Kết quả hồi quy được thể hiện qua bảng 4.32 như sau:
Bảng 4.32: Kết quả hồi quy
Thống kê đa cộng tuyến Biến quan sát hồi quy Hệ số chuẩn Sai số Mức ý nghĩa
Tolerance VIF
Chất lượng dịch vụ (DV) 0,398 0,031 0,000 1,000 1,000 Chi phí tiêu dùng cho dịch vụ (CP) 0,141 0,031 0,000 1,000 1,000 Hoạt động chiêu thị (CT) 0,087 0,031 0,005 1,000 1,000 Độ tin cậy (DTC) 0,085 0,031 0,006 1,000 1,000 Hình ảnh của doanh nghiệp (HA) 0,649 0,031 0,000 1,000 1,000 Dịch vụ Giá trị gia tăng (GTT) 0,102 0,031 0,001 1,000 1,000 Chất lượng phục vụ (PV) 0,441 0,031 0,000 1,000 1,000 R2 hiệu chỉnh: 0,813
Giá trị F (ANOVA): 127,925 Giá trị Sig. (ANOVA): 0,000 Hệ số Durbin-Watson: 1,833
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu khảo sát)
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể ta xem xét giá trị F từ bảng phân tích phương sai (ANOVA) tại bảng 4.32. Kết quả ANOVA cho thấy trị thống kê F của mô hình = 127,925 với mức ý nghĩa 1% (sig = 0,000), điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu hay các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc và mô hình có thể sử dụng được.
Từ bảng 4.32 cho ta hàm hồi quy theo hệ số hồi quy đã chuẩn hóa có dạng như sau:
QD=0,398*DV+0,141*CP+0,087*CT+0,085*DTC+0,649*HA+0,102*GTT+ 0,441*PV
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì hệ số R2 hiệu chỉnh là thước đo mức độ phù hợp của mô hình hồi quy bội vì giá trị của hệ số này không phụ thuộc vào số lượng biến được đưa vào mô hình nghiên cứu. Mô hình có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,813. Như vậy, 81,3% mức độ biến thiên Quyết định lựa chọn mạng Vinaphone được giải thích bởi các biến độc lập (chất lượng lượng dịch
vụ, chi phí tiêu dùng cho dịch vụ, hoạt động chiêu thị, sự tin cậy, hình ảnh của doanh nghiệp, dịch vụ giá trị gia tăng) trong mô hình.