Page 179 - Nghiên Cứu Maketing

Chương 1: Phân tích dừ liệu định lượng 179

- Kểt quả như sau:
Modet Suinmỉiry
Adjusted R std. Emoi of
Model R R Square Squaiè tho Estimate
1 820' ,Ò73 .672 .612
a. Predỉctots: (Consíantv q2. Muc do hai long

Sum oí
Modol Squaros đf Moan Squaro F Sig
1 Rogrossion 381 924 1 381.924 1019,168 000*'
Residual 185.497 495 375
Total 567.421 496
a. D-spẽndent VanaNe: q3. Y đinh su dung trong 1 nam toi
b. Piediclors; (Constant). q2. Muc đo hai long

Co«fficỉeiìts^
standardced
Unstandardiied Cũ-ỉfficíonts Co-ílĩicients Collin-ỉiaritý Statistics
MũClol B std. Error Beta t Sig. Tolẻrancé VIF
1 (Constant) .628 .122 5,142 .000
q2 Muc do hai long ,792 .025 .820 31.924 .000 1,000 1.000
3. DípHndiiìntVariablỹ: q3. Y dính su dung trong 1 nam toi
Ta đọc kết quả như sau:
- Đọc kết quả phân tích ANOVA, ta thấy sig. (p-value) == 0,000
< 0,05 (mức ý nghĩa chấp nhận được mà chúng tôi chọn trong phép

phân tích này) nên chúng ta có thể khẳng định tồn tại mô hình hồi qui
giữa 2 biến Y dinh su dung trong 1 nam toi va Muc do hai long.
- Đọc kết quả tóm tắt mô hình mối quan hệ hồi qui tuyến tính
(trong bảng Model Summary) ta thấy (R Square)^’’ = 0,673. Điều
này có nghĩa là biến độc lập {Muc do hai long) giải thích được 67,3%
sự biến thiên của biến phụ thuộc (T dinh su dung trong 1 nam toi),
phần còn lại của sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng
những biến khác không nhận diện và đưa vào mô hình.

^ Ta eó thể đọc và dánh giá mối quan hệ giữa bicn độc lập và biến phụ thuộc. Ta có thề đọc
đề đánh giá về mối quan hệ giữa 2 biến này giống như đọc hệ số tương quan như đã trình hày
phía trên trong nội dung về lương quan. Một số nhà nghiên cứu khác cũng cho ràng R‘ nhò hơn
0,3 chứng minh rằng mối quan hệ giữa 2 biến trong hàm hồi qui là yếu. Nếu hệ số nàv nàm
trong khoáng 0,3 - 0,5, mối quan hệ giữa 2 biến được xem là trung bình (hay chấp nhận được).
Ncu hệ số này trong khoảng 0.5 - 0.7. mối quan hệ được xem là chặt chẽ. Nếu R^ lớn hơn hoặc
bàng 0,7, mối quan hệ được xem là rất chặt chỗ.