Mơ hình PATH trên là tập hợp của 2 mơ hình hồi quy sau:
-KETQUACN= β0 + β1 KNGIAOTIEP + β2 KNKYTHUAT + β3 DINHHUONGKH + β4 DANHTIENG +β5 SUDOIMOI (1)
-GIATRICAMNHAN= γ0 + γ1 KETQUACN (2) Kỹ năng giao tiếp
Kỹ năng kỹ thuật Định hƣớng khách hàng Danh tiếng Sự đổi mới Kết quả thực hiện cảm nhận Giá trị cảm nhận
Dựa vào phƣơng pháp phân tích hồi quy ta sẽ tìm đƣợc các hệ số β0, β1, β2, β3, β4, β5, γ0, γ1 và hệ số R² của từng mơ hình. Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình PATH ta dùng hệ số phù hợp tổng hợp
4.3.2 Phân tích tƣơng quan
Trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến cần đƣợc xem xét. Điều kiện là kiểm tra các giá trị trên đƣờng chéo xem giá trị có bằng 1 hay khơng, và phần tam giác phía dƣới hay phía trên đƣờng chéo này, các giá trị sẽ đối xứng qua đƣờng chéo (Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008)
Qua kết quả phân tích ở phụ lục 3 cho thấy các giá trị đối xứng qua đƣờng chéo là số 1, hệ số tƣơng quan giữa biến kết quả thực hiện cảm nhận (biến phụ thuộc) với các biến độc lập ở mơ hình hồi quy (1) và giữa biến giá trị cảm nhận khách hàng với biến kết quả thực hiện cảm nhận ở mơ hình (2) đều thỏa mãn điều kiện -1 ≤ r ≤+1 (Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008). Ma trận này cho thấy các mối tƣơng qua giữa biến “Giá trị cảm nhận” với biến “Kết quả thực hiện cảm nhận, giữa biến “Kết quả thực hiện cảm nhận” và từng biến độc lập, cũng nhƣ tƣơng qua giữa các biến độc lập với nhau. Do đó, có thể kết luận rằng các biến có thể đƣa vào mơ hình để giải thích biến phụ thuộc.
4.3.3 Phân tích hồi quy
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² hiệu chỉnh đo lƣờng phần phƣơng sai của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập có tính đến số lƣợng biến phụ thuộc và cỡ mẫu. Hệ số này càng cao, độ chính xác của mơ hình càng lớn và khả năng dự báo của biến độc lập càng lớn.
Bên cạnh đó, ta cũng sử dụng trị thống kê F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mơ hình. Giả thuyết Ho cho là các hệ số β trong mơ hình đều bằng 0. Nếu
mức ý nghĩa kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể an tồn bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khác, mơ hình phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát.
Ngoài ra, ta sử dụng trị thống kê t để kiểm định mức ý nghĩa của hệ số β. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể kết luận hệ số β có ý nghĩa về mặt thống kê. Hệ số β hệ số hồi quy chuẩn hóa đƣợc dùng để đánh giá mức độ ảnh hƣởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Song song đó, ta cũng cần kiểm tra có hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF với điều kiện VIF càng gần 1 càng tốt và khơng q 10 (có nghĩa là nếu VIF >10 thì có xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
a) Kết quả phân tích hồi quy mơ hình (1)
Bảng 4.18: Kết quả hồi quy mơ hình (1)
Mơ hình R R² R² điều chỉnh Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn
1 .807a .650 .642 .36396
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), SUDOIMOI, KNGIAOTIEP, KNKYTHUAT, DANHTIENG, DINHHUONGKH
Bảng 4.19: Bàng phân tích phƣơng sai ANOVAb mơ hình (1)
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig.
1 Hồi quy 50.294 5 10.059 75.935 .000a
Phần dƣ 27.023 204 .132
Tổng cộng 77.317 209
a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số),SUDOIMOI, KNGIAOTIEP, KNKYTHUAT, DANHTIENG, DINHHUONGKH b. Biến phụ thuộc: KETQUACN
Bảng 4.20: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy mơ hình (1)
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta
Độ chấp nhận
của biến VIF
1 (Constant) .435 .200 2.175 .031
Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng 4.18 cho thấy mơ hình có R²=0.650 và R² hiệu chỉnh là 0.642, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 64.2% hay mơ hình đã giải thích đƣợc 64.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc (Kết quả thực hiện cảm nhận). Bảng 4.20 cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến do hệ số VIF đều gần 1 và < 10. Mặt khác, phân tích ANOVA cho thấy thơng số F đạt giá trị 75.935 với mức ý nghĩa Sig=0.000 cho thấy mơ mình xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc (Kết quả thực hiện cảm nhận)
Ngoài ra, bảng 4.20 cịn cho thấy 5 biến độc lập đều có tác động dƣơng (hệ số β dƣơng) lên biến phụ thuộc (kết quả thực hiện cảm nhận) với mức ý nghĩa Sig=0.000 (rất nhỏ) ở hầu hết các biến ngoại trừ biến KNGIAOTIEP là khơng có ý nghĩa thống kê do mức ý nghĩa Sig.=.058>.05. Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thiết H1b, H1c,H1d,H1e đƣợc chấp nhận và giả thiết H1a bị bác bỏ.
Phƣơng trình hồi quy của mơ hình (1) đƣợc trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng nhƣ sau:
KETQUACN=0.435 + 0.187*KNKYTHUAT + 0.278*DINHHUONGKH + 0.327*DANHTIENG + 0.265*SUDOIMOI
Vì giả thiết H1a bị bác bỏ nên ta tiến hành phân tích lại mơ hình hồi quy chỉ với 4 yếu tố KNKYTHUAT, DINHHUONGKH, DANHTIENG và SUDOIMOI (loại bỏ yếu tố KNGIAOTIEP khơng đƣa vào mơ hình). Ta có kết quả nhƣ sau:
KNKYTHUAT .163 .039 .187 4.153 .000 .843 1.186
DINHHUONGKH .199 .037 .278 5.439 .000 .654 1.529
DANHTIENG .273 .042 .327 6.562 .000 .692 1.445