2.
2.4.3.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (hlong) và các biến độc lập. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta 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 Enter. Kết quả phân tích được thể hiện như sau:
Bảng 2.6: Hệ số R2 và hệ số F Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự báo
Thống kê thay đổi
Durbin- Watson R bình phương thay đổi F thay đổi df1 df2 Sig. F thay đổi 1 .776a .601 .588 .37036 .601 45.926 7 213 .000 1.784
Bảng2.7: Kết quả phân tích phương sai
Mô hình Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 44.096 7 6.299 45.926 .000a
Residual 29.216 213 .137
Bảng2.8: Kết quả phân tích hồi quy bội Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (hằng số) -2.080 .400 -5.198 .000 sp -.018 .069 -.014 -.264 .792 .627 1.596 khuyenmai .121 .061 .096 1.986 .048 .801 1.249 phucvu .161 .052 .140 3.091 .002 .914 1.094 thuantien .250 .080 .156 3.145 .002 .764 1.310 cskh .573 .066 .475 8.702 .000 .629 1.590 thanhtoan .250 .078 .167 3.216 .002 .696 1.437 kgian .173 .075 .117 2.315 .022 .731 1.368
● Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 bằng 0.601, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu hơn 60% (hay mô hình đã giải thích được 60% sự biến thiên của yếu tố hài lòng của KH và 40% còn lại được giải thích bởi các yếu tố ngoài mô hình).
● Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai dùng để kiểm định xem mô hình ta xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp hay không (Ho: R2 = 0). Nhìn vào bảng kết quả phân tích phương sai ta thấy rằng giá trị sig. của thống kê F rất nhỏ (0.000) nên có thể an toàn bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khác mô hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0,0001).
Tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 2 thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mô hình được chấp nhận.
Sau cùng, mô hình cũng đáp ứng được điều kiện về phần dư. Phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean bằng 0, độ lệch chuẩn Std.Dev gần bằng 1) và đại lượng thống kê Durbin-Watson gần bằng 2 (1.784) nên các phần dư trong mẫu không có tương quan với nhau.
Hình 2.11: Mô hình hồi quy bội
Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
● Giải thích phương trình
Từ bảng phân tích hồi quy, ta thấy tất cả các yếu tố đều có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng với mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0.05, ngoại trừ yếu tố sp
là không có ý nghĩa thống kê ( sig.=0.792>>0.05 ). Điều đó có nghĩa là yếu tố sp
dụng dịch vụ của VTA (giả thuyết H0 bị bác bỏ). Mối quan hệ trên được thể hiện trong phương trình sau:
Hailong = -2,08 + 0,121khuyenmai + 0,161phucvu + 0,25thuantien + 0,573cskh + 0,25thanhtoan + 0.173kgian (1)
Trong đó:
Khuyenmai: Là yếu tố khuyến mãi Phucvu: Là yếu tố phong cách phục vụ Thuantien: Là yếu tố sự thuận tiện Cskh: Là yếu tố chăm sóc khách hàng Thanh toán: Là yếu tố thủ tục thanh toán Kgian: Là không gian mua sắm
Theo phương trình hồi quy ở trên cho thấy Sự hài lòng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với các yếu tố theo thứ tự: Chăm sóc khách hàng (hệ số beta chuẩn hóa là 0,573). Sự thuận tiện (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,25), Thủ tục thanh toán (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,25), Không gian mua sắm (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,173), Phong cách phục vụ (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,161), Khuyến mãi (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.121). Điều đó có nghĩa là yếu tố chăm sóc khách hàng là yếu tố quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sự hài lòng của KH. Mỗi một đơn vị (chuẩn hóa) thay đổi ở yếu tố này thì mức độ hài lòng của KH sẽ thay đổi 0.573 đơn vị, vượt trội hơn so với ảnh hưởng của các yếu tố khác. Ngược lại, yếu tố khuyến mãi
lại có ảnh hưởng thấp nhất (0.121). Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu ( từ H1 đến H6) được chấp nhận và được kiểm định phù hợp. Đây cũng là cơ sở để các nhà quản trị doanh nghiệp biết được mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố cụ thể là như thế nào từ đó có những giải pháp ưu tiên theo thứ tự ảnh hưởng nêu trên.