Mô hình phân tích hồi quy tuyến tính bao gồm 4 biến trong đó có 3 biến độc lập là: danh tiếng (DT), cảm xúc phản hồi (CX), chất lượng nhận thức (CL), và 1 biến phụ thuộc là ý định hành vi (YH). Phân tích được thực hiện bằng phương pháp đưa các biến vào cùng một lượt (phương pháp Enter). Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như sau:
Bảng 4.8: Tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
Durbin- Watson
1 .777a 0.604 0.599 0.6331 1.795 a Biến dự đoán: (Constant), Chất lượng nhận thức, Cảm xúc phản hồi, Danh tiếng
b Biến phụ thuộc: Ý định hành vi
Bảng 4.9: ANOVA
Mô hình Tổng các bình phương df Bình phương
trung bình F Sig. 1 Hồi quy 152.212 3 50.737 126.61 .000b Phần dư 99.788 249 0.401 Tổng 252 252 a. Biến phụ thuộc: Ý định hành vi
b. Biến phụ thuộc: (Constant), Chất lượng nhận thức, Cảm xúc phản hồi, Danh tiếng
Bảng 4.10: Hệ số hồi quy Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Hằng số) -2.77E-16 0.04 0.000 1.000 Danh tiếng 0.379 0.04 0.379 9.496 0.000 1.000 1.000 Cảm xúc phản hồi 0.569 0.04 0.569 14.275 0.000 1.000 1.000 Chất lượng nhận thức 0.370 0.04 0.370 9.266 0.000 1.000 1.000 a. Biến phụ thuộc: Ý định hành vi
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính, ta sử dụng hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quả từ bảng 4.8 ta thấy hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.599, điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính tương đối phù hợp với dữ liệu và 59.9% sự biến thiên của ý định hành vi của khách hàng được giải thích bởi các biến độc lập có trong mô hình.
Kiểm định F trong bảng phân tích ANOVA (bảng 4.9) cho phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của
kiểm định này là xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Ta thấy, giá trị Sig = 0.000 < 0.05, như vậy có thể kết luận kết hợp các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hình 4.2: Kết quả phân tích hồi quy
Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính thể hiện sự tác động của các nhân tố