Model Summaryb
Model R R Square Adjusted
R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .791a .626 .608 .33259 1.651
a. Predictors: (Constant), KNDU, THH, NLPV, TAT, MDTC, X b. Dependent Variable: NDC
(Nguồn: Kết quảxửlí sốliệu)
Kết quảphân thích cho thấy hệsốxác định R 2 = 60.8%, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữliệu là 60.8%. Giá trịR 2 cho biết rằng các biến độc lập trong mơ hình có thểgiải thích được 60.8% sựthay đổi của biến phụ thuộc.
Đểkiểm định độphù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta có giá trịSig. kiểm định F bằng 0.000 <0.05, bước đầu cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữliệu và có thểsửdụng được.
2.3.5.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Theo kết quảcủa Bảng hệsốhồi quy bộiởphụlục thì hệsốphóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tốcó giá trịtừ1.158 đến 1.774 đều nhỏhơn 2, chứng tỏmơ
hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó mối quan hệgiữa các biến độc lập khôngảnh hưởng đáng kể đến kết quảgiải thích mơ hình hồi quy.
Kết quảphân tích cho thấy Sig. kiểm định t hệsốhồi quy của biến độc lập X và TAT lớn 0.05, do đó 2 biến độc lập này khơng có ý nghĩa giải thích cho biến phụthuộc nên bịloại khỏi mơ hình.
2.3.5.3 Mơ hình hồi quy bội
Phương trình hồi quy bội:
Sựhài lịng của khách hàng = 0.337*THH + 0.311*NLPV + 0.309*MDTC+ 0.276*KNDU Với: THH: Tính hữu hình NLPV: Năng lực phục vụ MDTC: Mức độtin cậy KNDU: Khảnăng đápứng
Kết quảkiểm định giảthuyết của các hệsố đều có sựtương quan cùng chiều với sựhài lịng của khách hàng.
2.3.6Phân tích hoạt động marketing thơng qua đánh giá của khách hàng vềcông ty D u lịch X anh Việt
2.3.6.1 Phân tích vềmức độtin cậy thơng qua đánh giá của khách hàng vềcông ty Dulịch Xanh Việt lịch Xanh Việt