Nhân tố 1 PW_1 0.857 PW_3 0.840 PW_2 0.803 Eigenvalue 2.084 Phương sai trích 69.464 Cronbach’s alpha 0.7793
Mơ hình nghiên cứu vẫn được giữ ngun sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA và các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định lại bằng phương pháp hồi quy. Sử dụng phương pháp đưa vào đồng thời (Enter) và sử dụng nhân số của nhân tố (factor scores) để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính. Có một phương trình hồi quy cần thực hiện nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận của khách hàng phần mềm công ty giải pháp phần mềm Việt Hà.
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R – square), hệ số xác định R2 là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, nếu số biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu.
Ngồi ra, phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định mơ hình khơng vượt q 0.05 thì có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu. Mặt khác, hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào giá trị cảm nhận của khách hàng càng cao.