Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương quan, tức là có hay không mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
ANOVAg
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
6 Regression 20.378 5 4.076 150.008 .000f
Residual 3.804 140 .027
Total 24.182 145
(Xem phụ lục 2.3.2.3)
Kết quả phân tích Anova cho thấy Sig = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0, cũng có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 2.11: Kiểm định các hệ số tương quan của mô hình hồi quy Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics
B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) .236 .104 2.278
Quảng cáo giúp biết, tin tưởng thêm
.153 .024 .243 6.278 .000 .752 1.330 Trưng bày làm thích thú hơn .198 .025 .313 7.995 .000 .731 1.367 Khuyến mãi tác dụng khích lệ .146 .026 .222 5.641 .000 .723 1.384
Nhân viên hài lòng, mua dễ hơn
.255 .025 .384 10.366 .000 .817 1.224
Qhcc tăng hiểu biết và tin tưởng
.104 .020 .186 5.199 .000 .877 1.141
a. Dependent Variable: sự thông đạt và thúc đẩy
(Xem phụ lục 2.3.2.3)
Kiểm định t với mức ý nghĩa 95% cho thấy tất cả 5 biến độc lập đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mức giá trị Sig của 5 nhân tố <0.05 chứng tỏ 5 biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
Kết quả phân tích ở Bảng 2.9 cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) khá thấp, giá trị cao nhất là 1.384. Hệ số VIF nhỏ hơn 10 thì ta có thể bác bỏ giả
thiết có hiện tượng đa cộng tuyến, hay nói cách khác, các biến độc lập có sự giải thích rõ ràng đối với biến phụ thuộc.
Kết quả kiểm định Durbin – Waston (bảng 2.7) cho giá trị d = 2.068, giá trị này nằm trong khoảng cho phép. Như vậy, có thể kết luận rằng không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
Như vậy, phương trình hồi quy xây dựng được là phù hợp, đảm bảo ý nghĩa thống kê, các biến độc lập giải thích tốt cho các biến phụ thuộc. Phương trình này được viết lại như sau:
Y = 0.236 + 0.153 X1 + 0.198 X2 + 0.146 X3 + 0.255 X4 + 0.104 X5
Sự thông đạt và thúc đẩy = 0.236 + 0.153 Hoạt động quảng cáo + 0.198 Hoạt động trưng bày xe + 0.146 Hoạt động khuyến mãi + 0.255 Hoạt động bán hàng cá nhân + 0.104 Hoạt động quan hệ công chúng.