KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,586
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 247,233
Df 3
Sig. ,000
(Nguồn: Phân tích 2017)
Với kết quả kiềm định KMO ở bảng 2.14, hệ số KMO là ,586 lớn hơn 0.5 và p - value của kiểm định Barlett bé hơn 0.05 nên ta có thể kết luận phân tích nhân tố là phù hợp và có thể sử dụng các kết quả đó. Kết quả ở phu ̣ lu ̣c G cho thấy, phương sai trích = 66,281% thể hiện rằng một nhân tố được rút ra giải thích được 66,281% biến thiên của dữ liệu, thang đo được chấp nhận.
2.3.4.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính
Theo mô hình nghiên cứu đề xuất, đề tài sẽ tiến hành xây dựng các mô hình hồi quy tuyến tính, nhằm giải thích cho biến “Đánh giá chung về chất lượng di ̣ch vụ”. Cụ thể, các hàm hồi quy tuyến tính sẽ kiểm tra các nhân tố từ F1đến F6, yếu tố nào thực sự tác đô ̣ng tới chất lượng di ̣ch vu ̣ của nhà hàng
Mô hình nghiên cứu xác đi ̣nh các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng di ̣ch vu ̣ nhà hàng La Brasserie được thiết lâ ̣p có da ̣ng hàm như sau:
CLDV= B0 + B1*X1+ B2*X2 + B3*X3 +B4*X4 + B5*X5
Nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập thỏa mãn các điều kiê ̣n nêu trên đến biến phụ thuộc “Đánh giá chung về chất lượng di ̣ch vu ̣” thông qua xây dựng mô hình hồi quy. Phương pháp hồi quy
được sử dụng là phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05. Kết quả phân tích hồi quy lần thứ nhất nhận thấy biến X6_CSVCB có Sig=,272>0.05 không có ý nghĩa thống kê (do mức ý nghĩa lớn hơn 0.05) cho nên biến này được loại ra khỏi mô hình (Phụ lục G). Tiến hành chạy lại mô hình hồi qui với biến X6_CSVCB có Sig=,272>0.05 loa ̣i khỏi mô hình. Kết quả lần phân tích hồi qui lần hai như sau: