- Phân tích kết quả xứ lý số liệuNghiên cứu định tính
2 Hình ảnh thương hiệu (HATH) 3 0.659 0
4.4.3 Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Kết quả phân tích tương quan cho thấy biến phụ thuộc có mối tương quan tuyến tính với 5 biến độc lập, do đó tác giả đưa tất cả 5 biến độc lập này vào phân tích hồi
61
Bảng 4.10: Kết quả của phân tích hồi quy tuyến tính
Thành phần
Hệ số chưa
chuẩn hóa chuẩn hóaHệ số Kiểm
định t Kiểm định Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Hằng số) -.045 .161 -.282 .779 HATH .216 .036 .227 6.048 .000 .818 1.222 GTCN .325 .033 .399 9.850 .000 .703 1.422 NBTH .105 .034 .136 3.114 .002 .602 1.661 CLCN .215 .034 .250 6.376 .000 .753 1.329 LTT .179 .035 .210 5.085 .000 .675 1.481 a. Biến phụ thuộc: GTTH
Nguồn: từ tính toán của tác giả (phụ lục 6, trang xviii)
Từ bảng trên cho thấy rằng có 5 yếu tố thuộc thang đo đều có tác động dương (hệ số Beta dương) đến giá trị thương hiệu của SNP với mức ý nghĩa từ Sig = 0.000
đến Sig = 0.002 ở tất cả các yếu tố. Bảng trên cũng cho thấy dung sai các biến (độ chấp nhận) cao từ 0.602 trở lên và hệ số VIF của cả 5 nhân tố nhỏ hơn 10, nghĩa là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếutố độc lập trong mô hình. Kết quả trị số thống kê F đạt giá trị 128.831 được tính từ giá trị RP
2
P
là 0.745 và RP
2
Pđiều chỉnh là 0.739 của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0.000; kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin-Watson (0 < 1.036 < 4) cho thấy kết quả phù hợp mô hình
nghiên cứu. (Kết quả phân tích hồi qui, phụ lục 6) Phương trình hồi quy tuyến tính đối với các biến có hệ số chuẩn hoá có dạng như sau:
F = - 0.045 + 0.105 * X1 + 0.216 * X2 + 0.215 * X3 + 0.325 * X4 + 0.179 * X5
Trong đó: F :Giá trị thương hiệu (GTTH)
X1:Nhận biết thương hiệu (NBTH)
X2:Hình ảnh thương hiệu (HATH)
X3:Chất lượng cảm nhận (CLCN)
X4:Giá trị cảm nhận (GTCN)
62
Ý nghĩa của phương trình tuyến tính này là: Khi nhận biết thương hiệu tăng lên 1 đơn vị thì GTTH tăng 0.105 đơn vị với điều kiện các biến còn lại không thay đổi; tương tự cho HATH, CLCN, GTCN, LTT; dựa vào kết quả này, để tính toán và xác định được mức tác động của từng thành phầnliên quan đến giá trị thương hiệu SNP, từ đó tập trung khai thác phù hợp nhằm đạt hiệu quả cho dịch vụ cảng biển và dịch vụ
logictics.
Căn cứ vào hệ số Beta chưa chuẩn hóa, chúng ta có thể xác định được tầm quan trọng của các thành phần liên quan đến giá trị thương hiệu SNP: Nhận biết thương hiệu (NBTH), Hình ảnh thương hiệu (HATH), Chất lượng cảm nhận (CLCN), Giá trị cảm nhận (GTCN), Lòng trung thành (LTT). Nếu trị tuyệt đối của hệ số Beta nào càng lớn thì thành phầnđó ảnh hưởng càng mạnh đến giá trị thương hiệu của SNP, nhìn vào
bảng 4.10, ta thấy rằng nhân tố giá trị cảm nhận (GTCN) tác động mạnh nhất đến giá
trị thương hiệuvì có hệ số Beta = 0.325 lớn nhất trong các hệ số Beta. Kế đến là hình
ảnh thương hiệu (HATH) có hệ số Beta = 0.216, chất lượng cảm nhận (CLCN) có hệ số Beta = 0.215, lòng trung thành (LTT) có hệ số Beta = bằng 0.179 và cuối cùng là
nhận biết thương hiệu (NBTH) có hệ số Beta = 0.105 nhỏ nhất trong các hệ số Beta chưa chuẩn hóa.