Model R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn
uớc luợng
Durbin- Watson
1 0,874 0,764 0,753 0,349 1.771
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)
Độ phù hợp của mơ hình được thể hiện qua giá trị R2 điều chỉnh. Kết quả ở bảng trên cho thấy, mơ hình 4 biến độc lập có giá trị R 2 điều chỉnh cao nhất là 0.753. Như vậy độ phù hợp của mơ hình là 75.3%. Hay nói cách khác, 75.3% biến thiên của biến Đánh giá chung của thành viên kênh được giải thích bởi các biến quan sát trên, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngồi mơ hình.
c. Kiểm tra tự tương quan trong mơ hình.
Trong thống kê học, trị số Durbin-Watson là một thống kê kiểm định để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan (auto Correlation) giữa các phần dư (Residuals) của mọt phép phân tích hồi quy. Nó được đặt tên theo theo tên của James Durbin và Geoffrey Watson.
Để kiểm tra tự tuơng quan của mơ hình, ta tiến hành đánh giá giá trị D đuợc đưa ra trong Bảng Mơ hình tóm tắt sử dụng phuơng pháp Enter với thang đo sau, theo Trần Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
0<D<1: xảy ra hiện tuợng tự tuơng quan dương. 1<D<3: khơng có hiện tuợng tự tuơng quan.
3<D<4: xảy ra hiện tuợng tự tuơng quan âm
Với giá trị D đưa ra trong bảng là 1.771, rơi vào miền nên chấp nhận giả thiết khơng có tự tuơng quan chuỗi bậc nhất.
d. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình.
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay khơng (Trần Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Giả thuyết
H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0.
H1 đặt ra là một trong các hệ số Beta sẽ khác không.