1. Bối cảnh nghiên cứu:
4.4.3 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình, càng đƣa thêm biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng đƣợc chứng minh rằng không phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Trong trƣờng hợp này, hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc 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 đƣợc đƣa thêm vào phƣơng trình, nó là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2
56
Bảng 4.28: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính bội
Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Thống kê thay đổi Hệ số
Durbin- Watson Hệ số R2 sau khi đổi Hệ số F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi
1 .822 .676 .662 .31002 .676 51.152 7 172 .000 2.094 Biến độc lập: NNL, QTDT, CSVC, CDCSNN, TCKT, KS, MTHD
Biến phụ thuộc: LDTNS
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.28
Bảng 4.28 cho thấy, giá trị hệ số R là 0.822 > 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 0.676, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 67.6%. Nói cách khác, 67.6% dự toán ngân sách của các DNNVV thay đổi là do sự thay đổi của các biến độc lập là Nguồn nhân lực, Quy trình lập DTNS, Cơ sở vật chất, Chế độ chính sách Nhà nƣớc, Tổ chứng công tác kế toán, Kiểm soát quá trình lập DTNS, Môi trƣờng hoạt động. Còn 32.4% là do các nhân tố khác gây ra.
