Để tiến hành hồi quy tuyến tính bội, các biến được đưa vào mô hình bằng phương pháp Enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng bằng phương pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tương ứng của giá
trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2. Công cụ chẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong
dữ liệu là hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF), quy tắc
là khi VIF lớn hơn 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng & Chu
Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính lần thứ nhất như sau (phụ lục 5):
Ta có: R2 hiệu chỉnh = 0.746 < R2 = 0.752, ta dùng R2 hiệu chỉnh để đánh
giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Con số trên cho biết mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 74.6%.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình có thể thấy các giá trị Beta đều khác 0, để xác định được mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách có thể phân ra thành hai nhóm sau:
+ Những giá trị Beta khác 0 có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05), có 3 yếu tố được ghi nhận lần lượt theo hệ số hồi quy chuẩn hóa (ß) là:
Mức độ tin cậy: ß = 0.599
Cảnh quan tự nhiên: ß = 0.163
+ Những giá trị Beta khác 0 không có ý nghĩa thống kê (Sig > 0.05), có 1 yếu tố Cơ sở vật chất – phương tiện hữu hình với hệ số ß = - 0.016. Về mặt lý
thuyết thống kê, yếu tố này không được lựa chọn là yếu tố quyết định dẫn đến sự
hài lòng của du khách. Trong thực tế, có thể sự hài lòng của du khách có chịu ảnh hưởng của yếu tố này nhưng chưa đủ mạnh.
Như vậy, những yếu tố được giữ lại trong mô hình gồm: (1) mức độ tin
cậy, (2) cảnh quan tự nhiên, (3) sự đáp ứng các dịch vụ. Từ đó, mô hình hồi quy
mới có hệ số chuẩn hóa là ß’ có dạng sau:
Y = ß’0 + ß’1 * NT1 + ß’3 * NT3 + ß’4 * NT4
Trong đó:
Y: Sự hài lòng của du khách
NT1: Mức độ tin cậy
NT3: Cảnh quan tự nhiên NT4: Sự đáp ứng các dịch vụ
Sau đây là kết quả hồi quy lần hai (phụ lục 6):
Bảng 4.25: Bảng Model Summary trong phân tích hồi quy lần hai
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .867a .752 .747 .27776 1.622
Bảng 4.26: Bảng ANOVA trong phân tích hồi quy lần hai
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 36.766 3 12.255 158.846 .000a
Residual 12.113 157 .077
1
Hệ số xác định hiệu chỉnh R2 là 0.747, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu đến 74.7%, con số này còn nói lên rằng mối
quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập khá chặt chẽ: 3 biến độc lập góp
phần giải thích 74.7% mức độ hài lòng của du khách nội địa du lịch tại Nha
Trang.
Kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Theo kết quả bảng ANOVA (bảng 4.25), ta thấy
kiểm định F có Sig = 0.000a, chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp
với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Tất cả các giá trị VIF (bảng 4.27) đều nhỏ hơn 2 cho biết hiện tượng đa
cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến mô hình.
Mô hình cũng đáp ứng điều kiện về phần dư, phần dư có phân phối xấp xỉ
Hình 4.2: Đồ thị phần dư
Nhìn vào bảng dưới, ta thấy Sig của kiểm định hệ số tương quan hạng
tổng thể lớn hơn mức ý nghĩa 0.05, do đó có thể nói phương sai của sai số không thay đổi.
Bảng 4.27: Kiểm định Spearman cho tương quan giữa các biến độc lập của mô
hình và ABScuare
du khach hoan toan tin tuong
khi du lich tai Nha Trang
du khach hoan toan hai long ve canh quan tu nhien cua
Nha Trang
du khach hoan toan hai long ve su dap ung cac dich vu du lich cua Nha Trang
Correlation
Coefficient -.198 *
-.068 -.131
Spearman's rho ABScuare
Sig. (2-tailed) .062 .388 .098
Đại lượng thống kê Durbin – Watson = 1.622 gần bằng 2 nên các phần dư
trong mẫu không có tương quan với nhau (bảng 4.24).
Bảng 4.28: Hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình
Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) -.254 .197 -1.293 .198
du khach hoan toan tin tuong khi du lich tai Nha Trang
.527 .038 .597 13.980 .000 .865 1.155
du khach hoan toan hai long ve canh quan tu nhien cua Nha Trang
.165 .045 .159 3.666 .000 .841 1.190
1
du khach hoan toan hai long ve su dap ung cac dich vu du lich cua Nha Trang
.366 .042 .377 8.772 .000 .853 1.173
a. Dependent Variable: du khach hoan toan hai long ve dich vu du lich cua Nha Trang
Kết quả cho thấy các hệ số ß’ đều khác 0 và Sig > 0.05, chứng tỏ các thành phần trên đều ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách. Trong đó, mức độ tin cậy ảnh hưởng nhiều nhất đến sự hài lòng với ß’ = 0.597, khi du khách đánh giá yếu
tố mức độ tin cậy tăng hay giảm 1 đơn vị thì mức độ hài lòng của họ tăng hay
giảm 0.597 đơn vị. Trong khi đó, sự đáp ứng các dịch vụ có ß’ = 0.377 và cảnh
quan tự nhiên có ß’ = 0.159.
Từ kết quả trên, phương trình hồi quy được viết như sau:
Mức độ hài lòng = 0.597 * mức độ tin cậy + 0.377 * sự đáp ứng + 0.159 *
Kết luận:
Sau khi phân tích nhân tố, bốn nhân tố được đưa vào mô hình là (1) mức độ tin cậy, (2) cơ sở vật chất – phương tiện hữu hình, (3) cảnh quan tự nhiên, (4) sự đáp ứng các dịch vụ. Sau khi phân tích hồi quy, thành phần cơ sở vật chất –
phương tiện hữu hình bị loại bỏ do không đủ tiêu chuẩn (Sig > 0.05) nên giả
thuyết H2 bị bác bỏ với mức ý nghĩa thống kê 5%. Các thành phần còn lại có Sig
= 0.000 nên các giả thuyết H1, H3, H4 được chấp nhận với mức ý nghĩa 5%.
Tóm lại, với kết quả phân tích trên ta thấy mô hình nghiên cứu hoàn toàn phù hợp với dữ liệu và khẳng định có mối liên hệ đồng biến giữa các biến độc lập
và biến “mức độ hài lòng” của du khách nội địa khi du lịch tại Nha Trang.