ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 39,350 5 7,870 63,360 0,000
Residual 14,160 114 0,124
Total 53,510 119
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thuyết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mơ hình hồi quy phù hợp. Như vậy mơ hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc “giá trị cảm nhận tổng thể”.
oXem xét tự tương quan
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin – Watson là 2,170 thuộc trong khoảng chấp nhận được (du=1,802 và 4-du=2,198), kết quả cho thấy đại lượng d nằm trong khoảng không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Như vậy có thể kết luận rằng mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
oXem xét đa cộng tuyến
Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.
Từ kết quả phân tích hồi quy ở trên, ta có thể thấy rằng giá trị VIF của mơ hình nhỏ (dưới giá trị 1,5) nên nghiên cứu kết luận rằng mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
oPhân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. 0,05 sẽ bị loại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua các bảng sau: