Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với từng biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập với nhau. Vì nếu có bất cứ liên hệ tương quan qua lại chặt chẽ nào giữa các biến độc lập có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích hồi quy bội.
Bảng 5.10: Ma trận hệ số tương quan TX TB TL QL GV HL TX 1,000 0,298** 0,129* 0,242** 0,378** 0,381** TB 1,000 0,221** 0,307** 0,334** 0,419** TL 1,000 0,044** 0,140** 0,381** QL 1,000 0,374** 0,552** GV 1,000 0,548** HL 1,000
**. Tương quan ở mức ý nghĩa 1% (kiểm định 2 phía) *. Tương quan ở mức ý nghĩa 5% (kiểm định 2 phía)
Kết quả phân tích cho thấy các biến có tương quan nhất định với nhau, trong đó biến HL (Hài lòng) và biến QL (Quản lý điều hành) có mức tương quan khá cao là 0,552, đồng thời biến HL (Hài lòng) và biến GV (Giá vé) có mức tương quan là 0,548. Tuy nhiên, ta vẫn giữ lại để tiến hành phân tích hồi quy nhằm tìm mô hình thích hợp và sau đó dựa vào quá trình kiểm định tiếp theo sẽ quyết định có loại bỏ bớt các biến trên hay không.
5.3.2. Phân tích hồi quy bội
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập là: TX (Tiếp xúc với khách hàng), TB (Trang thiết bị dịch vụ hữu hình), TL (Sự tiện lợi của dịch vụ), QL (Hỗ trợ quản lý điều hành), GV (Giá vé dịch vụ) và biến phụ thuộc là HL (sự hài lòng của khách hàng). Nghiên cứu sử dụng phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter) khi phân tích hồi quy bội. Cụ thể như sau:
Bảng 5.11: Các thông số thống kê từng biến độc lập trong mô hình nghiên cứu
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa chuẩn hóa Hệ số
t Mức ý
nghĩa
Chẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến
Hệ số Beta
Sai số
chuẩn Hệ số Beta Độ chấp nhận đại phương sai Hệ số phóng
(Hằng số) 0,136 0,124 1,099 0,273 TX 0,060 0,020 0,111 2,948 0,003 0,816 1,225 TB 0,083 0,028 0,113 2,957 0,003 0,796 1,256 TL 0,194 0,024 0,284 8,087 0,000 0,942 1,062 QL 0,190 0,019 0,370 9,779 0,000 0,816 1,226 GV 0,260 0,036 0,290 7,315 0,000 0,742 1,347
Kết quả cho thấy các biến độc lập đều có ý nghĩa về mặt thống kê vì mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. Ngoài ra, ta cũng thấy rằng hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phương trình hồi quy thể hiện sự hài lòng của khách hàng theo tất cả các biến độc lập là: