CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3.1.Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình
4.2. Kiểm định chất lượng thang đo
4.3.1.Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình
- Sử dụng kiểm nghiệm F: để kiểm định các giả thuyết về sự phù hợp của mô hình nhằm chỉ ra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Xét giả thuyết:
o Ho: Không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. o H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. o Nếu Sig. < 0,05: Bác bỏ giả thuyết Ho
- Bảng … cho ta thấy giá trị F=95,930 tại mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ (Sig. < 0,001). Vì vậy, ta có thể kết luận các biến độc lập có quan hệ với biến phụ
Bảng 4.3.Bảng Anovaa
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Sử dụng kiểm nghiệm t: Kiểm định mối quan hệ tuyến tính của một biến độc lập cụ thể và biến phụ thuộc.
Xét giả thuyết
o H0: Không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc (YD) với từng biến độc lập (TL, AH, HI, KM, TĐ)
o H1: Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. o Bác bỏ H0 khi sig. < 0.05
Từ bảng …., đọc các giá trị sig. tương ứng với các biến độc lập, ta thấy sig. tương ứng với TL, HIlớn hơn 0,05 (mức ý nghĩa thống kê chấp nhận). Vì vậy chấp nhận giả thuyết H0, không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập.
Bảng 4.4.Kết quả hệ số hồi quy
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Từ bảng …. , hệ số xác định R² (R-quare) là 0,693 và R² điều chỉnh (Adjusted R-quare) là 0,686 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng
phù hợp, các biến độc lập trong mô hình đã giải thích được 68,6% (>50%) sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 4.5.Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS