Bảng 3.22: Hệ số xách định R – Square và ANOVA (hồi quy mô hình chất lượng
cảm nhận và danh tiếng thương hiệu)
Model Summary
Model R R
Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .645a .416 .413 .87362
ANOVAb
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
Regression 96.769 1 96.769 126.792 .000a Residual 135.851 178 .763 1 Total 232.620 179 a. Predictors: (Constant), chatluongcamnhan
b. Dependent Variable: danhtiengthuonghieu
Bảng trên cho chúng ta thấy, hệ số xác định điều chỉnh Adjusted R – Square là 0.413, nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu ở mức 41.3%, hay có thể
nói rằng biến thiên của biến “chất lượng cảm nhận của sản phẩm” giải thích được
41.3% sự biến thiên của “danh tiếng thương hiệu”. Giá trị sig rất nhỏ cho thấy
chúng ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0: cho rằng R = 0 với độ tin cậy rất cao
(99%), mô hình hồi quy tuyến tính bội của chúng ta là phù hợp với dữ liệu thu thập được, chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp.
Bảng 3.23: hệ số hồi qui phương trình danh tiếng thương hiệu
Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) .363 .458 .792 .429 1 chatluongcamnhan .927 .082 .645 11.260 .000
a. Dependent Variable: danhtiengthuonghieuu
Với biến danh tiếng thương hiệu, cũng tương tự ta có thể tính bằng cách lấy
trung bình của ba mục hỏi: “là thương hiệu an toàn, vì sức khỏe cộng đồng”, “là một thương hiệu uy tín”, “là một thương hiệu chất lượng”. Khi tiến hành hồi qui
biến danh tiếng thương hiệu theo biến chất lượng cảm nhận, ta có phương trình hồi
qui sau:
Với Y2 là danh tiếng thương hiệu.
Trong bảng Coefficients, giá trị sig ứng với hệ số hồi qui của mô hình rất nhỏ, do
vậy ta có thể bác bỏ giả thiết rằng hệ số hồi qui của mô hình không có ý thống kê. Hệ số này cho biết muốn tăng được danh tiếng thương hiệu cho công ty thì cần phải tăng chất lượng cảm nhận.
Kỳ vọng dương về sự tác động của chất lượng cảm nhận lên danh tiếng của thương hiệu được chấp nhận.