Dựa vào kết quả phân tích tương qua

Dựa vào kết quả phân tích tương quan cho thấy, mức độ tương quan của các biến là khá chặt chẽ. Các biến độc lập có nhiều khả năng giải thích cho biến phụ thuộc
Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 (R –square) là 0,544 và R2 điều chỉnh (adjusted R- square) là 0,529 nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu đến mức 54,4%.
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị thống kê F có giá trị 71,011 được tính từ giá trị R2 của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000, giả thuyết H0 bị bác bỏ. nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu về tổng thể
Kết quả phân tích hệ số hồi quy cho thấy sự giải thích của các biến độc lập: value, human, evaluate đều có ý nghĩa thống kê (Sig bé hơn 0.05). do vậy H1, H2, H3 được xây dựng trong mô hình điều chỉnh được chấp nhận. đồng thời mô hình hồi quy dạng chưa chuẩn hóa về các yếu tố tác động đến quyết định lựa chon pizza của khách hàng tại tphcm.
Customer satisfaction = 0.497 + 0.131*H1+ 0.163*H2+ 0.162*H3

Results (English) 1:

Based on the results of correlation analysis shows, the degree of correlation of variables is quite tight. The independent variables are more likely explanations for the dependent variablesResults of linear multiple regression model shows the coefficient of determination R2 (R-square) is 0.544 and R2 adjustment (adjusted R-square) is 0.529 means linear model built the fit data to 54.4%.The results ANOVA analysis showed that the F statistic value 71.011 value is calculated from the value R2 of the model, at the level of meaning Sig = 0.000, buy H0 hypothesis was rejected. mean linear regression model is consistent with the model and research data about the overallResults analysis of regression coefficient indicates the interpretation of the independent variable: value, human, evaluate all statistical significance (Sig than 0.05). so the H1, H2, H3 is built in adjustable models were accepted. at the same time form regression models have not standardized on the factors that impact the decision to choose the client's pizza at Ho Chi Minh City.Customer satisfaction = 0497 + 0.131 * H1 + H2 + * 0.163 0.162 * H3

Results (English) 2:

Based on the results of correlation analysis showed the correlation of variables is quite tight. The independent variables are most likely explanation for the dependent variable
results of linear regression model showed multiple coefficient of determination R2 (R -square) is 0.544 and R2 adjusted (adjusted R-square) is 0.529 means the linear model was constructed in accordance with the data to the level 54.4%.
the results of analysis ANOVA showed statistical value F-value is calculated from the value 71.011 R2 of the full model, at Sig = 0.000 significance, hypothesis H0 is rejected. ie linear regression model launched is consistent with data modeling and studies on the overall
results of the regression coefficient analysis showed the interpretation of the independent variables: value, human, evaluate offers Statistical significance (Sig less than 0.05). therefore, H1, H2, H3 is built in model adjustments are acceptable. regression model and not standardized forms of the factors affecting decide to go ahead at tphcm pizza customers.
Customer satisfaction = 0497 + 0131 * 0163 * H1 + H2 + H3 0162 *