Chương 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2 Kết Quả Nghiên Cứu
3.2.6.4 Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình hồi quy được đánh giá mức độ phù hợp thơng qua: (1) Hệ số xác định R2 điều chỉnh; và (2) kiểm định F để xác định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy trong tổng thể.
(1) Hệ số xác định R2 điều chỉnh:
Kết quả từ bảng 3.20 cho thấy hệ số R2 điều chỉnh (adjusted R square) tăng dần khi lần lượt các biến F2, F3 được đưa vào phương trình tương ứng với 3 mơ hình đã xây dựng được. Trong đĩ, mơ hình 3 (Model 3) cĩ hệ số R2 điều chỉnh cao nhất (53,8%) nên cĩ thể kết luận đây là mơ hình phù hợp nhất để giải thích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lịng của doanh nghiệp. Ý nghĩa của hệ số này cho biết 53,8% sự thay đổi (biến thiên) của biến phụ thuộc được giải thích bởi các
Bảng 3.20: Model Summaryd Model Model 1 2 3 R .689a .730b .739c R Square .475 .533 .546 Adjusted R Square .472 .527 .538 Std. Error of the Estimate .44121 .41742 .41273 Change Statistics R Square Change .475 .058 .013 F Change 156.579 21.285 4.932 df1 1 1 1 df2 173 172 171 Sig. F Change .000 .000 .028 a. Predictors: (Constant), F1 b. Predictors: (Constant), F1, F2 c. Predictors: (Constant), F1, F2, F5 d. Dependent Variable: OSS
Nguồn: kết quả kiểm định hồi quy.
Bảng 3.20 cũng chỉ ra rằng giá trị R2 change là mức độ thay đổi của R2 khi các biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình cĩ kiểm định F riêng (partial F test) cĩ ý nghĩa thống kê với Sig. F Change <0,05, do đĩ cĩ thể kết luận R2 change của tổng thể khác 0, tức các biến độc lập được đưa vào phương trình hồi quy tuyến tính bội thật sự tác động và giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
(2) Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy trong tổng thể:
Giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = 0 (với βi lần lượt là hệ số hồi quy của các biến
Bảng 3.21 phân tích phương sai ANOVA cho thấy: trị thống kê F của mơ hình 3 (Model 3) là mơ hình giải thích tốt nhất cĩ giá trị Sig. = 0,000 <0,01 cho thấy giả thuyết H0 hồn tồn bị bác bỏ với độ tin cậy 99%. Cĩ thể kết luận rằng trong tổng thể, mơ hình 3 với các biến F1, F2 và F5 cĩ liên hệ với biến OSS, và giải thích được sự thay đổi của biến OSS.
Bảng 3.21 Phân tích phương sai của mơ hình hồi quy (ANOVA)
ANOVAd
Model Sum of Squares df Square Mean F Sig. 1 Regression 30.481 1 30.481 156.579 .000a Residual 33.678 173 .195 Total 64.159 174 2 Regression 34.190 2 17.095 98.112 .000b Residual 29.969 172 .174 Total 64.159 174 3 Regression 35.030 3 11.677 68.547 .000c Residual 29.129 171 .170 Total 64.159 174 a. Predictors: (Constant), F1 b. Predictors: (Constant), F1, F2 c. Predictors: (Constant), F1, F2, F5 d. Dependent Variable: OSS