ta có du =1,895. Như vậy, đại lượng d nằm trong khoảng (du, 4 – du) hay trong khoảng (1,802; 2,198) thì ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả kiểm định Durbin – Waston cho giá trị d = 2,059 nằm
trong mơ hình.
Các t của các nhân tố trong mơ hình sau khi kiểm định đều có giá trị sig đều bằng nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ các biến đưa vào mơ hình đều có ảnh hưởng đến sự hài lịng về trải nghiệm mua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế.
Biểu đồ 6: Biểu đồ Histogram
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019) Nhìn vào biểu đồ ta thấy giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, đường cong phân phối có dạng hình chng ta có thể kết luận rằng phân phối là xấp sỉ chuẩn.
Biểu đồ 7: Biểu đồ Normal P-P Plot