CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Trước tiên, dùng hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan để xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Trong phân tích tương quan Pearson khơng có sự phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt thì cần lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008).
- Sau khi xác định được giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương
quan tuyến tính, người viết cụ thể mối quan hệ nhân quả này bằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội, với sự hài lịng khách hàng là biến phụ thuộc, các biến còn lại là biến độc lập.
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R2
- Sử dụng kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, sử dụng kiểm định T để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy.
- Đo lường mức độ đa cộng tuyến của mơ hình thơng qua phân tích hệ số
phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor), VIF < 10
- Đánh giá mức độ tác động mạnh hay yếu giữa các biến thông qua hệ số
Beta.
- Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin
cậy 95%)
Tóm tắt chương 3
Chương 3 giới thiệu chi tiết về quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu và các thang đo để đo lường các thành phần và kiểm định mơ hình. Phương pháp nghiên cứu gồm hai bước: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính thực hiện thơng qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp chuyên gia. Qua bước này, các thang đo nghiên cứu chính thức được xây dựng. Nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát lấy ý kiến khách hàng bằng bảng câu hỏi chính thức. Dữ liệu khảo sát được xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0
Và tiếp theo ở chương 4, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu chính thức và giải thích kết quả kiểm định các giả thuyết.