CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.3.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Bảng 4.7: Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
1 .560a .314 .297 .46554
Trong mơ hình này R2 là 0.314 ( R2 hiệu chỉnh là 0.297). Trong tình huống này R2 hiệu chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ảnh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến. R2 hiệu chỉnh khơng nhất thiết tăng lên khi nhiều biến được thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính đa biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Và nghĩa là độ thích hợp của mơ hình trong nghiên cứu này là 29.7% hay nói cách khác là 29.7% độ biến thiên của hiệu quả cơng việc được giải thích chung bởi các biến trong mô hình. Cịn lại 70.3% được giải thích bởi các biến khác ngoài biến X. Trong nghiên cứu này, mơ hình với 6 biến độc lập, kích thước mẫu là 256, nhưng R2 hiệu chỉnh có giá trị chưa cao. Làm một ví dụ so sánh với một nghiên cứu khác cũng trong lĩnh vực nhân sự, về các yếu tố tác động lên sự thỏa mãn công việc của giảng viên tại TP Hồ Chí Minh của tác giả Nguyễn Thị Thu Thủy (2011). Trong mơ hình đó, tác giả Nguyễn Thị Thu Thủy xây dựng 6 biến độc lập (đặc điểm công việc, điều kiện làm việc, cơ hội đào tạo và thăng tiến, thu nhập, lãnh đạo, đồng nghiệp) tác động lên biến phụ thuộc sự thỏa mãn
cơng việc, với kích thước mẫu 174, và kết quả R2 hiệu chỉnh là 0.572, hệ số này cao hơn nhiều so với R2 hiệu chỉnh trong nghiên cứu này. Lý do giải thích kết quả R2 hiệu chỉnh thấp, có thể do xuất phát từ kết quả hồi quy, một số biến độc lập có hệ số Beta rất thấp, có mức độ tác động kém vào biến phụ thuộc, dẫn đến R2 hiệu chỉnh có giá trị thấp. Một nguyên nhân nữa có thể là do số lượng biến độc lập phù hợp đưa vào mơ hình nghiên cứu cịn thiếu. Như theo kết quả thì cịn lại 70.3% được giải thích bởi các biến khác ngồi biến độc lập được đưa vào nghiên cứu này. Tuy nhiên theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), mức độ tăng R2 quan sát khơng hẳn phản ảnh mơ hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể. Do đó giá trị R2 hiệu chỉnh của mơ hình nghiên cứu sẽ có giá trị cao hay thấp tùy theo thị trường nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu.