Sau khi tiến hàng phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá, tác giả tiến hành phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết. Phân tích hồi quy xem xét hệ số xác định điều chỉnh nhằm khẳng định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu. Mô hình
hồi quy tuyến tính là mô hình xem xét mối quan hệ giữa 2 biến: một nguyên nhân gọi biến độc lập X ( independent) và một biến kết quả goi là biến phụ thuộc Y ( dependent) (Thọ, 2012). Để xác định rõ mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến sự hài lòng
về hoạt động Quan hệ khách hàng, tác giả xem xét đến trọng số hồi quy chuẩn hóa. Biến
thành phần nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc ( Sự hài lòng về hoạt động quản trị quan hệ khách hàng). Mô hình hồi quy được biểu diễn dưới dạng sau:
Yi = f(Xi) + εi = β0 + βiXi + εi
Trong đó:
■ Yi là giá trị của Y tại quan sát thứ i, i= 1,2,3,.. .,N
■ Xi là giá trị của X tại quan sát thứ i
■ εi là sai số ( error) tại quan sát thứ i, nghĩa là những giải thích khác cho Y ngoài X, trong đó có bao gồm các biến độc lập khác ( không hiện diện trong mô hình) và sai số, ví dụ như sai số đo lường.
■ β0 là hằng số hồi qui
■ β1 là trọng số hồi qui
Các giả định của mô hình hồi qui: (Thọ, 2012)
• Giả định về quan hệ giữa X và Y:
1. Quan hệ tuyến tính: Yi = f(Xi) + εi = β0 + βiXi + εi
• Giả định về Y: 2. Y là biến định lượng 3. Các quan sát Yi độc lập
6. εi ~ N(με, σ2ε) 7. E(εi) = 0
8. Var(εi) = σ2ε = hằng số 9. Cov(εi ,εj) = 0.
10. Cor (Xi, Xj) ≠ 1, Vi ≠ j
Giá trị Adjusted R Square ( R bình phương hiệu chỉnh) và R Square ( R bình phương) phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Giá trị Sig. của kiểm định F có tác dụng kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Giá trị Sig. của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu Sig,< 0.05 thì biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
Ngoài ra Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh có thể cho chúng ta xác định được loại mô hình này:
o R2 hiệu chỉnh từ 0.1 - 0.5 là loại mô hình Yếu và chỉ phù hợp với hàm ý, gợi ý mang tính chất tham khảo.
o R2 hiệu chỉnh từ 0.5 - 0.7 là loại mô hình Khá, phù hợp dùng cho dự báo.
o R2 hiệu chỉnh từ lớn hơn hoặc bằng 0.7 là loại mô hình Mạnh, có thể sử dụng mô hình này để đưa ra giải pháp phát triển các nhân tố trong mô hình.
Kết luận chương 3
Chương 3 đã trình bày các phương pháp nhằm xây dựng mô hình nghiên cứu, thiết
kế được quy trình nghiên cứu. Tại chương này, tác giả lần lượt xây dựng thang đo cho các biến để thực hiện bước đầu của quá trình nghiên cứu, các cách thức xử lý số liệu nghiên cứu.
Bài viết là sự kết hợp của phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp với định lượng. Mau khảo sát được lấy bằng phương pháp lấy mẫu phi xác suất, nghiên cứu định
lượng được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu qua bảng câu hỏi gửi đến đối tượng nghiên cứu và được xử lý bằng phần mềm SPSS 20 để kiểm định thang đo và các giả
Chương 4: Kết quả nghiên cứu