CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.1.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
*Phân tích hệ số tương quan Pearson
Sau khi kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo, các nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị nhân tố được kiểm định là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Bảng 4.16. Kết quả hệ số tương quan
QD ND NG SL NT CQ KN
QD Tương quan Pearson 1 0.716** 0.648** 0.646** 0.638** 0.720** 0.701**
Sig. (2 phía) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
ND Tương quan Pearson 0.716** 1 0.514** 0.519** 0.494** 0.622** 0.538**
Sig. (2 phía) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
NG Tương quan Pearson 0.648** 0.514** 1 0.390** 0.503** 0.561** 0.510**
Sig. (2 phía) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
SL Tương quan Pearson 0.646** 0.519** 0.390** 1 0.436** 0.412** 0.507**
Sig. (2 phía) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
NT Tương quan Pearson 0.638** 0.494** 0.503** 0.436** 1 0.478** 0.468**
Sig. (2 phía) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CQ Tương quan Pearson 0.720** 0.622** 0.561** 0.412** 0.478** 1 0.531**
Sig. (2 phía) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
KN Tương quan Pearson 0.701** 0.538** 0.510** 0.507** 0.468** 0.531** 1 Sig. (2 phía) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023
Trước khi kiểm định mô hình, kiểm định hệ số tương quan Pearson được
sử dụng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.Các giá trị hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Quyết định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch quốc tếđều có ý nghĩa ở mức 99%
(sig<0.001). Giá trị tương quan giữa biến phụ Quyết định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch quốc tế với các biến độc lập chạy từ 0.638 đến 0.720. Các biến độc lập phù hợp để đưa vào mô hình giải thích cho biến phụ thuộc Quyết định đặt phòng của khách hàng.
* Đánh giá độ phù hợp mô hình
Kết quả cho thấy ý nghĩa của R2hiệu chỉnh = 0.787 (sig <0.001) có nghĩa là 78,7% sự thay đổi của biến phụ thuộc quyết định vay vốn của khách hàng có thể được giải thích bởi mô hình hồi quy với 6 biến độc lập.
Bảng 4.17. Chỉ tiêu đánh giá sự phù hợp mô hình hồi quy
Mô hình R R2 R2điều chỉnh Độ lệch chuẩn của
ước lượng
Hệ số Durbin – Watson
1 0.891a 0.793 0.787 0.27058 2.201
Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023
Hệ số Durbin-Wattson = 2,201 nằm trong khoảng từ 1-3,do đó có thể kết luận rằng không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập. Kết quả phân tích ANOVA cho thấy kiểm định F của mô hìnhđược lựa chọn là 130.302 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99% (sig ≤0.001). chứng tỏ mô hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc trong mô hình.
Bảng 4.18. Bảng phân tích phương sai ANOVA
Mô hình Tổng bình Df Bình phương
trung
F Sig,
1
Hồi quy 57.238 6 9.540 130.302 0.000b
Số dư 14.935 204 0.073
Tổng 72.173 210
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023)
* Ước lượng mô hình hồi quy mẫu
Các biến độc lập có tương quan đến biến phụ thuộc, phù hợp để đưa vào mô hình giải thích cho biến phụ thuộc Quyết định đặt phòng của khách hàng.
Bảng 4.19. Kết quả hệ số hồi quy
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
Chuẩnhóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1
Hằng số 0.297 0.134 2.222 0.027
SL 0.168 0.031 0.214 5.369 0.000 0.638 1.566
ND 0.162 0.040 0.184 4.028 0.000 0.488 2.050
NT 0.137 0.033 0.165 4.104 0.000 0.624 1.602
NG 0.121 0.037 0.139 3.291 0.001 0.571 1.751
KN 0.159 0.032 0.214 5.012 0.000 0.557 1.796
CQ 0.213 0.039 0.247 5.517 0.000 0.505 1.980
Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023
Kết quả cho ta thấy mô hình với các biến độc lập: SL, ND, NT, NG, KN, CQ có mức ý nghĩa sig ≤ 0.05 với biến phụ thuộc nên 6 biến độc lập tương quan và có ý nghĩa với biến phụ thuộc Quyết định đặt phòng của khách hàng (QD) với độ tin cậy trên 95%.
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF), có liên hệ nghịch đảo với độ chấp nhận. Quy tắc khi VIF vượt quá 10 là có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Ta thấy, hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy không có đa cộng tuyến xảy ra.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa có dạng:
QD = 0.297 + 0.168 * SL +0.162* ND +0.137 * NT +0.121 *NG +0.159 *KN
+0.213 *CQ+ e
* Phân phối chuẩn phần dư
Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.986 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.1. Đồ thị Histogram của phần dư đã chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023)
Các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2. Đồ thị P-P Plot của phần dư đã chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023)
Phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường tung độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.3. Đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023)
Tóm lại, các kết quả kiểm định trên cho thấy, các giá trị trong mô hình hồi quytuyến tính không bị vi phạm. Vì thế, cho phép khắng định mô hình hồi quy và các giả thuyết đã được kiểm định trong nghiên cứu này được chấp nhận.