Hệ số R2 đánh giá về độ phù hợp của

Hệ số R2 đánh giá về độ phù hợp của mô hình . Tuy nhiên , mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế và rất có thể R2 sẽ giảm theo số biến độ lập được đưa vào mô hình . Trong tình huống này R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square ) được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp mô hình hồi quy đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại R2 . So sánh R2 và R2 hiệu chỉnh ở bảng trên , ta thấy R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình .
Như vậy , R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) = 0.323 tức 32.3% sự thay đổi sự hài lòng của khách hàng được giải thích bằng 5 yếu tố trên

Kết quả (Anh) 1:

The coefficient R2 reviews of fit of the model. However, the model is often not consistent with the actual data and can greatly reduce the number of variables will an R2 set is put into the model. In this situation the R2 adjustment (Adjusted R square) are used to reflect more closely the level of fit Multivariate regression model because it does not depend on the magnification deviation R2. Comparison of R2 and R2 edit in the table above, we see a small correction than R2 and use it to evaluate levels of models will be safer because it does not inflate the level of fit of the model. As such, R2 (Adjusted R square) = 32.3% 0323 news change of customer satisfaction is explained by 5 elements on

Kết quả (Anh) 2:

The coefficient R2 assess the relevance of the model. However, models are not consistent with the actual data and likely R2 will reduce the number of variables included in the model set. In this situation R2 adjusted (Adjusted R square) is used to better reflect the appropriate level of multivariate regression models because it does not depend on exaggerated deviation R2. Compare R2 and R2 adjusted in the table above, we see a smaller adjusted R2 and use it evaluate the fit of the model is safer because it does not exaggerate the relevance of the model.
Thus, R2 adjusted (Adjusted R Square) = 0.323 ie 32.3% change of customer satisfaction is explained by five factors