Theo giả thuyết của nghiên cứu là có mối quan hệ giữa các thành phần của chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng và mức độ mối quan hệ giữa các thành phần này.
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 6
biến độc lập: trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc (biến TNXH), quá trình phục vụ (biến QTPV), nguồn lực (biến NGLUC), chất lượng dịch vụ và tầm ảnh hưởng (biến CLDV), quản lý (biến QLY) và hình ảnh uy tín (biến HAUT). Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 18.0.
Phương trình hồi quy sẽ có dạng:
SHL = 0 + 1NGLUC + 2CLDV + 3QTPV+ 4QLY + 5TNXH + 6HAUT Với:
HVM: Biến phụ thuộc “Sự hài lòng của khách hàng” NGLUC: Biến độc lập “Nguồn lực”
CLDV: Biến độc lập “Chất lượng dịch vụ và tầm ảnh hưởng” QTPV: Biến độc lập “Quá trình phục vụ”
QLY: Biến độc lập “Năng lực quản lý”
TNXH: Biến độc lập “Trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc” HAUY: Biến độc lập “Hình ảnh, uy tín”
+ Sự phù hợp của mô hình hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số R square bằng 0,532 có nghĩa là 53,2% sự thay đổi trong biến sự hài lòng của khách hàng được giải thích bằng các nhóm nhân tố chất lượng dịch vụ và mô hình phù hợp ở mức ý nghĩa 95%.
Đại lượng thống kê F có giá trị là 18.083 và sig là 0.000 cho thấy mô hình xây dựng có ý nghĩa với bộ dữ liệu thu thập được.
Bảng 4.27: Sự phù hợp của mô hình hồi quy
Chỉ số Giá trị R2 0,532 Hệ số Durbin – Watson 1,951 Kiểm định ANOVA F -sig 26,554 0,000
(Nguồn: Phân tích thống kê dữ liệu bằng SPSS)
Bảng 4.28: Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
Hệ số gốc 0,188 0,289 0,650 0,517 TNXH 0,199 0,063 0,219 3,178 0,002 QTPV 0,290 0,066 0,309 4,382 0,000 NGLUC 0,200 0,071 0,198 2,796 0,006 CLDV 0,157 0,073 0,149 2,157 0,033 QLY 0,089 0,071 0,088 1,250 0,213 HAUT 0,039 0,064 0,042 0,605 0,546
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Kết quả ở bảng 4.27 cho thấy chỉ có 4 nhân tố trong tổng số 6 nhân tố đưa vào phân tích hồi quy có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng (sig < mức ý nghĩa là 0,05). Đó là: trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc (biến TNXH), quá trình phục vụ (biến QTPV), nguồn lực (biến NGLUC) và năng lực (biến NALUC). Các nhân tố còn lại không có ý nghĩa thống kê bao gồm năng lực quản lý (biến QLY) và hình ảnh uy tín (HAUT).
Sau khi tiến hành loại bỏ 2 biến không có ý nghĩa thống kê là biến QLY và biến HAUT, mô hình hồi quy thu được như sau:
Bảng 4.29: Bảng hệ số hồi quy lần 2 Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
Hệ số gốc 0,299 0,279 1,072 0,285
TNXH 0,214 0,062 0,237 3,480 0,001
QTPV 0,323 0,063 0,344 5,161 0,000
NGLUC 0,219 0,070 0,217 3,129 0,002
CLDV 0,187 0,069 0,177 2,715 0,007
Nếu so sánh tác động của cá nhân tố này lên sự hài lòng của khách hàng thông qua hệ số Beta chuẩn hóa, nhân tố quá trình phục vụ có ảnh hưởng mạnh nhất (Beta chuẩn hóa = 0,344), tiếp đến là trách nhiệm xã hội (Beta chuẩn hóa = 0,237), sau đó là nguồn lực (Beta chuẩn hóa = 0,217) và cuối cùng là năng lực phục vụ (Beta chuẩn hóa = 0,177).
Như vậy, mô hình hồi quy ước lượng chuẩn hóa có dạng:
SHL = 0,344QTPV + 0,237TNXH + 0,217NGLUC + 0,177CLDV