CHƢƠNG 2 THIẾT KẾ VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Kết quả nghiên cứu
3.2.4 Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc thực hiện với 7 biến phụ thuộc là trung bình của các biến ban đầu nhƣ “Uy tín” – UT, “Thuận lợi” – TL, “Giá cƣớc” – GC, “An toàn” – AT, “Nhân viên” – NV, “Ảnh hƣởng” – AH, “Khuyến mại” – KM, và 1 biết phụ thuộc là “Quyết định” – QĐ.
Phƣơng trình hồi quy tổng quát nhƣ sau:
QĐ = β0 + β1UT + β2TL + β3GC + β4NV + β5AT + β6AH+ β7KM+ ei Trong đó: QĐ là biến phụ thuộc, ei là phần dƣ
Kết quả phân tích hồi quy thu đƣợc nhƣ sau:
Bảng 3.7. Bảng tổng kết mô hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 0.849a 0.721 0.700 0.48931
Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS
Bảng 3.8 Bảng phân tích phƣơng sai ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 66.723 8 8.340 34.835 0.000a Residual 25.858 108 0.239 Total 92.581 116 Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS
Bảng 3.9. Bảng kết quả hồi quy Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) .657 .354 1.858 .066 UY TIN .308 .077 .255 3.990 .000 .635 1.575 THUAN LOI .217 .075 .207 2.892 .005 .504 1.984 GIA CUOC .171 .062 .188 2.773 .007 .565 1.770 AN TOAN .218 .079 .148 2.746 .007 .888 1.126 NHAN VIEN .103 .083 .078 1.234 .020 .640 1.562 ANH HUONG .022 .058 .021 .381 .704 .857 1.167 KHUYEN MAI .281 .065 .278 2.780 .006 .555 1.801 Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS
Mô hình hồi quy có R2 = 0.721 và R2 hiệu chỉnh = 0.7. Giá trị R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn giá trị R2
nên ta có thể sử dụng R2 hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình và không thổi phồng lên mức độ phù hợp này. Với R2 hiệu chỉnh = 0.7 cho biết mô hình giải thích đƣợc 70% sự thay đổi của biến hài lòng chung. Đồng thời mức ý nghĩa thống kê F có Sig. rất nhỏ (Sig. = 0.000) chứng tỏ ít nhất có một biến độc lập trong mô hình có hệ số β khác 0. Nhìn vào bảng 3.5 ta thấy hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các nhân tố đều nhỏ hơn 4 nên thoả mãn điều kiện cũng nhƣ khẳng định không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến ở mô hình. Vậy mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tổng thể.
Tại mức ý nghĩa 5% cho thấy các biến độc lập Uy tín, thuận lợi, giá cƣớc, nhân viên, an toàn, khuyến mại có ảnh hƣởng thuận đến biến phụ thuộc quyết định do có hệ số Sig. <0.05 và các hệ số beta dƣơng; các biến phụ thuộc ảnh hƣởng
không có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc (do hệ số Sig>0.05, do vậy chƣa đủ căn cứ để kết luận).
Phƣơng trình hồi quy đƣợc xác định nhƣ sau:
QD= 0.657+ 0.255*UT + 0.207*TL + 0.188*GC + 0.148*AT + 0.190NV+ 0.278KM+ ei
Hệ số β đƣợc căn cứ để xác định tầm quan trọng của các biến độc lập. Biến nào có chỉ số β càng lớn thì càng có tầm quan trọng đối với sự hài lòng của nhân viên. Nhìn vào bảng 3.5 ta thấy nhân tố khuyến mại có chỉ số β lớn nhất, β= 0.278. Tầm quan trọng thứ 2 thuộc về nhân tố uy tín, β= 0.255 (20.25%). Nhân tố thuận lợi và giá cƣớc lần lƣợt xếp thứ 3, thứ tƣ với β lần lƣợt là 0.207 và 0.188. Nhân tố có mức độ ảnh hƣởng ít hơn là an toàn với β =0.148; Nhân tố có ảnh hƣởng ít nhất đến quyết định liwaj chón SDDV taxi công nghệ là yếu tố nhân viên với β = 0.078.