Tổng kết mơ hình Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh sai số ước lượng Durbin-Watson 1 .784a .614 .601 .396 1.529
a. Biến độc lâp: TrungThanh, HamMuon, HinhAnh, NhanBiet, ChatLuong b. Biến phụ thuộc: GiaTri
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả)
Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích ở trên, ta sẽ đưa tất cả các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đã điều chỉnh bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc Enter để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05.
Kết quả phân tích giá trị phù hợp của hồi quy tuyến tính cho các biến số được thể hiện thông qua Bảng 4.15. So sánh hai giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh có thể thấy R
an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Vậy, nghiên cứu sẽ sử dụng R2 hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Độ
phù hợp của mơ hình được kiểm định bằng trị thống kê F được tính từ R2 của mơ hình tương ứng với mức ý nghĩa sig, với sig càng nhỏ (<0.05) thì mơ hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số xác định hiệu chỉnh R2 hiệu chỉnh là 0.601, điều này cho thấy mối quan
hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc có ý nghĩa, cụ thể là cả 5 biến độc lập trên góp phần giải thích 60.1% sự khác biệt của giá trị thương hiệu. Như vậy, mức độ phù hợp của mơ hình được chấp nhận. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mơ hình cho tổng thể thực hay khơng ta phải kiểm định độ phù hợp của mơ hình.