Phân tích hồi quy được thực hiện bằng xây dựng mô hình hồi quy đa biến, nhằm thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc vào các biến độc lập. Để xem xét tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, xây dựng mô hình hồi quy đã chuẩn hóa như sau:
Y = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 Trong đó:
Y: Quyết định chọn điểm đến (QDC) (biến phụ thuộc) - β1 , β2 , β3 , β4 : Các hệ số hồi quy ước lượng
- X1 : Động cơ đi du lịch (DCDL) - X2: Hình ảnh điểm đến (HADD) - X3: Khả năng tiếp cận (KNTC)
- X4: Nguổn thông tin về điểm đến (TTDD)
Kết quả phân tích hồi quy đa biến được tóm tắt như sau :
Bảng 4.7: Độ phù hợp của mô hình và kiểm định ANOVA
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .806a .650 .640 .26291 1.646 ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 16.707 4 4.177 60.428 .000b Residual 8.986 230 .069 Total 25.693 236
Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho mô hình
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 0.803 0.239 3.363 0.001 DCDL 0.246 0.026 0.502 9.573 0.000 0.977 1.023 KNTC 0.178 0.028 0.332 6.326 0.000 0.976 1.024 HADD 0.324 0.046 0.363 6.993 0.000 0.996 1.004 TTDD 0.155 0.028 0.288 5.540 0.000 0.996 1.004
Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS
Như vậy, mô hình hồi quy bao gồm một biến phụ thuộc Quyết định chọn điểm đến (QDC) và 4 biến độc lập: Động cơ đi du lịch (DCDL), Hình ảnh điểm đến (HADD), Khả năng tiếp cận (KNTC), Nguổn thông tin về điểm đến (TTDD) có hệ số xác định điều chỉnh (R2 hiệu chỉnh – Adjusted R Square) là 0,640. Điều này có nghĩa là mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 64,0% hay các biến độc lập trong mô hình giải thích được 64,0% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho biết giá trị F = 60.428 và mức ý nghĩa giá trị kiểm định t (Sig) = 0,000 bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05. Như vậy kết luận mô hình hồi quy tuyến tính mà ta xây dựng phù hợp với tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) hay có thể nói rằng mô hình mà ta xây dựng là có ý nghĩa thống kê.
Từ kết quả phân tích hồi quy cũng cho thấy giá trị kiểm định Sig (của các hệ số β1, β2, β3, β4) đều đạt giá trị 0,000 < mức ý nghĩa α = 0,05. Kết luận: các hệ số hồi quy β1, β2, β3, β4 của các biến độc lập tương ứng đều > 0 và có ý nghĩa về mặt thống kê
Phương trình hồi quy chuẩn hóa giải thích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định chọn huyện Cam Ranh tỉnh Khánh Hòa là điểm đến du lịch của du khách trong nước có dạng như sau :
QDC = 0.502*DCDL+ 0.332*HADD+ 0.363*KNTC+ 0.288*TTDD +e Như vậy, các nhân tố Động cơ đi du lịch (DCDL), Hình ảnh điểm đến
(HADD), Khả năng tiếp cận (KNTC) và Nguồn thông tin về điểm đến
(TTDD) đều có tác động tích cực đến quyết định chọn Cam Ranh là điểm đến du lịch của du khách trong nước.