Kiểm định Anova về độphù hợp của mơ hình hồi quy

Một phần của tài liệu Nguyễn Thị Hồng Nhung - K50 QTNL (Trang 92 - 94)

Mơ hình Tổng bìnhphương df bình phươngTrung bình F Sig. 1

Hồi quy 74,270 6 12,378 23,687 0,000b

Phần dư 74,730 143 0,523

Tổng 149,000 149

Theo kết quảtính tốn được, giá trịthống kê F của mơ hình có Sig. = 0,000 < 0,05 nên giảthuyết bịbác bỏ. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữliệu và có thểsửdụng được. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập cóảnh hưởng đến biến phụthuộc mà ta đãđưa vào trong mơ hình.

2.2.5.4. Xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy sẽcho thấy được mối liên hệgiữa biến phụthuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Phương pháp chọn biến đưa vào mơ hìnhđểxây dựng hồi quy tuyến tính được chọn là phương pháp Enter. Đây là phương pháp mà SPSS sẽxửlý tất cảcác biến độc lập mà nhà nghiên cứu muốn đưa vào mơ hình.

Mơ hình hồi quy tuyến tính được thiết lập như sau:

LTT = + *CH + *CT + *PL + *DN + *DK + *KT + Trong đó:

LTT: Giá trịcủa biến phụthuộc là lòng trung thành

CH: Giá trịcủa biếnđộc lập thứnhất là cơ hội đào tạo và thăng tiến CT: Giá trịcủa biến độc lập thứhai là cấp trên

PL: Giá trịcủa biến độc lập thứba là phúc lợi DN: Giá trịcủa biến độc lập thứtư làđồng nghiệp

DK: Giá trịcủa biến độc lập thứnăm là điều kiện làm việc KT: Giá trịcủa biến độc lập thứsáu là khen thưởng

: Hằng số

: Hệsốhồi quy riêng phần tươngứng với các biến độc lập : Sai sốcủa phương trình hồi quy

Các biến được đưa vào cùng một lúc đểchọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0,05. Kết quảphân tích hồi quy như sau:

Một phần của tài liệu Nguyễn Thị Hồng Nhung - K50 QTNL (Trang 92 - 94)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(138 trang)
w