STT Biến quan sát Các nhân tố3
1 Nhìn chung, Anh/Chịr ất hài lịngđ ối với sản phẩmXMĐL. ,749 2 Anh/Chịsẽti ếp tục sửdụ ng XMĐL khi có nhu cầu. ,809 3 Anh/Chịsẽgiới thiệu XMĐL cho chủnhà/ngườithân/bạn bè sửdụ ng XMĐL. ,757
Eigenvalue = 1,788 Phương sai trích = 59,616%
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS20)
Sửdụng phương pháp phân tích nhân tốkhám phá đối với các biến phụthuộc thuđược kết quảcho thấy Eigenvalue = 1,788 > 1 thỏa mãn và tổng phương sai trích = 59,616% > 50% đã cho thấy các điều kiện phân tích nhân tốlà phù hợp với biến quan sát.
2.2.4 Phân tích hồi quy và tương quan
2.2.4.1. Mơ hình hồi quy:
Trong mơ hình phân tích hồi quy, biến phụthuộc là biến “Sựhài lòng”, các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từcác biến quán sát từphân tích nhân tốEFA. Mơ hình hồi quy có dạng:
Y =β 0 +β 1*X1β 2*X2 -β 3*X3 +β 4*X4 +β 5*X5 + ei
Gọi Y: là sựhài lòng của nhà thầu dân dụng vềsản phẩm xi măng Đồng Lâm X1: là Hìnhảnh cơng ty
X2: là Chất lượng cảm nhận X3: là Giá cả
X4: là Dịch vụkhách hàng X5: là Địa điểm bán hàng β0: hệsốchặn.
β1, β2, β3, β4,β 5: Hệsốhồi quy từng phần tươngứng với các biến độc lập. ei:là sai số của mơ hình hồi quy.
Đểkết quảhồi quy có giá trị, mơ hình hồi quy được xây dựng nên đạt một số điều kiện vềsựtương quan giữa các biến độc lập với biến phụthuộc, sựphù hợp với mơ hình, mơ hình khơng cóđa cộng tuyến và tựtương quan.
2.2.4.2. Phân tích tương quan Pearson
Mục đích chạy tương quan Pearson là nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập, vìđiều kiện đểhồi quy là trước nhất phải tương quan. Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tương quan chặt chẽvới nhau. Vấn đềcủa hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rờiảnh hưởng của từng biến một đến biến phụthuộc. Dấu hiệu nghi ngờdựa vào giá trịsig tương quan giữa các biến độc lập nhỏhơn 0,05 và giá trịtương quan Pearson lớn hơn 0,3. Khi gặp phải nghi ngờnày, cần chú ý đến đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệsốVIF).
Thực hiện phân tích hệsốtương quan Pearson: