CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4.1. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Khi đánh giá mơ hình hồi qui tuyến tính bội, hệ số 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 R Square có xu hướng tăng thuận chiều với số lượng biến đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R square càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng
minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu (tức là tốt hơn). Như vậy R square có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R square thể hiện. Do đó, hệ số R Square điều chỉnh cũng được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R Square (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, tập 2, trang 238 – 239).
Bảng 4.5. Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .821a .674 .666 .41658 .674 84.026 6 244 .000
(Nguồn : Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, hệ số R square khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình là 0.674. Tuy nhiên, 2 giá trị R square và Adjusted R square ở bảng trên cho thấy Adjusted R square nhỏ hơn, dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Giá trị Adjusted R square là 0.666 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 66,6%. Hay nói cách khác, khoảng 66,6 % khác biệt của xu hướng lòng trung thành quan sát được giải thích bởi sự khác biệt của sáu thành phần gồm : Nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, các thuộc tính đồng hành cùng thương hiệu, uy tín thương hiệu, thái độ đối với quảng cáo và thái độ đối với khuyến mại.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Trị giá F trong bảng 4.5 là 84.026. Với số liệu này, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.6. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình ANOVAa ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 87.492 6 14.582 84.026 .000b Phần dư 42.344 244 .174 Tổng cộng 129.836 250
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)