Kết quả phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các yếu tố tác động đến sự hài lòng và ý định mua lại của khách hàng trường hợp dịch vụ đặt phòng qua đại lý du lịch trực tuyến (OTA) (Trang 66 - 68)

4.5.1. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội các biến tác động đến sự hài lòng

4.5.1.1. Kết quả phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội

Bảng 4.7 dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến, hệ số 𝐑𝟐 hiệu

chỉnh là 0.596. Nghĩa là 59.6% biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lịng (SA) được giải

thích bởi 4 nhân tố độc lập: chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ, cảm nhận về giá cả. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu.

Bảng 4.7: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình

hình R 𝐑𝟐 𝐑𝟐 hiệu chỉnh Sai số chuẩn

ước lượng

Hệ số Durbin- Watson

1 .777a .603 .596 .46047 1.319

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu SPSS của tác giả

Bảng 4.8 kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mơ hình, giá trị F=84.423 với sig.= 0.000 < 0.05. Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể và có thể sử dụng được.

Bảng 4.8: Kiểm định độ phù hợp của mơ hình ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 71.600 4 17.900 84.423 .000b Phần dư 47.070 222 .212 Tổng 118.671 226 a. Biến phụ thuộc: SA

b. Dự báo (hằng số): PP, SYQ, SEQ, IQ

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu SPSS của tác giả

Bảng 4.9 kiểm định các giả thuyết của mơ hình hồi quy: các giá trị ở cột Sig. đều nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ 4 biến độc lập đều tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc sự hài lòng. Nghĩa là 4 giả thiết H1, H2, H3, H4 đều được chấp nhận.

Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Tuy nhiên trên thực tế với các đề tài nghiên cứu có mơ hình và bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽ khơng có đa cộng tuyến, Trong bài này hệ số phóng đại phương sai VIF đều < 2, chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.9: Kết quả phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội Coefficientsa

Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa

t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số -.037 .232 -.161 .872 SYQ .182 .065 .151 2.794 .006 .611 1.637 IQ .171 .053 .189 3.258 .001 .533 1.877 SEQ .132 .059 .129 2.239 .026 .538 1.860 PP .559 .070 .456 7.954 .000 .544 1.837 a. Biến phụ thuộc: SA

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu SPSS của tác giả

Phương trình hồi quy tuyến tính bội dạng chưa chuẩn hóa được viết như sau (do giá trị sig. của hằng số (constant) > 0.05 nên khơng đưa vào phương trình hồi qui):

Y = 0.182X1 + 0.171X2 + 0.132X3 + 0.559X4

Phương trình hồi quy tuyến tính bội theo hệ số Beta chuẩn hóa được viết như sau:

Y = 0.151X1 + 0.189X2 + 0.129X3 + 0.456X4

Phương trình hồi quy cho thấy, sự hài lịng của khách hàng chịu tác động dương bởi 4 yếu tố: chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ và cảm nhận về giá cả. Trong đó, cảm nhận về giá cả có tác động nhiều nhất đến sự hài lịng của khách hàng và chất lượng dịch vụ có tác động ít nhất.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các yếu tố tác động đến sự hài lòng và ý định mua lại của khách hàng trường hợp dịch vụ đặt phòng qua đại lý du lịch trực tuyến (OTA) (Trang 66 - 68)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(133 trang)