CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả nghiên cứu định lượng
4.3.4.2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Trong khi đánh giá mơ hình hồi qui tuyến tính bội, hệ số xác định R2 (R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Hệ số xác định R square được chứng minh là hàm không giảm theo số lượng biến đưa vào mơ hình. Hệ số R2 có xu hướng tăng thuận chiều với số lượng biến đưa vào mơ hình, mặc dù vậy, khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu.
61
mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện.
Hệ số R2 khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình là 0.748, như vậy mơ hình nghiên cứu là rất phù hợp. Kết quả cũng cho thấy rằng R2 điều chỉnh nhỏ hơn R2, dùng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp với mơ hình.
Bảng 4.20. Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Model R R Square R Square điều chỉnh Std. Error of the Estimate 1 .865(a) .748 .740 .403704
Kiểm định về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc xu hướng trung thành và các biến độc lập (điều kiện xung quanh, yếu tố thiết kế, hành vi nhân viên, hình ảnh nhân viên, dịch vụ thức ăn thức uống, phương tiện tiếp cận thông tin, cảm nhận về sự thuận tiện) để xem xét biến xu hướng trung thành có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Kết quả kiểm định hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.740, điều này cho biết mơ hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 74%. Hay nói cách khác, khoảng 74% khác biệt của xu hướng trung thành quan sát được giải thích bởi sự khác biệt của 07 thành phần gồm điều kiện xung quanh, thiết kế, hành vi nhân viên, hình ảnh nhân viên, dịch vụ chính thức ăn, thức uống, phương tiện tiếp cận thông tin, cảm nhận về sự thuận tiện.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Trị F trong bảng 4.20 dưới đây là 99.911, trị số này được tính từ giá trị R square đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (giá trị sig rất nhỏ, =0.000) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết Ho cho rằng B1= B2= B3 (ngoại trừ hằng số). Với các số liệu này, mơ hình hồi qui tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
62
Bảng 4.21. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Model Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui (Regression) 113.983 7 16.283 99.911 .000(a) Số dư (Residual) 38.463 236 .163 Total 152.445 243