- Nhân tố 6: gồm các biến c13_2, c13_3, c13
4.1.4.3 Phân tích hồi quy đa biến
Thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn cửa hàng mua máy tính đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp Stepwise.
Một biến phụ thuộc thông thường chịu tác động của nhiều biến độc lập khác nhau. Tuy nhiên, không phải phương trình càng nhiều biến thì phương trình càng phù hợp vì khó giải thích và đánh giá tác động của từng biến độc lập. Thủ tục chọn biến theo phương pháp Stepwise cho phép chọn ra số biến độc lập phù hợp và giải thích tốt nhất cho biến phụ thuộc.
Theo kết quả phân tích, tất cả 6 biến độc lập trong mô hình điều chỉnh đều được sử dụng vào phân tích hồi quy để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự đánh giá chung về chất lượng dịch vụ CNTT tại trường Kinh Tế Huế.
Bảng 9 Thủ tục chọn biến Variables Entered/Removeda Model Variables Entered Variables Removed Method 1 c5 danh gia ve web .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
2 c8 danh gia ve trang sinh vien .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
3 c11 danh gia
dien dan .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
4 c14 danh gia phong internet .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
5 c17 danh gia
wifi .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
6 c20 danh gia thu vien truc tuyen .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= . 050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
a. Dependent Variable: Quyết định chọn cửa hàng
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:
Y = β0 + β1X1+ β2X2 + β3X3 +β4X4 +β5X5 + β6X6 Trong đó:
Y: Đánh giá chung X1: Đánh giá về web
X2: Đánh giá về trang sinh viên X3: Đánh giá về diễn đàn X4: Đánh giá về phòng Internet X5: Đánh giá về mạng wifi X6: Đánh giá về thư viện điện tử
βi: Hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập Xi
4.1.4.4 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 10 Bảng tóm tắt mô hình hồi quy Model Summaryg Mode l R R Squar e Adjus ted R Squar e Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change Durbin- Watson 1 .527a .278 .267 .478 .278 27.274 1 71 .000 2 .644b .415 .398 .433 .137 16.396 1 70 .000 3 .793c .628 .612 .348 .213 39.602 1 69 .000 4 .834d .695 .677 .317 .067 14.854 1 68 .000 5 .876e .768 .751 .279 .073 21.124 1 67 .000 6 .903f .815 .798 .251 .047 16.874 1 66 .000 2.052 (Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta sử dụng giá trị R2 điều chỉnh. Giá trị R2 = 0.798 cho thấy độ phù hợp của mô hình là 79.8%, nghĩa là sự thay đổi của quyết định lựa chọn cửa hàng được giải thích bởi 6 biến độc lập kể trên, còn lại là các yếu tố khác ngoài mô hình.