6. Tổng quan tài liệu
3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
* Phân tích hồi quy bội
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (Sự hài lòng) và các biến độc lập (Nhân viên, phòng nghỉ, đồ ăn/thức uống, các dịch vụ giá trị gia tăng, giá cảm nhận, sự tiện lợi, an ninh). Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và giúp dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn Enter. Kết quả phân tích như sau:
a. Kết quả kiểm định tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
Bảng 3.10. Kết quả kiểm định giả thiết về hệ số tương quan r
Nhân tố Sự hài lòng
F1 - Nhân viên Pearson Correlation 0.356
**
Sig. (2-tailed) 0.000
Nhân tố Sự hài lòng
Sig. (2-tailed) 0.000
F3 - Đồ ăn/thức uống Pearson Correlation 0.579
**
Sig. (2-tailed) 0.000
F4 - Các dịch vụ gia tăng Pearson Correlation 0.788
**
Sig. (2-tailed) .000
F5 - Giá cảm nhận Pearson Correlation 0.665
**
Sig. (2-tailed) 0.000
F6 - Sự tiện lợi Pearson Correlation 0.579
**
Sig. (2-tailed) 0.000
F7 - An ninh Pearson Correlation 0.453
**
Sig. (2-tailed) 0.000
(** Có mức ý nghĩa thống kê với α=99%)
Từ kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc ở bảng trên cho thấy có mối liên hệ tương quan giữa biến sự hài lòng với các biến độc lập với mức độ tương quan khác nhau. Cụ thể: Có sự tương quan mạnh giữa sự hài lòng và các biến F2 - Phòng nghỉ, F4 - Các dịch vụ gia tăng, F5 - Giá cảm nhận (r nằm trong khoảng 0.6 – 0.8). Sự hài lòng có sự tương quan khá mạnh với các biến F6 - Sự tiện lợi, F3 - Đồ ăn/thức uống, tương quan trung bình với các biến F1 - Nhân viên, F7 - An ninh.
b. Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính
Phân tích Anova cho chúng ta biết được sự phù hợp của mô hình hồi quy, giả thuyết H0 đặt ra là không có mối quan hệ giữa các biến độc lập F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7 và biến phụ thuộc sự hài lòng việc. Ta có:
Bảng 3.11. Phân tích ANOVA về sự phù hợp của phân tích hồi quy Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 42.900 7 6.129 161.759 .000a Residual 8.562 226 .038 Total 51.462 233
Giá trị sig của phân tích Anova về sự phù hợp của mô hình hồi quy bằng 0.000 < 0,05, ta bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là có mối quan hệ giữa các độc lập và biến phụ thuộc.
c. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Bảng 3.12. Hệ số phù hợp của mô hình R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Statistics Durbin - Watson Df1 df2 Sig. F Change .913a .834 .828 .19465 7 226 .000 2.085
Qua bảng trên ta thấy: R2 = 0.834, R2 hiệu chỉnh = 0.828. R2> R2 hiệu chỉnh nên dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Qua bảng trên ta thấy: R2 hiệu chỉnh khá lớn = 0.828 nghĩa là 82,2% sự biến thiên của biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách du lịch nội địa được giải thích bởi biến thiên của các biến độc lập.. Thống kê Durbin Watson bằng 2.085 nằm trong đoạn 1.5 đến 2.5 vì vậy mô hình không có hiện tượng tự tương quan. (Với mức ý nghĩa α= 95% thì thống kê miền bác bỏ giả thiết H0: Có hiện tượng tự tương quan là T nằm trong đoạn (1,5 đến 2,5).
d. Hệ số hồi quy và thống kê đa cộng tuyến
+ Mô hình hồi quy:
Y = β0 + β1 F1 + β2 F2 + β3 F3 + β4 F4 + β5 F5 + β6 F6 + β7 F7 + ε Với:
Y: biến phụ thuộc – Sự hài lòng của khách du lịch F1: biến độc lập – Nhân viên
F2: biến độc lập – Phòng nghỉ
F3: biến độc lập – Đồ ăn / thức uống F4: biến độc lập – Dịch vụ gia tăng F5: biến độc lập – Giá
F6: biến độc lập – Sự tiện lợi F7: biến độc lập - An ninh
ε : Sai số của mô hình
Bảng 3.13. Hệ số hồi quy và thống kê đa cộng tuyến
Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .689 .109 6.334 .000 Nhanvien (F1) .085 .020 .128 4.268 .000 .818 1.222 Phongnghi (F2) .275 .030 .404 9.257 .000 .386 2.592 Doan (F3) .005 .024 .009 .222 .825 .483 2.072 Dichvu (F4) .185 .026 .303 7.269 .000 .424 2.358 Gia (F5) .225 .029 .267 7.849 .000 .636 1.572 Sutienloi (F6) .034 .021 .060 1.615 .108 .537 1.861 Anninh (F7) .013 .030 .014 .432 .666 .700 1.428
Qua thống kê ta thấy F1 – Nhân viên, F2 – Phòng nghỉ, F4 – Dịch vụ gia tăng, F5 – Giá cảm nhận có hệ số beta dương, giá trị Sig.<0.05 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%. F3 – Đồ ăn/thức uống, F6 – Sự tiện lợi, F7 – An ninh không có ý nghĩa thống kê vì có giá trị Sig.>0.05. Như vậy mô hình hồi quy gồm 4 có tác động đến sự hài lòng của khách hàng.
+ Mô hình với hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa:
Y = 0.689 + 0.85 F1 + 0.275 F2 + 0.185 F4 + 0.225F5 + Mô hình với hệ số đã chuẩn hóa:
Y = 0.128 F1 + 0.404 F2 + 0.303 F4 + 0.267 F5 Hay :
Sự hài lòng = 0.128 nhân viên + 0.404 phòng nghỉ + 0.303 Dịch vụ gia tăng + 0.267 Giá cảm nhận
Dựa vào mô hình hồi quy chuẩn hóa có thể thấy có 4 nhân tố tác động mạnh đến sự hài lòng của khách du lịch nội địa. Trong đó tác động mạnh nhất là phòng nghỉ với β = 0.404, nhì là dịch vụ gia tăng với β = 0.303, thứ ba là giá cảm nhận với β = 0.267, nhân viên có tác động khá mạnh tới sự hài lòng (β = 0.128).
Ba nhân tố đồ ăn/thức uống, sự tiện lợi, an ninh không đảm bảo thống kê. Theo các nghiên cứu đi trước ba nhân tố này đều tác động đến sự hài lòng của khách du lịch. Tuy nhiên, có thể do đặc thù tại khách sạn Brilliant hoặc do tại thời điểm tác giả nghiên cứu các nhân tố này có tác động yếu hoặc không tác động đến sự hài lòng của khách du lịch.
Ngoài những yếu tố trên thì sự hài lòng của khách du lịch còn chịu tác động của những yếu tố chỉnh bản thân họ như giới tính, độ tuổi, chức vụ,..
e. Kiểm định giả thuyết
Các giả thuyết được chấp nhận là H1, H2, H4, H7
hàng (khách du lịch nội địa). Nghĩa là khách hàng cảm nhận về các yếu tố nhân viên càng tốt thì sẽ càng hài lòng.
H2: Có mối quan hệ thuận giữa yếu tố phòng nghỉ và sự hài lòng khách hàng (khách du lịch nội địa). Khách hàng càng đánh giá yếu tốt phòng nghỉ thì sẽ càng hài lòng.
H4: Có mối quan hệ thuận giữa yếu tố các dịch vụ gia tăng và sự hài lòng khách hàng (khách du lịch nội địa). Khách hàng càng đánh giá tốt các yếu tố thuộc dịch vụ gia tăng sẽ càng hài lòng.
H7: Có mối quan hệ thuận giữa yếu tố giá cảm nhận và sự hài lòng khách hàng (khách du lịch nội địa). Khách hàng đánh giá cảm nhận tốt về giá sẽ càng hài lòng với khách sạn Briliiant Đà Nẵng.