CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. PHÂN TÍCH HỒI QUI BỘI GIỮA CÁC BIẾN ĐỘC LẬP VÀ BIẾN SỰ
TIN TƢỞNG CỦA KHÁCH HÀNG
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính có dạng nhƣ sau:
Yi = ℬ0 + ℬ1X1i + ℬ2X2i + … + ℬpXpi + ei Trong đó:
Yi : Giá trị của biến phụ thuộc ở quan sát thứ i Xpi : Giá trị của biến độc lập thứ p ở quan sát thứ i
ℬp : Hệ số hồi qui riêng phần
ei : Phần dƣ, biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
Kết quả kiểm định trị thống kê F từ bảng phân tích phƣơng sai ANOVA là kiểm định giả thiết về sự phù hợp của mơ hình trong tổng thể. Nó xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Giả thiết H0: ℬ1 = ℬ2 = ℬ3 = ℬ4 = ℬ5 = ℬ6 = 0
Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ chúng ta có thể kết luận kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, đều này có nghĩa mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.6: Kiểm định Anova Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi qui 50,187 6 8,365 32,704 0,000b Phần dƣ 70,591 276 0,256 Tổng 120,779 282
Nguồn: Xử lý dữ liệu trên SPSS – Phụ lục 8
Bảng 4.6 trên cho thấy trị thống kê F đƣợc tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ có giá trị sig. <0,05 do đó, có thể kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính bội giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Sự tin tƣởng là phù hợp với tập dữ liệu.
Hệ số xác định R2
đƣợc định nghĩa là phần của mơ hình (do các biến độc lập) giải thích đƣợc cho biến phụ thuộc. Theo kết quả phân tích hồi qui, R2 bằng 0,416, R2 hiệu chỉnh bằng 0,403 nghĩa là các biến độc lập giải thích đƣợc 40,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Kết quả phân tích hồi qui tại Phụ lục 8 cho bảng trọng số hồi qui nhƣ sau:
Bảng 4.7: Bảng trọng số hồi qui bội:
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 0,751 0,226 3,321 0,001 SQ 0,123 0,054 0,128 2,298 0,022 PR 0,285 0,052 0,315 5,441 0,000 WQ 0,149 0,056 0,155 2,653 0,008 AS 0,112 0,046 0,130 2,446 0,015 SE 0,029 0,042 0,034 0,686 0,493 EC 0,114 0,048 0,125 2,352 0,019
Nguồn: Xử lý dữ liệu trên SPSS - Phụ lục 8
Dựa vào kết quả trên, biến SE (Tác động xã hội) có sig. bằng 0,493 lớn hơn 0,05 nên khơng có ý nghĩa thống kê. Do đó, chƣa tìm thấy ý nghĩa thống kê cho thấy biến SE - Tác động xã hội có tác động dƣơng đến TR - Sự tin tƣởng của khách hàng. Giả thiết H5 trong nghiên cứu này bị bác bỏ.
Các biến độc lập còn lại là SQ, PR, WQ, AS và EC đều có sig. < 0,05 nên có ý nghĩa thống kê đƣợc đƣa vào viết phƣơng trình hồi qui nhƣ sau:
TR = 0,751 + 0,123*SQ + 0,285*PR + 0,149*WQ + 0,112*AS + 0,114*EC + ℯ
Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa:
TR = 0,128*SQ + 0,315*PR + 0,155*WQ + 0,130*AS + 0,125*EC Trong đó: TR: Sự tin tƣởng SQ: Chất lƣợng dịch vụ PR: Nhận thức danh tiếng AS: Hệ thống đảm bảo
EC: Tính hiện hữu của cơng ty điều hành
Theo kết quả hồi qui, các hệ số Beta của 5 biến SQ, PR,WQ, AS và EC đều có giá trị dƣơng, nghĩa là các biến này có tác động dƣơng đến biến TR - Sự tin tƣởng. Do đó, các giả thiết H1, H2, H3, H4, H6 đƣợc kiểm định. Trong đó, hệ số Beta chuẩn hóa của biến PR (=0,315) là lớn nhất cho thấy nhận thức danh tiếng Website có tác động lớn nhất đến sự tin tƣởng, và hệ số Beta chuẩn hóa của biến 3 biến SQ (Beta = 0,128), AS (Beta = 0,130); EC (Beta = 0,125) là khá bằng nhau và có ảnh hƣởng thấp hơn đến Sự tin tƣởng.
Ngồi ra, khi phân tích hồi quy tuyến tính, các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cần đƣợc kiểm tra:
- Giả định liên hệ tuyến tính
- Khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập - Phƣơng sai của phân phối phần dƣ không đổi
- Các phần dƣ có phân phối chuẩn
- Khơng có hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ
4.5.1. Giả định liên hệ tuyến tính
Đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán của mơ hình hồi quy tuyến tính đƣợc sử dụng để kiểm định giả định liên hệ tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Với phần dƣ trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh, đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán cho thấy các giá trị đƣợc phân phối một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 (Biểu đồ 4.1). Do đó giả định liên hệ tuyến tính đƣợc thỏa mãn.
4.5.2. Kiểm tra có hiện tƣợng đa công tuyến
Đa cộng tuyến xảy ra khi một biến độc lập nào đó tƣơng quan mạnh với một nhóm biến độc lập khác. Đa cộng tuyến xảy ra có thể làm cho việc diễn dịch kết quả có thể sai lầm. Theo Hair và cộng sự (1995) để kiểm định hiện tƣợng đa công tuyến ta dùng hệ số VIF (hệ số phóng đại phƣơng sai). Thơng thƣờng, nếu VIF của 1 biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình. Hệ số VIF tốt nhất nên >1 và <2. Nếu VIF >2, cần cận trọng diễn giải các trọng số hồi qui.(Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 497).
Theo kết quả phân tích Phụ lục 8, tất cả các biến đều có 1< VIF < 2, thoả điều kiện khơng có hiện tƣợng đa cơng tuyến xảy ra.
4.5.3. Kiểm tra phƣơng sai của phần dƣ không đổi
Kiểm tra phƣơng sai của phần dƣ không đổi bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra, theo đồ thị phân tán phần dƣ ở Biểu đồ 4.1, phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh theo tung độ 0, chứ khơng tạo một dạng nào. Do đó ta có thể kết luận phƣơng sai của phần dƣ là không đổi.
Biểu đồ 4.1: Đồ thị phân tán phần dƣ
Nguồn: Xử lý dữ liệu trên SPSS – Phụ lục 8
4.5.4. Kiểm tra các phần dƣ có phân phối chuẩn
Sau khi thực hiện kiểm định mơ hình hồi quy, phần dƣ cần đƣợc kiểm định để đảm bảo phần dƣ chuẩn hóa có dạng phân phối chuẩn. Dựa trên biểu đồ tầng số các phần dƣ chuẩn hóa (Phụ lục 8) cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tầng số. Có thể thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0,00 và độ lệch chuẩn Std.Dev= 0,989 xấp xỉ bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dƣ là không quy phạm.
Biểu đồ 4.2: Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ
Nguồn: Xử lý dữ liệu trên SPSS – Phụ lục 8
4.5.5. Kiểm tra khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các phần dƣ
Hệ số Durbin-Watson trong khoảng từ 1 đến 3 cho biết các phần dƣ độc lập với nhau (Hồng Ngọc Nhậm, 2004). Từ kết quả hịi qui tại Phụ lục 8, giá trị thống kê Durbin-Watson (d= 2,044) nằm trong khoảng từ 1 đến 3, tức là phần dƣ độc lập với nhau. Do đó ta có thể kết luận phần dƣ khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan với nhau giữa các phần dƣ trong mơ hình hồi quy.