Dựa vào các kết quả phân tích ở trên, chúng ta sẽ đưa tất cả 05 biến độc lập trong mô hình nghiên cứu vào phân tích hồi quy bội bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc (Enter)
Bảng 4.9 cho thấy, trị thống kê F được tính từ R square của mô hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig = 0,000) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.8 cho thấy hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,667 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 66,7%. Tức là có khoảng 66,7% biến thiên của Lòng trung thành thương hiệu đối với điện thoại thông minh của người tiêu dùng tại tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu được giải thích bởi 5 thành phần: Thái độ đối với chiêu thị, giá cảm nhận, nhận biết thương hiệu, uy tín thương hiệu và tính năng sản phẩm.
Bảng 4.8: Chỉ tiêu đánh giá mô hình hồi quy Model Summaryb
Model
R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 0,823 0,678 0,667 0,33073 1,895
a. Predictors: (Constant), TDCT, GCN, NBTH, UTTH, TNSP b. Dependent Variable: LTT
Bảng 4.9: Phân tích ANOVA trong mô hình Hồi quy ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 33,134 5 6,627 60,586 0,000
Residual 15,751 144 0,109
Total 48,885 149
a. Dependent Variable: LTT
b. Predictors: (Constant), TDCT, GCN, NBTH, UTTH, TNSP
Bảng 4.10: Hệ số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -1,062 0,283 -3,756 0,000 UTTH 0,357 0,058 0,319 6,141 0,000 0,830 1,204 NBTH 0,133 0,052 0,134 2,577 0,011 0,826 1,211 GCN 0,314 0,052 0,305 6,049 0,000 0,882 1,134 TNSP 0,328 0,056 0,314 5,866 0,000 0,780 1,283 TDCT 0,169 0,050 0,183 3,409 0,001 0,778 1,285 a. Dependent Variable: LTT
Kết quả cho thấy phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số B (Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá) là:
Lòng trung thành thương hiệu = - 1,062 + 0,357 Uy tín thương hiệu + 0,328
Tính năng sản phẩm + 0,314 Giá cả cảm nhận + 0,169 Thái độ đối với chiêu thị +
0,133 Nhận biết thương hiệu.
Phương trình phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số B (Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá chỉ cho chúng ta biết được mức độ tác động của một biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong điều kiện các biến khác không thay đổi mà không xác định được biến độc lập nào có mức độ ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụ thuộc.
Kết quả xác định hệ số hồi quy chuẩn hoá của các biến độc lập được thể hiện trên Bảng 4.10 cho thấy: sự giải thích của 05 biến độc lập có ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0,05. Theo đó, tất cả 05 biến đều có tương quan thuận chiều với lòng trung thành thương hiệu. Do vậy, phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng như sau:
Lòng trung thành thương hiệu = 0,319 Uy tín thương hiệu + 0,314 Tính năng sản phẩm + 0,305 Giá cảm nhận + 0,183 Thái độ đối với chiêu thị + 0,134 Nhận biết thương hiệu.
Phương trình phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta (Hệ số hồi quy chuẩn hoá) cho chúng ta xác định được biến độc lập nào có mức độ ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụ thuộc do sự đồng nhất về đơn vị và độ lệch chuẩn các biến tham gia vào mô hình hồi quy.