CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH KẾTQUẢ KHẢO SÁT 3.1 Thơng tin mẫu
3.2.3 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội 1 Sự phù hợp của mơ hình hồi quy
3.2.3.1 Sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Một cơng việc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mơ hình dữ liệu nào c ng là chứng minh sự phù hợp của mơ hình. Hầu như khơng cĩ hàm h i quy nào phù hợp hồn tồn với tập dữ liệu, vẫn luơn cĩ sai lệch giữa các giá trị dự báo và các giá trị thực tế (thể hiện qua phần dư). Thang đo thơng thường dùng để xác định mức độ phù hợp của mơ hình h i quy tuyến tính đã xây dựng so với dữ liệu là hệ số xác định R2. (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
ể đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu phải sử dụng hệ số xác định R2 (R-square), hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm khơng giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình cĩ càng nhiều biến càng phù hợp với dữ liệu, R2 cĩ khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với các dữ liệu trong trường hợp cĩ một biến giải thích trong mơ hình. Trong h i quy tuyến tính bội thường
Cĩ tự tương quan thuận chiều (dương) Miền khơng cĩ kết luận Chấp nhận giả thuyết khơng cĩ tự tương quan bậc nhất Miền khơng cĩ kết luận Cĩ tự tương quan ngược chiều (âm) 0 dL dU 4 – dU 4-dL 4 1.838
dùng hệ số adjusted R2 để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nĩ khơng thổi ph ng mức độ phù hợp của mơ hình.
Bảng 3-4: kết quả phân tích adjusted R2 của mơ hình 1 (PERQ) và mơ hình 2(PERS)
Mơ hình R R2 Adjusted R2
Mơ hình 1(PERQ) 0.795a 0.631 0.622
Mơ hình 2 (PERS) 0.447a 0.200 0.180
Kết quả phân tích h i quy giá trị adjusted R2
của mơ hình 1 là 0.622 và của mơ hình 2 là 0.180 (xem bảng 3-4), kết quả phân tích mơ hình 1 cho thấy sự biến thiên của biến PERQ được giải thích 62.2% bởi tác động của các biến độc lập trong mơ hình. Tuy nhiên ở mơ hình 2, sự biến thiên của biến PERS chỉ được giải thích 18.0% bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Tuy vậy, giá trị R2 chỉ thể hiện sự phù hợp của mơ hình và dữ liệu mẫu. ể
xem xét sự phù hợp của mơ hình h i quy tổng thể, ta thực hiện kiểm định F.
Bảng 3-5: Kiểm định F của mơ hình 1 và mơ hình 2
Mơ hình Giá trị F Sig
Mơ hình 1(PERQ) 67.194 .000a
Mơ hình 2 (PERS) 9.817 .000a
Mức ý nghĩa của trị thống kê F của mơ hình 1 và mơ hình 2 đầy đủ rất nhỏ (0.000<0.05), cho thấy sẽ an tồn khi bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số h i quy trong mơ hình h i quy tổng thể bằng 0. Như vậy, mơ hình h i quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể.