CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.5.2.1. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quả của bảng 4.12, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,858 nhỏ hơn R2 là 0,861 chứng tỏ mơ hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 0,858, có nghĩa là có 85,8% sự biến thiên của quyết định mua thực phẩm tại các cửa hàng tiện lợi của ngƣời tiêu dùng TP.HCM đƣợc giải thích bởi các biến có trong mơ hình. Với giá trị này thì mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu đƣợc.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta sử dụng kiểm định F trong bảng 4.13. Kết quả cho thấy giá trị Sig. của kiểm định F bằng 0,000 < 0,05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 (hệ số hồi quy riêng phần bằng 0). Nhƣ vậy, độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là chấp nhận đƣợc (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đồng thời, ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình thơng qua kiểm định t với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập và phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính. Kết quả bảng 4.14 cho thấy kiểm định t của bốn
biến độc lập “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Địa điểm”, “Chất lƣợng dịch vụ” đều có Sig. < 0,05. Điều này có nghĩa là an tồn khi bác bỏ giả thuyết H0 (hệ số hồi quy riêng phần bằng 0 với độ tin cậy 95%). Nhƣ vậy các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mơ hình phân tích hồi quy lần 2.