Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 0,619a 0,383 0,368 0,53515952 1,243
(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS, 2021)
Nhìn vào bảng trên, dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến, hệ số R bình phương hiệuchỉnh Adjusted R Square là 0,368. Nghĩa là 36,8% biến thiên của biến phụ thuộc “quyết định đăng ký” được giải thích bởi 4 nhân tố độc lập. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 36.8%.
Từ kết quả trên cho thấy hệ số xác định R2 hiệu chỉnh bằng 0,368 có nghĩa là 4 biến độc lập trên giải thích được 36,8% sự biến thiên của quyết định đăng ký học của học viên tại Học viện Đào tạo quốc tế ANI
Hệ số Durbin – Watson là 1,243 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên kết luận hiện
tượng tự tương quan giữa các biến độc lập không xảy ra.
2.2.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Hệ số xác định R² đãđược chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình. Tuy nhiên, mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R² thể hiện. Trong tình huống này thì R²điều chỉnh (Adjusted R Square) từ R² được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R².
- Để đảm bảo các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc, ta tiến hành
SVTH: Lê Tấn Bảo Trang 78
+ H0: Hệ số hồi quy của các biến độc lập R² = 0 + H1: Hệ số hồi quy của các biến độc lập R²≠ 0