4.3.1.Phân tích EFA cho mơ hình 1 : Nhóm nhân tố tác động giá trị cảm nhận
4.4. Phân tích hồi quy
4.4.1.2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Theo Nguyễn Định Thọ (2011) hệ số xác định R2 phản ánh phần biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập, dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy với dữ liệu thực tế. Vì có nhiều biến độc lập nên hệ số xác định R2
điều chỉnh thường được dùng thay cho R2 để kiểm tra những mơ hình có nhiều biến độc lập nhưng thực sự trong đó có một số biến khơng giúp bao nhiêu cho việc giải thích biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 4.9. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình 1
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 .754a
.569 .560 .49987 2.016
(Nguồn: Xử lý của tác giả từ số liệu điều tra)
Kết quả cho thấy hệ số xác định R2 điều chỉnh = 0.560 có nghĩa là 6 biến độc lập (Chất lượng cảm nhận, giá cả tiền tệ, giá cả hành vi, danh tiếng, phản ứng cảm xúc, giá trị xã hội) sẽ giải thích 56% biến thiên của biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Cịn lại 44% được giải thích bằng các yếu tố ngồi mơ hình.
Tiếp theo kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, nó thể hiện các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc hay không.
Giả thuyết: H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 (Khơng có quan hệ tuyến tính) H1: Tối thiểu có βi ≠ 0 (Tối thiểu có một biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc)
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ điều này có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thực tế ở độ tin cậy 95%.
Bảng 4.10. Kết quả phân tích phƣơng sai mơ hình 1 Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 92.045 6 15.341 61.396 .000a Phần dư 69.713 279 .250 Tổng 161.759 285
(Nguồn: Xử lý của tác giả từ số liệu điều tra)
Nhìn bảng trên ta thấy giá trị Sig < 0.05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thực tế ở độ tin cậy 95%.