Model R2 R 2 điều chỉnh Kiểm định F Sig. Durbin- Watson 1 .649 .639 65.612 0.000 1.537
(Nguồn: kết quả SPSS hồi quy tuyến tính) 2.3.5.2. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả nhận được cho thấy trị thống kê F là 65.612, được tính từ giá trị R square của mơ hình với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được (Phụ lục).
Với hệ số phóng đại phương sai VIF = 1 < 10 (phụ lục). Mặt khác trong ma trận hệ số tương quan, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.7. Điều này cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Ngồi ra, đại lượng thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mơ hình khơng vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị Durbin-Watson đạt được là 1.537 nên chấp nhận giả thuyết khơng có
sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
2.3.5.3. Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số Beta (chuẩn hóa) dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố chất lượng dịch vụ phân phối hàng tiêu dùng ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số Beta chuẩn hóa của nhân tố nào càng cao thì mức độ quan trọng của nhân tố đó ảnh hưởng đến đánh giá chất lượng dịch vụ càng cao.