Tóm tắt mô hình
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
1 0,679 0,461 0,435 0,75182105 Kiểm định độphù hợp mô hình Mô hình 1 Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 68,737 7 9,820 17,372 0,000 Phần dư 80,263 142 0,565 Tổng 149,000 149
(Nguồn: Kết quả khảo sát và xử lý số liệu của tác giả, 2019)
Đối với môhình hồi quy đa biến, để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta
sử dụng hệ sốxác định R2 hiệu chỉnh thay cho hệ sốxác định R2 bởi vì nhằm tránh
những tác động từ việc thổi phồng giá trị R2 khi ta đưa quá nhiều biến độc lập vào mô hình nghiên cứu. Hệ sốxác định R2 hiệu chỉnh càng lớn chứng tỏ mức độ giải
thích cho sự biến động biến phụ thuộc của các biến độc lập được đưa vào mô hình nghiên cứu càng tốt. Ngược lại, hệ sốxác định R2 hiệu chỉnh càng nhỏthì mức độ
giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc càng kém.
Do nghiên cứu sử dụng dữ liệu của mẫu nên đểđánh giá độphù hợp của mô hình hồi quy trong tổng thể, ta cần tiến hành kiểm định với cặp giả thuyết sau: H0: Hệ sốxác định R2 bằng 0 (hay nói cách khác, tất cảcác hệ sốbê –ta riêng phần
đồng thời bằng 0)
H1: Hệ số xác định R2 khác 0 (hay nói cách khác, tồn tại ít nhất một hệ số bê – ta
riêng phần nào đó khác 0.
Dựa vào bảng kết quả kiểm định, giá trị Sig. = 0,000 (nhỏ hơn mức ý nghĩa
kiểm định 5%) nên ta có thể kết luận rằng, với dữ liệu mẫu thu thập được, mô hình
hồi quy tổng thểhoàn toàn có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa kiểm định 5%.
Ước lượng mô hình hồi quy đa biến
Phương trình hồi quy tổng thể nhằm đánh giá ảnh hưởng của các nhân tốtác động đến quyết định sử dụng dịch vụ viễn thông di động MobiFone của khách hàng
tại Thừa Thiên Huế được ước lượng từ dữ liệu mẫu gồm 150 khách hàng được lựa chọn theo phương thức chọn mẫu thuận tiện. Kết quảước lượng như bảng 2.14.