Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA đểkhám phá các nhân tốmới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc“Quyết định sửdụng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến quyết định sửdụng dịch vụlữhành của khách hàng cá nhân.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“Quyết định sửdụng”–
QUYETDINHvà các biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến: “Uy tín thương hiệu” –UTTH, “Giá cả” – GIACA, “Dịch vụ giá trị gia tăng” – DVGTGT, “Chất lượng phục vụ” – PHUCVU, “Phương tiện hữu hình”–HUUHINHvới các hệsốBê– ta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
QUYETDINH =β0 + β1UTTH+ β2GIACA + β3DVGTGT+ β4PHUCVU
+ β5HUUHINH + ei
Trong đó:
QUYETDINH: Quyết định sửdụng
UTTH: Uy tín thương hiệu GiACA: Giá cả
DVGTGT: Dịch vụgiá trị gia tăng
PHUCVU: Chất lượng phục vụ HUUHINH: Phương tiện hữu hình
2.2.4.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường
độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽbị
loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó. Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua bảng sau:
Bả ng 2.12: Hệ số phân tích hồ i quy
Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa
T Sig. VIF B Độlệch chuẩn Beta Hằng số 0,080 0,245 0,329 0,743 UTTH 0,237 0,032 0,395 7,505 0,000 1,067 GIACA 0,188 0,031 0,322 6,067 0,000 1,087 DVGTGT 0,144 0,033 0,227 4,380 0,000 1,032 PHUCVU 0,218 0,034 0,332 6,372 0,000 1,046 HUUHINH 0,185 0,040 0,248 4,655 0,000 1,091
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô
hình: “Uy tín thương hiệu”, “Giá cả”, “Dịch vụ giá trị gia tăng”, “Chất lượng phục vụ”,“Phương tiện hữu hình”đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Ngoài ra hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,743> 0,05 nên cũng sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
QUYETDINH = 0,237UTTH + 0,188GIACA + 0,144DVGTGT + 0,218PHUCVU + 0,185HUUHINH + ei
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 5 nhân tố là “Uy tín
thương hiệu”, “Giá cả”, “Dịch vụ giá trị gia tăng”, “Chất lượng phục vụ”,
“Phương tiện hữu hình” ảnh hưởng đến “Quyết định sửdụng” của khách hàng cá nhân vềdịch vụlữhành tại Công ty TNHH Du lịch Kết Nối Huế.
Giải thích mô hình:
- Hệ số β1 = 0,237có ý nghĩa là khi biến “Uy tín thương hiệu” thay đổi một
đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sửdụng”biến động cùng chiều với 0,395đơn vị.
- Hệsốβ2 = 0,188 có ý nghĩa là khi biến“Giá cả”thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sử dụng” biến động cùng chiều với 0,322đơn vị.
- Hệ số β3 = 0,144 có ý nghĩa là khi biến“Dịch vụgiá trị gia tăng” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sửdụng” biến động cùng chiều với 0,227đơn vị.
- Hệsốβ4 = 0,218 có ý nghĩa là khi biến “Chất lượng phục vụ”thay đổi một
đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sửdụng”biến động cùng chiều với 0,332đơn vị.
- Hệ số β5 = 0,185 có ý nghĩa là khi biến “Phương tiện hữu hình” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sửdụng” biến động cùng chiều với 0,248 đơn vị.
Có một điểm chung của các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc “Quyết định sửdụng”, quyết định sửdụng của khách hàng cá nhân về
dịch vụlữhành tại Công ty TNHH Du lịch Kết Nối Huếsẽ được gia tăng khi những nhân tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy Công ty TNHH Du lịch Kết Nối Huế
cần có những động thái nhằm kiểm soát các nhân tốnày một cách tốt hơn.
2.2.4.4.Đánh giá độphù hợp của mô hìnhBả ng 2.13: Đánh giá độ phù hợ p củ a mô hình