Model Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa
cộng tuyến B Sai số chuẩn hóa Beta Dung sai VIF 1 Hằng số ,675 ,406 1,664 ,103 Customer Segment ,423 ,084 ,491 5,024 ,000 ,995 1,005 Value Propositio n ,407 ,067 ,596 6,101 ,000 ,995 1,005 Hệ số R2 điều chỉnh: 0,535 Durbin–Watson: 1,950 F = 29,194 (sig = 0,000)
Biến phụ thuộc: Customer-centric focus
Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS
Kết quả hồi quy tại Bảng 4.38 cho thấy:
Chỉ số R2 hiệu chỉnh là 0,535, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với dữ liệu thu thập, biến Customer-centric focus được giải thích trong mơ hình là 53,5% (> 50%) bởi các biến độc lập Customer Segment; Value Proposition. Như vậy, mức độ phù hợp của mơ hình là tương đối cao.
Đồng thời, kết quả này cần được kiểm chứng tự tương quan thông qua phép thử Durbin-Watson. Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan vì 1 <D = 1,950 <3
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy phép kiểm định F có giá trị 29,194 với Sig. = 0,000 chỉ ra rằng mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu. Ngồi ra giá trị dung sai trên 0,10 và VIF cũng dưới 2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố độc lập với nhau.
Từ bảng 4.38, ta cũng thấy các hệ số hồi quy qua kiểm định t đều có mức ý nghĩa sig. < 0,05. Vậy, có mối quan hệ tuyến tính giữa mỗi biến độc lập với biến phụ thuộc, nghĩa là các biến độc lập đưa vào mơ hình đều giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Vì vậy, với tất cả các kiểm định kết quả, chúng ta thấy mơ hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu thu thập được và có ý nghĩa thống kê. Ta có một mơ hình hồi quy với hệ số beta chuẩn hóa như hình 4.2 bên dưới. Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến độc lập nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến phụ thuộc. Theo đó, các yếu tố tác động đến Customer-centric focus lần lượt mạnh nhất là Value Proposition với hệ số beta = 0,596 và tác động yếu nhất Customer Segment với beta = 0,491.
Hình 4.2. Mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến Customer-centric focus
4.6.3. Mơ hình 3: Các yếu tố ảnh hưởng đến Ecosystem
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính giữa biến phụ thuộc
Ecosystem, với các biến độc lập Key Partnership; Channels; Customer Segment và
Value Proposition mối tương quan tuyến tính giữa các biến này cần phải được xem xét. Hệ số tương quan Pearson nhằm để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.