Mơ hình
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Dung sai B
1 Hằng số -.004 .191 -.019 .985 DichvuKH .274 .040 .338 6.903 .000 .591 1.691 Chinhsach BH .223 .042 .270 5.341 .000 .553 1.808 Tincay .214 .046 .205 4.686 .000 .738 1.355 TNhiemRR .134 .043 .132 3.153 .002 .807 1.239 Hhinh .158 .048 .153 3.318 .001 .664 1.506
biến DichvuKH, ChinhsachBH, Tincay, TnhiemRR, Hhinh đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.
4.6.3 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
• Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value).
Kết quả hình số 4.2 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
• Giả định phương sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 5, phụ lục 7) giữa trị tuyệt đối của phần dư (ký hiệu là phandu) với 5 biến độc lập là DichvuKH, ChinhsachBH, Tincay, TnhiemRR, Hhinh cho thấy giá trị sig. của các nhân tố DichvuKH, ChinhsachBH, Tincay, TnhiemRR, Hhinh đều lớn hơn 0.05. Nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi khơng bị vi phạm.
• Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư: đại lượng thống kê Durbin-
Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Vùng chấp nhận là (d) nằm trong khoảng [dU; 4- dU]. Kết quả hồi qui nhận được từ bảng 4.10cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.875 nằm trong vùng chấp nhận của giá trị d nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình.
• Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (hình 4.3) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.98944 (gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị Histogram
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
4.6.4 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến.
• Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi qui tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.10) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.663, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 66.3%. Nói chính xác, 5 nhân tố là DichvuKH, ChinhsachBH, Tincay, TnhiemRR, Hhinh giải thích được 66.3% biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng.
Bảng 4.10Tóm tắt mơ hình (Model Summaryb) Mơ
hình R R
2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng
Durbin- Watson
Kết quả nhận được từ bảng ANOVA (bảng 4.11) cho thấy trị thống kê F là 94.661 với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05). Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.11: ANOVAb Mơ hình Tổng các bình