4.4 .Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha sau khi đã phân tích EFA
4.5. Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
4.5.5. Kết luận hồi quy
Trọng số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized estimate) và (2) chuẩn hóa (Standardized estimate). Vì trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa (ký hiệu B trong SPSS), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Trọng số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là trọng số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Như vậy mơ hình nghiên cứu sẽ được điều chỉnh như sau:
Bảng 4.14: Mơ hình hồi qui
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê Student Sig. Hệ số kiểm định cộng tuyến tính
B Sai số Beta Tolerance VIF
(Hằng số) CC 1 TH PP .767 .202 3.805 .000 .322 .051 .348 6.311 .000 .672 1.487 .325 .059 .321 5.523 .000 .604 1.657 .121 .045 .141 2.665 .008 .734 1.363 a. Biến phụ thuộc: LTT
71
Giá trị cảm nhận
+0.34
Thương hiệu Lòng trung thành thương hiệu
+0.32
+0.14
Kênh phân phối
Hình 4.5: Kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu
Phương trình hồi quy với hệ số beta đã chuẩn hóa:
Lịng trung thành thương hiệu = 0.348 x Giá trị cảm nhận + 0.321 x Thương hiệu + 0.141 x Kênh phân phối
Mức độ tác động của các yếu tố vào biến phụ thuộc:
Giá trị cảm nhận tác động (dương) mạnh nhất đến lòng trung thành
thương hiệu (0.348).
Thương hiệu tác động (dương) đến lòng trung thành thương hiệu
(0.321).
Kênh phân phối tác động (dương) đến lòng trung thành thương hiệu
(0.141).