Phân tích hàm hồi quy đa biến

 Đánh giá mức độphù hợp của mô hình hồi quy

Kết quả kiểm định tương quan cho thấy cả 5 yếu tố trong mô hình nghiên cứu đều có mối tương quan tuyến tính với sự hài lòng của khách hàng. Vì vậy, các biến được đưa vào hồi quy là phù hợp và tiếp đó ta sẽ đi kiểm tra sự phù hợp của mô hình.

Để đánh giá sự phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số xác định R² và R² điều chỉnh (Adjusted R square).

Bảng 20. Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy Tóm tắt mô hình

Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh

Sai sốchuẩn của ước

lượng

Giá trị Durbin-Wastson

1 0,884^a 0,781 0,773 0,30537 1,753

a. Các yếu tốdự đoán: (Hằng số), CT, SD, LI, NT, NV b. Biến phụthuộc: HL

(Nguồn: Kết quả xử lý sốliệu) Trong đó:

a- là các yếu tố dự đoán bao gồm quy trình cấp thẻ, sử dụng thẻ, Lợi ích của chương trình, quy trình nhận thưởng, thái độ nhân viên

b- biến phụ thuộc: Mức độ đánh giá chung của khách hàng về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chương trình KHTT của siêu thị Co.opmart Huế.

Dựa theo kết quảphân tích trên, cho thấy với mức ý nghĩa 0,05 thì hệsố R² điều chỉnh là 0,773 > 0,5, cho thấy độ phù hợp của mô hình là 77,3%. Hay nói cách khác, năm yếu tố trong mô hình giải thích được 77,3% sự biến thiên của mức độ đánh giá chung của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chương trình

Trường Đại học Kinh tế Huế

 Kiểm định độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội

Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương qua, tức là có hay không mối quan hệgiữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Giảthuyết đặt ra đó là : H0 : các hệsố βj= 0 H1: các hệsố βj #0

Tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai, ta có:

Mức ý nghĩacủa F bé hơn 0,05 do đó đủ cơ sởbác bỏgiảthiết hệsố xác định của tổng thểR²=0, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độ phù hợp của nó đãđược kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụthuộc mà ta đãđưa vào trong mô hình.

 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là trạngthái mà trong đó các biến độc lập có quan hệchặt chẽvới nhau và cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Do đó, để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế, phải xem xét hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập. Kết quảphân tích từbảng trên cho thấy hệsố phóng đại phương sai VIF nhỏ, nằm từ1,007 đến 1,298, ta có quy tắc quy tắc là khi VIF < 5 thì ít xảy ra đa công tuyến. Do vậy, có thể khẳng định rằng giữa các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến hay mối quan hệ giữa các biến độc lập khôngảnh hưởng đến kết quảcủa mô hình hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)

 Giả định tính độc lập của sai số

Đại lượng Durbin – Watson được dùng đểkiểm định tương quan của các sai số kềnhau. Giảthuyết khi tiến hành kiểm định này là:

H0: hệsố tương quan tổng thểcủa các phần dư bằng 0.

Thực hiện hồi quy cho ta kết quả vềtrị kiểm định d của Durbin –Watson trong bảng tóm tắt mô hình bằng 1,753. Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin – Watson

Trường Đại học Kinh tế Huế

phải nằm trong khoảng 1đến 3. Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giảthuyết không có tự tương quan.

Như vậy mô hình không vi phạm giả định vềhiện tượng tự tương quan.

 Kết quảphân tích hồi quy và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố.

Mô hình hồi quy được thiết lập với biến độc lập, các biến được đưa vào cùng lúc bằng phương pháp Enter để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05.

Bảng 21. Kết quảphân tích hồi quy

Mô hình

Hệsố chưa chuẩn hóa

Hệsố chuẩn

hóa T Mức ý nghĩa

Thống kê đa cộng

tuyến Beta Độlệch VIF

chuẩn

Beta

Hằng số -0,684 0,358 -1,910 0,058

CT 0,219 0,056 0,243 3,911 0,000 1,230

SD 0,240 0,051 0,301 4,719 0,000 1,298

LI 0,269 0,071 0,226 3,794 0,000 1,129

NT 0,230 0,076 0,190 3,021 0,003 1,263

NV 0,253 0,072 0,203 3,495 0,001 1,077

(Nguồn: Kết quả xử lý sốliệu SPSS) Phương trình hồi quy có dạng như sau:

HL = 0,243CT+ 0,301SD +0,226LI + 0,190NT + 0,203NV

Như vậy theo mô hình trên cả 5 nhân tố đều ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng của khách hàng về chương trình KHTT vì giá trị Sig.đều nhỏ hơn 0,05.

Yếu tố Sử dụng thẻ là yếu tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàngđối với chương trình KHTT. Hệsốhồi quy của nhân tốnày bằng 0,301. Điều này

Trường Đại học Kinh tế Huế

Yếu tố tác động mạnh thứ hai là Quy trình cấp thẻ, với hệ số hồi quy bằng 0,243 chứng tỏnếu trong trường hợp các biến khác không đổi, Quy trình cấp thẻ tăng lên một đơn vịthì giá trị trung bình sựhài lòng của khách hàng tăng lên 0,243 đơn vị.

Lợi ích của chương trình là yếu tố tác động mạnh thứ ba đến sự hài lòng của khách hàng. Với hệ số hồi quy bằng 0,226 có nghĩa khi các biến khác không đổi, nếu Lợi ích của chương trình tăng lên một đơn vị thì giá trị trung bình sự hài lòng của khách hàng về chương trình KHTTtăng lên 0,226 đơn vị.

Yếu tố tác động thứ tư là Thái độ của nhân viên, hệsốhồi quy của nhân tốnày bằng 0,203. Điều này chứng tỏ trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu yếu tố Thái độcủa nhân viên tăng lên một đơn vị thì giá trị trung bình sựhài lòng của khách hàng tăng lên 0,203 đơn vị.

Quy trình nhân thưởng: đây là nhântố tác động nhỏnhất trong mô hình. Với hệ số hồi quy bằng 0,190 có nghĩa khi các biến khác không đổi, nếu Quy trình nhận thưởngtăng lên một đơn vịthì giá trịtrung bình sựhài lòng của khách hàng về chương trình KHTT của siêu thịCo.opmart Huếsẽ tăng lên 0,190 đơn vị.

Như vậy, trong 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chương trình KHTT thì nhân tốSửdụng thẻcóảnh hưởng lớn nhất và nhân tốQuy trình nhận thưởngảnh hưởng yếu nhất.

2.4. Cảm nhận của khách hàng về chương trình KHTT tại siêu thịCo.opmart