Đối với những trường hợp chưa hiểu rõ cách thức phân tích và đọc kết quả hồi quy bội trên phần mềm SPSS, người học có thể tham khảo và thực hiện theo các hướng dẫn chi tiết trong bài viết này.
Khi tiến hành lần lượt các bước theo hướng dẫn, kết quả thu được là bảng Coefficients, trong đó cung cấp các thông tin cần thiết cho việc phân tích hồi quy, bao gồm giá trị sig của kiểm định t, hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa B và hệ số hồi quy đã chuẩn hóa Beta, tương tự như ví dụ minh họa. Các biến được đưa vào phân tích trong bảng này bao gồm:
- Các biến độc lập là giá cả sản phẩm, khuyến mãi, chất lượng sản phẩm và dịch vụ sau mua hàng,
- Trong khi biến phụ thuộc là mức độ hài lòng của khách hàng.
Dựa trên kết quả ước lượng, có thể nhận thấy rằng ngoại trừ biến Giá cả sản phẩm có hệ số hồi quy mang giá trị âm, các biến độc lập còn lại đều có hệ số hồi quy dương. Tuy nhiên, trước khi đưa ra nhận định về chiều tác động của các hệ số hồi quy, cần ưu tiên xem xét giá trị sig của kiểm định t nhằm đánh giá ý nghĩa thống kê của từng biến.
– Cụ thể, khi giá trị sig của kiểm định t nhỏ hơn 0.05, có thể kết luận rằng biến độc lập CÓ ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc, và khi đó mới xem xét dấu của hệ số hồi quy. Hệ số hồi quy dương phản ánh mối quan hệ cùng chiều giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, tức là khi biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc cũng có xu hướng tăng. Ngược lại, hệ số hồi quy âm thể hiện mối quan hệ ngược chiều, nghĩa là sự gia tăng của biến độc lập dẫn đến sự suy giảm của biến phụ thuộc.
– Trong trường hợp giá trị sig của kiểm định t lớn hơn 0.05, biến độc lập được xem là KHÔNG có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc. Do đó, dù hệ số hồi quy mang dấu âm hay dương thì cũng không có cơ sở để diễn giải chiều tác động, bởi về bản chất biến này không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.
Quan sát bảng kết quả cho thấy biến Giá cả sản phẩm có giá trị sig của kiểm định t nhỏ hơn 0.05, đồng thời cả hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta và hệ số chưa chuẩn hóa B đều mang giá trị âm. Điều này cho phép kết luận rằng Giá cả sản phẩm có tác động có ý nghĩa thống kê đến Sự hài lòng của khách hàng và mối quan hệ này là nghịch chiều, tức là khi giá cả sản phẩm tăng lên thì mức độ hài lòng của khách hàng có xu hướng giảm xuống.
Khi xây dựng phương trình hồi quy, dấu của hệ số hồi quy được giữ nguyên để phản ánh đúng chiều tác động. Căn cứ vào kết quả phân tích, phương trình hồi quy chuẩn hóa được xác định như sau:
Hài lòng = -0.334Giá cả + 0.322Khuyến mãi + 0.543*Dịch vụ sau mua hàng + ε
Với mức độ tin cậy 95%, tương ứng với mức ý nghĩa 5%, biến Chất lượng sản phẩm không có tác động có ý nghĩa thống kê đến Sự hài lòng do giá trị sig bằng 0.056, lớn hơn 0.05. Vì vậy, khi xây dựng phương trình hồi quy, biến này không được đưa vào mô hình do không đạt yêu cầu về ý nghĩa thống kê.
Trong quá trình thực hiện phân tích hồi quy đa biến, người nghiên cứu có thể gặp phải các khó khăn như nhiều biến bị loại khỏi mô hình, hệ số R bình phương không đạt yêu cầu hoặc kiểm định F không có ý nghĩa. Trong những trường hợp này, có thể tham khảo các dịch vụ hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS, chẳng hạn như dịch vụ chạy SPSS của Phạm Lộc Blog, hoặc liên hệ trực tiếp qua địa chỉ email xulydinhluong@gmail.com để được tư vấn thêm.