CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
4.5.2. ĐÁNH GIÁ ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MƠ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘ
Theo Nguyễn Đình Thọ (2012) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình (model fit) đối với mơ hình hồi quy bội MLR, chúng ta dựa vào hệ số xác định R2 (coefficient of determination).
Hệ số xác định R2 phản ánh phần biến thiên của biến phụ thuộc Y được giải thích bởi biến độc lập X (phần còn lại là sai số, bao gồm sai số đo lường và các biến khác vắng mặt trong mơ hình).
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, vì có nhiều biến độc lập nên chúng ta phải dùng hệ số xác định điều chỉnh R2 (adjusted coefficient of determination; điều chỉnh theo bậc tự do) để thay cho R2 khi so sánh các mơ hình với nhau. Hệ số điều chỉnh này giúp chúng ta điều chỉnh mức độ phù hợp của mơ hình: nghĩa là kiểm tra (trừng phạt) 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 4.5: Tóm tắt mơ hình
Mơ hình
R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của đo lường
1 0.656 0.430 0.417 0.68198
(Nguồn:phụ lục 14)
Kết quả bảng 4.5 cho thấy hệ số xác định R2 điều chỉnh bằng 0.417. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 41.7%. Hay nói cách khác các biến độc lập giá cả, khả năng đáp ứng của hàng hóa, địa điểm, khuyến mãi, chất lượng phục vụ của nhân viên giải thích được 41.7% biến thiên của biến phụ thuộc xu hướng mua hàng tiêu dùng ở siêu thị. 58.3% còn lại là sai số và các biến khác vắng mặt trong mơ hình).