CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kết quả kiểm định mô hình hồi qui và các giả thuyết
4.3.1 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi qui
Mô hình lý thuyết gồm 2 mô hình hồi qui, ta cần đánh giá và kiểm định từng mô hình hồi qui, sau đó mới đánh giá mô hình lý thuyết theo hệ số hồi qui tổng như đã trình bày trong chương 3.
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi qui ta sử dụng hệ số xác định điều chỉnh
. Hệ số này cho biết các biến độc lập có thể giải thích được bao nhiêu phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc. Kiểm định F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%.
4.3.1.1 Kết quả phân tích của mô hình hồi qui thứ nhất Biến độc lập: LT, SHL, NCCTT, CPCD, TCCQ.
Biến phụ thuộc: GKKH
Bảng 4.4: Bảng tóm tắt mô hìnhb
Mô
hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 .590a .348 .336 .51477 1.773
a: Biến dự đoán: (hằng số), LT, SHL, NCCTT, CPCD, TCCQ b: biến phụ thuộc: GKKH
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Bảng 4.4 cho kết quả về độ phù hợp của mô hình, hệ số xác định hiệu chỉnh R2 = 0.336 thể hiện các biến độc lập trong mô hình giải thích được 33.6% biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 4.5: Bảng kết quả phân tích ANOVA ANOVAb Mô hình
Tổng bình phương Df
Bình phương
trung bình F Sig.
1 Hồi qui 39.286 5 7.857 29.651 .000a
Phần dư 73.667 278 .265
Tổng 112.953 283
a. Biến dự đoán: (hằng số), TCCQ, LT, NCCTT, CPCD, SHL b. Biến phụ thuộc: GKKH
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Bảng 4.5 cho kết quả về kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi qui này. Ta có F = 29.651 với giá trị Sig. rất nhỏ (0.000). Như vậy, giả thuyết về sự bằng 0 của các hệ số hồi qui có thể được bác bỏ một các an toàn, hay nói cách khác mô hình hồi qui này phù hợp với dữ liệu.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hệ số hồi qui
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (hằng số) 1.589 .223 7.125 .000
LT .135 .045 .172 2.991 .003 .709 1.410
SHL .143 .053 .153 2.699 .007 .732 1.366
NCCTT -.151 .030 -.245 -4.998 .000 .980 1.021
CPCD .203 .047 .241 4.360 .000 .765 1.308
TCCQ .187 .051 .198 3.642 .000 .796 1.257
a. Biến phụ thuộc: GKKH
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Từ bảng 4.6 các giá trị của mức ý nghĩa quan sát (sig.) của các biến độc lập LT, SHL, NCCTT, CPCD, TCCQ đều < 0.05, điều đó có nghĩa là các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi qui (tác động đến biến phụ thuộc thông qua hệ số beta). Các hệ số beta tương ứng của các biến độc lập LT, SHL, CPCD, TCCQ đều dương cho thấy các biến này tác động thuận đến biến phụ thuộc và hệ số beta tương ứng của biến độc lập TCCQ mang dấu âm cho thấy biến này tác động nghịch đến biến phụ thuộc GKKH. Khi đó các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 đều được chấp nhận.
Hằng số của mô hình hồi qui (hệ số B) cũng đạt giá trị ý nghĩa trong mô hình với giá trị sig. = 0.000 < 0.05.
Kiểm tra lại các giả định hồi qui tuyến tính của mô hình hồi qui thứ nhất
- Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai không đổi: đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa giá trị dự đoán chuẩn hóa và giá trị phần dư chuẩn hóa (xem Hình 4.2, phụ
lục 3) cho thấy chúng phân tán ngẫu nhiên. Như vậy, hai giả định này không bị vi phạm.
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư: Đồ thị phân phối chuẩn phần dư chuẩn hóa (xem Hình 4.1, phụ lục 3) cho thấy đây là phân phối xấp xỉ chuẩn (trung bình gần) và độ lệch chuẩn gần bằng 1). Do đó, giả định này không bị vi phạm.
- Giả định về tính độc lập của sai số: hệ số Durbin – Watson = 1.773 (Bảng 4.4), vậy giả định này không bị vi phạm.
- Giả định không có tương quan giữa các biến độc lập: giá trị VIF của các biến độc lập trong bảng 4.6 đều < 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến, giả định không bị vi phạm.
Biểu diễn phương trình hồi qui thứ nhất
Gắn kết khách hàng = 1.589 + 0.172*Lòng tin + 0.153*Sự hài lòng – 0.245*Nhà cung cấp thay thế + 0.241*Chi phí chuyển đổi + 0.198*Tiêu chuẩn chủ quan
4.3.1.2 Kết quả phân tích của mô hình hồi qui thứ hai Biến độc lập: GKKH.
Biến phụ thuộc:YDCD.
Bảng 4.7: Bảng tóm tắt mô hìnhb Mô
hình R R2 R2 hiệu chỉnh
Độ lệch chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 .351a .123 .120 1.15530 1.852
a: Biến dự đoán: (hằng số), GKKH b: Biến phụ thuộc: YDCD
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Bảng 4.7 cho kết quả về độ phù hợp của mô hình, hệ số xác định hiệu chỉnh R2 = 0.120 thể hiện các biến độc lập trong mô hình giải thích được 12.0% biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 4.8: Bảng kết quả phân tích ANOVA Mô hình
Tổng bình phương Df
Bình phương
trung bình F Sig.
1 Hồi qui 52.832 1 52.832 39.583 .000a
Phần dư 376.388 282 1.335
Tổng 429.221 283
a. Biến dự đoán: (hằng số), GKKH b. Biến phụ thuộc: YDCD
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Bảng 4.8 cho kết quả về kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi qui này. Ta có F = 39.583 với giá trị Sig. rất nhỏ (0.000). Như vậy, giả thuyết về sự bằng 0 của các hệ số hồi qui có thể được bác bỏ một các an toàn, hay nói cách khác mô hình hồi qui này phù hợp với dữ liệu.
Bảng 4.9: Bảng hệ số kết quả hồi qui
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 5.101 .367 13.917 .000
GKKH -.684 .109 -.351 -6.292 .000 1.000 1.000
a. Biến phụ thuộc: YDCD
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Từ bảng 4.9 các giá trị của mức ý nghĩa quan sát (sig.) của các biến độc lập GKKH
< 0.05, điều đó có nghĩa là biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi qui (tác động đến biến phụ thuộc thông qua hệ số beta). Hệ số beta tương ứng của biến độc
lập GKKH âm cho thấy biến này tác động nghịch đến biến phụ thuộc YDCD. Khi đó giả thuyết H6 được chấp nhận.
Hằng số của mô hình hồi qui (hệ số B) cũng đạt giá trị ý nghĩa trong mô hình với giá trị sig. = 0.000 < 0.05.
Kiểm tra lại các giả định hồi qui tuyến tính của mô hình hồi qui thứ hai
- Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai không đổi: đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa giá trị dự đoán chuẩn hóa và giá trị phần dư chuẩn hóa (xem Hình 4.4, phụ lục 3) cho thấy chúng phân tán ngẫu nhiên. Như vậy, hai giả định này không bị vi phạm.
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư: Đồ thị phân phối chuẩn phần dư chuẩn hóa (xem Hình 4.3, phụ lục 3) cho thấy đây là phân phối xấp xỉ chuẩn (trung bình gần) và độ lệch chuẩn gần bằng 1). Do đó, giả định này không bị vi phạm.
- Giả định về tính độc lập của sai số: hệ số Durbin – Watson = 1.852 (Bảng 4.7), vậy giả định này không bị vi phạm.
- Giả định không có tương quan giữa các biến độc lập: giá trị VIF của biến độc lập là 1.000 < 10 (Bảng 4.9) nên giả định này không bị vi phạm.
Biểu diễn phương trình hồi qui thứ hai
Ý định chuyển đổi = 5.101– 0.351*Gắn kết khách hàng Xác định hệ số phù hợp mô hình tổng thể
( ) ( ) Trong đó:
- : hệ số xác định mô hình tổng thể
- : hệ số xác định mô hình hồi qui thứ nhất - : hệ số xác định mô hình hồi qui thứ hai Vậy độ phù hợp của mô hình tổng thể đạt 42.8%