6. Bốcục của đềtài
2.2.3.4.Phương trình hồi quy tuyến tính
Kết quảphân tích hồi quy đa biến với 5 biến độc lập như trong mô hình nghiên cứu cho ra kết quảnhư sau:
Bảng 2.10 - Kết quảphân tích các hệsốhồi quy
Mô hình Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa Độlệch Hệsốhồi quy
chuẩn hóa t Sig.
Thống kê cộng tuyến
B Beta Tolerance VIF
1
(Nguồn: Kết quảxửlý của tác giả)
Vì biến phân phối có giá trịSig. lớn hơn 0,05, không có ý nghĩa trong thống kê nên không đưa vào phương trình. Bốn nhân tốcòn lại là “Sản phẩm”, “Giá cả”, “ Xúc tiến” và “Con người” có giá trịSig. lần lượt là 0,016; 0,002; 0,039 và 0,00 nhỏhơn 0,05 nên có thểgiải sựthích biến thiên của biến phụthuộc. Vềhiện tượng đa cộng tuyến, theo quy tắc là khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo bảng sốliệu trên ta thấy VIF của biến lớn nhất bằng 1,223 do đó mô hình hồi quy có hiện tượng đa cộng tuyến. Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có thểviết như sau:
Hài lòng vềchiến lược Marketing-mix = 0,514*SP+0,214GC+0,166*XT+0,297*CN
Thông qua các kết quảhồi quy tuyến tính bội và các kiểm định về độphù hợp của mô hình, có thểthấy sựhài lòng của khách hàng vềchiến lược Marketing-mix của công ty TNHH Anh Đào bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi yếu tốchiến lược sản phẩm với hệsốbeta là 0,514. Tiếp đến là sự ảnh hưởng của các biến chiến lược con người với hệ
chuẩn (Hằng số) -1,327 0,310 -4,277 0,000 0,917 1,090 Sản phẩm 0,446 0,043 0,514 10,423 0,016 0,853 1,172 Giá cả 0,254 0,058 0,214 4,342 0,002 0,818 1,223 Phân phối 0,252 0,062 0,205 4,065 0,336 0,853 1,172 Xúc tiến 0,110 0,045 0,116 2,445 0,039 0,854 1,171 Con người 0,350 0,057 0,297 6,139 0,000 0,917 1,090
sốbeta là 0,297, các biến chiến lược vềgiá tác động với hệsốbeta là 0,214 và cuối cùng là các biến vềchiến lược xúc tiến (0,166).