Bảng 4.22: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến
THÔNG SỐ MÔ HÌNH Mô hình (model) Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh (Adjusted R Square) Sai số chuẩn của ước lượng (Std. Error of the Estimate)
Thống kê thay đổi(Change Statistics) Hệ số DurbinW
atson (Durbin- Watson)
Hệ số R2 sau khi đổi
(R Square Change) Hệ số F khi đổi (F Change) Bậc tự do 1 (df1) Bậc tự do 2 (df2) Hệ số Sig. F sau khi đổi (Sig. F Change)
1 0,751a
0,563 0,548 0,53372 0,563 36.611 8 227 0,000 2,174
a. Biến độc lập: TH, LD, TN, DGTH, PL, CSKT, CH, MT b. Biến phụ thuộc: Y(DL)
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3)
Kiểm định Durbin Watson = 2,174 (bảng 4.17) trong khoảng [1 < D < 3] nên không có hiện tượng tương quan của các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra trong bảng 4.22 cho thấy, giá trị hệ số R là 0,751 > 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.
Ngoài ra, giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,563, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 54,8%. Nói cách khác, 54,8% động lực làm việc của cán bộ, công chức tại Ủy ban nhân dân các Phường thuộc Quận 10 – Thành phố Hồ Chí Minh là do mô hình hồi quy giải thích, các phần còn lại là do sai số và các nhân tố khác.
Giá trị hệ số R và hệ số R2 hiệu chỉnh có sự khác nhau, điểm khác biệt này cũng có thể được giải thích do mô hình nghiên cứu không xét đến những giá trị và đặc điểm cá nhân của cán bộ, công chức tại Ủy ban nhân dân các Phường thuộc Quận 10 – Thành phố Hồ Chí Minh như tâm lý, tính cách... Vì vậy, các giá trị biến
quan sát trong nghiên cứu chỉ có thể giải thích cho 54,8% động lực làm việc của cán bộ, công chức tại Ủy ban nhân dân các Phường thuộc Quận 10 – Thành phố Hồ Chí Minh.
