Mô hình Hệ số Beta chưa chuẩn hóa
Hệ số Beta
chuẩn hóa T Sig.
(Hằng số) -0,170 -0,944 0,347 Sự hữu hình 0,342 0.412 9,861 0,000 Sự tin cậy 0,086 0,104 2,475 0,014 Sự đáp ứng 0,304 0,379 8,880 0,000 Sự đồng cảm 0,076 0,092 2.106 0,036 Năng lực phục vụ 0,212 0,305 6,880 0,000
(Nguồn: Tác giả tính toán bằng phần mềm SPSS từ dữ liệu điều tra)
Dựa vào dữ liệu mẫu, mô hình hồi quy đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với sự hài lòng của người dân khi sử dụng dịch vụ hành chính công tại UBND xã Xuân Thới Đông có dạng như sau:
HLi = 0,104xTCi + 0,379xĐUi + 0,305xNLi + 0,092xĐCi + 0,412xHHi 2.3.6.2. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Đối với mô hình hồi quy đa biến, để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số xác định R2 hiệu chỉnh thay cho hệ số xác định R2, 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 số xác 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 số xác định R2 hiệu chỉnh càng nhỏ thì 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 để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy trong tổng thể, ta cần tiến hành kiểm định với cặp giả thiết sau:
- H0: Hệ số xác định R2 bằng 0 (hay nói cách khác, tất cả các hệ số bê-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).