DV thuc hien dung ngay tu lan dau
b. Dependent Variable: hoan toan hai long voi CLDV cua VNA
So sánh hai giá trị R bình phương và R bình phương hiệu chỉnh ở bảng trên, ta dễ dàng thấy rằng R2 hiệu chỉnh có giá trị nhỏ hơn nên việc dùng nó để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 205).
R2 hiệu chỉnh = 0.639 cho biết 63.9% biến thiên của sự thỏa mãn khách hàng có thể giải thích cho sự thay đổi của mơ hình.
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 56.917 2 28.459 68.209 .000a
Residual 30.875 74 .417
Total 87.792 76
a. Predictors: (Constant), v1, v2
b. Dependent Variable: hoan toan hai long voi CLDV cua VNA
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính mẫu có giá trị đối với mơ hình thực thì cần kiểm định F, xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng.
Giả thuyết: H0: R2 = 0. H1: R2 ≠ 0.
H0: mơ hình giải thích khơng giải thích được chút nào cho những biến thiên trong biến phụ thuộc.
Trị thống kê F được tính từ R bình phương của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig. (F) = 0.000 < 0.05, rất nhỏ nên ta bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, mơ hình hồi quy ở trên là phù hợp và có thể sử dụng được (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 206).
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .065 .267 .245 .807
v1 .466 .194 .456 2.406 .019 .132 7.555
v2 .378 .197 .363 1.917 .059 .132 7.555
a. Dependent Variable: hoan toan hai long voi CLDV cua VNA
Nh
ậ n xét:
Cột B là các hệ số của phương trình.
Cột t: thống kê t; khi |t| > 2 thì mới có ý nghĩa thống kê.
Như vậy, với giá trị t (v1) ở trên lớn hơn 2 và giá trị Sig. bằng 0.019 nhỏ hơn 0.05 thì biến v1 có giá trị thống kê, tức là sử dụng được.
Phương trình:
Sự thỏa mãn = 0.065 + 0.466 * v1 + 0.378* v2
Tuy nhiên, biến v2 có |t| < 2 và sig.(v2) = 0.059 lớn hơn 0.05 nên loại biến v2 này ra khỏi mô hình.
Chạy lại hồi quy ta có kết quả như sau:
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .794a .631 .626 .657 a. Predictors: (Constant), v1
b. Dependent Variable: hoan toan hai long voi CLDV cua VNA
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 55.384 1 55.384 128.170 .000a
Residual 32.408 75 .432
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 55.384 1 55.384 128.170 .000a
Residual 32.408 75 .432
Total 87.792 76