Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Regression 16.056 5 3.211 34.527 .000b
1 Residual 8.742 94 .093
Total 24.798 99
a. Dependent Variable: CB
b. Predictors: (Constant), HT, AL, KOD, TG, KS
(Nguồn: kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 6)Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 cho phép bác bỏ giả thuyết H0. Nhƣ vậy mơ hình hồi quy thu đƣợc rất tốt, vì tổng cộng bình phương sai số ước lượng rất nhỏ so với tổng cộng độ biến động của số liệu. Nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh huởng đến cân bằng giữa cơng việc – gia đình của nhân
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS. Trần Nam Cường
2.2.3.6. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ 2.7: Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 6)
Tính chất phân phối của phần dưthể hiện qua biểu đồ tần số Histogram: Với Mean =-1.21E-15 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.974 tức xấp
xỉ bằng 1, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 2.8: Biều đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
(Nguồn: kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 6)
Xem biểu đồ Normal P-P Plot, các trị sốquan sát và trị số mong đợi đều nằm gần
trên đƣờng chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồ P- P Plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Quan sát mức độ các điểm thực tế, tập trung sát
đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập dữ liệu nghiên cứu là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn.
2.2.3.7. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố
Bảng 2.16: Kết quả phân tích hồi quy đa biếnCoefficientsa