Bình Độ lệch chuẩn N Predicted Value 2,5845 4,2065 3,5002 ,28368 176 Residual -,60786 ,83009 ,00000 ,25558 176 Std. Predicted Value -3,228 2,490 ,000 1,000 176 Std. Residual -2,344 3,201 ,000 ,986 176 a. Dependent Variable: CLDV
Nguồn: Xử lý số liệu điều tra bằng SPSS
Mặt khác, bằng hình ảnh trực quan ta thấy phần dƣ của mô hình có dạng đồ thị hình chuông úp xuống khá cân đối (biểu đồ 4.2), nên có thể kết luận phần dƣ của mô hình có phân phối chuẩn.
Biểu đồ 4.2. Đồ thị phân phối phần dƣ của mô hình hồi quy
Ngoài ra, theo biểu đồ P-P plots (Biểu đồ 4.3), các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
Kiểm định giả thuyết các sai số ngẫu nhiên của mô hình có phƣơng sai không đổi
Theo biểu đồ Scatterplot (Biểu đồ 4.4), các sai số hồi quy phân bố tƣơng đối đều ở cả hai phía của đƣờng trung bình (trung bình của các sai số bằng 0) và không theo một quy luật rõ ràng nào. Điều đó cho thấy giả thiết sai số của mô hình hồi quy không đổi là phù hợp.
Biểu đồ 4.4. Biểu đồ Scatterplot phần dƣ của mô hình hồi quy
Vậy, với các kết quả kiểm định trên ta thấy mô hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Ta có mô hình hồi quy với hệ số beta chƣa chuẩn hóa là:
CLDV = 0. 123 +0. 192 Tin cậy+ 0. 126 Đáp ứng+ 0. 203 Đồng cảm+ 0. 221 Năng lực phục vụ+ 0. 232 Phƣơng tiện hữu hình
Ý nghĩa của hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa:
- β1 = 0. 192, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi Tin cậy tăng/giảm 1 đơn vị thì CLDV tăng/giảm 0. 192 đơn vị
- β2 = 0. 126, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi Đáp ứng tăng/giảm 1 đơn vị thì CLDV tăng/giảm 0. 126 đơn vị
- β3 = 0. 203, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi Đồng cảm tăng/giảm 1 đơn vị thì CLDV tăng/giảm 0. 203 đơn vị
- β 4 = 0. 221, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi Năng lực phục vụ tăng/giảm 1 đơn vị thì CLDV tăng/giảm 0. 221 đơn vị
- β 5 = 0. 232, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi Phƣơng tiện hữu hình tăng/giảm 1 đơn vị thì CLDV tăng/giảm 0. 232 đơn vị
Tuy nhiên, phƣơng trình hồi quy chƣa chuẩn hóa mang ý nghĩa toán học hơn là ý nghĩa kinh tế vì nó chỉ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi từng biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại phải cố định.
Nhƣ vậy, để xem xét mức độ tác động hay thứ tự ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Dựa vào phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết đƣợc biến độc lập nào nào ảnh hƣởng mạnh hay yếu đến biến phụ thuộc căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số càng lớn thì tầm quan trọng của biến độc lập đó đối với biến phụ thuộc càng lớn. Ta xét phƣơng trình hồi quy với beta chuẩn hóa:
CLDV = 0. 417 Tin cậy+ 0. 276 Đáp ứng+ 0. 294 Đồng cảm+ 0. 320 Năng lực phục vụ+ 0. 283 Phƣơng tiện hữu hình
Ta thấy: β1>β4> β3>β5>β2 do đó các yếu tố tác động đến CLDV lần lƣợt mạnh nhất là Tin cậy > Năng lực phục vụ> Đồng cảm> Phƣơng tiện hữu hình> Đáp ứng.
4.2.4.4. Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Kết quả kiểm định các giả thuyết từ phân tích tƣơng quan và phân tích hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều có ý nghĩa ở độ tin cậy là 95% (Bảng 4.8).