- Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter với phần mềm SPSS.
Mô hình hồi quy có dạng như sau:
Yi=0+1X1i+2X2i+ … +pXni+i
Trong đó:
Yi : Biến phụ thuộc : Mức độhài lòng của khách hàng về CLDVĐT 0: Hệsố chặn.
i : Hệsố hồi quy thứ i (i =1, n). i: Sai số biến độc lập thứ i. Xi: Biến độc lập ngẫu nhiên.
3.2.4.Kiểm định mô hình.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Cặp giả thiết nghiê n cứu:
H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Mức ý nghĩa kiểm định là 5%
Nguyên tắc chấp nhận giả thiết: Nếu Sig <= 0,05: Bác bỏ giả thiết Ho
Sig > 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết Ho.
Kiểm định đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy, và làm giảm trị thống kê của kiểm định ý nghĩa của chúng.
Dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến:
- Hệ số phóng đại phương sai (VIF) vượt quá 10
- Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao, nếu > 0,8 thì chắc chắn có đa cộng tuyến.
- Dấu của hệsốhồi quy khác với dấu kỳvọng. - Kiểm định sự tương quan, hệsốDurbin Wastion.
Sau khi thu thập dữ liệu tác giả tiến hành mã hóa, làm sạch và cuối cùng xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 16 để sẵn sàng cho việc phân tích.