Dependent variable: Hieuqua VIF
CS -0.028 1.055 TC 0.139* 1.101 CB 0.267** 1.117 NT 0.207** 1.092 R-squared 0.383 Adjusted R squared 0.372 F-statistic 35.412** Durbin-Watson 1.67 Observations 233
Lưu ý: **, *biểu thị mức ý nghĩa 1%, 5% tương ứng.
Qua kết quả phân tích hồi quy ở bảng trên, ta thấy: Mô hình có hệ số tin cậy R2 = 0,383 có nghĩa là 38,3% sự thay đổi về hiệu quả sử dụng ODA trong xây dựng cơ sở hạ tầng giao thông đường bộ sẽ được giải thích trong mô hình thông qua. Qua chỉ tiêu này, cho chúng ta biết được mức độ phù hợp của phương trình hồi quy và dữ liệu nghiên cứu. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,372 cho thấy các yếu tố đưa vào mô hình giải thích được 37,2% sự thay đổi của biến phụ thuộc, như vậy mức độ phù hợp của dữ liệu đối với mô hình là chưa tốt. Hệ số Durbin-Watson 1<(D = 1,67) <3 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập.
Kiểm định F sử dụng trong phân tích ANOVA là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Mục đích của kiểm định này là về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA cho thấy hệ số F = 35,412 và Sig = 0,000 (<0,05) nên ta có thể kết luận rằng có ít nhất một biến độc lập trong mô hình có tác động ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (có ít nhất 1 hệ số β ≠ 0) mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng được.
Quan sát kết quả phân tích hồi quy ở bảng trên cho thấy giá trị mức ý nghĩa Sig của các biến TC, CB, NT đều <0,05 chứng tỏ 3 biến độc lập của mô hình đều có ý nghĩa thống kê, riêng nhân tố CS có hệ số Sig = 0,374 >0,05 do đó cần loại bỏ nhân tố này khỏi mô hình hồi quy và tiến hành phân tích lần 2 .