1. Tính cấp thiết của đề tài
4.5. Phân tích hồi quy
Bảng ANOVA thể hiện kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình. Trong đó, giá trị F bằng 113,843 và giá trị Sig. xấp xỉ bằng 0, bé hơn 0,05. Do đó, kết luận mô hình hồi quy tuyến tính này là phù hợp với tập dữ liệu, có thể suy rộng và áp dụng cho tổng thể.
Bảng 4.8: Kết quả Anova ANOVA
Model Sum of df Mean F Sig.
Squares Square
Regression 186,344 6 31,057 113,843 0,000
1 Residual 67,656 248 0,273
Total 254,000 254
Kết quả trong bảng Model Summary phản ánh mức độ phù hợp của mô hình, thông qua giá trị R bình phương hiệu chỉnh. Giá trị R bình phương hiệu chỉnh là 0,727. Do đó, kết luận các biến độc lập (gồm chất lượng thông tin, chất lượng website, sự bảo mật, sự tin cậy, dịch vụ khách hàng và giá cả giải thích) được 72,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc là sự hài lòng. Còn lại 27,3% sự biến thiên được giải thích bởi các yếu tố ngoài mô hình và các sai số ngẫu nhiên.
Bảng 4.9: Kết quả Model Summary Model Summary
Model R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate
1 0,857 0,734 0,727 0,522
Kiểm định t từng biến độc lập (bảng Coefficients):
- Ý nghĩa thống kê của các biến trong mô hình được thể hiện qua giá trị Sig. Nếu giá trị Sig. của biến nào bé hơn hoặc bằng 0,05 thì kết luận biến đó có ý nghĩa thống kê, và ngược lại.
-Trong bảng bên dưới, hằng số (Constant) không có ý nghĩa thống kê vì giá trị Sig. của nó 1,000 > 0,05. Kế tiếp, các biến từ X1 tới X6 đều có ý nghĩa thống kê và được giữ lại trong mô hình vì cả sáu biến này đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05. Do đó, sáu nhân tố chất lượng thông tin, chất lượng website, sự bảo mật, sự tin cậy, dịch vụ khách hàng, giá cả đều tác động tích cực đến mức độ hài lòng của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh khi mua sắm trực tuyến.
Về kiểm tra đa cộng tuyến, (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến. Cột giá trị VIF trong bảng Coefficients (xem phụ lục) cho thấy rằng tất cả các giá trị VIF của biến X1, X2, X3, X4, X5, X6 đều bằng 1. Do đó, kết luận rằng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy này.
Ý nghĩa hệ số hồi quy riêng phần (bảng Coefficients):
- Biến X1 có hệ số Beta là 0,267: khi biến X1 tăng lên 1 đơn vị thì biến Y tăng lên 0,267 đơn vị. Điều này có nghĩa là yếu tố chất lượng thông tin có tác động cùng chiều đến yếu tố hài lòng. Khi chất lượng thông tin tăng lên 1 đơn vị thì dẫn tới sự hài lòng tăng 0,267 đơn vị.
-Biến X2 có hệ số Beta là 0,311: khi biến X2 tăng lên 1 đơn vị thì biến Y tăng lên 0,311 đơn vị. Điều này có nghĩa là yếu tố chất lượng website có tác động cùng
chiều đến yếu tố hài lòng. Khi chất lượng website tăng lên 1 đơn vị thì dẫn tới sự hài lòng tăng 0,311 đơn vị.
-Biến X3 có hệ số Beta là 0,164: khi biến X3 tăng lên 1 đơn vị thì biến Y tăng lên 0,164 đơn vị. Điều này có nghĩa là yếu tố sự bảo mật có tác động cùng chiều đến yếu tố hài lòng. Khi sự bảo mật tăng lên 1 đơn vị thì dẫn tới sự hài lòng tăng 0,164 đơn vị.
- Biến X4 có hệ số Beta là 0,303: khi biến X4 tăng lên 1 đơn vị thì biến Y tăng lên 0,303 đơn vị. Điều này có nghĩa là yếu tố sự tin cậy có tác động cùng chiều đến yếu tố hài lòng. Khi sự tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì dẫn tới sự hài lòng tăng 0,303 đơn vị.
- Biến X5 có hệ số Beta là 0,355: khi biến X5 tăng lên 1 đơn vị thì biến Y tăng lên 0,355 đơn vị. Điều này có nghĩa là yếu tố dịch vụ khách hàng có tác động cùng chiều đến yếu tố hài lòng. Khi chất lượng dịch vụ khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì dẫn tới sự hài lòng tăng 0,355 đơn vị.
- Biến X6 có hệ số Beta là 0,566: khi biến X6 tăng lên 1 đơn vị thì biến Y tăng lên 0,566 đơn vị. Điều này có nghĩa là yếu tố giá cả hợp lý có tác động cùng chiều đến yếu tố hài lòng. Khi giá cả hợp lý tăng lên 1 đơn vị thì dẫn tới sự hài lòng tăng 0,566 đơn vị.
Kết luận, căn cứ vào giá trị Beta, các biến giá cả (X6), dịch vụ khách hàng (X5), chất lượng website (X2), sự tin cậy (X4), chất lượng thông tin (X1), sự bảo mật (X3) có ảnh hưởng tích cực tới biến hài lòng, xếp theo chiều hướng giảm dần. Qua những kết quả trên, đưa ra kết luận phương trình tuyến tính thể hiện mối quan hệ của các yếu tố trong mô hình:
Bảng 4.10: Kết quả Coefficients
Model Unstd. Std. t Sig. Kết luận
Coefficients Coefficients giả thuyết
B Std. Beta Error 1 (Const.) 0,000 0,033 0,000 1,000 X1 0,267 0,033 0,267 8,149 0,000 Chấp nhận X2 0,311 0,033 0,311 9,496 0,000 Chấp nhận X3 0,164 0,033 0,164 5,014 0,000 Chấp nhận X4 0,303 0,033 0,303 9,237 0,000 Chấp nhận X5 0,355 0,033 0,355 10,827 0,000 Chấp nhận X6 0,566 0,033 0,566 17,285 0,000 Chấp nhận