Với biến phụ thuộc là tỷ lệ không thích, kết quả được phân tích như sau: Biến Day (ngày đăng): có P-value = 0.063<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.481. Như vậy, biến DAY tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các bài đăng vào ngày rãnh thì người dùng không thích.
Biến TIM (giờ đăng): có P-value = 0.248>0.1 nên biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến TSD1 (link liên kết): có P-value = 0.156>0.1 nên biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến TSD2 (hình ảnh): có P-value = 0.826>0.1 nên biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến TSD3: loại trừ ra khỏi mô hình vì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Biến TTT1 (link xanh): có P-value = 0.021<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.546. Như vậy, biến TTT1 tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các bài đăng có link xanh thì tỷ lệ không thích ít hơn.
Biến TTT2 (kêu gọi): có P-value = 0.000<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.960. Như vậy, biến TTT2 tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các bài đăng với dòng trạng thái kêu gọi thường tỷ lệ không thích ít hơn so với các bài đăng không có kêu gọi.
Biến TTT3 (câu hỏi): có P-value = 0.001<0.1; hệ số hồi quy Beta = -0.583. Như vậy, biến TTT3 tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các bài đăng có các câu hỏi thường thì tỷ lệ không thích ít hơn so với các bài đăng không có câu hỏi.
Biến INF1 (thông tin thông thường): có P-value = 0.742>0.1 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến INF2 (thông tin tích cực): có P-value = 0.581>0.1 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến INF3 (thông tin tiêu cực): có P-value = 0.120>0.1 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến ENT1 (game, chuyện, lời chúc): có P-value = 0.133>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 = 0.044<0.1; hệ số hồi quy Beta =-0.88. Như vậy, biến REW tác động tiêu cực đến tỷ không thích. Hay nói cách khác, các bài đăng có tính thưởng thì tỷ lệ không thích ít hơn.
Biến REW (tính thưởng): có P-value = 0.670>0.1 nên biến này không có ý nghĩa thống kê.
Biến EMO (tính thưởng): có P-value = 0.048<0.1; hệ số hồi quy Beta =- 0.478. Như vậy, biến EMO tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các bài đăng có tính thưởng thì người dùng không thích ít hơn.
Biến LEN (độ dài bài đăng): có P-value = 0.019<0.1; hệ số hồi quy Beta =- 0.418. Như vậy, biến LEN tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các bài đăng có độ dài dưới 80 ký tự thì tỷ lệ người dùng không thích ít 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 =-1.09. Như vậy, biến ADV tác động tiêu cực đến tỷ lệ không thích. Hay nói cách khác, các bài đăng có quảng cáo thì tỷ lệ người dùng không thích ít hơn.
Bảng 4.17: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc tỷ lệ không thích
Số quan sát = 600 LR chi2(16)=168.16 Prob>chi2 =0.0000 Pseudo R2=0.1886
Tỷ lệ không thích Hệ số Coef. Sai số chuẩn P>z
DAY -0.481 0.258 0.063 TIM -0.181 0.157 0.248 TSD1 -0.372 0.262 0.156 TSD2 -0.041 0.189 0.826 TSD3 0 (omitted) TTT1 -0.546 0.236 0.021 TTT2 -0.961 0.216 0.000 TTT3 -0.853 0.253 0.001 INF1 0.488 1.483 0.742 INF2 0.819 1.484 0.581 INF3 2.575 1.657 0.120 ENT1 -0.332 0.221 0.133 ENT2 -0.884 0.440 0.044 REW -0.113 0.265 0.670 EMO -0.478 0.242 0.048 LEN -0.418 0.178 0.019 ADV -1.095 0.183 0.000 Hằng số -0.063 1.508 0.947 alpha 0.044 0.075