a) Bản chất và tác dụng của phương pháp
Phương pháp hồi qui bội được Person sử dụng lần đầu tiên năm 1908. Phân tích hồi qui là phương pháp thống kê nghiên cứu mối liên hệ của một biến (gọi là biến phụ thuộc hay biến được giải thich) với một hay nhiều biến khác (gọi là biến độc lập hay biến giải thích).
Mục đích của phân tích hồi qui là ước lượng giá trị của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị của các biến độc lập đã cho. Còn phân tích tương quan là đo cường độ kết hợp giữa các biến, nó cho phép đánh giá mức độ chặt chẽ của sự phù hợp giữa các biến.
Phương pháp hồi qui tương quan bội được vận dụng để nghiên cứu mối quan hệ của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Mục tiêu của
Xác định vấn đề nghiên cứu
Lập ma trận tương quan
Xác định số nhân tố
Giải thích các nhân tố
Tính điểm nhân tố Chọn nhân tố thay
thế Xác định mô hình phù hợp
việc nghiên cứu nhằm chỉ ra các yếu tố nào ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của du khách nhằm đưa ra các giải pháp nâng cao chất lượng của các yếu tố ảnh hưởng, với kỳ vọng sẽ nâng cao mức độ hài lòng chung.
b) Các bước vận dụng phương pháp hồi qui bội
Vận dụng phương pháp hồi qui bội vào nghiên cứu sự hài lòng của khách DL cần đi qua năm bước như sau:
Bước 1: Lựa chọn các tiêu thức (các biến) đưa vào phân tích.
Bước 2: Lựa chọn mô hình phù hợp nhất để mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Để chọn mô hình phù hợp nhất sử dụng các phép kiểm định để kiểm tra: i) sự tồn tại thực tế của mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc thông qua kiểm định F và ii) sự phù hợp của mô hình thông qua chỉ tiêu SSE (sai số mẫu). Mô hình tốt nhất là mô hình có hệ số quyết định điều chỉnh lớn nhất và sai số mẫu nhỏ nhất. Đồng thời kiểm tra mức độ ảnh hưởng thực tế của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số hồi qui B và so sánh mức độ ảnh hưởng của từng biến nguyên nhân đến kết quả thông qua việc so sánh hệ số B chuẩn hóa. Lý do phải thực hiện rất nhiều phép kiểm định vì các kết quả tính toán được tính ra dựa trên một mẫu. Kết quả kiểm định sẽ cho pháp suy rộng kết luận từ mẫu cho kết luận về tổng thể chung.
Bước 3: Loại bỏ khỏi mô hình tốt nhất các biến có hệ số B không có Sigt nhỏ hơn 0,05 hoặc 0,1 (tùy theo mức ý nghĩa được lựa chọn). Nói cách khác, không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết rằng trên thực tế các biến này không có ảnh hưởng đến sự hài lòng chung.
Bước 4: Phân tích phần dư và phân tích đa cộng tuyến nhằm đưa ra các điều chỉnh cần thiết cho mô hình.
Bước 5: Kết luận về độ ảnh hưởng và dự đoán các mức độ của biến phụ thuộc trong tương lai.
Hàm hồi qui tuyến tính có dạng như sau: YI = 0+X1 +X2+…+Xn
Trong đó:
Y: sự hài lòng của khách DL
Xn: các nhân tố được rút ra từ phân tích nhân tố
: Các tham số hồi qui