Phân tích hồi quy

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ môi giới, giá và lòng trung thành của khách hàng tại công ty chứng khoán phú hưng (Trang 55 - 59)

Hình 3.2 : Mơ hình nghiên cứu được hiệu chỉnh sau khi chạy hồi quy

7. Kết cấu của luận văn

3.2 Kiểm định thang đo và xây dựng mơ hình

3.2.5 Phân tích hồi quy

Ở phần trên tác giả chứng minh có sự tương quan giữa các thành phần với nhau. Bây giờ để biết được cụ thể trọng số của từng thành phần tác động lên lòng trung thành của khách hàng, tác giả tiến hành phân tích hồi quy. Các giả thuyết được kiểm định dựa trên kết quả phân tích hồi quy. Phương pháp phân tích hồi quy nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố tác động đến lịng trung thành của khách hàng. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện giữa 1 biến phụ thuộc: lòng trung thành của khách hàng (TT) với 7 biến độc lập: phương tiện (H1), sự đồng cảm (H2), sự tin cậy (H3), sự đáp ứng (H4), năng lực phục vụ (H5), phí (H6), nhân viên (H7). Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến. Với giả thuyết ban đầu cho mơ

hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:

TT = β0 + β1 * PT+ β2 * DC + β3 * TC + β4 * DU + β5 *NL + β6 * PH + β7 * NV + ε

β0: hằng số, biểu thị cho các tác động bên ngồi lên lịng trung thành của khách hàng nhưng không được phân tích trong phương trình.

βi: hệ số biểu thị mối quan hệ giữa nhantoi và TT. Khi nhantoi tăng 1 đơn vị thì TT sẽ tăng một mức là βi (với điều kiện các yếu tố khác khơng đổi). Trong đó i = [1,7].

Theo kết quả bảng 3.9 cho thấy hệ số xác định R2 (R-Square) = 0.434 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-Square) = 0.425 nghĩa là mơ hình đã giải thích được 42.5% sự biến thiên của biến phụ thuộc lòng trung thành của khách hàng, kết quả này tuy không

Bảng 3.9: Kết quả kiểm định mơ hình và phân tích các hệ số hồi quy Mơ Mơ

hình Hệ số R Hệ số R2 R2 điều chỉnh

Std. Error of

the Estimate Durbin-Watson

1 0.659a 0.434 0.425 0.55201 1.801 Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số B đã chuẩn t Sig. Collinearity Statistics B Std.

Error Beta Tolerance VIF

(Constant) 0.305 0.182 1.677 0.094 H1 0.110 0.055 0.106 1.992 0.047 0.435 2.297 H2 0.210 0.050 0.200 4.181 0.000 0.543 1.843 H3 0.165 0.053 0.135 3.080 0.002 0.646 1.547 H4 0.100 0.050 0.096 1.979 0.048 0.525 1.904 H5 0.091 0.058 0.081 1.554 0.121 0.452 2.213 H6 0.124 0.045 0.118 2.782 0.006 0.689 1.451 H7 0.143 0.051 0.135 2.823 0.005 0.547 1.828

cao nhưng ở mức chấp nhận được. Trong bảng phân tích ANOVA cho thấy, thơng số F có sig. = 0.000 < 0.05 có nghĩa là giả thuyết Ho bị bác bỏ (β1=β2=β3=β4=β5=β6=β7=0), chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được, và các biến H1, H2, H3, H4, H6, H7 đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Biến H5 với mức ý nghĩa 0.121 > 0.05 khơng có ý nghĩa thống kê nên bị loại ra khỏi mơ hình.

(

Như vậy các biến độc lập H1, H2, H3, H4, H6, H7 trong mơ hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc TT. Các hệ số β đều có mức ý nghĩa đạt yêu cầu (> 0.05) và có dấu dương phù hợp với kỳ vọng, hàm hồi quy dạng chuẩn hóa như sau.

TT = 0.106H1 + 0.2H2 + 0.135H3 + 0.096H4 + 0.118H6 + 0.135H7 TT=0.106PT + 0.2DC + 0.135TC + 0.096DU + 0.118PH + 0.135NV

M

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ môi giới, giá và lòng trung thành của khách hàng tại công ty chứng khoán phú hưng (Trang 55 - 59)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(110 trang)