6. Kết cấu đề tài
2.3.5.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 2.20. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model R R Square R2 hiệu chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn Durbin-Watson 1 0,766a 0,587 0,572 0,46372 2,042
(Nguồn: Xửlí sốliệu trên SPSS)
Hệ số xác định R2 càng gần 1 thì mô hình càng có ý nghĩa, càng gần 0 thì mô hình càng ít có ý nghĩa. Để dánh giá mức độ thích hợp của mô hình hồi quy, ghĩa là xem mô hình hồi quy giải thích được bao nhiêu % sự thay đổi của biến phụ thuộc ta dùng hệ số xác định R2.
Nhìn vào bảng trên, ta có hệ số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,572, nghĩa là 57,2% biến thiên của biến phụ thuộc Sự gắn bó được giải thích bởi 4 nhân tố độc lập, còn lại 42,8% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên. Điều Trường Đại học Kinh tế Huế
này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 57,2%.
2.3.5.4. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.21. Kiểm định ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 32,451 4 8,113 37,728 ,000b Số dư 22,794 106 0,215 Tổng 55,244 110
(Nguồn: Xửlí sốliệu trên SPSS)
Để kiệm định sự phù hợp của mô hình, tiến hành thực hiện kiểm định F để xem xét biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập hay không. Giả thuyết đưa ra: H0: R2 = 0 (Mô hình không phù hợp)
H1: R2# 0 (Mô hình phù hợp)
Cụ thể, giá trị sig là 0,000 < 0,05, như vậy, bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1: Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng là phù hợp với tổng thể.
2.3.5.5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến
Durbin-Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0-4. Với n=111 và k’= 4, giá trị Durbin-Watson = 2,042 thuộc khoảng từ 1,6- 2,4, do đó, mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 2.22 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình Collinearity Statistics
Độ chấp nhận VIF Hằng số PC 0,796 1,257 CV 0,956 1,046 DK 0,882 1,134 TL 0,892 1,121
(Nguồn: Xửlí sốliệu trên SPSS)
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập), ta tiến hành thông qua giá trị của hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Thực tế thường so sánh VIF với 2. Trong bài này hệ số phóng đại phương sai VIF đều bé hơn 2, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến do đó không ảnh hưởng đến kết quả hồi quy.