ANOVAa
Model Biến thiên Df Trung bình F Mức ý nghĩa
1
Hồi quy 73.845 9 8.205 108.150 .000b
Phần dƣ 15.325 202 .076
Tổng 89.170 211
Nguồn : Kết quả truy xuất từ phần mềm SPSS
Bảng 4.31 với hệ số và hiệu chỉnh (Adjust R Square) dùng để đánh giá sự phù hợp của mơ hình. Vì sẽ tăng khi đƣa thêm biến độc lập vào mơ hình, cho nên việc dùng hiệu chỉnh sẽ an toàn khi đánh giá sự phù hợp của mơ hình. hiệu chỉnh của mơ hình là 0,82 có nghĩa là 82% sự biến thiên của Mức độ thỏa mãn chung cơng việc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập. Nhƣ vậy, mức độ phù hợp của mơ hình ở mức tƣơng đối cao.
Bảng 4.31: Hệ số R2
điều chỉnh Bảng tóm tắt mơ hình
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn SE Durbin-Watson
1 .910a .828 .820 .275 1.907
a. Predictors: (Constant), FRB, PAY, NUT, OPE, COM, COR, PRO, SUP, COW b. Biến phụ thuộc: SPSS
4.3.2.2 Kiểm định vấn đề đa cộng tuyến
Bảng 4.32 cho thấy độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor – VIF) đƣợc dùng để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến. Thông thƣờng, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả đo lƣờng hiện tƣợng đa cộng tuyến thể hiện trong bảng 4.31 cho thấy, hệ số phóng đại phƣơng sai của 09 biến độc lập PAY, PRO, OPE, SUP, COW, NUT, COM, COR và FRB đều có giá trị đạt u cầu (VIF < 10). Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đến kết quả giải thích của mơ hình.