Để thực hiện phân tích hồi quy nhằm khẳng định tín đúng đắn và phù hợp của các giả thuyết và mô hình nghiên cứu, trước tiên cần tổng hợp giá trị trung bình tương ứng các yếu tố của mô hình.
4.6.1. Đánh giá và kiểm định mức độ phù hợp của mô hình:
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mô hình có R2 = 0.742 và R2 hiệu chỉnh = 0.741. Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mô hình là 74.2%, hay nói một cách khác 74.2% sự biến thiên của nhân tố Sự gắn bó với tổ chức được giải thích bởi các yếu tố BCCV - Bản chất công việc, DTTT - Cơ hội đào tạo và thăng tiến, QHLD - Lãnh đạo, QHDN - Đồng nghiệp, CSDN - Đãi ngộ.
Bảng 4.16. Độ phù hợp của mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh F thay đổi df1 df2 Sig F thay đổi Durbin Watson Giá trị .850a .742 .741 34.647 5 237 .000 1.983
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu SPSS
Tiếp theo, tác giả kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F thông qua phân tích phương sai.
Bảng 4.17. Phân tích phương sai
STT Chỉ tiêu Tổng bình phương Bậc tự do bình phương Trung bình F Mức ý nghĩa
1 Tương quan 20.721 5 4.144 34.647 .000b
2 Phần dư 28.349 237 .120
3 Tổng 49.070 242
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu SPSS
Sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai với giá trị F = 34.647 để kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình hồi quy nhằm xem xét biến Sự gắn bó với tổ chức có quan hệ tuyến tính với các biến độc lập và với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, điều đó cho thấy sự phù hợp của mô hình, tức là sự kết hợp của các biến có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Tóm lại, mô hình hồi quy đa biến thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.