Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2
được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Trong trường hợp này, hệ số xác định R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội. R2
điều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2
Bảng 4.12: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính bội
Mô hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R2
- hiệu
chỉnh Sai sước lượng ố chuẩn của
1 ,875 ,766 ,757 ,19915
Biến độc lập: VH, KT, GD, CT, PL Biến phụ thuộc: CL
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.12
Bảng 4.12 cho thấy, giá trị hệ số R là 0.875> 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.
Mặt khác, giá trị hệ số xác định R2 là 0.766, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 76,6%. Hay 76,6% chất lượng thông tin kế toán thay đổi là do sự thay đổi của các biến độc lập là Môi trường pháp lý, Môi trường kinh tế, Môi trường chính trị, Môi trường giáo dục và Môi trường văn hóa. Còn 23,4% là do sai số và các nhân tố khác gây ra.