2.4.6.1 Đánh giá độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Khi đánh giá độphù hợp mô hình, nên sửdụng hệsốxác định R² điều chỉnh kiểm tra. Tiến hành việc so sánh giá trịcủa R² và R² điều chỉnh.
Bảng 2.9: Phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 ,709a ,502 ,482 ,483
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Dựa vào bảng kết quảtrên thấy được R² nhỏhơn R, nên mô hình này phù hợp và an toàn. Vì nó chỉcho biết rằng mô hình xây dựng là hợp lý để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sựhài lòng của khách hàng mà không làm cho mức độ phù hợp của mô hình này quá lớn.
Theo bảng trên thấy được R² điều chỉnh = 0,482 nên có thểkết luận rằng: Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng giải thích được 48,20% sựthay đổi của biến phụ thuộc là do sựthay đổi của 4 biến độc lập trên.
2.4.6.2 Kiểm định độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Đểthực hiện kiểm định độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội tương quan, người ta thường sửdụng kiểu kiểm định ANOVA đểnhận biết được liệu có mối quan hệnào giữa biến phụthuộc và các biến độc lập hay không.
Giảthuyết:
H0: β1 = β2 = β3 = β4 = 0.
H1: β1# β2 # β3 # β4 # 0.
Bảng 2.10: Kiểm định sựphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 23,544 4 5,886 25,232 ,000b Residual 23,328 100 ,233 Total 46,872 104
(Nguồn:Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Sau khi chạy kiểm định ANOVA vềphân tích hồi quy, dựa vào bảng trên thấy được giá trịSig = 0,000 < 0,05. Từ đó, đủcơ sở đểbác bỏgiảthuyết H0. Vì vậy, sự kết hợp các biến độc lập giảthích được sựthay đổi của biến phụthuộc.
2.4.6.3 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là trạng thái mà trong đó các biến độc lập có quan hệchặt chẽvới nhau và cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau. Do đó, đểtránh xảy ra sai lệch kết quảhồi quy so với thực tế, phải xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Bảng 2.11: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Model Conllinearity Statistics
Tolerance VIF
1 DU: Khảnăngđápứng ,876 1,142
TC: Độtin cậy ,661 1,512
HH: Phương tiện hữu hình ,680 1,470
DB: Sự đảm bảo ,546 1,832
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Từbảng trên, thấy được hệsốphóng đại phương sai VIF nhỏvà đều < 2 nên khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến.
2.4.6.4 Giả định tính độc lập của sai số
HệsốDurbin Watson dùng đểkiểm tra xem có hiện tượng tựtương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy. Giá trịDurbin Watson (d) biến thiên trong khoảng từ0 đến 4, cụthểlà:
-Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tựtương quan
-Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tựtương quan dương
-Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tựtương quan âm
Bảng 2.12: Kiểm tra tính độc lập của sai số
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,709a ,502 ,482 ,483 2,066
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Từkết quảbảng trên, thấy được giá trịDurbin – Watson = 2,066 nằm trong khoảng 1 – 3 nên thỏa mãnđiều kiện hồi quy. Vì vậy mô hình không có tựtương quan giữa các biến.
2.4.6.5 Kết quảphân tích mô hình hồi quy bội
Bảng 2.13: Kết quảphân tích hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -,260 ,352 -,740 ,461 DU: Khảnăng đápứng ,348 ,082 ,321 4,258 ,000 TC: Độtin cậy ,267 ,088 ,262 3,018 ,003 HH: Phương tiện hữu hình ,245 ,086 ,242 2,834 ,006 DB: Sự đảm bảo ,230 ,102 ,215 2,255 ,026
(Nguồn:Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Từkết quảphân tích hồi quy, cho thấy được giá trịSig. của các biến độc lập đều < 0,05 nên ta có phương trình hồi quy theo hệsốBeta đã chuẩn hóa như sau:
Y = 0,321A + 0,262B + 0,242C + 0,215D
Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ăn uống của Lotteria Coopmart Huế, có thểbiết được sự ảnh hưởng của các nhân tố đó đến sự hài lòng của khách hàng như sau:
Khảnăng đápứng cóảnh hưởng lớn nhất với hệsốBeta 1 = 0,321. Điều này có nghĩa khi khảnăng đápứng thay đổi một đơn vị độlệch chuẩn trong khi các yếu tố khách không thay đổi sẽlàm sựhài lòng của khách hàng thay đổi 0,321 đơn vị độlệch chuẩn. Tiếp theo là độtin cậy có hệsốBeta 2 = 0,262 tức khi độtin cậy thay đổi một đơn vị độlệch chuẩn trong khi các yếu tốkhách không thay đổi sẽlàm sựhài lòng của khách hàng thay đổi 0,262 đơn vị độlệch chuẩn. Phương tiện hữu hình có hệsốBeta 3 = 0,242 có nghĩa là khi phương tiện hữu hình thayđổi một đơn vị độlệch chuẩn trong khi các yếu tốkhác không thay đổi thì sựhài lòng của khách hàng sẽthay đổi 0,242 đơn vị độlệch chuẩn. Cuối cùng là sự đảm bảo có hệsốBeta 4 = 0,215 là yếu tốcó
ảnh hưởng thấp nhất, khi sự đảm bảo thay đổi một đơn vị độlệch chuẩn trong khi các yếu tốkhác không thay đổi thì sựhài lòng của khách hàng sẽthay đổi 0,215 đơn vị độ lệch chuẩn. Vì vậy, Lotteria Coopmart Huếsẽdựa vào sự ảnh hưởng của các yếu tố đến sựhài lòng của khách hàng để đưa ra những giải pháp phù hợp.