7. KẾT CẤU LUẬN VĂN
3.4.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Sau khi dùng phƣơng pháp hồi qui để nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc trong bộ dữ liệu mẫu thì chỉ có 4 biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc đó là biến tin cậy, đáp ứng, uy tín thƣơng hiệu và giá cả. Mô hình đƣợc chọn có hệ số xác định R2 = 0.508 điều này có nghĩa mô hình đã giải thích đƣợc 50,8% biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng.
3.4.3.1. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Giả thiết H0: β1 = β2 = β3= β4 = β5 = 0 Giả thiết H1: Có ít nhất 1 hệ số β khác 0
Tiến hành hồi qui đã giúp nghiên cứu về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng và các biến độc lập tin cậy, đáp ứng, cảm thông, uy tín thƣơng hiệu và giá cả nh m xem xét biến Sự hài lòng của khách hàng có liên hệ tuyến tính với tập hợp các biến độc lập hay không. Giá trị thống kê F là một kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta thấy F =44.477
với sig rất nhỏ = 0.000 < 0.05 chứng tỏ chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết cho r ng tất cả các hệ số hồi quy b ng 0, nghĩa là mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng đƣợc.
3.4.3.2. Dò tìm sự vi phạm các giả thiết cần thiết trong hồi quy tuyến tính
- Giả định liên hệ tuyến tính
Đồ thị cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong vùng xung quanh đƣờng thẳng qua tung độ 0. Nhƣ vậy có thể kết luận là mô hình tuyến tính.
-Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Hình 3.7: Biểu đồ phân phối chu n phần dƣ
Dựa vào biểu đồ tần số Histogram có thể nói phân phối chu n của phần dƣ xấp xỉ chu n (Mean= 1.99E-15) và độ lệch chu n Std.Dev = 0.989 tức là gần b ng 1. Do đó có thể kết luận giả thiết phân phối chu n của phần dƣ không bị vi phạm.
Biểu đồ P-P plot cũng cho ta thấy các điểm quan sát không phân tán xa đƣờng thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thiết phân phối chu n không bị vi phạm.
-Giả định về tính độc lập của sai số ( hay không có sự tương quan giữa các phần dư)
Tự tƣơng quan là sự tƣơng quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát đƣợc sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian.Có nhiều lý do dẫn đến hiện tƣợng tự tƣơng quan nhƣ các biến có ảnh hƣởng không đƣợc đƣa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, sai số trong đo lƣờng các biến… điều này cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mô hình. Đại lƣợng thống kê Durbin-Watson có thề dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau.
Kiểm định giả thiết:
Ho : hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ b ng 0 H1 : hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ khác 0
Trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin – Watson, ngƣời ta thƣờng áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản sau:
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tƣơng quan.
Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan dƣơng.
Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan âm.
Qua bảng 3.14 giá trị của Durbin-Watson là d = 1.861 nên có thể kết luận r ng mô hình không có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
- Giả định không có mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Cuối cùng, trong mô hình hồi quy bội chúng ta đã giả định giữa các biến giải thích không có đa cộng tuyến tức là giữa các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyên, một thƣớc đo đƣợc sử dụng nhiều nhất là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF.
Bây giờ chúng ta kiểm tra khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập:
+ VIF <2: Hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hƣởng không đáng kể đến mô hình.
+ 2≤ VIF ≤ 10: Hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hƣởng đáng kể đến mô hình.
+ VIF > 10: Dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Nhìn vào bảng 3.14 ta thấy tất cả các giá trị VIF đều < 2: Hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hƣởng không đáng kể đến mô hình.
Kết luận:
Từ tất cả các kiểm định trên ta có thể thấy r ng mô hình hồi quy đƣợc lựa chọn là phù hợp. Kết quả hồi quy nhƣ sau:
HL = 0.369* UTTH + 0.247* DU + 0.188* TC + 0.182* GC + 0.093* CT
Cụ thể:
Sự hài lòng của khách hàng = 0.369* uy tín thƣơng hiệu + 0.247* sự đáp ứng + 0.188* sự tin cậy + 0.182* giá cả + 0.093* cảm thông.