Bảng 3. 25: Phân tích ANOVA của mô hình Mô hình Tổng bình phƣơng Bậc tự do (df) Bình phƣơng trung bình Kiểm định (F) Mức ý nghĩa (Sig.) 1
Hồi qui 8.055E8 9 8.950E7 55.273 .000a
Phần dƣ 8.096E7 50 1619218.633 Tổng số 8.864E8 59
2
Hồi qui 8.055E8 8 1.007E8 63.422 .000b
Phần dƣ 8.096E7 51 1587544.188 Tổng số 8.864E8 59
3
Hồi qui 8.055E8 7 1.151E8 73.891 .000c
Phần dƣ 8.098E7 52 1557265.534 Tổng số 8.864E8 59
4
Hồi qui 8.041E8 6 1.340E8 86.283 .000d
Phần dƣ 8.232E7 53 1553269.835 Tổng số 8.864E8 59
5
Hồi qui 8.023E8 5 1.605E8 102.983 .000e
Phần dƣ 8.414E7 54 1558143.714 Tổng số 8.864E8 59
6
Hồi qui 8.010E8 4 2.002E8 128.887 .000f
Phần dƣ 8.545E7 55 1553680.442 Tổng số 8.864E8 59
a. Dự đoán: mật độ nuôi (MDN), thời gian nuôi (TG_nuoi), kích cỡ giống (KCG), hình thức nuôi (HT1, HT2), số năm kinh nghiệm (SN_KN), thuốc (thuoc), diện tích nuôi (DT1, DT2).
b. Dự đoán: mật độ nuôi (MDN), thời gian nuôi (TG_nuoi), hình thức nuôi (HT1, HT2), số năm kinh nghiệm (SN_KN), thuốc (thuoc), diện tích nuôi (DT1, DT2).
c. Dự đoán: mật độ nuôi (MDN), thời gian nuôi (TG_nuoi), hình thức nuôi (HT2), số năm kinh nghiệm (SN_KN), thuốc (thuoc), diện tích nuôi (DT1, DT2).
d. Dự đoán: mật độ nuôi (MDN), thời gian nuôi (TG_nuoi), hình thức nuôi (HT2), thuốc (thuoc), diện tích nuôi (DT1, DT2).
e. Dự đoán: mật độ nuôi (MDN), thời gian nuôi (TG_nuoi), thuốc (thuoc), diện tích nuôi (DT1, DT2).
f. Dự đoán: mật độ nuôi (MDN), thuốc (thuoc), diện tích nuôi (DT1, DT2). g. Biến phụ thuộc: sản lượng thu hoach (kg).
Tác giả sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phƣơng sai để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính.
Giả thuyết H0 là: 1 = 2= 3= 4= 5=6= 7=8=β9=β10=β11=β12= 0. Phân tích ANOVA ở bảng 3.25 cho thấy, trị số (F) đƣợc tính từ giá trị R square của mô hình đầy
đủ (mô hình 06 – mô hình đƣợc chọn trong cả 06 mô hình) và có mức ý nghĩa (Sig) rất nhỏ (0,000); tổng bình phƣơng (Sum of Squares) giảm không đáng kể khi loại bớt biến ở mô hình 06. Điều này khẳng định việc loại bớt biến là chính xác. Vì đối với mô hình hồi qui, nếu việc đƣa thêm biến vào không làm tăng R2 thì việc đƣa vào biến mới là không thành công. Nhƣ vậy, chúng ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hằng số); mô hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu. Điều này cho phép kết luận có tồn tại mối liên hệ tuyến tính giữa sản lƣợng cá mú thu hoạch với các biến số hoặc với tất cả các biến số độc lập đã liệt kê.