VIII: Cấu trúc của luận văn
4.3.4.1 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Dựa theo kết quả ở bảng trên, ta thấy giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về sự hoàn thiện môi trường KSNB tại các trường Cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận.
Trong phân tích này, để đánh giá sự phù hợp của mô hình, người ta dùng hệ số xác định R2 hoặc R2 hiệu chỉnh; hai giá trị này thể hiện sự phù hợp của mô hình và giá trị của R2 hoặc R2 hiệu chỉnh phải lớn hơn hoặc bằng 0.5.
Mặc khác, để kiểm định sự phù hợp của mô hình, người ta sử dụng kiểm định F; kiểm định này đưa ra giả thuyết H0 = các biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Nếu giá trị Sig. < 0.05 thì sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 và điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu
Phân tích hồi quy được thực hiện bởi 5 biến độc lập và biến phụ thuộc.Giá trị của các biến độc lập và phụ thuộc được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập và phụ thuộc đó. Dựa theo ý nghĩa của từng trị
trung bình đối với thang đo khoảng (bảng 3.1) Kết quả đánh giá của các đối tượng khảo sát được thể hiện qua bảng 4.18
Bảng 4.18: Thống kê mô tả các biến độc lập và phụ thuộc phân tích hồi quy Descriptive Statistics N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn GS 150 2 5 3.51 .766 RR 150 2 5 3.39 .590 HD 150 2 5 3.59 .707 MT 150 2 5 3.76 .587 TT 150 2 5 3.69 .655 Valid N (listwise) 150
(Nguồn: Theo kết quả phân tích thống kê mô tả ở phụ lục 2, bảng 23)
Bảng 4.19: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Model Summaryb
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của đo lường Durbin-Watson
1 .745a .555 .540 .402 1.745
a. Predictors: (Constant), TT, RR, HD, GS, MT b. Dependent Variable: HTKSNB
(Nguồn: Theo kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và hệ số Durbin –
Waston ở phụ lục 2, bảng 24)
Bảng kiểm định sự phù hợp của mô hình cho thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0.540 > 0.5 do vậy, đây là mô hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Bảng 4.20: Kiểm định ANOVA ANOVAa Model Tổng độ lệch bình phương df Độ lệch bình phương bình quân F Sig. 1 Regression 28.968 5 5.794 35.922 .000b Residual 23.225 144 .161 Total 52.193 149 a. Dependent Variable: HTKSNB b. Predictors: (Constant), TT, RR, HD, GS, MT
Bảng Anova cho thấy F= 35.922 > F (5,144,0.05) = 2.214, sig = 0.000 < 0.05, do đó bác bỏ giả thiết Ho cho rằng tất cả các các hệ số hồi quy đều bằng 0, điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.