7. Bố cục của đề tài
4.4.2. Phân tích hồi qui tuyến tính đa biến
Thực hiện phân tích hồi qui nhằm nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc) vào nhiều biến khác (gọi là các biến độc lập), với ý tưởng ước lượng và/hoặc dự đoán giá trị trung bình (tổng thể) của biến
phụ thuộc trên cơ sở giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập. (Trọng & Ngọc 2008)
Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter). Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-square). Hệ số R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 01 biến giải thích giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R- square điều chỉnh (Adjusted R-square) để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn CLDV của khách hàng càng lớn (Trọng & Ngọc 2008).
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mô hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0.05 thì có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Qua bảng 4.11. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến cho thấy:
- F1, F2, F3, F4 đều có mức ý nghĩa ở mức sig.<0.05. Như vậy tất cả 04 biến độc lập trong mô hình đó là: F1 (Hiệu quả), F2 (Mức độ cam kết và tin cậy), F3 (Bảo mật), F4 (Sự phản hồi) đều có quan hệ nhân quả với biến phụ thuộc CLDVĐT (Chất lượng dịch vụ điện tử bán lẻ trực tuyến).
- Hệ số xác định R2 là 0.586 và R2 điều chỉnh là 0.578, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 57.8%
(hay mô hình đã giải thích được 57.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc CLDVĐT).
Trị số thống kê F đạt giá trị 70.382 được tính từ giá trị R2 của mô hình với mức ý nghĩa sig. = 0.00 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được
Bảng 4.11. Kết quả phân tích hồi quy
Biến độc lập
Mô hình
B Beta Sig.
(Hằng số) -0.056 0.797
F1(Mức độ cam kết và tin cậy) 0.140 0.154 0.014
F2 (Hiệu quả) 0.187 0.180 0.004
F3 (Bảo mật) 0.183 0.171 0.004
F4 (Sự phản hồi) 0.458 0.432 0.000
Biến phụ thuộc: Chất lượng dịch vụ điện tử bán lẻ trực tuyến
F của mô hình 70.382
R2 0.586
R2 điều chỉnh 0.578
Sig. của mô hình 0.000a
Qua Bảng 4.11 kết quả phân tích hồi quy, các hệ số hồi quy đều mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỉ lệ thuận đến CLDVĐT bán lẻ trực tuyến với mức ý nghĩa sig. tại các biến đều <0.05 (ngoại trừ hằng số là không có ý nghĩa thống kê). Do đó, có thể kết luận rằng tất cả các giả thuyết H1, H2, H3, H4 trong mô hình đều được chấp nhận.
Phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng như sau:
CLDVĐT = 0.154*F1 + 0.180*F2 + 0.171*F3 + 0.432*F4 Trong đó:
- CLDVĐT là biến phụ thuộc thể hiện CLDVĐT trong bán lẻ trực tuyến. - F1: Hiệu quả - F2: Mức độ cam kết - F3: Bảo mật - F4: Sự phản hồi Nhận xét:
Từ phương trình trên, có thể thấy “Sự phản hồi” là thành phần có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất (hệ số Beta = 0.432, sig. 0.000), tức là thành phần này có mức độ tác động lớn nhất lên “Chất lượng dịch vụ điện tử trong bán lẻ trực tuyến”. Điều này có nghĩa là khi khách hàng cảm nhận Sự phản hồi lên 1 đơn vị thì CLDVĐT sẽ tăng lên 0.432.
Nhân tố tác động mạnh thứ hai đến CLDVĐT trong bán lẻ trực tuyến là “Mức độ cam kết” với hệ số Beta = 0.180, sig. 0.004.
Nhân tố tác động mạnh thứ ba đến CLDVĐT trong bán lẻ trực tuyến là “Bảo mật” với hệ số Beta = 0.171, sig. 0.004.
Nhân tố tác động yếu nhất đến CLDVĐT trong bán lẻ trực tuyến là “Hiệu quả” với hệ số Beta = 0.154, sig. 0.000.
Như vậy, khi thực hiện mua sắm trực tuyến qua mạng, khách hàng đánh giá cao sự phản hồi, kế đến là mức độ cam kết và bảo mật. Yếu tố hiệu quả website không được khách hàng xem trọng nhiều khi họ thực hiện mua sắm trực tuyến.