đổi của SHL được giải thích bởi 6 nhóm nhân tố là LIND, PTHH, SDB, SDU, CP, DTC còn lại 35,9% sự thay đổi cuar SHL là do những yếu tố khác khơng có trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 3.19. Phân tích phương sai – ANOVA Mơ hình Mơ hình Tổng bình phương df Sai số chuẩn ước lượng F Mức ý nghĩa 1 Mơ hình hồi quy 39.769 6 6.628 45.297 .000b Số dư 20.925 143 .146 Tổng 60.693 149
(Nguồn: Kết quả chạy SPSS rút từ phụ lục 02)
Ta có giả thuyết như sau:
- H0: 𝛽1 = 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 𝛽5 = 𝛽6 = 0 Mơ hình khơng phù hợp - H1: ít nhất có một 𝛽j ≠ 0 (𝛽12 + 𝛽22 + 𝛽32 + 𝛽42 + 𝛽52 + 𝛽62 ≠ 0)
Mơ hình phù hợp
Kiểm định:
Dựa vào kết quả ở bảng trên ta thấy mức ý nghĩa = 0,000 < 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Kết luận mơ hình phù hợp.
3.4.4.3. Đo lƣờng hiện tƣợng cộng tuyến
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có sự tương quan chặt chẽ với nhau. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến thì các biến độc lập sẽ cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời sự ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Đồng thời, làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê trong kiểm định ý nghĩa của từng yếu tố của mơ hình hồi quy. Vì vậy, ta cần tiến hành kiểm định quan hệ đa cộng tuyến khi tiến hành xây dựng mơ hình hồi quy.
Ngồi ra, hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) cũng dùng để xác định hiện tượng đa cộng tuyến, ở đây ta xác dịnh VIF < 2 là đạt yêu cầu. Bên cạnh đó, mức ý nghĩa của các nhân tố <= 0,05 là có ý nghĩa thống kê.