a. Predictors: (Constant), Cau truc gia, Dich vu khach hang, Dich vu gia tang b Dependent Variable: Hai long
4.3.5. Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường Đa cộng tuyến)
cộng tuyến)
Cuối cùng, trong mô hình hồi quy bội chúng ta đã giả định giữa các biến giải thích không có đa cộng tuyến tức là giữa các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyên, một thước đo được sử dụng nhiều nhất là phân tử phóng đại phương sai VIF.
Độ chấp nhận của biến (Tolerance) là khá cao, bên cạnh đó hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 5 cho thấy các biến độc lập này không có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Kết luận:
Từ tất cả các kiểm định trên ta có thể thấy rằng mô hình hồi quy được lựa chọn là phù hợp. Kết quả hồi quy như sau:
HL = 0.384 +0.174*GT + 0.515*KH + 0.246*GC
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
• Đối với β∧2= 0.174 có ý nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi thì khi Dịch vụ gia tăng tăng (giảm) 1% thì Sự hài lòng khách hàng tăng (giảm) 0.174%.
• Đối với β∧3= 0.515 có ý nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi thì khi Dịch vụ khách hàng tăng (giảm) 1% thì Sự hài lòng khách hàng tăng (giảm) 0.515 %.
• Đối với ∧
4
β = 0.246 có ý nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi thì khi Cấu trúc giá tăng (giảm) 1% thì Sự hài lòng khách hàng tăng (giảm) 0.246%. Qua phương trình hồi quy trên ta cũng thấy yếu tố Dịch vụ khách hàng có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng, điều này cho ta thấy Dịch vụ khách hàng càng tốt thì sẽ càng làm cho Sự hài lòng của khách hàng tăng cao nhất. Tiếp theo Dịch vụ khách hàng là yếu tố Dịch vụ gia tăng tác động đến sự hài lòng của khách hàng và cuối cùng là yếu tố Cấu trúc giá có ảnh hưởng yếu nhất đến Sự hài lòng khách hàng.