Đánh giá sự phù hợp của mô hình tổng thể: Bảng 4.9: Mô hình tổng thể
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .859a .737 .729 .259 1.856 (Nguồn: SPSS 20) a. Predictors: (Constant), PVKH, THV, QTTD, SPDV, SCV, TCV b. Dependent Variable: CLTD
Kết quả cho hệ số R2 = 0,737; R2 hiệu chỉnh = 0,729. Nhƣ vậy, 6 biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng đến 72,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc CLTD;27,1% sự thay đổi còn lại là do các biến ngoài mô hình nghiên cứu.
Kết quả hồi quy nhƣ sau:
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Consta
nt) .036 .181 .198 .843
1 QTTD .218 .032 .267 6.852 .000 .842 1.188 TCV .180 .035 .242 5.147 .000 .579 1.727 SPDV .087 .028 .130 3.150 .002 .753 1.327
SCV .149 .035 .200 4.294 .000 .589 1.697 THV .116 .023 .191 5.160 .000 .936 1.068 PVKH .257 .036 .325 7.138 .000 .620 1.613
a. Dependent Variable: CLTD
(Nguồn: SPSS 20)
Bảng trên cho thấy, 6 yếu tố ảnh hƣởng đến CLTD bao gồm: QTTD, TCV, SPDV, SCV, THV và PVKH đều có giá trị Sig. <0,05 đạt yêu cầu. Do đó, các yếu tố đều đƣợc chấp nhận trong phƣơng trình hồi quy.
Kiểm định ANOVA:
Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy bằng kiểm định F để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Kết quả phân tích phƣơng sai ANOVA cho thấy thống kê F có giá trị Sig. = 0,00 < 0,05 cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích ANOVA ANOVAa
Model Sum of
Squares Df Mean Square F Sig. Regression 1 Residual Total 38.590 6 6.432 95.778 .000b 13.766 205 .067 52.356 211 a. Dependent Variable: CLTD (Nguồn: SPSS 20)