Phân tích tương quan
Phân tích tương quan là tính độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến để xem xét có gây ra vấn đềđa cộng tuyến hay không trước khi đưa vào phân tích hồi quy. Phân tích tương quan sẽđược thực hiện giữa nhân tố phụ thuộc là Sự hài lòng (HAILONG) với 5 nhân tố độc lập gồm: HUUHINH, DAMBAO, TINCAY, PHUCVU, CAMTHONG.
Kết quảđã chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (sig.<0,05) nên tất cả các biến sẽđược sử dụng trong phân tích hồi quy ở bước tiếp theo (Vui lòng tham khảo phụ lục 7).
Phân tích hồi quy bội
Phương trình hồi quy:
Trong đó: Y: Hài lòng (HAILONG) X1: Sự tin cậy (TINCAY) X2: Hiệu quả phục vụ (PHUCVU) X3: Sự hữu hình (HUUHINH) X4: Sựđảm bảo (DAMBAO) X5: Sự cảm thông (CAMTHONG) Bảng 4.5: Độ phù hợp của mô hình Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Ước lượng sai lệch chuẩn
Hệ số Durbin- Watson
1 .756a .572 .565 .61518 2.098
a. Thành phần xác định: (hằng số), CAMTHONG, HUUHINH, PHUCVU, DAMBAO, TINCAY b. Biến phụ thuộc: HAILONG
Kết quả:Mô hình có hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,565 nghĩa là có 56,5% sự biến thiên của biến hài lòng (HAILONG) được giải thích bởi sự biến thiên của 5 thành phần với độ tin cậy là 95% (mức ý nghĩa thống kê F trong ANOVA < 0,05).
Durbin-Watson = 2,098 thỏa mãn yêu cầu 1 < Durbin-Watson < 3
Bảng 4.6: Phân tích Anova
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Hệ số Sig. 1 Hồi quy 148.585 5 29.717 78.524 .000b Phần dư 111.263 294 .378 Tổng 259.848 299
a. Biến phụ thuộc: HAILONG
Xem xét kiểm định F thông qua phân tích phương sai như bảng trên. Vì Sig. = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết hệ số xác định tổng thể R2 = 0 hay là giả thuyết không tồn tại quan hệ giữa các nguyên nhân và kết quả, có nghĩa là ít nhất một biến độc lập nào
đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.7: Hồi quy tuyến tính bội
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Hệ số Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai lệch chuẩn
Beta Dung sai VIF
1 (Hằng số) -.399 .206 -1.932 .054 HUUHINH .168 .053 .142 3.184 .002 .736 1.359 DAMBAO .199 .055 .193 3.599 .000 .505 1.979 TINCAY .207 .058 .204 3.553 .000 .443 2.259 PHUCVU .189 .053 .180 3.590 .000 .580 1.724 CAMTHONG .313 .044 .303 7.135 .000 .809 1.236
a. Biến phụ thuộc: HAILONG
Xem xét kiểm định t như bảng trên. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập β = 0, mà 5 biến độc lập có Sig. < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 95%. Vậy là 5 biến độc lập đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Hệ số phóng đại phương sai VIF = 1/Tolerance thỏa điều kiện 1 ≤ VIF < 5, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình: Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,565 cho thấy độ
phù hợp của mô hình khá cao. Các biến độc lập giải thích được 56,5% biến HAILONG. Durbin-Watson = 2,098 thỏa mãn yêu cầu 1 < Durbin-Watson < 3.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Xem xét kiểm định F thông qua phân tích phương sai như bảng trên. Vì Sig. = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết hệ số xác định tổng thể R2 = 0, có nghĩa là ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ
Xem xét đa cộng tuyến: Xem xét kiểm định t như bảng trên. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập β = 0 thì các biến độc lập của mô hình đều có Sig. < 0,05, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 95%. Như vậy các biến độc lập đều có
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Hệ số phóng đại phương sai VIF = 1/Tolerance thỏa
điều kiện 1 ≤ VIF < 5, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa như sau:
HAILONG = 0,303*CAMTHONG + 0,204*TINCAY + 0,193*DAMBAO + 0,180*PHUCVU + 0,142*HUUHINH (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});