Kết quả phân tích hồi quy

Sau khi chạy EFA và hệ số tương quan Pearson phù hợp, mô hình hồi quy có dạng:

QĐSU = β₀+ β₁* TH + β₂* GC + β₃* CLSP + β₄* SĐU + β₅* THQ + β₆* CCQ + β₇* PV Trong đó:

TH: Thương hiệu GC: Giá cả

CLSP: Chất lượng sản phẩm SĐU: Sự đáp ứng

THQ: Tính hiệu qủa CCQ: Chuẩn chủquan PV: Phục vụ

QĐSD: Quyết định lựa chọn sửdụng dịch vụQuản trịFanpage của Công ty TNHH MTV Philip Entertainment.

β_i: Hệsốhồi quy riêng từng phần tương ứng với các biến độc lập trên.

β_0:Hệsốchặn

Tiến hành phân tích hồi quy 1 biến phụ thuộc và 7 biến độc lập theo phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise).

Trường Đại học Kinh tế Huế

Model Summary^b

Model R R bình

phương

R bình phương hiệu chỉnh

Ước lượng sai sốchuẩn

Tương quan chuỗi bậc nhất

1 0,723^a 0,523 0,501 0,43703 2,189

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS và Excel) Theo hệ số tương quan hiệu chỉnh, mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng bởi 7 biến độc lập, giải thích được 50,1% biến động trong quyết định lựa chọn sửdụng dịch vụ Quản trị Fanpage của khách hàng tổ chức tại Công ty Philip Entertainment, còn 49,9% do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Mặt khác hệ số Durbin – Watson (tương quan chuỗi bậc nhất) là 2,189 thuộc [1,3] nên không có hiện tượng tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc trong mô hình.

2.3.4.2.2. Phân tích hồi quy

Sau lần chạy hồi quy thứ nhất, biến “Phục vụ” có hệ sốVIF = 2,899 ( >2) cho nên có xảy ra hiện tượng cộng đa tuyến trong mô hình. Chính vì vậy, tác giả đã loại đi biến “Phục vụ” và tiến hành chạy lại hồi quy lần hai như sau:

Bảng 2. 21: Kết quảphân tích hồi quy

Mô hình

Hệsố chưa chuẩn hóa

Hệsố

chuẩn hóa t

Mức ý nghĩa (Sig.)

Collinearity Statistics

B Độlệch

chuẩn

Beta Tolerance VIF

(Constant) -0,139 0,352 -0,394 0,694

TH 0,189 0,075 0,173 2,526 0,013 0,772 1,295

GC 0,230 0,065 0,236 3,530 0,001 0,810 1,235

CLSP 0,079 0,058 0,092 1,363 0,175 0,792 1,263

SDU 0,224 0,059 0,257 3,799 0,000 0,791 1,264

THQ 0,155 0,047 0,215 3,299 0,001 0,850 1,176

CCQ 0,146 0,049 0,190 2,964 0,004 0,883 1,132

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS và Excel) Các hệ số VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2 nên các biến không có hiện

Trường Đại học Kinh tế Huế

các biến độc lập “Thương hiệu”, “Giá cả”, “Sự đáp ứng”, “Tính hiệu quả”, “Chuẩn chủ quan” có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Tuy nhiên biến “Chất lượng sản phẩm” có mức ý nghĩa Sig. > 0,05. Vậy năm biến độc lập “Thương hiệu”, “Giá cả”, “Sự đáp ứng”,

“Tính hiệu quả”, “Chuẩn chủ quan” có khả năng sử dụng hệ số hồi quy để giải thích hay lượng hóa mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, song song loại biến

“Chất lượng sản phẩm” ra khỏi mô hình.

Bảng 2. 22: Tần sốcủa phần dư chuẩn hóa

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS và Excel) Từ đó, phương trình hồi quy theo hệsốchuẩn hóa có dạng như sau:

QĐSU = 0,173*TH + 0,236*GC + 0,257*SDU + 0,215*THQ + 0,190*CCQ

Nhìn vào mô hình hồi quy thấy được có 5 nhân tố là “Thương hiệu”, “Giá cả”,

“Sự đáp ứng”, “Tính hiệu quả”, “Chuẩn chủ quan” có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sửdụng dịch vụQuản trịFanpage của Công ty Philip Entertainment.

Giải thích:

Trường Đại học Kinh tế Huế

1

các biến khác không thay đổi thì “Quyết định sử dụng” biến động cùng chiều 0,173 đơn vị.

- Hệsố β₂ = 0,236 có nghĩ là khi biến “Giá cả” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không thay đổi thì “Quyết định sửdụng” biến động cùng chiều 0,173 đơn vị.

- Hệsố β₄ = 0,257 có nghĩ là khi biến “Sự đáp ứng” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không thay đổi thì “Quyết định sử dụng” biến động cùng chiều 0,257 đơn vị.

- Hệ số β₅ = 0,215 có nghĩ là khi biến “Tính hiệu quả” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không thay đổi thì “Quyết định sử dụng” biến động cùng chiều 0,215 đơn vị.

- Hệsố β₆ = 0,190 có nghĩ là khi biến “Chuẩn chủ quan” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không thay đổi thì “Quyết định sử dụng” biến động cùng chiều 0,190 đơn vị.

Kết quả, các biến độc lập đều ảnh hưởng đồng biến đến biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng”, quyết định sử dụng sẽ tăng lên khi một trong các yếu tố này tăng lên.

Từ đó, Công ty Philip Entertainment phải nắm được các yếu tố liên quan đến quyết định sửdụng đối với dịch vụQuản trịFanpage nhằm đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quảvà thỏa mãn các nhu cầu của khách hàng một cách tốt nhất giúp gia tăng nâng cao doanh thu của Công ty.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quảxây dựng mô hình nghiên cứu được mô tảqua hình như sau:

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS và Excel) Sơ đồ2. 11: Mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hướng đến quyết định lựa chọn sửdụng

dịch vụQuản trịFanpage của khách hàng tổchức tại Công ty Philip Entertainment Và trong mô hình hồi quy phân tích được ta thấy hệsốBeta chuẩn hóa của biến

“Sự đáp ứng” có giá trị 0,257 hệsốBeta chuẩn hóa lớn nhất trong tất cả các biến độc lập cho nên đây là nhân tố sẽ ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định sửdụng dịch vụcủa khách hàng; tiếp theo là biến “Giá cả”, “Tính hiêu quả”, “Thương hiệu”, “Chuẩn chủ quan” lần lươt theo thứtựgiảm dần.

Biến độc lập

Thương hiệu

Giá cả

Sự đáp ứng

Tính hiệu quả

Chuẩn chủ quan

Hệ số Beta chuẩn hóa

0,173

0,236

0,257

0,215

0,190

Quyết định lựa chọn sửdụng

dịch vụcủa khách hàng tổ chức tại Công ty

TNHH MTV Philip Entertainment 50,1%

Trường Đại học Kinh tế Huế

ANOVA

Model Sum of

Squares

df Mean Square F Sig.

1

Regression 27,610 6 4,602 24,093 0,000^b

Residual 25,211 132 0,191

Total 52,822 138

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS và Excel) Giá trị Sig. = 0,000 trong bảng kiểm đinh ANOVA là rất nhỏ nên có cơ sở để khẳng định mô hình hồi quy đạt được kết quả rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc “Quyết định sửdụng”.

2.3.5. Kiểm định One Sample T-Test đối với “Quyết định lựa chọn sử dụng dịch

Trong tài liệu Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đế quyết định sử dụng dịch vụ Quản trị Fanpage của khách hàng tổ chức tại Công ty Philip Entertainment trên địa bàn Thành phố Huế. (Trang 84-89)