Phân tích hồi quy đa biến

Một phần của tài liệu Tóm tắt luận văn thạc sĩ (Trang 59 - 61)

Trước khi phân tích hồi quy với các nhân tố mới hình thành trong bước phân tích nhân tố với biến phụ thuộc, phân tích hệ số tương quan được tiến hành cho 7 biến bao gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0.05. Ma trận trên hệ số tương quan thể hiện sự độc lập giữa sáu biến độc lập với biến phụ thuộc.

Bảng 4.14 Hệ số tương quan với biến phụ thuộc.

Pearson Correlations Pearson Correlation Mức độ hài lòng chung về dịch vụ bán hàng. Sư tin cậy Chất lượng sản phẩm và giá cả Sựvà thu hữu hình ận tiện Tính sẳn sàng và sự phản hồi của NPP. Sự cảm thông. Mức độ hài lòng chung về dịch vụ bán hàng. 1 .110 .385(**) .430(**) .210(**) .019 Sư tin cậy .110 1 .000 .000 .000 .000 Chất lượng sản phẩm và giá cả .385(**) .000 1 .000 .000 .000 Sự hữu hình và thuận tiện .430(**) .000 .000 1 .000 .000 Tính sẳn sàng và sự phản hồi của NPP. .210(**) .000 .000 .000 1 .000 Sự cảm thông. .019 .000 .000 .000 .000 1

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Theo bảng 4.15 như vậy nếu sử dụng mức ý nghĩa 1% ( tức là xác suất chấp nhận giả thuyết sai là 1%) thì các biến Chất lương sản phẩm và giá cả (Pearson

correlation = 0.385), sự hữu hình và thuận tiện (Pearson correlation = 0.430), Tính sẵn sàng và sự phản hồi của NPP (Pearson correlation = 0.210) có ý nghĩa tương quan với biến phụ thuộc là độ thỏa mãn chung của khách hàng. Hai biến còn lại Độ

tin cậy và sự cảm thông có độ tương quan rất thấp với biến phụ thuộc nên chúng sẽ

bị loại bỏ và không đưa vào phân tích hồi quy đa biến.(Xem phụ lục bảng Hệ số tương quan của các biến độc lập với biến phụ thuộc)

Tiến hành hồi quy đa biến với 3 nhân tốđã được kiểm định hệ số tương quan Và một biến phụ thuộc đó là Mức độ hài lòng chung với dịch vụ bán hàng đa cấp. Kết quả hồi quy trong bảng sau cho thấy 03 nhân tốđưa vào đều đạt mức ý nghĩa 0.05 là Chất lượng sản phẩm và giá cả, Sự hữu hình và thuận tiện, Tính sẵn sàng và sự phản hồi của NPP. Vềđộ thích hợp của mô hình, hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,368 là thấp nhưng kết quả phân tích cho thấy kiểm định F = 39,196 có mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05 (Bảng 7.27 trong phần phụ lục). Điều này chứng tỏ 3 biến độc lập trên được sử dụng trong mô hình là hoàn toàn phù hợp và giải thích được phần nào cảm nhận của người tiêu dùng về những yếu tốảnh hưởng đến sự thỏa mãn của họ.

Đồng thời, kết quả cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) khá cao(= 1) và hệ số

phóng đại phương sai VIF khá thấp(= 1). Do vậy, hiện tượng đa cộng tuyến giữa 3 biến độc lập trong mô hình hồi quy này nhỏ.

Đối với phân tích phần dư chuẩn hóa cho thấy đồ thị phân bố phần dư có dạng gần như phân phối chuẩn, cho nên không vi phạm các giả thuyết khi tiến hành chạy hồi quy của các biến độc lập (Bảng 7.29 trong phần phụ lục).

Bảng 4.15 Hệ số hồi quy đa biến

Beta Tương quan chuỗi

Nhân tố

Chưa chuẩn Chuẩn hóa Sig

Độ chấp nhận VIF

(Constant) 4.263 0.0000 1 1 Sự hữu hình và thuận tiện

Chất lượng sản phẩm và giá cả

(QUA_PRICE) 0.252 0.385 0.0000 1 1 Tính sẵn sàng và sự phản hồi

của NPP (READY_ RES) 0.138 0.210 0.0000 1 1

Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa sự thỏa mãn (SAS) của khách hàng

đối với dịch vụ bán hàng đa cấp được thể hiện bằng biểu thức sau

SAS = 0.430*TAN_CON + 0.385*QUA_PRICE + 0.210* READY_RES

Qua mô hình phân tích hồi quy ta thấy được sự tác động mạnh của nhân tố sự hữu hình và thuận tiện (β = 0.430) , và kế đến là nhân tố Chất lượng và giá cả (β = 0.385), và cuối cùng là tính sẵn sàng và sự phản hồi của nhà phân phối (β = 0.210). Vì hệ số R2 hiệu chỉnh thấp nên mô hình này cũng chưa được đầy đủ lắm, chắc rằng sẽ có những yếu tố ẩn tàng nào đó tác động mạnh đến sự hài lòng của khách hàng bán hàng đa cấp. (Xem thêm phụ lục bảng Hệ số hồi quy đa biến)

Một phần của tài liệu Tóm tắt luận văn thạc sĩ (Trang 59 - 61)