Chương 3 : Phương pháp nghiên cứu, phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
3.6. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
3.6.3. Hồi qui tuyến tính bội
Hồi qui tuyến tính đơn ở trên chỉ cho biết được mối quan hệ tuyến tính giữa chỉ 1 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, nhằm xem từng biến độc lập tác động như thế nào đến biến phụ thuộc. Với hồi qui tuyến tính bội, mối quan hệ tuyến tính của cả
5 biến độc lập sẽ được đưa vào xem xét cùng lúc với biến phụ thuộc nhằm giúp dự đoán được tốt nhất mức độ thay đổi của biến phụ thuộc theo các biến độc lập, đồng thời nó có ý nghĩa thực tế hơn.
Hồi qui lần 1:
Kết quả hồi qui lần 1 cho thấy biến PTHH có giá trị Sig = 44.6% > 5% => khơng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Bảng 3.11. Kết quả hồi qui tuyến tính bội lần 1
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .245 .320 1.080 .282 NANGLUC .519 .042 .421 5.096 .000 .478 2.090 ANTOAN .378 .053 .065 .771 .002 .458 2.183 CHIPHI .112 .065 .129 1.930 .004 .326 1.377 NHANVIEN .190 .046 .135 1.535 .001 .423 2.362 PTHH -.028 .058 -.260 -.749 .446 .676 1.479 a. Dependent Variable: HAILONG
Hồi qui lần 2:
Với lệnh Regression – Linear, hồi qui tuyến tính lần 2 cho kết quả như sau:
Bảng 3.12. Kết quả hồi qui tuyến tính bội lần 2 a. Model Summaryb a. Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .869a .786 .771 .32185
a. Predictors: (Constant), NHANVIEN, CHIPHI, NANGLUC, ANTOAN b. Dependent Variable: HAILONG
b. ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 16.438 4 4.110 39.673 .000a
Residual 12.120 117 .104
Total 28.558 121
a. Predictors: (Constant), NHANVIEN, CHIPHI, NANGLUC, ANTOAN b. Dependent Variable: HAILONG
c. Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .194 .334 .581 .362
NANGLUC .589 .106 .478 5.579 .000 .495 2.020 ANTOAN .223 .105 .003 .031 .005 .477 2.099 CHIPHI .120 .061 .139 1.968 .001 .727 1.375 NHANVIEN .290 .118 .277 3.313 .000 .520 1.923 a. Dependent Variable: HAILONG
* Đánh giá độ phù hợp của mơ hình:
Giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) = 0.771 cho thấy mơ hình giải thích được 77.1% biến thiên của dữ liệu, nghĩa là tập 4 biến: NANGLUC, ANTOAN, CHIIPHI, NHANVIEN giải thích được 77.1% biến thiên của dữ liệu, 22.9% còn lại là do các nguyên nhân khác.
* Kiểm định độ phù hợp của mơ hình:
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai ANOVA là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể với giả thuyết: Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = 0 (tất cả các hệ số hồi qui = 0, ngoại trừ hằng số). Giá trị Sig = .000 < mức ý nghĩa α = 5% cho thấy có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy, kết hợp các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi
của HAILONG, nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
* Ý nghĩa của các hệ số hồi qui riêng phần:
- Hồi qui lần 1 cho kết quả loại biến PTHH với giá trị Sig. > 5% cho thấy biến này khơng có ý nghĩa trong mơ hình.
- Ở hồi qui lần 2, các biến độc lập đều có ý nghĩa với giá trị Sig. < 5%. Như vậy, có thể bác bỏ giả thuyết hệ số góc β= 0 với độ tin cậy 95%.
Phương trình hồi qui bội thể hiện mức độ ảnh hưởng của các thành phần CLDV QLDA đối với sự hài lòng của khách hàng:
HAILONG = 0.194 + 0.589*NANGLUC + 0.223*ANTOAN + 0.12*CHIPHI + 0.29*NHANVIEN (3.11)
Trong đó: Thành phần Năng lực có ảnh hưởng lớn nhất đến Sự hài lịng, tiếp đến là Nhân viên, An tồn và cuối cùng là thành phần Chi phí có ảnh hưởng ít nhất.