CHƯƠN G4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2.4 Phân tích hồi quy đa biến
4.2.4.1 Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Bảng 4-10 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư
Mẫu R R2 R2 hiệu
chỉnh
Lỗi ước tính Durbin- Watson
1 .736a .541 .533 .53030 2.147
(Nguồn: Kết quả phân tích trên phần mềm SPSS của tác giả)
Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.533 nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 53.3%. Cịn 46.7% cịn lại được giải thích bởi các yếu tố ngồi mơ hình. Có thể nói, các yếu tố biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích đủ điều kiện, tuy nhiên vẫn cịn nhiều yếu tố bên ngồi chưa được đưa vào mơ hình.
Giá trị kiểm định Durbin-Watson (d) = 2.147, hệ số Durbin – Watson (d) = 2.147 nằm trong khoảng (du = 1.817; 4-du = 2.349). Kết luận: Khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mơ hình, mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4-11 ANOVA trong phân tích hồi quy Mẫu Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 69.054 4 17.263 61.388 .000b Phần dư 58.493 208 .281 Tổng cộng 127.547 212
(Nguồn: Kết quả phân tích trên phần mềm SPSS của tác giả)
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy rằng, với độ tin cậy 61.3% thì lịng trung thành của khách hàng có liên hệ tuyến tính với tập hợp các biến độc lập vì hệ số Sig = 0.000 < 0.05.
4.2.4.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4-12 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Mơ hình Đo lường đa cộng tuyến
Dung sai Hệ số phóng đại phương
sai
SLC .325 1.001
TTH .451 1.022
SKB .270 1.011
SGK .428 1.016
(Nguồn: Kết quả phân tích trên phần mềm SPSS của tác giả)
Kết quả phân tích trong bảng cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến trong mơ hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1.001 đến 1.022 và nhỏ hơn 2 chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả thuyết hiện tượng đa cộng tuyến, mơ hình có ý nghĩa thống kê.
4.2.4.4 Ý nghĩa hệ số hồi quy
Bảng 4-13 Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mơ hình Mơ hình hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig Beta Sai số chuẩn Beta Hằng số -2.354 .397 -5.936 0.000 SLC .344 .050 .325 6.914 0.000 TTH .497 .052 .451 9.494 0.000 SKB .334 .058 .270 5.715 0.000 SGK .494 .055 .428 9.048 0.000
(Nguồn: Kết quả phân tích trên phần mềm SPSS của tác giả)
Từ bảng trên, ta thấy các biến độc lập đều có Sig < 0.05 nên các biến này có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc trong mơ hình. Từ kết quả phân tích hồi quy đa biến, ta có bảng kết luận dưới đây:
Bảng 4-14 Kết luận các giả thuyết
Nhân tố Giả thuyết Kết luận
SLC Sự lôi cuốn
Sự lôi cuốn trong tính cách thương hiệu có tác động
tích cực đến lịng trung thành thương hiệu. Chấp nhận giả thuyết
TTH Tự thể
SKB Sự khác biệt
Sự khác biệt trong tính cách thương hiệu có ảnh hưởng dương cùng chiều lên yếu tố trung thành thương hiệu.
Chấp nhận giả thuyết
SGK Sự gắn kết
Yếu tố sự gắn kết với thương hiệu có tác động tích cực lên yếu tố trung thành thương hiệu.
Chấp nhận giả thuyết
(Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên phân tích hồi quy SPSS)
Phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng như sau: LTT = -2.345 + 0.451*TTH + 0.428*SGK + 0.325*SLC+0.270*SKB
Các nhân tố TTH, SGK, SLC và SKB đều có quan hệ cùng chiều với thang đo LTT. Như vậy nếu khách hàng đánh giá yếu tố TTH tăng lên 1 điểm thì yếu tố LTT sẽ tăng lên 0.451 điểm tương ứng với hệ số tương quan đã chuẩn hóa là 0.451. Nhân tố SGK có hệ số là 0.428 có nghĩa là khi khách hàng đánh giá yếu tố SGK cao hơn 1 điểm thì LTT sẽ tăng 0.428. Nếu khách hàng tăng SLC lên 1 điểm thì LTT sẽ tăng 0.325. Nếu khách hàng đánh giá SKB tăng lên 1 điểm thì LTT tăng 0.270.