Với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận, kết quả được phân tích như sau:
Biến Day (ngày đăng): có P-value = 0.062<0.1; hệ số hồi quy Beta = - 0.241. Như vậy, biến ngày đăng tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng vào các ngày cuối tuần (thứ 7- CN) thường được ít bình luận hơn so với các ngày khác trong tuần (thứ 2 – thứ 6).
Biến TIM (giờ đăng): có P-value = 0.766>0.1 nên biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến TSD1 (link liên kết): có P-value = 0.037<0.1; hệ số hồi quy Beta = - 0.36. Như vậy, biến TSD1 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng với dòng trạng thái có link liên kết thường được ít bình luận hơn so với các bài đăng không có link liên kết.
Biến TSD2 (hình ảnh): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.607. Như vậy, biến TSD2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng với hình ảnh thường được ít bình luận hơn so với các bài đăng không có hình ảnh.
Biến TSD3: loại trừ ra khỏi mô hình vì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Biến TTT1 (link xanh): có P-value = 0.480>0.1 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến TTT2 (kêu gọi): có P-value = 0.007<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.348. Như vậy, biến TTT2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng với dòng trạng thái kêu gọi thường được ít bình luận hơn so với các bài đăng không có kêu gọi.
Biến TTT3 (câu hỏi): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.543. Như vậy, biến TTT3 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các
bài đăng có các câu hỏi thường được ít bình luận hơn so với các bài đăng không có câu hỏi.
Biến INF1 (thông tin thông thường): có P-value = 0.112>0.1 nên biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến INF2 (thông tin tích cực): có P-value = 0.037<0.1; hệ số hồi quy Beta = 1.269. Như vậy, biến INF2 tác động tích cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng với thông tin tích cực được người dùng bình luận cao hơn.
Biến INF3 (thông tin tiêu cực): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -2.004. Như vậy, biến INF3 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng với thông tin tiêu cực được người dùng ít bình luận.
Biến ENT1 (game, chuyện, lời chúc): có P-value = 0.247>0.1 nên biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến ENT2 (mẹo vặt, hướng dẫn, bí quyết): có P-value = 0.007<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.52. Như vậy, biến ENT2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng có tính giải trí với các mẹo vặt, chuyện, hay lời chúc thì không được người dùng tương tác bình luận.
Biến REW (tính thưởng): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =1.0951. Như vậy, biến REW tác động tích cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng có tính thưởng thì được người dùng tương tác bình luận cao hơn.
Biến EMO (biểu tượng): có P-value = 0.880>0.1; nên biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến LEN (độ dài bài đăng): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =- 0.496. Như vậy, biến LEN tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng có độ dài dưới 80 ký tự thì được người dùng ít bình luận hơn so với các bài đăng có độ dài hơn 80 ký tự.
Biến ADV (quảng cáo): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta =-0.998. Như vậy, biến ADV tác động tiêu cực đến tỷ lệ bình luận. Hay nói cách khác, các bài đăng có quảng cáo thì được người dùng ít bình luận hơn so với các bài đăng không có quảng cáo.
Bảng 4.14:Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ lệ bình luận
Số quan sát = 600 LR chi2(16)=316.17 Prob>chi2=0.000 Pseudo R2=0.0895
Tỷ lệ bình luận Hệ số Coef. Sai số chuẩn P>z
DAY -0.241 0.129 0.062 TIM 0.028 0.094 0.766 TSD1 -0.307 0.146 0.037 TSD2 -0.607 0.101 0 TSD3 0 (omitted) TTT1 -0.110 0.155 0.48 TTT2 -0.348 0.129 0.007 TTT3 -0.543 0.145 0 INF1 0.963 0.605 0.112 INF2 1.269 0.607 0.037 INF3 -2.004 1.354 0.139 ENT1 -0.132 0.114 0.247 ENT2 -0.520 0.194 0.007 REW 1.095 0.133 0 EMO -0.017 0.113 0.88 LEN -4.964 0.102 0 ADV -0.999 0.097 0 Hằng số 1.892 0.628 0.003 alpha 0.849 0.060