Phân tích hồi quy đa biến được sử dụng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ của khách hàng tại công ty Vinhomes trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, mô hình hồi quy bội mẫu được xây dựng có dạng:
QD = PQ + βι × TC + β2 × PL + β3 × VT + β4 × TH + β5 × DK + PQ × AH
❖Ket quả ước lượng hồi quy
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số của
ước lượng Durbin-Watson
1 0,770a 0,592 0,585 0,48900 1,985
Mô hình Tong bìnhphương Bậc tựdo Trung bìnhbình phương F Sig. Hồi quy 122,316 ~ 6 20,386 85,253 0,000 b Sai số_____ 84,172 352 0,239 Tổng cộng 206,488 358
Nguồn phân tích dữ liệu của tác giả
Trong bảng 4.4, cột mức ý nghĩa Sig. cho thấy hệ số hồi quy của tất cả các biến số TC; PL; VT; TH; DK; AH đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. Như vậy hệ số hồi quy của các biến TC; PL; VT; TH; DK; AH đều có ý nghĩa thống kê hay các biến số TC; PL; VT; TH; DK; AH đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc QD. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua căc hộ của khách hàng tại công ty Vinhomes trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, được xây dựng có dạng:
QD = 0,15 × TC + 0, 244 ×PL + 0,151 ×VT + 0, 268 × TH + 0,157 ×DK + 0, 336 × AH
29
Bảng 4.5: Tóm tắt mô hình
Nguồn phân tích dữ liệu của tác giả
Theo kết quả Bảng 4.5 có hệ số xác định R2 là 0,592 như vậy 59,2% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mô hình hay nói cách khác 59,2% thay đổi của quyết định mua khách hàng được giải thích bởi các nhân tố trong mô hình hồi quy.
Nguồn phân tích dữ liệu của tác giả
Dựa vào kết quả Bảng 4.6 hệ số Sig. = 0,000 < 0,01 với F = 85,253 cho thấy mô hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức độ tin cậy 99%.