4. CHƢƠNG 4:PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
4.5.2. Kết quả kiểm định sự phù hợp
Phân tích hồi quy nhằm đánh giá độ phù hợp của mô hình mà tác giả đã đưa ra trong phần mô hình lý thuyết. Kết quả hồi quy với mục tiêu cuối cùng là kiểm
định các giả thuyết đạt ra và đồng thời đánh giá chiều tác động của nó cũng như mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.26 Tổng hợp mô hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn sai số của ƣớc lƣợng
.746a .556 .551 .58803
(Nguồn:kết quả phân tích dữ liệu điều tra)
Bảng 4.27 ANOVA Model Tổng bình
phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1
Hồi quy 107.597 3 35.866 103.725 .000b
Phần dƣ 85.752 248 .346
Tổng 193.349 251
(Nguồn:kết quả phân tích dữ liệu điều tra)
Giả thuyết để đánh giá sự phù hợp của mô hình như sau: Ho: R2 hiệu chỉnh = 0 (mô hình hồi quy không phù hợp) H1: R2 hiệu chỉnh ≠ 0 (mô hình hồi quy phù hợp)
Thực hiện kiểm định F trong ANOVA: Giá trị F được tính bằng thương số giữa giá trị trung bình biến thiên của hồi quy (MSr) với giá trị trung bình biến thiên phần dư (MSe), F = MSr/MSe. Vì vậy, mô hình phù hợp cao hay thấp phụ thuộc vào biến thiên hồi quy so với biến thiên phần dư. Để kiểm định F, tác giả so sánh F với Fε , nếu F > Fε thì bác bỏ Ho, hoặc xem xét giá trị Sig., nếu Sig. bé hơn mức ý nghĩa thì kết luận là bác bỏ Ho ngược lại thì chấp nhận Ho.
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định F có giá trị sig. = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, vì vậy có thể khẳng định là giá trị R2 hiệu chỉnh của mô hình hồi quy là khác 0 hay là mô hình hồi quy phù hợp, có nghĩa là các biến độc lập sẽ giải thích được nhiều hơn 0% sự biến thiên của biến phụ thuộc, hay nói cách khác có it nhất 1 biến độc lập có tác động có ý nghĩa đến biến phụ thuộc. Với giá trị R2 hiệu chỉnh = 55.1% cho biết các biến độc lập có tác động có ý nghĩa giải thích được 55.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc NANGSUAT.