4. Tương quan Pearson và hồi quy tuyến tính bộ
4.3. Phân tích hồi quy
4.3.1. Bảng Model Summary
Bảng 4.23. Model Summary
Mod el
1
a. Predictors: (Constant), GV, NV, VC, AT, TC b. Dependent Variable: HL
(Nguồn: Dữ liệu được xử lý trên SPSS 26.0)
Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0.515 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 51.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc, cịn lại 48.5 là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin-Watson = 2.322, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
4.3.2. Bảng ANOVAa Bảng 4.24. ANOVAa Model Regressio n 1 Residual Total
a. Dependent Variable: HL
b. Predictors: (Constant), GV, NV, VC, AT, TC
(Nguồn: Dữ liệu được xử lý trên SPSS 26.0) Sig kiểm định F = 0.000 < 0.05, như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.3.3. Bảng Hệ số hồi quy: Model (Constan t) TC VC 1 AT NV GV a. Dependent Variable: HL
(Nguồn: Dữ liệu được xử lý trên SPSS 26.0) Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập VC, AT, GV đều nhỏ hơn 0.05, do đó ba biến độc lập này có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.
Dựa vào cột hệ số Beta ta có mức độ ảnh hưởng từ nhiều nhất đến ít nhất như sau: GV(0.395) > VC(0.235) > AT(0.193) tương ứng với:
37
Biến cơ sở vật chất của xe tác động mạnh thứ hai tới sự hài lòng của sinh viên trong dịch vụ xe Bus.
Biến độ an toàn tác động yếu nhất tới sự hài lòng của sinh viên trong dịch vụ xe Bus.
Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 do vậy khơng có đa cộng tuyến xảy ra. Phương trình hồi quy chuẩn hố:
HL = 0.395*GV + 0.235*VC + 0.193*AT Sự hài lòng của sinh viên đại học Thương Mại:
HL = 0.395*GV + 0.235*VC + 0.193*AT
38