Chương 4 : Kết quả nghiên cứu
4.4.1Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mơ hình
4.4 Phân tích hồi quy bội
4.4.1Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R Square được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu khi tiến hành phân tích hồi quy. Hệ số R Square khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình là 0.606, chứng tỏ mơ hình nghiên cứu là phù hợp. Mặc khác, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rằng R square điều chỉnh là 0.601, nhỏ hơn R square, do đó dùng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp của mơ hình.
Bảng 4. 12: Kết quả đánh giá độ phù hợp của mơ hình Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .778(a) .606 .601 .52680
a Predictors: (Constant), PQ, BAS, BA
Kết quả đánh giá cho thấy hệ số R2 điều chỉnh là 0.601, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với dữ liệu là 60,1%. Điều đó cho thấy 60,1% sự khác biệt của lòng trung thành thương hiệu quan sát được giải thích bởi sự khác biệt của ba thành phần chất lượng cảm nhận, các thuộc tính đồng hành thương hiệu và chất lượng cảm nhận.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hơi quy tuyến tính tổng thể. Trị thống kê F từ kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình là 124.419 được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ và giá trị Sig. rất nhỏ 0.000 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình ANOVA(b) Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 103.587 3 34.529 124.419 .000(a) Residual 67.438 243 .278 Total 171.025 246
a Predictors: (Constant), PQ, BAS, BA b Dependent Variable: LA