CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Phân tích kết quả nghiên cứu
3.2.5. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi tiến hàng phân tích tƣơng quan và thấy đƣợc mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, tác giả tiếp tục tiến hàng phân tích hồi quy tuyến tính.
Theo khung phân tích đề xuất trong chƣơng 2, tác giả thực hiện hồi quy giữa các biến độc lập thuộc Chất lƣợng quá trình (gồm Dễ sử dụng, Sự riêng tƣ, Thiết kế web, Sự chính xác thông tin và Chức năng web) và biến phụ thuộc Sự hài lòng. Tƣơng tự, tác giả thực hiện hồi quy giữa các biến độc lập thuộc Chất lƣợng kết quả
(Điều kiện đặt hàng, Tính kịp thời, Sự chính xác đơn hàng và Sản phẩm) với biến phụ thuộc Sự hài lòng. Lần hồi quy thứ ba là giữa biến độc lập Sự hài lòng và biến phụ thuộc Lòng trung thànhvới kết quả đƣợc thể hiện chi tiết trong bảng 3.10,3.11, 3.12 và 3.13dƣới đây:
Bảng 3.8. Kết quả phân tích hồi quy đa biến giữa các biến Chất lƣợng quá trình với biến Sự hài lòng
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 .683a .466 .456 .45147 1.916
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận Tolerance Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF 1 Hằng số .306 .283 1.082 .280 DSD -.103 .061 -.095 -1.674 .095 .585 1.708 SRT .145 .054 .154 2.676 .008 .569 1.757 TKW .322 .084 .268 3.849 .000 .390 2.563 SCXTT .460 .069 .412 6.688 .000 .498 2.010 CNW .087 .044 .088 1.986 .048 .957 1.045 (Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS)
Theo bảng trên, giá trị R2 điều chỉnh bằng 0.456 cho thấy biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng 45.6% tới sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 54.4% là do các biến khác và sai số ngẫu nhiên.
Đồng thời, hệ số Durbin – Watson = 1.916, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Biến DSD có sig. = 0.097 > 0.05, cho thấy sự thay đổi của yếu tố này không gây ra sự khác biệt đối với biến phụ thuộc. Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 4, nên không có đa cộng tuyến xảy ra ở đây.
Đồng thời, do các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0 (ngoại trừ DSD) nên các biến độc lập đƣa vào phân tích hồi quy còn lại (SRT, TKW, SCXTT, CNW) đều tác động cùng chiều tới biến Sự hài lòng.
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lậpthuộc Chất lƣợng quá trình tới biến phụ thuộc SHL là: SCXTT (0.412) > TKW(0.268) > SRT (0.154) > CNW (0.088).
Bảng 3.9. Kết quả phân tích hồi quy đa biến giữa các biến Chất lƣợng kết quả với biến Sự hài lòng
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 .778a .603 .590 .38779 1.890
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t
Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận Tolerance Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF 1 Hằng số .495 .167 2.967 .003 ĐKO .421 .055 .424 7.657 .000 .453 2.207 TKT .165 .049 .180 3.349 .001 .479 2.086 SCXĐH -.090 .060 -.085 -1.495 .136 .434 2.303 SP .374 .063 .346 5.939 .000 .411 2.434 (Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS)
Theo bảng trên, giá trị R2 điều chỉnh bằng 0.590 cho thấy biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng 59% tới sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 41% là do các biến khác và sai số ngẫu nhiên.
Đồng thời, hệ số Durbin – Watson = 1.888, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Biến SCXĐH có sig. = 0.130 > 0.05, cho thấy sự thay đổi của yếu tố này không gây ra sự khác biệt đối với biến phụ thuộc. Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 4, nên không có đa cộng tuyến xảy ra ở đây.
Đồng thời, do các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0 (ngoại trừ SCXĐH) nên các biến độc lập đƣa vào phân tích hồi quy còn lại (ĐKO, TKT, SP) đều tác động cùng chiều tới biến Sự hài lòng.
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập Chất lƣợng quá trình tới biến phụ thuộc SHL là: ĐKO (0.423) > SP (0.347) > TKT (0.181).
Sau khi loại biến DSD và biến SCXĐH, tác giả thực hiện hồi quy giữa nhóm biến độc lập Chất lƣợng quá trình(OQ) và Chất lƣợng kết quả (PQ) với biến Sự hài lòng và thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.10. Kết quả phân tích hồi quy đa biến giữa biến Chất lƣợng quá trình và biến Chất lƣợng kết quả với biến Sự hài lòng
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 .773a .598 .595 .38949 1.847
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận Tolerance Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF 1 (Constant) .061 .221 .278 .781 PQ .243 .086 .154 2.832 .005 .504 1.984 OQ .741 .062 .655 12.033 .000 .504 1.984 (Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS)
Theo bảng trên, giá trị R2 điều chỉnh bằng 0.595 cho thấy biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng 59.5% tới sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 40.5% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Đồng thời, hệ số Durbin – Watson = 1.846, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Cả PQ và OQ đều có sig. < 0.05, điều này cho thấy cả hai yếu tố này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, do đó giả thuyết H1 và H2 đƣợc chấp nhận. Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 4, nên không có đa cộng tuyến xảy ra ở đây.
Đồng thời, do các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0 nên các biến độc lập đƣa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến Sự hài lòng.
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập Chất lƣợng quá trình tới biến phụ thuộc SHL là: OQ (0.654) > PQ (0.155)
Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa thể hiện mối quan hệ giữa Chất lƣợng quá trình, Chất lƣợng kết quả và Sự hài lòng đƣợc thể hiện nhƣ sau:
SHL = 0.154PQ + 0.655OQ
Bảng 3.11. Kết quả phân tích hồi quy giữa các biến Sự hài lòng với biến Lòng trung thành
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 .687a .472 .470 .48158 1.951
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t
Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận Tolerance Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF 1 Hằng số .960 .174 5.517 .000 SHL .742 .046 .687 16.002 .000 1.000 1.000 (Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS)
Theo bảng trên, giá trị R2 điều chỉnh bằng 0.470 cho thấy biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng 47% tới sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 53% là do các biến khác và sai số ngẫu nhiên.
Đồng thời, hệ số Durbin – Watson = 1.951, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Do biến SHL có sig. < 0.05 nên biến này có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc LTT, do đó giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận.
Do hệ số hồi quy bằng 0.687 > 0 nên biến Sự hài lòng tác động cùng chiều tới biến Lòng trung thành.
Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa thể hiện mối quan hệ giữa Sự hài lòng và Lòng trung thành đƣợc thể hiện nhƣ sau: