CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
b. Phân tích EFA cho thang đo ý định hành vi của khách hàng
4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUI
4.4.1. Mơ hình 1: Các yếu tố tạo giá trị cảm nhận. 4.4.1.1 Mơ hình hồi quy tuyến tính bội. 4.4.1.1 Mơ hình hồi quy tuyến tính bội.
Để kiểm định 6 giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 một mơ hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc phát triển nhƣ sau.
PV = β0 + β1E + β2Q + β3R + β4P + β5B + β6C +ei Trong đĩ: PV: Giá trị cảm nhận của hách hàng. E: Thành phần phản ứng cảm xúc Q: Thành phần chất lƣợng cảm nhận. R: Thành phần danh tiếng P: Thành phần giá cả tiền tệ
C: Thành phần chủng loại hàng hĩa Β0: Hệ số của phƣơng trình hồi quy. ei: Sai số hồi quy.
Lệnh hồi quy tuyến tính trong chƣơng trình SPSS 20.0 đƣợc sử dụng để chạy phân tích phần mềm hồi quy. Hệ số xác định (R2) đo lƣờng tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng cao và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác. Phép phân tích phƣơng sai (Anova) đƣợc tiến hành. Nếu giá trị F cĩ ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (sig<0.05), giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ. Hệ số β là hệ số hồi quy chuẩn hố cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số, nĩ đƣợc xem nhƣ là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số β chuẩn hĩa càng lớn thì tầm quan trọng tƣơng đối của nĩ trong dự báo biến phụ thuộc càng cao.
4.4.1.2 Phân tích các giả thuyết trong mơ hình