Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 32.231 5 6.446 67.733 .000(a)
Residual 23.126 243 .095
Total 55.357 248
a Predictors: (Constant), Su cam thong, Kha nang dap ung, Muc do dam bao, Phuong tien huu hinh, Do tin cay
b Dependent Variable: SATISFAC
Giá trị Sig. trong F-Test bằng 0.000 < 0.05 cho thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa là 5%.Như vậy các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ đối với biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng (HL). Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập hợp dữ liệu thu thập được (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đồng thời ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình thong qua kiểm định T với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0.Giả thuyết H0 đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và phụ thuộc không có quan hệ tuyến tính. Kết quả từ bảng 3.10 cho tháy 5 biến độc lập là: phương diện hữu hình, mức độ tin cậy nhà cung cấp dịch vụ, mức độ đáp ứng của nhà cung cấp dịch vụ, mức độ đảm bảo của nhà cung cấp dịch vụ và sự cảm thông của nhà cung cấp dịch vụ đều có hệ số Sig. trong kiểm định t nhỏ hơn 0.05. Điều này có nghĩa là là có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng các hệ số hồi quy riêng phần của tổng thể bằng 0 với độ tin cậy 95%. Như vậy, các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy tuyến tính.
Bảng 3.11 cho thấy giá trị p – value của 5 nhân tố đều nhỏ hơn 0.05 do đó các giả thuyết đều được chấp nhận. Giá trị của hệ số Beta trọng hồi quy tuyến tính đa biến cho thấy rằng tất cả các nhân tố đều có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ hỗ trợ kinh doanh.Điều đó cho thấy rằng khi mỗi nhân tố tăng trường 1% sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên lần lượt 0.193%, 0.192%, 0.150%, 0.147% và0.108%.
Như vậy, kiểm định các giả thuyết thống kê có thể được tóm tắt lại như sau: