Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho 2 biến giống như phần kiểm định đã thực hiện ở phần 4.2 với hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập và biến phụ thuộc là0.692 và 0.811, đều thỏa mãn lớn hơn 0.6.
Bảng 4.27: Kết quả phân tích hồi quy khi kiểm định lại giả thuyết H1 Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .434a .188 .187 .83659
a. Predictors: (Constant), INVOL
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 251.649 1 251.649 359.556 .000b
Residual 1086.925 1553 .700
Total 1338.574 1554
a. Dependent Variable: SATIS b. Predictors: (Constant), INTER
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3.345 .097 34.479 .000 INTER .344 .018 .434 18.962 .000
a. Dependent Variable: SATIS
Nguồn SPSS
Dễ nhận thấy ở bảng ANOVA khi hồi quy theo phương pháp trung bình, mô hình nghiên cứu hoàn toàn có tính logic, liên quan và có ý nghĩa thống kê bởi hệ số F rất lớn và Sig rất nhỏ.
Dựa vào bảng Hệ số tương quan ta có phương trình hồi quy:
SATIS = 3.345 + 0.434*INTER
Giải thích ý nghĩa hệ số hồi quy: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu
biến INTERtăng một đơn vị thì biến SATIS tăng 0.434 đơn vị. Điều này có nghĩa hai biến Sự chủ động tương tác của doanh nghiệp với khách hàngvà Sự thỏa mãn của khách hàng có mối tương quan thuận, nếu muốn tăng mức độ thỏa mãn của khách hàng doanh nghiệp cần tăng cường tương tác với họ.
Phân tích tương tự, có kết quả chạy hồi quy cho giả thuyết H2 như sau:
Bảng 4.28: Kết quả phân tích hồi quy khi kiểm định lại giả thuyết H2 Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate 1 .253a .064 .064 .89962 a. Predictors: (Constant), STG_6. ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 86.219 1 86.219 106.535 .000b
Residual 1256.047 1552 .809
Total 1342.266 1553
a. Dependent Variable: SATIS b. Predictors: (Constant), STG_6
Coefficients
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 4.408 .075 59.118 .000 STG_6 .166 .016 .253 10.322 .000
a. Dependent Variable: SATIS
Nguồn SPSS
Như vậy, phương trình hồi quy cho H2 thu được như sau:
SATIS = 4.408 + 0.253*STG_6
Tương tự như kết quả phân tích nhân tố ban đầu, khi Sự chủ động tham gia vào sản xuất sản phẩm của khách hàng tăng 1 đơn vị thì Sự hài lòng của họ tăng 0.253 đơn vị.
Bảng 4.29: Kết quả phân tích hồi quy khi kiểm định lại giả thuyết H3 Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .436a .190 .190 .83625
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 252.806 1 252.806 361.509 .000b
Residual 1076.934 1540 .699
Total 1329.740 1541
a. Dependent Variable: SATIS b. Predictors: (Constant), INVOL
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3.224 .103 31.281 .000 INVOL .387 .020 .436 19.013 .000
a. Dependent Variable: SATIS
Nguồn SPSS
Các số liệu ở bảng ANOVA khi hồi quy theo phương pháp trung bình, mô hình nghiên cứu hoàn toàn có tính logic, liên quan và có ý nghĩa thống kê bởi hệ số F rất lớn và Sig rất nhỏ.
Dựa vào bảng Hệ số tương quan ta có phương trình hồi quy cho giả thuyết H3:
SATIS = 3.224 + 0.436*INVOL
Giải thích ý nghĩa hệ số hồi quy: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu
biến INVOLtăng một đơn vị thì biến SATIS tăng 0.436 đơn vị. Điều này cho thấy hai biến nói trên có tương quan cùng chiều, muốn tăng Sự thỏa mãn của khách hàng cần tăng cường Sự tham gia của họ.