• Hệ số R2
adjusted = 0,44 (≠0)
H0: R2
adjusted = 0 Mô hình hồi quy không phù hợp
H1: R2
adjusted≠ 0 Mô hình hồi quy phù hợp
• Phép kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết này tương đương với kiểm định F trong ANOVA: Bảng 5.2 Với Sig = 0.00 nhỏ hơn mức ý nghĩa nên từ chối giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 hay nói cách khác mô hình hồi quy phù hợp với mức ý nghĩa 5%. Và có thể suy rộng cho toàn tổng thể. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích được khoảng 44,0% phương sai của biến phụ thuộc kết quả hoạt động P.
• Xét bảng trọng số hồi quy đã chuẩn hóa, chúng ta thấy các biến FTOC1, FTOC2, FTMP1, FTMP2, FTMP3 tác động cùng chiều nhau đối với biến phụ thuộc P vì các trọng số này đều có ý nghĩa thống kê (đều có Sig < 0.05). Nếu so sánh mức độ tác động của các biến này lên biến kết quả hoạt động P thì ta thấy FTMP2 tác động mạnh nhất (βFTMP1 = 0,336). Điểm chú ý ở đây là FTPV có βFTPV = - 0.03, và không có ý nghĩa thống kê (Sig > 5%) nên ta sẽ loại biến FTPV ra khỏi phương trình hồi quy. Dựa vào hệ số tương quan từng phần trong mẫu Pcor (FTPV;P) và tương quan bán phần Scor(FTPV;P) , hai hệ số này gần bằng nhau và đều âm nên FTPV đã được các biến còn lại giải thích cho P.
• Mô hình hồi quy có 4 biến độc lập và các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, do vậy các biến này không vi phạm điều kiện về hiện tượng đa cộng tuyến.
• Chúng ta thấy phần dư của mô hình có dạng phân phối chuẩn, bên cạnh đó, theo biểu đồ p-p plost – So sánh phần dư quan sát với phân phối chuẩn kỳ vọng theo giả thuyết có phân phối chuẩn bằng cách vẽ cả hai phân phối tích lũy. Các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta có thể kết luận giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm.
23
• Phương trình hồi quy tổng quát
Mô hình tổng quát về kết quả hoạt động P, với 5 biến tiềm ẩn, được điều tra 953 quan sát với mức ý nghĩa 5% và mô hình này giải thích được 43.8 % sự biến thiên của kết quả hoạt động P.
24