CCHH CSVC CSBH NVBH QHCN SHL CCHH Pearson Correlation 1 ,040 -,074 ,014 ,037 ,492** Sig. (2-tailed) ,609 ,344 ,858 ,639 ,000 N 165 165 165 165 165 165 CSVC Pearson Correlation ,040 1 -,113 -,029 -,022 ,385** Sig. (2-tailed) ,609 ,149 ,712 ,775 ,000 N 165 165 165 165 165 165 CSBH Pearson Correlation -,074 -,113 1 -,081 ,083 ,294** Sig. (2-tailed) ,344 ,149 ,303 ,287 ,000 N 165 165 165 165 165 165 NVBH Pearson Correlation ,014 -,029 -,081 1 ,053 ,088 Sig. (2-tailed) ,858 ,712 ,303 ,498 ,264 N 165 165 165 165 165 165 QHCN Pearson Correlation ,037 -,022 ,083 ,053 1 -,078 Sig. (2-tailed) ,639 ,775 ,287 ,498 ,320 N 165 165 165 165 165 165 SHL Pearson Correlation ,492** ,385** ,294** ,088 -,078 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 165 165 165 165 165 165
(Nguồn: Điều tra và xử lý spss của tác giả)
Qua bảng số tương quan cho thấy giá trị Sig. của các biến độc lập với các biến phụ thuộc đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên khẳng định rằng biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan với các biến độc lập và đủ điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.
Bên cạnh đó, giữa các biến độc lập lại có mối quan hệ tương quan với nhau nên khi phân tích hồi quy cần chú ý hiện tượng đa cộng tuyến.
2.5.2.5. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến độ hài lòng của các đại lý,điểmbán lẻ thuộc trung tâm kinh doanh Mobifone tỉnh Quảng Trị điểmbán lẻ thuộc trung tâm kinh doanh Mobifone tỉnh Quảng Trị
Khi phân tích hồi quy, sử dụng các biến đại diện - giá trị trung bình của các biếntrong 1 nhân tố. Sau khi tiến hành phân tích tương quan ta thu được 5 biến để chạy môhình hồi quy. Mô hình có dạng như sau:
HL = β0+ β1F1 + β2F2 + β3F3+ β4F4 +β5F5 + ℮ Trong đó:
HL: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoạn về độ hài lòng của ĐL,ĐBL. F1: Cung cấp hàng hóa
F2: Cơ sở vật chất
F3: Chính sách bán hàng F4: Nghiệp vụ bán hàng F5: Quan hệ cá nhân
βi: Hệ số hồi quy riêng từng phần tương ứng với các biến độc lập ℮: Sai số của mô hình
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình, ta nên sử dụng hệ số xác định để R2điều chỉnh kiểm tra. Tác giả đã tiến hành việc so sánh giá trị của R2và R2điều chỉnh.
Bảng 2.17: Thống kê phân tích hệ số hồi quy (Model summary)
Model summaryb
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước tính Durbin-Watson
1 .739a .547 .53207 .33909 1.667
(Nguồn: Điều tra và xử lý spss của tác giả)
Tiến hành so sánh giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh ta thấy R2 hiệu chỉnh = 0,53207< R2= 0,547 cho thấy mô hình hợp lý để đánh giá sự hài lòng của các ĐL, ĐBL. Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt ta có hệ số R2=0,547> 0,5 điều này có nghĩa mô hình có giá trị giải thích tương đối tốt.
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội.