8 Kết cấu của luận văn
4.2.3.2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 (Ajusted R Square) đƣợc sử dụng để đánh giá sự phù hợp
của mô hình nghiên cứu. Bƣớc đầu tiên là kiểm tra độ phù hợp của mô hình.
Bảng 4.8: Đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2 hiệu chỉnh
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .737a .543 .529 .51712 1.633
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Bảng 4.8 cho thấy mô hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với mức ý nghĩa 5%.
Hệ số R2
hiệu chỉnh = 0.529 có nghĩa là mô hình có thể giải thích đƣợc 52,9 % cho tổng thể về mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hƣởng đến Quyết định sử dụng Mobile
Banking. Nhƣ vậy, mô hình nghiên cứu là phù hợp và tƣơng quan chặt chẽ.
Tuy nhiên, hệ số R2
hiệu chỉnh chỉ cho biết sự phù hợp của mô hình hồi qui với tập dữ liệu mẫu; nó có thể không có giá trị khi khái quát hóa nên cần phải tiến hành kiểm định F để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui tổng thể. Giá trị F của mô hình là 38.183 ở mức ý nghĩa rất nhỏ Sig. =0.000 < 0.05 nên giả thiết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy 95%. Hay nói cách khác mô hình đƣa ra là phù hợp với tổng thể và các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định ANOVA ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 61.264 6 10.211 38.183 .000b
Residual 51.611 193 .267
Total 112.875 199
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)