3.4 .Phân tích tƣơng quan và phân tích hồi quy
3.4.2 .Phân tích hồi quy
Tiến hành phân tích hồi quy đa biến với các biến độc lập là (1) Thiết kế trang web; (2) Độ an toàn; (3) Độ tin cậy; (4) Dịch vụ khách hàng; (5) Cảm nhận về giá. Kết quả thu đƣợc nhƣ sau:
Bảng 3.26: Tóm tắt mơ hình phân tích hồi quy
Model Summary
Model R
1 .788
a. Predictors: (Constant), Cảm nhận về giá, Thiết kế trang web, Độ an toàn, Dịch vụ khách hàng, Độ tin cậy
Bảng 3.27. Phân tích ANOVA ANOVAa Model Regression 1 Residual Total
a. Dependent Variable: Sự hài lòng của khách hàng
b. Predictors: (Constant), Cảm nhận về giá, Thiết kế trang web, Độ an toàn, Dịch vụ khách
hàng, Độ tin cậy
Từ bảng tóm tắt mơ hình hồi quy ta thấy hệ số R² hiệu chỉnh là 0.603, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng giải thích đƣợc 60,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Sự hài lịng”. Thống kê F đạt giá trị 35.312 đƣợc tính từ giá trị R² của mơ hình với mức ý nghĩa Sig = 0 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với dữ liệu đã khảo sát và có thể sử dụng đƣợc.
Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Hình 3.6. Biểu đồ phân tán
Từ biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) và phần dƣ chuẩn hóa (Standardized Residual) cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên. Vì vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Độ lớn của phần dƣ chuẩn hóa trên biểu đồ phân tán khơng tăng hoặc giảm cùng với giá trị dự đốn chuẩn hóa. Do đó, giả định phƣơng sai của sai số khơng đổi không bị vi phạm.
Hình 3.7. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Hình 3.8. Biểu đồ Q-Q Plot
Hình 3.7 và 3.8 cho thấy phân phối của phần dƣ là phân phối chuẩn. Do đó, giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
Bảng 3.28. Hệ số hồi quy Coefficientsa Model (Constant) Thiết kế trang web Độ an toàn 1 Độ tin cậy Dịch vụ khách hàng Cảm nhận về giá
a. Dependent Variable: Sự hài lòng của khách hàng
Từ bảng hệ số hồi quy có thể thấy các hệ số Beta đều mang dấu dƣơng thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy trên ảnh hƣởng tỷ lệ thuận tới sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ trực tuyến của website Batdongsan.com.vn, trong đó có 2 biến là Thiết kế trang web và Cảm nhận về giá có hệ số Sig > 0.05. Vì thế, khơng đƣa 2 biến này vào mơ hình để chạy lại.
Hệ số phóng đại tolerance thỏa mãn và phƣơng sai VIF đều nhỏ hơn 10 cho thấy hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra, chứng tỏ rằng các biến độc lập khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau.
Chạy lại mơ hình hồi quy khi đã loại bỏ biến “Thiết kế trang web” và “Cảm nhận về giá”
1 .781
a. Predictors: (Constant), Dịch vụ khách hàng, Độ tin cậy, Độ an tồn Bảng 3.30. Phân tích ANOVA_Lần 2 ANOVAa Model Regression 1 Residual Total a. Dependent Variable: Sự hài lòng của khách hàng
b. Predictors: (Constant), Dịch vụ khách hàng, Độ tin cậy, Độ an toàn
Bảng 3.31. Hệ số hồi quy_Lần 2 Coefficientsa Model (Constant) Độ an toàn 1 Độ tin cậy Dịch vụ khách hàng a. Dependent Variable: Sự hài lòng của khách hàng
Sau khi thực hiện phân tích hồi quy lần 2, các biến đều đạt mức ý nghĩa 5% (có giá trị Sig < 0.05), hệ số phóng đại tolerance thỏa mãn (> 0.0001) và phƣơng sai VIF đều có giá trị nhỏ hơn 10. Nhƣ vậy, các biến Độ an toàn (DAT), Độ tin cậy (DTC) và Dịch vụ khách hàng (DVKH) là các biến giải thích tốt cho thay đổi của biến phụ thuộc là Sự hài lịng (HL).
Nhận xét:
Từ phƣơng trình trên, có thể thấy “Độ tin cậy” là thành phần có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất (hệ số Beta = 0.507), tức là thành phần này có mức độ tác động lớn nhất đến “Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của website Batdongsan.com.vn”.
Tiếp theo, nhân tố tác động mạnh thứ hai đến “Sự hài lòng” của khách hàng là “Độ an toàn” (hệ số Beta = 0.243). Và nhân tố tác động mạnh thứ ba đến sự hài lòng là “Dịch vụ khách hàng” (hệ số Beta = 0.188).
Nhƣ vậy, khi thực hiện giao dịch trên website Batdongsan.com.vn, khách hàng coi trọng nhất là Độ tin cậy của trang web, tiếp đến là Độ an toàn và sau cùng là Dịch vụ khách hàng.