4.3.3.1 Mô hình
Căn cứ kết quả ma trận xoay bảng 4.9: Phƣơng trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 5 nhân tố tác động (Gọi là biến độc lập) và sự tín nhiệm của khách hàng đối với bộ phận buồng tại khách sạn Rex (Gọi là biến phụ thuộc) có dạng nhƣ sau:
Y= β0 + β1TC + β2PH + β3BD + β4CT + β5HH Trong đó:
Y: Độ tín nhiệm của khách với khách sạn Rex
HH: Hữu hình CT: Sự cảm thông β0: Hằng số
β1, β2, β3, β4, β5: Các hệ số hồi quy (βi >0)
4.3.3.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (Phƣơng pháp Enter), trong đó: Y: Tín nhiệm và - Biến phụ thuộc. Thang đo của nhân tố này từ 1 đến 5 (1: Hoàn toàn không hài lòng; 5: Rất hài lòng). Biến Y gồm 3 biến quan sát là: TN1, TN2, TN3.
β: Hằng số tự do.
TC,PH,BD,HH,CT là các biến độc lập.
Bảng 4.12: Thông số thống kê trong mô hình hồi quy bằng phƣơng pháp Enter
Mô hình hồi qui của các hệ số Beta
Hệ số chƣa chuẩn Hệ số Chuẩn đoán hiện
chuẩn tƣợng đa cộng
Mô hoá
hoá T Ý nghĩa tuyến
hình
Hệ số Sai số Beta Hệ số Hệ số
Beta chuẩn Tolerance VIF
số TC .306 .054 .323 5.606 .000 .932 1.074 BD .135 .062 .122 2.183 .030 .989 1.011 PH .293 .049 .346 6.020 .000 .937 1.068 CT .138 .052 .147 2.626 .009 .987 1.013 HH .081 .053 .085 1.523 .129 .991 1.009
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ điều tra của tác giả)
Nhận xét:
Qua kết quả trên cho thấy mô hình không bị vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phƣơng sai các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 2 (VIF biến thiên từ 1.009 đến 1.074). Do đó hiện tƣợng đa cộng tuyến nếu có giữa các biến độc lập là chấp nhận đƣợc (Theo Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008, 233, thì khi VIF vƣợt quá 10 thì đó là dấu hiệu của hiện tƣợng đa cộng tuyến).
Hệ số Tolerance đều lớn hơn 0.5 (Nhỏ nhất là 0.932) cho thấy không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008, 233).
Ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) của các biến độc lập đều mang dấu dƣơng, có nghĩa là các biến này có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc.