Mơ hình Các biến đƣợc đƣa vào Các biến bị loại bỏ Phƣơng pháp
1
Độ tin cậy Độ đáp ứng
Năng lực phục vụ Sự đồng cảm
Phƣơng tiện hữu hình Giá cả dịch vụ
Enter
b. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng của khách hàng cá nhân
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
1 0,934a 0,873 0,869 0,114
a. Biến dự đoán: (Hằng số), Giá cả dịch vụ, Phương tiện hữu hình, Độ tin cậy, Sự đồng cảm, Năng lực phục vụ, Độ đáp ứng
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với mức ý nghĩa 0,05. Hệ số R2 = 0.873 có nghĩa là có khoảng 87,3% sự hài lịng của khách hàng cá nhân đƣợc giải thích với 6 biến độc lập là: độ tin cậy, độ đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm, phƣơng tiện hữu hình và giá cả dịch vụ. Cịn lại 12,7% sự hài lòng của khách hàng cá nhân đƣợc giải thích bằng các yếu tố khác.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 2.14: Phân tích phƣơng sai (hồi quy) ANOVAb
Mơ hình Tổng các bìnhphƣơng df Bình phƣơngtrung bình F Sig.
1 Phần hồi quy 16,582 6 2,764 212,490 0,000a
Phần dƣ 2,406 185 0,013
Tổng cộng 18,988 191
a. Biến dự đoán: (Hằng số), Giá cả dịch vụ, Phương tiện hữu hình, Độ tin cậy, Sự đồng cảm, Năng lực phục vụ, Độ đáp ứng
Bảng 2.15: Hệ số hồi quy sử dụng phƣơng pháp EnterHệ số hồi quya