ABS1 TT TL NV PT CNH VC
Spearman's rho
ABS1 Correlation Coefficient 1.000 -.092 -.130 .040 .123 .026 .061
Sig. (2-tailed) . .177 .054 .559 .070 .704 .366 N 219 219 219 219 219 219 219 TT Correlation Coefficient -.092 1.000 .257** .233** .331** .397** .236** Sig. (2-tailed) .177 . .000 .001 .000 .000 .000 N 219 219 219 219 219 219 219 TL Correlation Coefficient -.130 .257** 1.000 .157* .219** .272** .126 Sig. (2-tailed) .054 .000 . .020 .001 .000 .063 N 219 219 219 219 219 219 219 NV Correlation Coefficient .040 .233** .157* 1.000 .223** .262** .076 Sig. (2-tailed) .559 .001 .020 . .001 .000 .262 N 219 219 219 219 219 219 219 PT Correlation Coefficient .123 .331** .219** .223** 1.000 .356** .268** Sig. (2-tailed) .070 .000 .001 .001 . .000 .000 N 219 219 219 219 219 219 219 CNH Correlation Coefficient .026 .397** .272** .262** .356** 1.000 .093 Sig. (2-tailed) .704 .000 .000 .000 .000 . .171 N 219 219 219 219 219 219 219 VC Correlation Coefficient .061 .236** .126 .076 .268** .093 1.000 Sig. (2-tailed) .366 .000 .063 .262 .000 .171 . N 219 219 219 219 219 219 219 **. Mức ý nghĩa 1%, *. Mức ý nghĩa 5%
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.986 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Đồ thị phân tán phần dư
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Giả định liên hệ tuyến tính
Hình 4.3: Biểu đồ tần số Histogram
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
4.5.1.4. Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.598 tại bảng Model Summary (bảng 4.9). Nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 59.80%.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.001) từ bảng phân tích phương sai ANOVA tại bảng ANOVA(bảng 4.9) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị nhỏ hơn 2 tại bảng Coefficients(bảng 4.9) đạt u cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
4.5.1.5. Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng Coefficientsa), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng như sau:
HL= - 0.828 + 0.249*TT + 0.178*TL + 0.180*NV + 0.286*PT + 0.196*CNH + 0.130*VC
Trong đó:
Các biến độc lập: Truyền thông (TT), Thể lệ (TL), Nhân viên (NV), Phần thưởng (PT), Các nhân hóa (CNH), Cơ sở vật chất (VC)
4.5.2. Phân tích hồi quy mối quan hệ giữa sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng khách hàng
4.5.2.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính diễn tả ảnh hưởng của Sự hài lòng đến Lòng trung thành như sau:
TTH = β0 + β1*HL
Trong đó:
- Các biến độc lập (Xi): HL (Sự hài lòng) - Biến phụ thuộc (TTH): Lòng trung thành. - βk là hệ số hồi quy riêng phần (k = 0, 1)
4.5.2.2. Kết quả phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi qui tại bảng Coefficientsa, giá trị Sig. của thành phần HL rất nhỏ (nhỏ hơn 0.05). Có thể khẳng định biến HL có ý nghĩa trong mơ hình.