Mô hình hồi quy có dạng:
Quyết định lựa chọn công ty mua xe = β0 + β1*(“Cơ sở vật chất”) + β2*(“Ảnh hưởng của nhóm tham khảo”) + β3*(“Uy tín của công ty”) + β4*(“Kiểu dáng, mẫu mã”) + β5*(“ Giá cả”) + β6*(“Đội ngũ nhân viên”) + β7*(“Xúc tiến”) + β8*(“Dịch vụ khách hàng”)
Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định lựa chọn công ty để mua xe máy của khách hàng tại thành phố Huế. Và kết quả cho ra được một mô hình hồi quy thích hợp sử dụng với mức ý nghĩa quan sát của phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể là sig = 0,000. Mức độ giải thích mối quan hệ tuyến tính giữa các yếu tố bằng phương pháp hồi quy này cho kết quả khá cao (R2 hiệu chỉnh = 0,761) nghĩa là 76,1% sự biến thiên của quyết định lựa chọn mua xe của khách hàng được giải thích bởi tám biến độc lập (xem thêm ở phụ lục).
* Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Quyết định lựa chọn công ty mua xe máy
Kiểm định ANOVA được dùng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương quan với giả thuyết H0: không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và giả thuyết H1: có mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 19: Kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 61,946 8 7,743 43,193 0,000a
Residual 17,568 98 0,179
Total 79,514 106
(Nguồn: xử lý spss)
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy sig = 0,000 < 0,05 nên đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Có nghĩa là có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
Bảng 20: Kiểm định hệ số tương quan của mô hình hồi quy Coefficientsa Model Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 3,393 ,041 82.882 .000 Cơ sở vật chất ,099 ,041 ,114 2,411 ,018 1,000 1,000 Ảnh hưởng của nhóm tham khảo ,709 ,041 ,819 17,250 ,000 1,000 1,000 Uy tín của công ty ,051 ,041 ,059 1,248,215 1,000 1,000 Kiểu dáng, mẫu mã ,158 ,041 ,182 3,843 ,000 1,000 1,000 Giá cả ,055 ,041 ,064 1,345 ,182 1,000 1,000
Đội ngũ nhân viên -,066 ,041 -,076 -1,601 ,113 1,000 1,000
Xúc tiến ,179 ,041 ,207 4,365 ,000 1,000 1,000
Dịch vụ khách hàng ,064 ,041 ,074 1,552 ,124 1,000 1,000
Các biến “Uy tín của công ty”, “Giá cả”, “Đội ngũ nhân viên”, “Dịch vụ khách hàng” có giá trị sig lớn hơn 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê. Như vậy ta loại khỏi mô hình hồi quy. Mô hình hồi quy ban đầu còn lại 4 biến là: “Cơ sở vật chất”, “Ảnh hưởng của nhóm tham khảo”, “Kiểu dáng, mẫu mã”, “Xúc tiến”. Để đảm bảo mô hình có ý nghĩa ta cần kiểm định về đa cộng tuyến và tự tương quan.
Kết quả ở trên cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) khá thấp, hệ số (VIF) nhỏ hơn 10 có thể bác bỏ hiên tượng đa cộng tuyến, hay nói cách khác các biến độc lập giải thích rõ ràng biến phụ thuộc.
Tra bảng thống kê Durbin- Watson, đại lượng du nằm trong khoản (du, 4-du) thì không có tự tương quan trong mô hình.
Như vậy phương trình hồi quy sau khi loại 4 biến là phù hợp, đảm bảo ý nghĩa thống kê, các biến độc lập giải thích tốt các biến phụ thuộc. Phương trình viết lại như sau:
Quyết định lựa chọn công ty mua xe = 3,393 + 0,099 Cơ sở vật chất + 0,709 Ảnh hưởng của nhóm tham khảo + 0,158 Kiểu dáng, mẫu mã + 0,179 Xúc tiến
Các hệ số hồi quy β đều dương phản ánh mối liên hệ tác động tỷ lệ thuận của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Do đó, khi các yếu tố này tăng lên thì mức độ hài lòng chung để quyết định mua xe tại công ty nào của khách hàng tăng lên. Và các hệ số β cho thấy mức độ ảnh hưởng nhiều hay ít của biến độc lập đến biến phụ thuộc khi các biến độc lập khác không đổi.
Dựa vào mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trên, các nhà quản trị có thể biết được yếu tố nào ảnh hưởng nhiều và yếu tố nào ảnh hưởng ít đến quyết định chọn mua của khách hàng để có thể đưa ra những chính sách phân bổ nguồn lực phù hợp. Tập trung chú trọng vào các yếu tố có tác động mạnh nhưng cũng không bỏ quên các yếu tố khác. Có như vậy mới tạo ra một tác động tổng hợp ảnh hưởng mạnh đến quyết định chọn mua.
Từ mô hình hồi quy trên ta thấy được tác động của yếu tố Ảnh hưởng của nhóm tham khảo tác động nhiều nhất đến khách hàng và yếu tố Cơ sở vật chất chỉ có ảnh hưởng nhỏ đến khách hàng.