Hệ số xác định R2
: Theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008),
các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, nó đo lường tỉ lệ tương quan của phương sai biến phụ thuộc mà trị trung bình của nó được giải thích bằng các biến độc lập. Giá trị của R2
càng cao thì khả năng giải thích của mô hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Ngoài ra, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính thường dùng hệ số R2
điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Ngoài ra, kiểm định phương sai của phần hồi quy và phần dư (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) phải có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, phép kiểm
42
định phân tích phương sai (ANOVA) được tiến hành, ANOVA có sig < 0,05 (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Hệ số Durbin-Watson: dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan. Mô hình
hồi quy phù hợp khi giá trị Durbin-Watson có giá trị từ 1 đến 3, tức là mô hình không có tự tương quan (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p.336).
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và với nghiên cứu này, Nếu VIF>10 R2 >0,9 có hiện
tượng đa cộng tuyến cao giữa các biến X (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p.336)
Hệ số ước lượng Beta (β): là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số, được xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số beta chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao. (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập: cũng như
hiện tượng phương sai thay đổi, chúng ta xây dựng mối quan hệ (trong mẫu) giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy. Mối quan hệ này phù hợp khi phần dư và giá trị quy về hồi quy độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi, khi đó mô hình hồi quy là phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Phân tích hồi quy bội dùng để chứng minh mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu mà tác giả đã xuất ở mục (3.5).