Phân tích hồi quy đa biến

- Nhân tố 4: gồm các biến c4_1, c4_2, c4

4.1.4.3Phân tích hồi quy đa biến

Thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết đi ̣nh cho ̣n cửa hàng mua máy tính đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp Stepwise.

Mô ̣t biến phu ̣ thuô ̣c thông thường chi ̣u tác đô ̣ng của nhiều biến đô ̣c lâ ̣p 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 đô ̣ng của từng biến đô ̣c lâ ̣p. Thủ tu ̣c cho ̣n biến theo phương pháp Stepwise cho phép cho ̣n ra số biến đô ̣c lâ ̣p phù hợp và giải thích tốt nhất cho biến phu ̣ thuô ̣c.

Theo kết quả phân tích, tất cả 6 biến đô ̣c lâ ̣p trong mô hình điều chỉnh đều được sử du ̣ng 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 tu ̣c cho ̣n 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 đi ̣nh cho ̣n cửa hàng

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)

Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới da ̣ng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có da ̣ng 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 Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 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 đô ̣ phù hợp của mô hình, ta sử du ̣ng giá tri ̣ R2 điều chỉnh. Giá tri ̣ R2 = 0.798 cho thấy đô ̣ phù hợp của mô hình là 79.8%, nghĩa là sự thay đổi của quyết đi ̣nh lựa cho ̣n cửa hàng được giải thích bởi 6 biến đô ̣c lâ ̣p kể trên, còn la ̣i là các yếu tố khác ngoài mô hình.