6. Nhân viên: Cronbach’s Alpha = 0,
2.2.5.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp “Enter”, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trịSig. > 0,05 sẽbịloại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó nữa.
Bảng 2.17: Hệsốphân tích hồi quy
Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa t Sig. VIF B Độlệch chuẩn Beta Hằng số 0,878 0,510 1,723 0,088 CQ 0,328 0,069 0,341 4,791 0,000 1,344 TH 0,248 0,070 0,266 3,554 0,001 1,481 GC 0,254 0,087 0,223 2,918 0,004 1,551 NV 0,159 0,080 0,151 2,005 0,047 1,504 TD -0,110 0,064 -0,107 -1,723 0,088 1,020 CL -0,016 0,069 -0,014 -0,229 0,820 1,020
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
- Sửdụng hệsốhồi quy chuẩn hóa vào mô hình hồi quy và sửdụng hệsốhồi quy chuẩn hóa Beta thì nó sẽmang ý nghĩa vềkinh tếnhiều hơn, còn hệsốB nó thiên về ý nghĩa toán học nhiều hơn. Khi phân tích mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụthiết kếnhà ởcủa công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark tại TP.Huế, hệ số Beta phản ánh được thứtựmức độ tác động của các biến độc lập tới biến phụthuộc bởi vìđơn vị của các biến đã đồng nhất, trong khi đó hệ số B không làm được điều đó. Nhờ có phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệ số Beta, công ty WoodPark sẽ xác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tố nào, đầu tư ít vào yếu tố nào căn cứ trên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụthuộc.
- Kết quảcho thấy, giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình “Chuẩn chủ quan”, “Uy tín thương hiệu”, “Cảm nhận về giá cả”và “Nhân viên” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.Riêng đối với biến“Thái độ”và“Chất lượng”có giá trị Sig. lần lượt tương ứng là 0,088 và 0,820 lớn hơn 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,088 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.
QD = 0,341CQ +0,266TH + 0,223GC + 0,151NV + εi
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng có 4 nhân tố đó là“Chuẩn chủ quan”, “Uy tín thương hiệu”, “Cảm nhận về giá cả” và “Nhân viên” ảnh hưởng đến
“Quyết định lựa chọn” của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế nhà ở của công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark tại TP.Huế.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsố Beta như sau:
- Hệsốβ1 = 0,341 có nghĩa là khi biến“Chuẩn chủ quan”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định lựa chọn” biến động cùng chiều 0,341 đơn vị. Tương tựvới các biến còn lại cũng giải thích như vậy.
- Hệ số β2 = 0,266 có nghĩa là khi biến “Uy tín thương hiệu” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định lựa chọn” biến động cùng chiều 0,266 đơn vị.
- Hệ số β3 = 0,223 có nghĩa là khi biến “Cảm nhận về giá cả” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định lựa chọn” biến động cùng chiều 0,223 đơn vị.
- Hệ số β4 = 0,151 có nghĩa là khi biến “Nhân viên” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định lựa chọn” biến động cùng chiều 0,151 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc“Quyết định lựa chọn”, quyết định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụ thiết kếnhà ở của công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty WoodPark nên có những động thái nhằm kiểm soát và phân bổhợp lý các yếu tốnày để đem lại hiệu quảhoạt động và lợi nhuận cao cho công ty.
Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệ số Beta chuẩn hóa của biến “Chuẩn chủ quan”có giá trị 0,341. Đây là nhân tố ảnh hưởng lớn nhất đến, ngoài ra biến “Uy tín thương hiệu” và “Cảm nhận về giá cả” cũng có mức ảnh hưởng khá lớn với hệ số Beta lần lượt tương ứng là 0,266 và 0,223. Biến còn lại là “Nhân viên” cũng sẽ được khách hàng xem xét khi quyết định lựa chọn với hệsố tương ứng là 0,151.
2.2.5.4. Đánh giá độphù hợp của mô hìnhBảng 2.18: Đánh giá độphù hợp của mô hình